2025년 세무조사 대상 선정 알고리즘 분석

세무조사 대상 선정의 기본 원칙과 시대적 변화

세무조사 대상 선정은 과세 당국이 납세자 중에서 세법 위반 가능성이 높은 대상을 추출하여 조사를 실시하는 절차다. 과거에는 조사관의 직관이나 경험, 제보 중심으로 결정되는 경우가 많았지만, 최근에는 데이터 기반 알고리즘이 주요 수단으로 자리 잡고 있다. 특히 2025년부터는 국세청이 AI 분석 모델을 활용하여 신고 내역, 자산 증가, 소비 패턴 등 다양한 정보를 종합적으로 분석해 대상자를 추출하는 구조로 진화했다.

이러한 변화의 배경에는 세무조사 과정의 공정성 확보와 효율성 제고라는 두 가지 목적이 있다. 전통적인 조사 방식은 납세자 간 형평성을 훼손하고, 영세사업자나 중소기업에게 불필요한 부담을 줄 수 있다는 비판을 받아왔다. 이에 따라 객관적인 데이터 분석을 기반으로 한 조사 대상 선별이 정부의 세무행정 전반에 적용되기 시작했으며, 이제는 개인과 법인을 막론하고 모두 ‘데이터로 평가’되는 시대가 도래했다.

특히 종합소득세 납세자에 대해서는, 단순히 매출 규모만을 기준으로 하는 것이 아니라 신고 내역의 일관성, 업종 평균과의 괴리도, 세금계산서 발행 패턴, 고액 현금 흐름, 신고 누락 위험 등을 정량적으로 계산하여 점수를 부여하는 방식이 적용된다. 이는 곧 납세자가 스스로 세무조사 리스크를 줄일 수 있는 행동 기준이 존재한다는 것을 의미한다.

국세청 알고리즘의 작동 방식과 주요 분석 항목

2025년 현재 국세청이 사용하는 세무조사 알고리즘은 여러 단계의 점검 절차를 거쳐 대상을 선정한다. 이 알고리즘은 단일 데이터가 아니라 다양한 외부 정보와 내부 신고 자료를 종합적으로 비교·분석하는 체계로 구성되어 있다. 신고 성실도, 자산·소득의 불일치, 이례적인 거래 패턴, 과거 조사 이력 등이 모두 평가 요소로 반영된다.

우선 1차 필터링 단계에서는 납세자의 신고자료를 중심으로 기초 점수가 계산된다. 이 단계에서는 다음과 같은 항목들이 주요 평가 기준으로 활용된다.

• 업종 평균 대비 매출·수익률의 편차
• 신고된 부가세·소득세 간의 불일치
• 고액 신용카드 매출 대비 낮은 신고 소득
• 다수의 가공 거래 또는 특정 거래처와의 편중된 매출
• 대손처리 또는 비용 과다 계상

2차 정밀 분석 단계에서는 외부기관 자료와의 교차검증이 이루어진다. 예컨대, 카드사 매출, 홈택스 전자세금계산서 발행 내역, 금융기관의 이자소득 정보, 부동산 실거래가, 자동차 등록 정보 등이 납세자의 소득 신고 내역과 비교된다. 이 과정에서 불일치가 발견되면, '이상 징후' 점수가 가중되어 조사 대상 우선순위가 올라간다.

마지막으로 3차 선정 단계에서는 납세자의 과거 조사 이력, 세금 체납 여부, 사업 규모 등을 종합적으로 고려하여, 실제 세무조사 착수 여부가 결정된다. 이 알고리즘은 매년 국세청 내부에서 고도화되며, 특정 업종이나 트렌드에 따라 가중치를 조정할 수 있도록 설계되어 있다.

고위험 납세자 분류 기준과 주요 사례

2025년부터 국세청은 세무조사 대상자 중에서도 고위험군에 대한 조사를 집중 강화하고 있다. 고위험 납세자로 분류되는 기준은 기존보다 더 세밀하게 설계되었으며, 그 적용 범위도 확대되었다. 소득세 기준으로 보면, 다음과 같은 경우가 고위험군에 해당한다.

첫째, 소득은 크게 늘었는데 자산 증가가 비정상적으로 낮거나, 반대로 자산이 급증했는데 소득 신고는 정체된 경우이다. 예를 들어, 연 소득 3천만 원으로 신고한 프리랜서가 수년 내 고가 부동산을 매입하거나 수입차를 구입했을 경우, 해당 거래의 자금 출처가 의심을 받게 된다.

둘째, 현금 흐름이 많고, 전자세금계산서나 신용카드 매출이 적은 업종이다. 대표적으로 미용실, 음식점, 프리랜서 컨설팅업, 교육 서비스업 등이 여기에 해당한다. 현금 결제 비중이 높은 업종에서는 자의적인 소득 누락 가능성이 크다고 판단되어, 국세청은 신고 패턴을 면밀히 분석한다.

