2025년 AI 오류로 인한 과세 정정 사례 모음과 해결 전략

AI 기반 과세 시스템의 발전과 오류 가능성

2025년부터 국세청은 AI 기반 과세 시스템을 본격적으로 도입하며, 소득세를 비롯한 여러 세목에서 사전채움 자료와 자동검증 기능을 확대 적용하고 있다. 기존의 수동 신고 방식에서 벗어나, AI가 납세자의 다양한 데이터를 자동으로 수집하고 분석해, 신고 편의를 높이고 정확한 세원 포착을 실현하려는 목적이다.

하지만 이러한 자동화 시스템이 완벽하게 작동하는 것은 아니다. 실제 사례에서는 AI 알고리즘의 분류 기준과 납세자의 실제 거래 간 괴리로 인해, 과세 오류가 발생하는 사례가 꾸준히 보고되고 있다. 특히 프리랜서, 부동산 임대업자, 금융소득자 등 소득구조가 복잡한 개인의 경우, AI의 기계적 판단이 실제 소득의 경제적 실질을 정확히 반영하지 못해 과세 대상 누락 또는 이중과세 문제가 나타나고 있다.

또한 국세청이 AI 기반으로 운영하는 사후검증 시스템 역시 완전히 신뢰하기 어렵다. 예를 들어, 카드 사용 내역 중 일부가 사업 관련 비용으로 분류되었으나, 실제로는 개인 지출이었다거나, 해외 ETF 매도 수익이 제대로 환산되지 않아 과세 누락이 발생하는 등의 문제가 있다. 따라서 AI 과세 시스템의 도움을 받되, 오류 가능성을 전제로 한 납세자의 검증 능력과 정정 대응 역량이 필수적이다.

실제 발생한 AI 과세 오류 사례 5선

AI 기반 시스템에서 실제로 발생한 과세 오류는 다양한 유형으로 나타난다. 다음은 2025년 상반기 기준 국세청에 접수된 AI 오류 기반 정정 사례 중 실무적으로 중요했던 다섯 가지 유형이다.

사례 1: 사업소득의 기타소득 오분류로 과세 누락
한 프리랜서는 강의료를 지급받은 내역이 '기타소득'으로 사전채움에 입력되어 있었다. 그러나 실제로는 '사업소득'으로 신고해야 하는 구조였고, 기타소득으로 처리되면서 필요경비 공제가 불가능해져 과세 부담이 2배 이상 증가했다.

사례 2: 금융투자소득 누락으로 세무조사 대상 포함
ETF 매도 수익이 발생했으나, 일부 증권사가 거래보고를 늦게 제출하여 사전채움 자료에 반영되지 않았다. 신고자가 이를 모르고 사전채움대로 제출하면서, 이후 AI 검증 시스템에 의해 누락이 발견되어 과소신고 가산세가 부과되었다.

사례 3: 카드 지출의 중복 공제로 환급 초과
개인사업자의 카드 사용 내역 중 일부가 ‘사업용 경비’와 ‘의료비 공제’로 이중 반영되어 과도한 환급금이 계산되었다. 이 역시 사전채움 오류로 발생한 것이며, 추후 국세청의 수정 요구에 따라 정정신고 및 환급금 반환 조치가 이루어졌다.

사례 4: 외화 자산 환산 오류로 과세 기준 일탈
해외 주식 배당금이 달러 기준으로 사전채움에 표시되었으나, 환율 적용 시점이 잘못되어 원화 기준 과세표준이 과대계산되었다. 신고자는 이를 인지하지 못하고 제출했으며, 추후 환율 증빙자료를 제출하여 정정신고로 바로잡았다.

사례 5: 보험료 세액공제 자료 누락으로 공제 미적용
한 납세자는 연간 150만 원의 보장성 보험료를 납입했지만, 보험사가 국세청에 자료를 늦게 전송해 사전채움에서 누락되었다. 해당 납세자는 실수로 이를 수기 입력하지 않아 세액공제를 받지 못한 상태로 신고했고, 이를 3개월 후 정정청구로 복구했다.

