“소득보다 지출이 많다?”｜국세청 PCI 시스템이 잡아내는 빅데이터 세무조사

 

국세청 세무조사는 이제 감(感)이 아니라 데이터로 움직입니다.
신고된 소득보다 지출이 많으면, PCI 시스템이 그 불균형을 자동으로 포착합니다.
이른바 ‘빅데이터 세무조사’의 핵심입니다.

국세청은 감(感)이 아닌 데이터로 소득·지출 불일치를 찾아 세무조사를 시작합니다.

 

신고소득 대비 실제 지출을 비교해 ‘누락 가능성’을 자동 탐지하는 국세청 분석체계입니다.

 

POS·수입량·매출액을 데이터로 대조해 현장 없이 과소신고·누락을 적발합니다.

 

소득·지출 균형·자료 일관성·증빙 보관, 이 세 가지가 빅데이터 시대의 방어 핵심입니다.

소득보다 지출이 크거나 자료 불일치가 있으면 PCI 시스템이 자동 경고를 보냅니다.

 

1️⃣ 빅데이터 세무조사란 무엇인가

‘빅데이터(Big Data)’는 방대한 자료를 분석해 패턴과 규칙을 찾아내는 데이터 처리 기술을 말합니다.
기업은 이를 통해 매출·소비 트렌드를 예측하고, 정부는 정책 수립에, 금융기관은 부정거래 탐지에 활용합니다.

국세청 역시 이 기술을 조세 행정에 접목해 납세자의 신고소득, 소비, 자산증가, 거래패턴을 통합 분석합니다.
이 과정을 거쳐 신고자료와 실제 생활수준의 괴리가 큰 납세자를 세무조사 후보군으로 분류하는 체계를 운영하고 있습니다.

---

2️⃣ 국세청이 수집·활용하는 데이터 범위

국세청이 보유한 데이터는 단순한 신고서 수준이 아닙니다.
다양한 기관과 시스템을 통해 수집된 정보가 통합되어 있습니다.

 

구분	주요 데이터 출처
금융자료	예금·이자·카드 매출·현금영수증
재산자료	부동산 취득·양도, 등기 정보
소득자료	원천징수, 지급명세서, 사업소득 신고
거래자료	전자세금계산서, POS 매출자료
해외자료	FATCA·CRS 협정 통한 해외계좌 정보
생활자료	출입국·송금·가족관계·소비패턴 정보

이 정보는 NTIS(국세통합정보시스템) 으로 집계되고, 그중에서도 개인별 소비와 소득 흐름을 비교·분석하는 핵심이
바로 PCI(Personal Consumption Index) 시스템입니다.

---

3️⃣ PCI 시스템의 구조 ― ‘소득과 지출의 균형표’

PCI 시스템은 납세자의 신고소득과 실제 지출의 불균형을 탐지하는 분석도구입니다.

예를 들어, A씨가 1년간 8억 원의 소득을 신고했는데 부동산 취득, 카드결제, 해외여행 등을 합쳐 15억 원의 지출이 확인됐다면,
차액 7억 원이 ‘자금출처 불명’으로 표시됩니다.

 

이 차액이 곧바로 탈세로 인정되는 것은 아니지만,PCI 시스템은 해당 데이터를 ‘이상 패턴’으로 분류합니다.
이후 NTIS가 부동산·금융·카드 거래 등 다른 데이터와 교차검증을 거쳐
사전검증 대상자 또는 세무조사 후보로 자동 등록합니다.

즉, 세무조사의 출발점은 ‘사람의 판단’이 아니라 데이터의 불균형 신호입니다.

---

4️⃣ 빅데이터 세무조사 실제 사례

① 프랜차이즈 부가가치세 과소신고 사례

국세청은 프랜차이즈 본사와 가맹점의 POS(Point of Sales) 매출자료를 확보해 부가가치세 신고액과 비교했습니다.
POS 매출이 높은데 신고액이 낮은 매장을 선별해 과소신고 내역을 확인했고, 현장조사 없이 추가 납부가 이루어졌습니다.

 

② 화장품 수입·도소매업 과소신고 사례

한 수입업자가 일부 매출을 누락하자, 국세청은 식약처의 수입신고자료·관세청 수입통계·신용카드 매출을 결합 분석했습니다.
결과적으로 신고액보다 높은 판매규모가 확인되어 세액이 추징되었습니다.

이 두 사례 모두 현장조사 전 단계에서 데이터 분석으로 시작되었습니다.
즉, 빅데이터가 ‘조사의 신호’이자 ‘증거의 출발점’이 된 셈입니다.

---

5️⃣ PCI 분석 단계에서 주의해야 할 실무 포인트

소득 대비 자산·지출 균형 점검
매년 사업소득 또는 급여소득에 비해 자산이 빠르게 늘었다면
그 자금의 출처를 미리 정리해야 합니다.
부동산 취득, 가족 간 자금이체 등은 PCI에서 자동 감지됩니다.

 

자료 간 일관성 확보
세무신고, 카드매출, 계좌 입금, POS 매출이 서로 일치해야 합니다.
국세청 전산은 이 항목들을 자동 비교하기 때문에
작은 불일치도 조사 사유가 될 수 있습니다.

 

증빙의 체계적 관리
거래 영수증, 계약서, 차용증, 이체내역 등은 가능하면 전자파일로 보관하는 것이 좋습니다.
조사 단계에서는 ‘설명’보다 ‘증빙’이 훨씬 중요합니다.

---

6️⃣ 데이터 중심 조사로의 전환

과거에는 세무조사가 ‘사람이 고르는 조사’였다면, 이제는 데이터가 판단하는 조사로 바뀌었습니다.
신고소득과 소비패턴, 자산변동이 실시간으로 분석되며 소득보다 지출이 많을 경우 자동 경고 신호가 발생합니다.

국세청은 이러한 분석을 통해 성실신고자에게는 불필요한 조사 부담을 줄이고,
불균형이 큰 납세자 중심으로 효율적인 검증을 진행하고 있습니다.

---

✅ 데이터가 ‘조사의 출발점’이 되는 시대

빅데이터 세무조사는 납세자의 신고 내용보다 데이터의 일관성과 균형을 중심으로 판단하는 구조입니다.
국세청은 PCI 시스템을 통해 신고소득·지출·자산변동 간의 불균형을 실시간으로 분석하고,
그 결과를 사전검증 및 조사선정의 핵심 지표로 활용합니다.

 

이제 세무조사는 개별 조사관의 판단이 아니라, 데이터 알고리즘이 선택한 대상에서 출발합니다.
따라서 조세 행정의 초점은 신고의 진위 여부가 아니라 데이터의 신뢰성으로 이동했습니다.

결국 납세자가 관리해야 할 부분은 단순히 신고액이 아니라, 소득·지출 간의 정합성과 거래 데이터의 투명성입니다.
빅데이터 분석이 조사 기준이 되는 환경에서는 자료의 불일치가 곧 리스크가 되기 때문입니다.

 

 

 

📚 함께 보면 좋은 글
FATCA·CRS 협정으로 국세청이 보는 해외계좌
NTIS 시스템 도입으로 바뀐 세무조사 환경
빅데이터를 활용한 세무조사 — PCI 시스템으로 드러나는 숨은 소득의 흐름