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구독하기 2024.03.25. (월)

지방세

지방세 빅데이터로 단·장기체납 자동 분류…맞춤형 징수활동 지원한다

행안부-경기도, 체납 데이터 분석 서비스 시범 운영
오는 9월 모델 개선통해 2022년 2월 전국으로 확대 실시

지방세 체납 빅데이터를 활용한 회수가능성 예측모델 및 분석보고서 서비스가 본격화될 방침이다.

 

행정안전부는 경기도와 협업해 차세대 지방세시스템 구축사업의 일환으로 빅데이터 기반 지방세 체납회수율 예측모델을 만들고, 체납 데이터 분석 서비스를 시범 운영했다고 지난 19일 밝혔다.

 

행안부는 경기도 31개 시군의 과거 5년간 체납자료 9천500만건을 분석하고, 체납자별 체납회수율 예측과 분석보고서를 생성해 체납 유형에 따라 맞춤형 징수활동을 지원할 방침이다.

 

세무공무원이 체납 활동을 종합적으로 판단할 수 있는 재산, 소득, 신용등급 등 47개 항목에 대한 분석보고서가 체납회수율 예측모델에서 자동 생성되는 서비스다.

 

 

경기도 체납 166만건(2월 기준) 중 1년을 기점으로 단기(1년 이내)·장기체납을 구분해 6개월내 체납회수율을 분석한 결과, 단기체납는 92만건(55.3%), 체납회수율은 53.2%로 예측됐다. 장기체납은 53만건(32.3%), 체납회수율은 16.3%로 예측된다.

 

단기체납은 납세의지가 회수율을 좌우해 체납 즉시 안내 등으로 집중 관리하면 징수율을 끌어올릴 수 있는 것으로 나타났다. 반면 장기체납은 납세의지보다 경제력이 더 큰 요인으로 작용했다.

 

 

경기도는 해당 서비스를 시범 운영해 체납징수를 위한 사전 준비 시간을 줄일 수 있었다. 현장조사시 모바일로 쓸 수 있는 점도 유용했다.

 

그간 체납관리를 위해서는 체납자별 200여종의 정보를 일일이 수작업으로 확인해야 하는 등 어려움이 있어 왔다.

 

행안부는 오는 9월 모델 개선을 거쳐 시범서비스 대상 지자체를 단계적으로 확대해 2022년 2월부터는 전국으로 확대 실시할 방침이다.

 

고규창 행정안전부 지방재정경제실장은 “데이터 중심의 과학적 세무행정을 구현하기 위해 앞으로 국민이 체감할 수 있는 다양한 빅데이터 과제를 발굴하고 지방재정에 파급효과가 큰 과제부터 단계적으로 분석하겠다”며 “이를 통해 지방세무행정의 신뢰도를 높이고, 국민의 삶이 개선되도록 지속적으로 노력하겠다”고 밝혔다.






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