이처럼 AI 오류는 특정 패턴이 아닌 납세자의 구조와 입력 시스템의 조합에서 다양하게 발생한다. 모든 납세자는 이러한 위험을 인지하고 사전 대비 전략을 수립해야 한다.

정정신고 및 경정청구 절차 정리

AI 오류로 인해 과세가 잘못되었을 경우, 납세자는 ‘정정신고’ 또는 ‘경정청구’라는 절차를 통해 이를 시정할 수 있다. 이 두 제도는 신고 시점과 정정 시점의 주체가 누구냐에 따라 선택지가 달라진다.

정정신고는 신고 기한 내 또는 신고 직후 일정 기간 내 납세자가 자발적으로 오류를 인지해 수정하는 방식이다. 이 경우, 가산세가 면제되거나 감면되며, 홈택스에서 간편하게 신고서를 다시 제출하면 된다. 특히 AI 오류를 빠르게 발견했을 경우, 가능한 한 빠른 정정신고가 유리하다.

반면, 경정청구는 이미 납부된 세액에 대해 ‘과다납부’가 있었음을 입증하고, 환급을 요구하는 제도다. 이때는 과세표준이 축소되었다는 증빙자료를 반드시 제출해야 하며, 원칙적으로는 5년 이내에 청구가 가능하다. 경정청구는 서면 또는 전자문서로 제출 가능하며, AI 사전채움 오류의 경우에는 오류 발생 사유, 입증 자료, 본인의 입력 경위 등을 함께 서술하는 것이 중요하다.

실무적으로는 정정신고가 가장 간단하지만, 이미 고지서를 받고 납부까지 완료된 경우에는 경정청구가 유일한 구제 수단이다. 따라서 신고 직후 사전채움 자료와 입력값을 비교하고, 이상 징후가 있다면 지체 없이 정정신고를 선택하는 것이 현명하다.

AI 오류 예방을 위한 납세자 사전대비 전략

AI 과세 시스템의 오류 가능성은 납세자 스스로도 예방할 수 있다. 국세청은 모든 사전채움 자료가 ‘참고용’이라는 점을 명시하고 있으며, 책임은 신고자에게 있다. 따라서 사전에 다음과 같은 전략으로 대응 체계를 갖추는 것이 좋다.

첫째, AI 사전채움 자료와 실제 소득·지출 장부를 반드시 비교 검토한다. 증권사, 카드사, 보험사 등에서 제공하는 원본 자료와 AI 사전채움 값을 대조하고, 차이 나는 항목은 따로 표시해 보완하도록 한다.

둘째, 소득 구조가 복잡한 경우, 세무 리포트 자동화 도구를 병행 사용하는 것이 좋다. 예를 들어 ETF 투자자나 부동산 임대사업자는 홈택스보다 더 정확한 리포트가 필요한 경우가 많다. 리포택스, 텍스노트 등 민간 도구는 사용자 맞춤식 데이터를 생성해 AI 오류를 보완하는 데 유용하다.

셋째, 홈택스 신고 시에는 ‘사전검토’ 기능을 반드시 활용해야 한다. 입력값 간의 모순, 이중 공제, 누락 등 주요 오류를 미리 알려주는 기능이며, 이를 통해 상당수 오류를 신고 전에 사전에 잡아낼 수 있다.

넷째, 신고 후에는 홈택스 전자문서함을 정기적으로 확인해야 한다. 국세청이 AI 분석 결과 이상 징후를 발견할 경우, 보정 요청이 전자문서로 발송되기 때문이다. 이를 놓치면 정정 기회를 잃고 불이익이 커질 수 있다.

AI 오류는 기술의 한계에서 비롯된 것이며, 이를 이해하고 사전에 대비하는 것은 납세자의 책임이자 권리이다.

AI 기반 과세 시대의 신고 실무 변화와 대응 방향

AI 기반 과세 시스템의 도입은 향후 모든 납세자에게 ‘신고 실무’의 개념 자체를 바꾸고 있다. 과거에는 ‘직접 계산 → 입력 → 제출’이었다면, 이제는 ‘AI 제안값 → 검토 → 정정 → 제출’이라는 절차로 구조가 바뀐 것이다.

