2025년부터 정부는 AI를 활용한 입금 추적 기반의 과세 제도를 본격적으로 도입할 예정이라고 이 앞 글에서도 말했듯이 이 제도는 자동화된 알고리즘으로 자금 흐름을 실시간 추적하지만, 동시에 개인정보 보호와 사생활 침해 논란도 함께 커지고 있습니다. 이번 글에서는 AI 과세 알고리즘의 작동 원리와 프라이버시 쟁점에 대해 상세히 분석합니다.
AI 입금추적 과세 시스템의 작동 원리
AI 기반 입금추적 과세제도는 기존의 수동적 세무신고 및 사후 세무조사 방식에서 벗어나, 자동화된 데이터 기반 추적으로 전환하는 흐름을 반영한 최신 정책입니다. 핵심은 금융기관, 결제플랫폼, 가상자산 거래소 등의 입금 데이터를 국세청이 실시간으로 수집·분석하는 체계를 갖추는 것입니다.
이 알고리즘의 핵심은 이상거래 탐지 및 패턴 분석입니다. 예를 들어 동일인의 계좌로 반복적인 소액 입금이 발생하거나, 통상적인 수익 구조와 동떨어진 대규모 입금이 감지되면 시스템은 이를 이상 패턴으로 인식합니다. 이후 머신러닝 기반의 학습 알고리즘이 이를 기존 사례와 비교해 ‘과세 대상 가능성’이 있는 거래로 분류하게 됩니다.
또한 기존에는 세무 당국이 신고된 자료만을 기준으로 납세 여부를 판단했다면, AI 과세제도에서는 신고 외 소득, 미신고 사업 수입, 우회 수익 흐름까지 파악할 수 있게 됩니다. 특히 AI는 계좌 간 흐름, 입금 주체, 타 계좌와의 연결망 등을 종합적으로 분석하여 단일 입금이 아닌 자금 흐름 전체의 연쇄 관계를 실시간 분석하는 방식으로 발전하고 있습니다.
이러한 시스템은 전자지급결제대행사(PG), 플랫폼 기업(배달앱, 쇼핑몰), 간편송금 서비스(토스·카카오페이 등)의 입금 내역 API 연동을 통해 작동하며, 수많은 비정형 데이터를 실시간으로 정형화하여 과세 판단의 근거로 삼습니다. 결국 이 시스템은 납세자가 무엇을 ‘신고했는가’보다, AI가 ‘어떤 데이터를 포착했는가’에 따라 과세 여부가 결정되는 새로운 국면을 맞이한 것입니다.
데이터 수집과 자동분석 방식의 법적 구조
AI 기반 과세 알고리즘의 실효성을 높이기 위해 정부는 입금 데이터의 실시간 수집 체계 구축을 제도화하고 있습니다. 하지만 이 과정에서 ‘누가 어떤 정보를 언제까지 보유하고, 어떻게 활용하는가’에 대한 법적 근거와 규제 범위가 중요한 쟁점으로 떠오르고 있습니다.
현재 국세청은 「전자금융거래법」, 「국세기본법」, 「개인정보보호법」의 세 가지 법적 틀을 기반으로 입금 추적 시스템을 설계 중입니다. 특히 국세청은 금융기관·플랫폼으로부터 수집한 정보를 세무 목적으로 한정해 사용하며, 과세 관련성 입증 시에만 활용 가능하도록 설계하고 있습니다. 하지만 현실적으로는 광범위한 수집이 이루어지고 있다는 비판도 존재합니다.
AI가 데이터를 분석하는 방식도 중요한 법적 논쟁 포인트입니다. 기존에는 공무원이 직접 장부와 입출금 내역을 대조했지만, AI 시스템은 비정형 거래 정보와 패턴까지 자율 분석합니다. 이에 대해 일부 시민단체와 법률가들은 과세권의 자동화가 ‘투명성·정당성’을 해칠 수 있다는 우려를 표하고 있습니다.
가장 민감한 부분은 비사업자의 개인 계좌 입금까지 추적될 수 있다는 점입니다. 친구 간 송금, 가족 지원금, 크라우드펀딩 후원금 등 다양한 개인 간 자금 흐름도 시스템에는 의심 거래로 분류될 가능성이 존재하며, 이에 대한 명확한 가이드라인 부재가 문제입니다.
정부는 이를 보완하기 위해 ‘데이터 최소 수집’, ‘비사업자 구분 알고리즘 강화’, ‘알고리즘 투명성 강화’ 등의 조치를 시행 중이나, 실제 운영 단계에서 납세자에게 충분한 고지와 이의제기 절차가 보장되는가에 대해서는 여전히 논란의 여지가 있습니다.
프라이버시 침해 우려와 정책 과제
AI 기반의 과세 추적은 기술적으로는 매우 효율적이지만, 개인 프라이버시 침해 우려가 상존합니다. 특히 입금 내역은 금융정보 중에서도 가장 민감한 정보 중 하나이며, 입금 주체·수신 계좌·메모 내용까지 AI가 수집·분석하는 구조는 납세자 입장에서 사적 영역이 무단으로 감시받는 느낌을 줄 수 있습니다.
이와 관련해 법률 전문가들은 “AI 과세 시스템은 본질적으로 사전 감시형 구조를 띠게 된다”고 지적하며, 이는 헌법상 보장된 개인정보 자기결정권, 사생활 비밀의 자유와 충돌할 수 있다고 경고합니다.
또한 알고리즘은 ‘의심 거래’로 분류하는 기준을 비공개로 설정하는 경우가 많아, 납세자가 왜 과세 대상이 되었는지 알 수 없는 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 납세자의 정당한 방어권 침해로 이어질 수 있으며, 과세 투명성과 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 구조적 문제입니다.
프라이버시 침해를 줄이기 위해 필요한 정책은 크게 세 가지입니다.
첫째, 알고리즘 설명 책임 강화: 납세자가 자신이 AI 분석 대상이 된 이유를 알 수 있어야 하며, 이의제기 절차가 실질적으로 운영돼야 합니다.
둘째, 비사업자 입금 구분 강화: 단순 입금과 사업 소득을 정교하게 구별할 수 있는 기준이 필요하며, 이는 납세자 오판단을 줄이는 데 중요합니다.
셋째, 입금 정보 활용 범위 제한: 과세 외 목적으로의 활용을 명확히 금지하고, 사용 후 즉시 폐기되는 체계를 갖춰야 합니다.
AI 기반 과세는 앞으로도 계속 발전하겠지만, 기술과 인권이 균형 있게 공존하는 구조를 만드는 것이 향후 정책의 핵심 과제입니다.
AI 입금추적 과세제도는 효율성과 정밀도를 갖춘 차세대 세무 시스템이지만, 프라이버시와 납세자 권리 보호 측면에서 섬세한 설계가 필요합니다. 지금은 기술을 무조건 수용하기보다, 알고리즘의 작동 원리와 법적 구조를 납세자 스스로 이해하고 대응할 수 있어야 할 시점입니다. 정보는 권리입니다. 지금부터 준비하세요.