국세청이 기업 대상 세무조사 방식을 전면 재정비하며, 기존의 점검 위주에서 벗어나 예측 기반의 데이터 중심 심사를 강화하고 있다. 인공지능(AI) 기반 분석 시스템을 핵심 도구로 삼아 법인과 대표 개인의 자금 흐름 전반을 실시간으로 평가하는 체계로 전환 중이다. 이에 따라 과거처럼 신고 누락이나 명백한 탈세 혐의 없이도 기업이 조사 대상에 오를 가능성이 높아졌다.
AI 시스템은 단일 거래의 합법성보다 장기적인 패턴과 구조적 흐름에 주목한다. 예컨대 법인의 순이익이 지속 감소하는 반면 대표 개인 자산이 늘어나는 현상, 가지급금이 수년간 정리되지 않고 누적되는 사례, 법인카드 사용 내역과 사업 목적 간 괴리 등이 주요 분석 대상이다. 각각의 거래가 형식적으로 문제가 없어도, 전체적 흐름에서 불균형이 감지되면 자동으로 리스크 플래그가 설정된다.
조사 대상으로 선정된 기업은 검증 범위가 급격히 확대된다. 매출과 비용의 경제적 합리성뿐 아니라 대표의 급여, 배당, 차입, 고가 자산 취득 자금 원천까지 포괄적으로 심사된다. 특수관계자 간 자금 이동의 실질성과 가격 적정성도 면밀히 따져지며, 기업 구조 전반의 자연스러움이 핵심 평가 기준이 된다.
이러한 변화는 보험업계에도 파급 효과를 미칠 전망이다. 기업 대상 보험 상품, 특히 손해보험과 연계된 사업자 보험의 리스크 평가 모델에도 데이터 기반 정밀 분석이 도입될 가능성이 제기되고 있다. 보험사들은 기업 고객의 재무 건전성 판단 시 단순한 재무제표 이상의 거시적 자금 흐름 분석이 필요해질 수 있다고 보고 있다.
전문가들은 AI가 문제를 만들어내기보다는 드러낸다는 점에서 기업의 사전 정비가 중요하다고 조언한다. 자금 이동의 근거 자료를 체계화하고, 법인과 개인 자산 간 논리적 연결고리를 명확히 하는 것이 절대적인 대응 전략이 됐다. 외부 시각에서도 납득 가능한 재무 구조를 갖춘 기업만이 향후 금융 및 보험 리스크 관리에서도 유리한 위치를 점할 것으로 전망된다.
