국세청이 AI 시스템을 도입하면서 현금거래 감시가 한층 강화되었고, 소액이라도 반복되는 이상 패턴은 세무조사 대상으로 분류될 수 있다. 이 글에서는 국세청 AI 시스템의 감시 방식 변화와 세무조사 사례, 그리고 수표 사용, 적요 기재, 법인 활용 등 안전한 금융거래 방법을 소개한다. AI 시대에 실질적인 세무 리스크 대응 전략을 이해하고 자산을 안전하게 관리할 수 있는 방법을 안내한다.
AI 시스템 도입과 세무조사 방식의 변화
국세청은 기존의 CTR(고액현금거래보고) 및 STR(의심거래보고) 시스템에 더해 AI 기반 분석 시스템을 도입하여 세무조사 방식에 큰 전환점을 마련하였다. 기존에는 1,000만 원 이상의 고액 현금 거래만 감시 대상이었으나, AI 시스템은 500만 원 미만의 반복적 거래, 비정상적인 자산 증가, 비정형적인 자금 흐름 등을 종합적으로 분석해 탈세 의심 사례를 탐지할 수 있다. AI 시스템은 단순한 금액 기준이 아닌 패턴 분석을 기반으로 작동하며, 자금의 입금과 출금 주기, 거래 대상 간 관계, 신고 소득 대비 자산 증가율 등을 교차 분석한다. 약 80개 기관으로부터 받은 금융, 부동산, 통신 정보 등을 연계하여 포괄적인 세무정보망을 구성하였으며, 이로 인해 소액이라도 반복적이거나 목적 불명의 거래는 고위험 대상으로 분류된다. 예를 들어, 한 개인이 매월 특정 금액을 동일 계좌로 이체할 경우, 이는 생활비인지 증여인지 여부가 중요해진다. 만약 적절한 설명이나 소득에 근거한 정당성이 없다면 해당 거래는 AI 시스템에 의해 탈세 의심 사례로 분류되어 조사의 우선 순위에 오를 수 있다. 이처럼 AI 시스템은 기존과 달리 사전 예측과 통계 기반 분석으로 개인 및 법인의 세무조사 대상을 선별하고 있으며, 올해 8월부터는 개인 정기 세무조사에도 이 시스템이 본격 활용될 예정이다. 과거에는 대규모 자금 이동에 초점이 맞춰졌다면, 이제는 일상적인 금융생활 전반에 세무 리스크가 존재하는 시대가 도래한 것이다.현금거래 관련 세무조사 사례와 감시 대상
AI 시스템이 적용되면서 자금 출처가 불명확한 현금 거래나 가족 간 자산 이동에 대한 감시가 대폭 강화되었다. 특히 반복적이고 정기적인 소액 송금은 AI가 주목하는 주요 거래 유형 중 하나다. 예를 들어, A씨가 자녀 계좌로 매월 490만 원씩 송금한 경우, 이는 단순 생활비로 보기 어렵다는 점에서 세무조사 대상이 될 수 있다. 국세청은 이와 같은 거래 패턴을 ‘탈세 회피 가능성’으로 판단하고 AI를 통해 분석한 후, 필요한 경우 관련자 전원을 대상으로 세무조사에 착수할 수 있다. 또한, AI는 자금 흐름의 목적까지 추적 가능하다는 점에서 단순 송금 외에도 자산 증식과 연결되는 경우가 문제로 지적된다. 실제로 자판기 현금 매출을 일괄적으로 입금하는 경우, 그 시점이 일정하지 않으면 이상 거래로 인식될 수 있으며, 이에 따라 자금 입금 시기를 월 단위로 고정하고, 은행 직원과의 관계를 통해 안정적인 거래 환경을 조성하는 것이 권장된다. 이외에도 차명 계좌를 활용한 수입 은닉, 법인의 자금을 사적으로 유용하는 경우, 혹은 가상자산 거래를 통한 자산 이전 역시 AI의 감시 대상에 포함된다. 특히 가상자산은 거래 내역이 블록체인에 기록되므로 분석이 어렵지 않으며, 국세청은 이를 활용한 우회 거래를 집중 추적하고 있다. 따라서 현금 거래뿐만 아니라 전자적 금융거래, 가족 간 자산 이전 등 다양한 방식의 거래가 세무조사 대상이 될 수 있으며, 이를 방지하기 위해선 명확한 목적과 기록이 필수적이다.안전한 금융거래 전략과 자산 보호 방법
AI 시스템 하에서는 모든 금융 거래가 데이터화되고 기록되기 때문에, 각종 자금 이동의 출처와 목적을 명확히 하는 것이 핵심이다. 특히 다음과 같은 방법은 안전한 거래로 인정받을 가능성이 높다. 첫째, 현금 대신 수표를 사용하는 방식은 자금 흐름을 명확히 할 수 있는 수단이다. 수표는 발행 내역이 자동으로 기록되며, 추후 자금 출처 설명이 용이해진다. 둘째, 계좌 이체 시 정상적인 적요 기재는 반드시 필요하다. '생활비', '대여금 상환', '사업 투자금' 등 목적을 명확히 기록하면 AI 분석 단계에서 불필요한 의심을 줄일 수 있다. 셋째, 법인을 통한 자금 이체는 자금의 흐름이 명확하게 분류될 수 있는 방법이다. 예를 들어 가족 간 대여의 경우, 법인 명의로 대여하면 개인 간 거래보다 정당성을 확보할 수 있으며, 최대 2억 1700만 원까지 무이자 대여가 가능하다. 넷째, 소득이 충분한 사람이 입금 주체가 되는 것이 중요하다. 수입이 거의 없는 가족이 고액 자금을 반복해서 입금하면 불일치로 인해 탈세 의심을 받을 수 있으므로, 소득 대비 입금 패턴이 일치해야 한다. 다섯째, 입금 시기의 일관성 확보가 중요하다. 예를 들어 자판기 수입처럼 현금 수입이 정기적인 경우, 매월 25일처럼 특정일에 입금하도록 설정하면 거래의 규칙성이 확보되어 안정적인 거래로 간주될 수 있다. 또한, 국세청 기준에 따라 세대주 기준으로 연령별 비과세 한도가 다르다는 점도 유의해야 한다. 30세 미만은 1억 원, 30세 이상은 2억 원, 40세 이상은 최대 4억 원까지 증여로 간주되지 않을 수 있으며, 이 기준 내에서 거래가 이루어지도록 관리하는 것이 바람직하다.국세청의 AI 세무조사 시스템 도입으로 인해 현금 거래에 대한 감시가 대폭 강화되었으며, 기존의 고액 위주 조사 방식에서 벗어나 소액 반복 거래까지 분석하는 시대가 도래하였다. 개인이나 가족 간 거래도 세무조사 대상이 될 수 있으며, 그 기준은 금액이 아닌 패턴과 정당성에 초점이 맞춰지고 있다.
세무 리스크를 줄이기 위해서는 수표 사용, 명확한 적요 기재, 법인을 활용한 자금 이동, 소득에 기반한 입금, 그리고 입금 시기의 일관성 확보 등 안전한 금융거래 전략을 실천해야 한다.
향후에도 AI 기술은 세무 행정에 점차 확대 적용될 것으로 보이며, 개인 자산을 안정적으로 보호하기 위해서는 보다 정교하고 체계적인 금융관리 전략이 필요하다. 지금부터라도 자신의 금융 흐름을 다시 점검하고, 사전에 리스크를 차단하는 습관을 갖는 것이 현명한 대응일 것이다.
