납세자에 AI 세금비서 정확도 한계 사전고지 필요

2030년까지 시범 적용-중점 적용-기능 확장 3단계 도입 적절

AI세금비서 활성화 위해 세무사와 상호보완적인 협력관계 구축

2022년 국세행정포럼 주제발표

 

 

국세청이 납세자별 신고·납부 일정 및 환급금 안내, 지능형 상담, 민원처리결과 조회 등의 서비스를 제공하는 ‘AI세금비서’(가칭) 도입을 추진하고 있는 가운데, AI 세금비서 구축 때 세금 금액, 법률적인 해석 등과 같은 민감한 내용은 제시하지 않도록 주의해야 한다는 인공지능 전문가의 조언이 나왔다.

 

AI세금비서를 활성화하기 위해 세무사와 상호 보완적인 협력관계를 구축해야 한다는 의견도 제시됐다.

 

윤창희 한국지능정보사회진흥원 수석연구원은 ‘2022 국세행정포럼’에서 ‘국세청 세무비서 도입 뱡향 및 로드맵’ 주제 발표를 통해 AI는 100% 정확한 결과를 추론할 수 없기 때문에 확정금액을 안내하면 안 된다고 경고했다.

 

또한 AI 세금비서 프로그램이 일정수준 이상에 도달할 때까지 이용자에게 AI세금비서 정확도의 한계를 사전고지해야 한다고 강조했다.

 

윤 연구원은 “세목별 내비게이션을 규칙에 의해 사전 설정하게 되면 예외 상황이 발생할 수 있다”면서 “AI 내비게이션은 확정 프로세스일 때는 민원 발생소지가 높은 만큼 추천 프로세스로 해야 한다”고 말했다. AI가 제기하는 금액이 확정이 아닌 추천이란 사실을 납세자가 알아야 한다는 설명이다.

 

그는 "국세청 AI 세금비서 도입을 위해 단기, 중기, 장기로 단계별 접근방식이 필요하며, 각 단계에 시범적용, 중점 적용, 기능 확장 개념을 적용하고 AI 세금비서를 위한 학습 데이터, 인프라 구축도 단계별로 확장하는 것이 적절하다"고 조언했다.

 

 

이에 따르면 우선 1단계로 AI 세금비서 도입 가능성 및 효과 점검을 위해 내년부터 2년간 부가가치세 간이과세자를 대상으로 시범 적용한다. 제공 서비스로는 △납세자 그룹핑, 클래스 분류 △음성안내 및 음성 도움말 △민원 서류 자동 분류 △신고서식 유형 추천 △신고서식 작성 지원(이상탐지, 입력값 확인) △4단계 챗봇(자연어 처리기반)이 제시됐다. 

 

2단계로는 2025~2026년 동안 주요 세목 10종을 중심으로 AI 세금 비서를 중점 적용한다. △납세자 세금 간이 예측 △신고서식 작성 지원(값 추천) △텍스트 내 개인 및 민감정보 검색 제출 서류 내 엔터티 명 기반 절세 및 관련 내용 추천 △음성인식 엔진을 이용한 녹취파일 텍스트로 변환 △스캔 이미지 문서의 자동분류 △스캔 이미지 내 문자 추출(OCR) △신분증 내 개인정보 식별 △스캔된 이미지 내 글자 영역 탐지 △5단계 챗봇(감성, 이력 처리) 등이 포함됐다.

 

마지막으로 3단계는 2027~2030년 대부분 세목으로 AI 세금 비서 기능을 확장한다. △납세자와 AI 상담원(음성) 상담 △서식작성 및 절세 지원 고도화(제출 서류 및 관련 서류 내 원인-관계 도출) △강화학습을 통한 납세자 세금 및 절세 시뮬레이션 △6단계 챗봇(상황 및 생활이해 맞춤형)을 통한 상담 또는 상담원 지원 △AI 가상인간을 적용한 텍스트, 음성, 이미지의 통합 인터페이스 기반 업무 처리 △AI 상담원을 통한 음성 상담, 시각화 △강화학습을 통한 납세자 지원이 실시된다.

 

그는 AI세금비서에 도입 가능한 서비스를 △납세자 그룹핑 및 클래스 분류 △챗봇을 통한 상담 △음성을 통한 상담 지원 △이상탐지 △서식작성 지원 △알림서비스 △민원신청 자동분류 △단계별 간이 세금 예측 및 절세방안 추천 서비스 △AI 가상인간 활용 등 9종으로 보고 도입방안을 구체적으로 짚었다.

 

우선 납세자를 그룹핑하고 및 클래스별로 분류해야 한다고 주문했다.  소상공인, 고령자, 사회초년생 등 세금 신고·납부에 어려움을 겪고 있는 납세자에게 AI세금비서가 중점적으로 지원해주는 것이 한정된 자원활용 측면에서 바람직하다는 것이다.

 

그러면서 신고유형 추천, 납세자 세금 간이예측, 납세자 세금 및 절세 시뮬레이션, 납세자 상태정보 기반 이상탐지, 세금 납부에 어려움을 겪고 있는 영세민 지원제도 알림, 고의적인 체납자의 중점관리를 주요 활용방안으로 들었다.

 

또한 납세자 절세관련 주요 항목 및 금액의 시뮬레이션을 진행할 때 간이 세금 예측은 정확한 금액이 아닌 범위로 예측해야 한다고 밝혔다.

 

그는 특히 챗봇을 운영할 때 세금 금액, 법률적인 해석 등과 같은 민감한 내용은 제시하지 않도록 주의하고 챗봇이 해석할 수 없는 질의에 대해서는 키워드 중심으로 관련 URL을 제시하는 형태로 운영돼야 한다고 밝혔다. 

 

음성을 통한 상담 지원도 주의를 당부했다. 현재 음성을 텍스트로 변환하기 위한 음성인식(STT) 정확도가 85~95% 정도인 만큼 정확한 질의 내역이 챗봇에 전달되지 않아서 전혀 다른 답변이 생성될 수 있다는 설명이다.

 

납세자가 속한 클래스 대비 지나치게 적거나 많은 세금이 신고·납부되는 경우 납세자에게 확인 요청하는 ‘이상탐지’ 기능은 납세자의 과거 몇 년에 해당하는 납부이력을 활용할 것인지 구체적인 범위를 사전에 정해야 한다고 밝혔다. 납세자의 세금 납부 이력이 너무 적은 경우 이상 탐지의 정확도가 떨어질 수 있다는 것.

 

이외에도 알람서비스는 신고·납부기한이 50%이상 지난 후 적용하고, 세금비서의 민원신청 자동분류는 민원과 무관한 내용이 많거나 글자 수가 너무 적은 경우 정확도가 떨어지는 만큼 일정한 서식을 유지할 수 있도록 적극 유도해야 한다고 덧붙였다.