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사업자등록 즉시 발급률 높이는 방법은?

조회수 2019. 11. 5. 15:57 수정
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사업자등록을 신청하는 납세자들의 편의성을 높이고 세무서 직원들의 업무 효율을 개선하기 위해 11월 4일부터

사업자등록 업무에 빅데이터를 본격 활용하게 되었습니다!

기존 사업자 등록

기존에는 세무서 담당자가 접수된 사업자등록 신청서의 구비서류(인허가 사항, 임대차 계약서)와 납세자의 제반 정보(체납, 사업 이력 등)를 토대로 현장 확인* 여부를 판단하였었습니다.

* 현장 확인 : 사업자의 사업장 시설이나 사업 현황을 확인할 필요가 있는 경우 세무서 담당자가 사업자의 사업장 등을 방문하여 확인하는 것

11월 4일 이후 사업자 등록

앞으로는 '사업자등록 예측모델'*로 분석한 '현장 확인 후 사업자 등록이 거부될 확률'을 담당자에게 사전 제공하여 과학적이고 일관성 있는 기준으로 현장 확인 대상 여부를 판단하게 됩니다.

* 다년간의 사업자등록 신청・정정 처리 자료를 빅데이터로 분석하여 개발한 사업자등록 현장 확인 대상자 선정 관련 예측 모델

국세청의 빅데이터와 인공지능

국세청은 빅데이터*, 인공지능 등 첨단 기술을 편안한 납세, 업무 효율화 위한 국세 행정 서비스에 도입하고자 노력하고 있습니다.

* 빅데이터 : 기존 방법 또는 시스템으로 수집, 관리, 분석이 어려운 방대하고 다양한 데이터로, 기계학습 등 인공지능 기술을 접목하여 가치 있는 새로운 정보를 추출해 내는 4차 산업혁명 시대의 대표적인 기술 분야

지난 6월에는 국세청 빅데이터 센터 출범을 계기로 빅데이터 분석 기법을 본격적으로 업무에 활용하기 위해 노력하였습니다.

그 결과, 직원의 사업자등록 관련 업무를 단축시켰으며, 납세자의 사업자등록증 즉시 발급률을 증가시키기 위한 '사업자등록 예측 모델'을 개발하였습니다.

빅데이터 센터에서는 빅데이터를 활용하여 다년간의 사업자등록 신청・정정 자료를 분석하였습니다.

이에 기계학습과 빅데이터 기법으로 분석하여 개발한 ‘사업자등록 예측 모델’을 추가로 활용하게 됩니다.

사업자등록 예측 모델

사업자등록 예측 모델은 사업자등록 현장 확인 실시 여부, 등록 거부 유형 등에 대한 정밀한 데이터 분석을 통해 개발한 것입니다.

사업자등록 신청 내용과 납세자의 제반 정보를 종합하여 ‘현장 확인 후 사업자등록이 거부될 확률’을 업무 담당자에게 사전 제공하여 업무 담당자는 구비서류 유무와 납세자의 제반 정보 등 기존 판단 기준뿐만 아니라 예측 모델이 제공한 거부율까지 참고하여 과학적이고 일관성 있는 기준으로 현장 확인 대상 여부를 판단하게 됩니다.

이번에 개발된 예측 모델은 빅데이터를 활용하여 기존 업무처리 방식을 효율적으로 개선하고 객관적인 업무처리 기준을 제시하였다는 점에서 의미 있는 성과입니다.

사업자등록 예측 모델의 정확도 검증

올해 8월부터 2개 세무서에서 시범 운영한 결과 현장 확인 없이 사업자등록증을 즉시 발급하는 건수가 크게 증가하여 납세자의 편의와 직원의 업무 효율이 높아졌습니다.

전년 대비, 사업자등록 신청자 중 현장 확인 대상자로 선정된 납세자는 1/3 정도 감소하였음에도 사업자등록이 거부된 건수는 전년과 유사한 수준인 것으로 나타났습니다.

  • 사례 1

재산이 없는 납세자가 불성실 업종으로 법인사업자등록을 신청하면 현장 확인 대상으로 선정되는 경우가 많았으나, 빅데이터로 분석 결과 거부 비율이 매우 낮은 경우로 확인되어 앞으로는 다른 특이사항이 없으면 즉시 발급 

  • 사례 2

체납이 있는 납세자가 폐업한 종전 사업자와 같은 장소에서 동일한 업종으로 사업자등록을 신청하면 현장 확인 대상으로 선정되는 경우가 많았으나, 빅데이터로 분석 결과 거부 비율이 매우 낮은 경우로 확인되어 앞으로는 다른 특이사항이 없으면 즉시 발급 


사업자등록 예측 모델의 미래

빅데이터와 인공지능이 결합된 사업자등록 예측 모델은 앞으로 납세자와 직원들의 의견을 수집하여 고도화될 계획입니다.

사업자등록 현장 확인을 최소화하더라도 요건 미비 또는 기타 사유로 현장 확인이 필요할 경우를 선별하여 관리할 것입니다.

또한, 빅데이터를 활용하여 맞춤형 신고 도움 자료 제공 등 납세 서비스를 한층 더 향상시키기 위해 납세자 친화형 서비스를 지속적으로 개발할 계획입니다.

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