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A 씨는 서울 강남에 개인 사무실을두고있는 변호사입니다. 그는 몇 년 동안 재산세를 포함한 세금을 제대로 납부하지 않았습니다. 그 이유는 “사무실 운영으로 인해 적자가 보이고있다”는 것이었다. 국세청과 지방 세무서가 오랫동안 A 씨를 지켜 보았지만 A 씨의 실제 수입과 부를 증명할 방법이 없었습니다. 입주 신고를받은 아파트에 대한 조사에서 은폐 상황을 알 수 없었기 때문이다. 그러나 국세청 빅 데이터 센터가 역할을했다. 세금 계산서, 현금 영수증, 신용 카드 결제 내역 등을 분석 한 결과 경기도 성남시 분당 다목적 아파트에 실제로 살 가능성이 높은 것으로 나타났다. 결국 IRS 조사팀은 심문 등 추가 조사를 거쳐 A 씨가 290m2의 대형 주거 형 단지에 거주하고 있음을 밝혔다. 수 사단은 현금 3,600 만 원을 포함 해 2 억 원 상당의 은닉 자산을 압수했다.
○ 비 납부자의 거주지 찾기 적중률 85 %
국내 자산을 해외로 가져가 다시 반입하는 등 탈세 기술이 점점 더 정교 해지고 있습니다. 부동산 가격이 상승하고 상속세와 증여세의 대상이 높아지면서 일선 세무서도 회피 용의자를 분류하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해 국세청 빅 데이터 센터가 2019 년 6 월 출범했다. 국세청에서 확보 한 각종 데이터를 기반으로 단시간에 성과를 내고 있습니다. 고소득자의 재산 추적을 통한 회피 세 징수 실적은 2017 년 178 억원에서 2018 년 188 억원, 2019 년 202 억원으로 증가했다.
가장 큰 힘을 발휘하고있는 분야는 A 씨와 같은 체납자의 실재 거주 결정이다. 체납되어 세금을 갚을 수 없었습니다. 국세청 빅 데이터 센터는 다양한 데이터를 활용하여 적중률이 높은 체납자의 실제 거주지를 찾습니다. 28 명의 장기 체체자를 대상으로 한 시범 조사 결과에 따르면 24 채의 거주지가 발견되었고 적중률은 85 %였다.
같은 방식으로 주민등록증에 도주에 살고있는 것으로 밝혀진 B 씨의 가족도 발견되었습니다. 입주 신고를받은 집에 살 흔적이 없다고 판단한 국세청 빅 데이터 센터는 서울의 고가 아파트를 실제 거주지로 지정했다. 국세청은 현금 1 억원을 포함 해 5 억원을 체납했다.
○ 해외 펀드 거래도 빅 데이터로 이루어짐
이름 이전을 통해 부가가치세를 회피하는 자영업자조차 빅 데이터 감시망에서 벗어나기 어렵다. 자영업자는 연간 매출액이 4,800 만원에 이르지 않으면 단순 납세자로 분류되며 매출이 많은 일반 납세자에 비해 세금 부담이 크게 줄어든다.
C 씨는 그러한 세법을 남용한 사례였습니다. 연매출이 4800 만원을 넘어 설 때마다 친척이나 지인의 명의로 사업자 등록을하고 다른 매장의 이름으로 자기 매장에서 발생한 매출을 신고했다. 이를 통해 단순 납세자로서의 지위를 유지하고 우대 세제를받을 수있었습니다. 국세청 빅 데이터 센터는 C 주변 사람들의 사업 변화와 소득 내역을 바탕으로 이러한 돌파구를 발견했다.
강종훈 국세청 빅 데이터 센터 장은“과거 발생한 주요 탈세 패턴을 입력하고 최근 데이터를 삽입 해 컴퓨터가 탈세 대상을 선택할 수있는 시스템”이라고 말했다. “우리는 빅 데이터 기술의 적용 범위를 점차 확대하고 있습니다.”
빅 데이터 분석은 과거에는 불가능했던 영역에 대한 조사의 가능성도 열어줍니다. 대표자는 여권 등 별도의 신분증으로 해외 계좌를 개설 한 한국인과 한국에서 일하는 외국인입니다. 주민등록번호를 기준으로 자금 거래 및 납세에 대한 조사가 진행되어이 범주 외의 문제에 접근하기 어려웠다. 그러나 국세청은 빅 데이터를 통한 패턴 분석을 통해 해외 계좌와 특정인과의 관계를 파악하는 기술을 개발하고있다.
하지만 고소득과 빈번한 체납을 겨냥한 빅 데이터 분석에 대해서는 일반인이 걱정할 필요가 없다고 설명했다. 국세청 관계자는“빅 데이터는 우리가 조사해야 할 정도만 알려주지 만 실제 조사는 국세청 직원이 조사해야한다. 납세 확인의 전반적인 적용에 한계가있다. . “
노경목 기자 [email protected]
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