2024년 8월 1일부터 시행되는 AI 기반 입금 추적 과세 제도는 기존의 세무 시스템을 넘어서는 새로운 과세 방식입니다. 단순히 사업자 매출만을 기준으로 하던 이전의 과세 체계에서 벗어나, AI가 입금 내역을 실시간으로 분석해 세금 부과 대상 여부를 판단하는 방식으로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 해당 제도의 주요 변화, 도입 배경, 적용 대상과 방식, 그리고 실제 영향을 받을 수 있는 직군과 대응 전략까지 구체적으로 정리해드립니다.
AI 입금 추적 과세제도란? (시행일 2024년 8월 1일)
2024년 8월 1일부터 국세청이 정식 도입하는 AI 입금 추적 과세제도는 금융데이터를 기반으로 하는 입금 흐름 분석 시스템을 바탕으로 합니다. 이는 기존처럼 단순한 ‘카드 매출’이나 ‘전자세금계산서’만을 기준으로 소득을 추정하는 것이 아니라, 개인 계좌에 들어오는 모든 입금 내역을 AI가 자동으로 분류·분석하여 소득으로 간주할 수 있는 항목을 추출하게 됩니다.
AI 알고리즘은 은행, 카드사, 간편결제, 오픈뱅킹 API 등을 통해 계좌 입금 데이터를 수집하고, 반복적·고액 입금, 특정 시간대나 거래 상대방의 특성을 고려해 사업 소득 또는 기타 소득으로 의심되는 패턴을 탐지합니다.
예를 들어, 매월 50만 원씩 10건 이상 일정한 금액이 반복적으로 입금되거나, 간편결제를 통한 다수의 수취 이력이 있는 경우, AI는 해당 패턴을 자동으로 감지하고 “과세 가능 거래”로 분류합니다.
이전까지는 세무조사나 납세자 신고에 의존하던 방식에서, AI가 능동적으로 과세 정보를 식별하는 쪽으로 시스템이 바뀌는 것입니다.
적용 대상과 실제 분석 방식은 어떻게?
이번 제도는 모든 개인 및 사업자 계좌를 대상으로 하되, 고위험군부터 우선 분석 대상으로 삼습니다. 고위험군은 다음과 같은 유형입니다.
- 프리랜서, 유튜버, 크리에이터 등 현금 입금 중심 소득자
- SNS 마켓, 네이버 스마트스토어 등 개인 판매자
- 고액 입금이 빈번한 비사업자 명의 계좌
- 신고 소득 대비 입금액이 과도하게 높은 계좌
AI는 단순한 입금액만이 아니라, 거래 빈도, 시간, 송금자 정보, 정기성, 메모 키워드까지 분석합니다.
예를 들어 메모에 ‘대금’, ‘외주’, ‘디자인비’ 같은 문구가 포함될 경우 AI는 소득으로 분류할 확률을 높게 판단합니다.
또한, 이 분석은 실시간 또는 주기적 스캔으로 이루어지며, 고위험 패턴이 확인되면 국세청의 'AI 세무 모니터링 센터'로 자동 보고됩니다. 이후 국세청은 해당 자료를 바탕으로 과세 대상 통지 또는 소득 누락 안내문을 발송할 수 있게 됩니다.
누가 영향받고 어떻게 대응해야 할까?
실제로 영향이 클 것으로 예상되는 직군은 다음과 같습니다.
- 프리랜서(디자인, 영상, 작문 등)
- 유튜버/인플루언서
- 온라인 판매자
- 비사업자 임대소득자
이들은 세무대리인을 통해 입금 내역을 정기적으로 분류하고, 필요한 경우 간이과세자 또는 일반사업자 등록을 서둘러 진행해야 할 필요가 있습니다.
또한, 입금된 금액이 실제로는 단순한 차용금이거나 지인 간 금전 거래일 경우에도, 이를 증명할 수 있는 거래 증빙자료(계약서, 문자, 송금내역 메모)를 반드시 보관해야 합니다.
예를 들어 친구에게 300만 원을 빌려 입금받은 경우에도, AI가 해당 내역을 소득으로 간주하면 해명 요청이 올 수 있습니다.
이런 상황에서 “소득 아님”을 입증하는 책임은 납세자에게 있다는 점을 기억해야 합니다.
결론: ‘숨겨진 소득’이란 개념은 사라진다
AI 기반 입금 추적 과세 제도는 국세청의 과세 시스템을 근본적으로 바꾸는 정책입니다. 더 이상 신고하지 않아도 되는 소득은 없으며, 입금만으로도 과세가 가능해진 시대가 된 것입니다.
이 제도는 자발적인 세금 신고를 유도하고, 현금 흐름의 투명성을 확보하기 위한 정책으로, 향후 소득세, 종합소득세, 부가가치세 등 여러 세목에 연계될 수 있습니다.
지금까지 소득 신고를 미뤄왔거나, 계좌 입금에 대한 경각심이 없던 개인사업자와 프리랜서라면 반드시 준비가 필요합니다. AI는 빠르고 정확하며, ‘모른다’, ‘실수였다’는 변명은 통하지 않습니다.
지금이 바로, 입금 흐름을 투명하게 만들고, 신고 체계를 정비할 최적의 타이밍입니다.