셋째, 가공의 비용 계상이나 매출 누락이 의심되는 정황이 발견된 경우다. 특정 거래처와 반복적으로 고액의 거래가 발생했으나 세금계산서 내역이 상이하거나, 동일 업종 대비 접대비, 인건비, 광고비 등의 비중이 지나치게 높은 경우 조사 대상이 된다.

또한 부동산 임대업자 중에서는 월세 수입이 실제보다 적게 신고된 정황이 포착되면, 전기·수도 사용량, 주민등록 등재 현황, 관리비 수납 기록 등을 통해 확인 절차가 진행된다. 이처럼 단순 신고 오류라도, 데이터상 일관성이 떨어지면 고위험군으로 분류될 가능성이 높다.

조사 대상에서 제외되는 납세자의 요건과 신고 전략

알고리즘은 세무조사 대상을 선정하는 데에만 쓰이는 것이 아니라, 반대로 조사 대상에서 제외되는 조건도 평가한다. 납세자가 사전에 조사 배제 요건을 충족시키면, 설령 이상징후가 일부 있더라도 일정 기간 조사에서 제외될 수 있다. 이를 '조사 배제 및 유예 요건'이라 부르며, 국세청이 매년 공표하는 기준에 따라 적용된다.

가장 대표적인 조건은 성실신고확인대상자 중 세무대리인을 통해 적정한 신고가 이루어진 경우다. 일정 규모 이상의 자영업자나 프리랜서는 성실신고확인서를 세무대리인을 통해 제출해야 하며, 이 확인서가 국세청 기준에 맞게 작성되면 조사 우선순위에서 제외된다. 이는 과세당국이 제3자의 검토를 신뢰하는 구조를 반영한 것이다.

또한 최근 3년간 정기 세무조사를 받은 이력이 없는 납세자 중 신고 성실도가 높고, 탈루 징후가 없는 경우에도 조사 유예 대상이 된다. 신고 성실도는 전자신고 비율, 업종별 수익률의 정합성, 부가가치세 및 소득세의 일관성 등을 기준으로 자동 평가된다.

따라서 조사 회피를 위한 전략은 단순히 '덜 버는 것'이 아니라, 버는 만큼 정직하게 신고하고, 비용도 적절하게 계상하며, 제3자의 검토를 통해 신고 신뢰도를 높이는 것이 핵심이다. 이를 위해선 평소 거래명세서, 회계장부, 계약서류, 입금 내역 등을 일관성 있게 보관하고 정리해두는 습관이 중요하다.

알고리즘을 활용한 장기적 대응 전략과 실무 팁

세무조사 알고리즘은 점점 더 고도화되고 있으며, 납세자 입장에서는 점차 예측이 가능해지고 있다. 이는 곧 세무조사가 ‘당하는 것’이 아니라 ‘피할 수 있는 구조’로 진화하고 있다는 뜻이다. 납세자가 알고리즘의 작동 원리를 이해하고 미리 대비하면, 조사 리스크를 획기적으로 줄일 수 있다.

먼저, 신고 정합성 점수를 스스로 측정하는 방식으로 회계관리를 해야 한다. 업종 평균 수익률, 비용 비율, 전자세금계산서 발행 비율, 외부 매출자료와의 일치 여부 등을 정기적으로 점검하면, 국세청의 시각과 유사한 기준으로 스스로를 진단할 수 있다.

둘째, 고소득 사업자는 자산 증가와 소득 흐름 간의 관계를 설명할 수 있는 자금 출처 자료를 평소에 확보해야 한다. 예를 들어 부모로부터 받은 증여, 보험 만기금, 주식 투자 수익 등은 금융기록과 함께 정리해 두는 것이 바람직하다. 조사 개시 이후 이를 소명하는 것은 이미 늦기 때문이다.

셋째, 성실신고확인제도를 활용해 세무 전문가의 검토를 받고, 세무대리인의 권고사항을 적극 반영해 신고 내용을 정제하는 것이 장기적인 조사 회피 전략이다. 특히 프리랜서, 전문직, 유튜버, 플랫폼 노동자처럼 수입 구조가 복잡한 납세자는 매년 세금 설계를 통해 신고의 정합성을 높이는 것이 필수다.

결국 세무조사 알고리즘은 ‘불성실한 신고자’를 색출하는 시스템이 아니라, 정상적인 납세자와 비정상적인 신고자를 구분하기 위한 행정의 필터다. 납세자가 알고리즘을 이해하고, 그 기준에 부합하는 방식으로 신고를 설계한다면, 세무조사를 충분히 피할 수 있으며, 나아가 사업의 신뢰도도 높일 수 있다.