지방세 체납데이터를 분석해 체납자별로 납부 가능성을 예측하고 징수 활동을 지원하는 빅데이터 기반의 지능형 세무행정 서비스가 본격화된다.
행정안전부는 차세대 지방세시스템 구축사업의 일환으로 빅데이터 기반의 지방세 체납회수율 예측모델을 경기도와 협업해 도입한다고 19일 밝혔다. 이를 통해 구축한 데이터를 자체별로 체납징수계획, 체납안내, 현장조사 및 징수활동 등에 활용한다는 방침이다.
그간 세무공무원은 체납관리를 위해 체납자별 200여종의 정보를 수작업으로 확인해야 하는 등 효율적인 체납관리에 어려움이 적지 않았다. 이에 행안부는 경기도 31개 시군의 과거 5년간 체납자료를 분석하고 체납자별 체납회수율예측과 분석보고서를 생성해 체납유형별 맞춤형 징수활동 시스템을 구축했다.
행안부와 경기도가 올 2월 166만건의 세납채무에 대해 회수율 예측모델에 적용해 분석한 결과 1년 이내 단기체납은 55.3&인 92만건이 대상이었다. 이를 빅데이터로 분석하면 6개월 내 체납회수율은 53.2%에 달한다는 예측이 나왔다.
단기체납은 납세의지(체납·결손·압류처분 경험, 체납일, 신용등급, 카드 연체 경험 등)가 회수율에 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다. 또 체납 즉시 안내 등으로 집중 관리하면 징수율을 높이는 데 효과적인 것으로 분석됐다.
장기체납 대상은 53만건(32.3%)이이었다. 이 중 6개월 내 체납회수율은 16.3%로 예측됐다. 납세의지보다 경제력(재산세부과금액, 카드이용금액, 총대출금액, 부동산시가합, 부채비율 등)이 회수율에 더 영향을 미치는 것으로 조시됐다.
경기도를 대상으로 세금체납 빅데이터 모델을 시범 운영한 결과 체납징수 활동을 위한 사전준비 기간이 획기적으로 줄어드는 효과가 있었다. 또 현장조사 시에도 모바일로 서비스를 제공하면 유용하게 세금을 징수할 수 있다는 점에서 큰 호응을 얻었다.
행안부는 앞으로 시범서비스 대상 지자체를 단계적으로 확대할 방침이다. 또 사용자 요구사항을 적극 반영해 체납회수율 예측모델의 정확도를 높여 전국 서비스로 확대할 계획이다.
행안부 관계자는 “데이터 중심의 과학적 세무행정을 구현하기 위해 앞으로 국민이 체감할 수 있는 다양한 빅데이터 과제를 발굴하겠다”며 “앞으로도 지방재정에 파급 효과가 큰 과제부터 단계적으로 분석해 지방세무행정의 신뢰도를 높이고 국민의 삶이 개선되도록 지속적으로 노력할 계획”이라고 밝혔다.
