정부가 내년 예산안에 인공지능(AI) 기반 납세 서비스 예산 1,000억 원을 편성했다. 납세 편의와 세정 집행 강화를 동시에 추구하는 이번 사업은 해외 주요국의 사례를 참고하면서 한국형 모델을 모색하는 것이 특징이다.

11일 기획재정부와 국세청 등에 따르면 내년 예산안에서 국세청의 'AI 납세편의 서비스'를 주요 과제로 포함하고 세무 상담 자동화, 납부 절차 간소화, 탈세·체납 대응 고도화를 추진한다고 밝혔다. 직접 집행 예산은 80억 원 수준에 그쳤고, 나머지 920억 원은 디지털플랫폼정부위원회 등 범정부 통합 플랫폼 구축 비용으로 배정될 가능성이 크다. 단일 기관 사업이 아니라 정부 전반의 협업 체계 속에서 추진된다는 의미다.

한국의 인공지능(AI) 납세 서비스는 신고서 자동채움(pre-filling), 생성형 인공지능(AI) 기반 세무 상담, 지능형 체납 관리 시스템 'AI 소버린(Sovereign)' 등을 단계적으로 도입하는 구조다. 특히 신고 자동화는 납세자가 직접 입력하는 항목을 최소화해 편의성을 높인다. 상담 서비스는 기존 단순형 챗봇을 넘어 맞춤형 답변을 제공하는 생성형 AI 기반으로 운영된다. 세정 집행력 강화를 겨냥한 '인공지능(AI) 소버린'은 납세 데이터를 분석해 탈세 가능성을 조기에 식별하고 체납 유형별 대응책까지 제공한다. 편의와 감시가 동시에 작동하는 이중 구조다.

해외 사례는 이미 선행 모델로 작동 중이다. 싱가포르는 '애스크 제이미(Ask Jamie)'라는 통합형 챗봇을 공공기관 전반에 배치해 납세, 복지, 행정 문의를 한곳에서 처리한다. 24시간 다국어 상담을 제공하며 콜센터 인력 부담을 절반 가까이 줄인 것으로 평가된다.

미국 국세청(IRS)은 데이터 마이닝과 인공지능(AI) 분석으로 고소득층 탈세 가능성을 집중적으로 추적한다. 특히 환급 신청 오류나 소득 축소 신고 패턴을 자동 식별해 감사 대상을 정밀하게 선별한다. 영국 국세청(HMRC)은 '커넥트(Connect)'라는 데이터 감시 시스템을 구축했다. 금융거래, 부동산, 해외자산 데이터를 실시간으로 결합해 비정상적 소득·자산 이동을 탐지한다. 이 시스템은 매년 수십억 파운드 규모의 세수 확보에 기여하고 있다. 덴마크는 '사전작성 신고(pre-filled returns)' 제도를 운영한다. 납세자가 직접 입력하지 않아도 고용·금융기관 데이터가 자동 반영돼 신고 오류를 크게 줄였다. 이는 단순 납세자에게 특히 높은 편의성을 제공하는 모델이다. 한국은 이들 사례의 장점을 복합적으로 수용하고 있다. 납세 편의성 강화는 덴마크형, 상담 자동화는 싱가포르형, 탈세·체납 대응은 미국·영국형 모델을 참고한 것이다.

그러나 과제도 분명하다. 2024년 기준 고령층의 디지털 정보화 수준은 71.4%로 가장 낮아 디지털 소외 계층을 위한 보완책 마련이 필수다. 알고리즘 편향성 우려도 존재한다. 과거 세무조사 데이터를 학습한 인공지능(AI)가 특정 집단을 불공정하게 겨냥하지 않도록 인간이 개입해 결정을 내리는 '휴먼-인-더-루프(Human-in-the-Loop)' 체계가 요구된다.

개인정보 보호와 보안 문제도 핵심이다. 국세청과 디지털플랫폼정부위원회의 데이터 관리 역량에 대한 국민 신뢰 확보가 사업 성패를 가른다. 전문 인력 수급 역시 걸림돌이다. 민간 대비 보수가 낮은 국세청에서 인공지능(AI) 전문가를 확보·유지하는 데 한계가 뚜렷하다. 앞으로 인공지능(AI) 납세 서비스는 단순한 기술 혁신을 넘어 정부와 국민 간 신뢰를 새롭게 구축하는 계기가 될 수 있어 해외 사례와의 비교 속에서 한국형 모델의 성패가 결정될 전망이다.