이러한 변화에 적응하기 위해서는, 회계 지식 없이도 시스템을 분석하고 오류를 인식할 수 있는 실무 역량이 요구된다. 이를 위해 납세자는 꾸준히 홈택스 시스템 변화에 익숙해져야 하며, 세무대리인의 도움 없이도 스스로 신고서를 완성할 수 있는 도구 사용 역량을 키워야 한다.

국세청 역시 납세자 실수를 줄이기 위해 AI 시스템의 설명 책임을 강화하고 있다. 2025년부터는 각 항목 옆에 ‘AI 설명 보기’ 기능이 생겨, 데이터가 어떻게 자동 입력되었는지를 확인할 수 있게 되었다. 이는 AI 결정의 투명성과 납세자의 이해도를 동시에 높이기 위한 조치다.

결국, AI 오류는 막을 수 없지만 충분히 인식하고, 빠르게 대응하며, 정정 체계를 활용하는 전략이 있다면, 이는 오히려 납세자의 세무 역량을 높이는 기회가 된다. 단순히 AI에 의존하는 것이 아니라, 이를 활용하고 보완할 수 있는 능력이야말로 2025년 이후 세금 신고의 핵심 역량이 될 것이다.

AI 오류 신고 이후의 후속조치와 세무 안정성 확보 방법

AI 기반 사전채움 자료를 활용한 세금 신고 후 정정신고나 경정청구로 오류를 시정했다면, 그 이후에도 납세자는 반드시 몇 가지 후속조치와 세무 안정성 확보 전략을 실천해야 한다. 신고 자체를 끝냈다고 모든 위험이 종료되는 것은 아니며, 국세청의 사후검증 시스템은 신고 이후 최대 5년간 과세 자료를 분석·관리하기 때문에, 추후 불이익을 방지하려면 납세자 스스로 체계적인 정리와 보관이 필수다.

가장 먼저 해야 할 일은 AI 사전채움 자료와 실제 제출한 신고서 간 차이 분석 기록을 남기는 것이다. 국세청은 추후 세무조사를 진행할 때, 신고자의 입력 내용과 사전채움 자료를 기반으로 분석을 시작한다. 이때 차이의 원인이 무엇인지에 대한 명확한 설명 자료(예: 개인 장부, 계약서, 거래 증빙 등)를 정리해 두면, 세무 리스크를 크게 줄일 수 있다.

또한, 정정 전과 후의 신고서와 계산 명세서를 PDF 또는 스캔 형태로 백업하고, 해당 문서를 안전하게 보관하는 것이 중요하다. AI 기반 시스템은 신고 이력 외에도 사용자의 신고 경향을 학습하여 향후 리스크 평가에 반영하기 때문에, 정정 사유서나 이의신청 기록 역시 보관하면 유사 상황에서 반복된 불이익을 방지하는 데 도움이 된다.

만약 신고 오류가 잦은 사업자라면, 국세청의 AI 이상징후 자동 탐지 대상이 될 수 있다. 이를 피하려면 다음과 같은 세무 안정성 전략을 병행해야 한다:

• 신고 전 최종 점검 시, AI 사전검토 시스템 활용
• 소득·지출 내역에 대한 정기적 장부 작성 및 외부 검토 도입
• AI가 자동 분류한 항목에 대한 해석 일지 작성
• 의심 거래, 비정기 수입 등은 수기 주석으로 보완 설명

실무적으로는 매년 반복되는 AI 오류 유형을 학습하고, 이를 기반으로 사전 대응 시트나 신고서 체크리스트를 만들어 두면 불필요한 반복 실수를 줄일 수 있다.

결론적으로, AI 오류는 단기적인 수정만으로 해결되지 않는다. 납세자는 신고 이후에도 데이터 기반의 설명력과 문서 관리 능력을 키워야 하며, 국세청의 자동검증 체계가 고도화될수록, 대응 전략도 체계적으로 진화해야 한다. 이러한 노력이 쌓이면, 향후 신고의 정확도는 물론, 불필요한 세무조사나 과태료 부과 가능성도 현저히 줄일 수 있다.