사례 1.

빅데이터를 활용한 미국 국세청의 체납 적발  (네이버캐스트-이지영 bloter.net 기자)

미국 국세청은 2011년 대용량 데이터와 IT기술을 결합해 ‘통합형 탈세 및 사기 범죄 방지 시스템’을 구축했다. 사기 방지 솔루션으로 이상 징후를 미리 찾아냈는데, 예측 모델링을 통해 납세자의 과거 행동 정보를 분석한 다음 사기 패턴과 유사한 행동을 검출했다. 

그 뒤 페이스북이나 트위터를 통해 범죄자와 관련된 계좌, 주소, 전화번호, 납세자 간 연관관계 등을 분석해 고의 세금 체납자를 찾아냈다. 이 과정에서 미 국세청은 오픈소스 기반의 대용량 데이터 처리 소프트웨어인 하둡(Hadoop) 등을 적용해 저렴한 비용으로 데이터를 분석했고 그 결과 연간 3,450억 달러에 이르는 세금 누락을 막아냈다.

사례 2.

세무조사도 '빅데이터' 시대 - 국세청의 '밀알정보시스템' (중앙일보-김동호 기자)

서울시내 세무서 직원 A씨는 오랜만에 만나는 친구나 친척은 물론이고 집 안에서 아내가 무심코 말하는 한마디에 귀를 쫑긋거리는 경우가 많다. ‘어디를 갔더니 신용카드를 안 받더라’ ‘현금을 냈는데 현금영수증을 안 끊어 주더라’ ‘서울 논현동에서 술을 마셨는데 영수증에 찍힌 주소는 경기도 성남이더라’.

　전국 115개 세무서에 근무하는 국세청 직원 2만 명은 일상생활 속에서 이런 얘기를 들으면 놓치지 않고 육하원칙에 맞춰 메모를 해둔다. 미흡한 부분은 지인에게 물어보거나 인터넷 검색을 통해 더 구체화한다. 이뿐 아니라 민원상담 업무와 현지 확인, 조사 과정에서 취득한 토막 소식과 퇴직한 직원과의 교류를 통해 얻은 개별 업체의 내부 사정은 모두 귀중한 '밀알정보'가 된다. 이렇게 수집된 정보는 국세청 조사국에서 전산으로 축적된다. 여기저기 떠도는 ‘밀알정보’가 하나씩 쌓여 과세와 탈세 추적에 필요한 ‘빅데이터’가 만들어지는 과정이다.

밀알정보시스템은 2010년 시작된 탈세 추적 방식이다. 국세청 관계자는 “이제 밀알정보시스템이 5년째 운영되면서 상당히 안착했다”며 “퍼즐을 맞추듯 조각 정보를 모으면 굵직한 세원을 포착하거나 탈세 정보를 확보하는 단서가 되는 경우가 많다”고 말했다. 

국세청은 올해부터 이 같은 밀알정보 수집 체계를 더욱 강화한다. 현장의 조사 기능을 강화하기 위해 조사 경력 15년 이상 된 베테랑 직원 140명을 전국 세무서 조사과에 배치하기로 했다.