미국 IRS는 어떻게 조사 대상을 고를까?｜DIF 알고리즘으로 움직이는 세무조사 시스템

미국의 세무조사는 ‘자진신고’가 원칙이지만, 그 신뢰를 유지하기 위해 전 세계에서 가장 정교한 데이터 기반 시스템을 사용합니다.

특히 IRS의 DIF 알고리즘은 모든 신고서를 통계적으로 분석해 ‘평균과 다른 신고’를 자동으로 찾아냅니다.

 

즉, 미국의 세무조사는 사람이 아니라 데이터가 조사 대상을 고르는 구조라는 점에서 다른 나라와 뚜렷하게 구별됩니다.

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1️⃣ IRS 세무조사의 목적과 기본 원리

미국의 세무조사는 신고의 정확성 검증을 주된 목적으로 합니다.
세무당국이 납세자의 신고내용을 검토하여 소득 누락, 과다공제, 세법 적용 오류 등을 확인하는 절차입니다.

모든 납세자가 조사를 받는 것은 아닙니다.
조사는 신고의 신뢰도를 유지하기 위한 표본검증에 가깝습니다.
즉, 조사는 ‘처벌’이 아니라 ‘확인 절차’의 성격을 가집니다.

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2️⃣ 세무조사의 세 가지 유형

IRS는 세무조사 강도와 방식에 따라 세 가지 유형으로 구분합니다.

 

① 서면조사(Correspondence Audit)

가장 일반적인 형태로, 우편을 통한 증빙 요청이 중심입니다.
의료비·기부금·자녀세액공제 등 특정 항목의 증빙 제출만으로 종료되는 경우가 많습니다.

② 사무실조사(Office Audit)

IRS 사무실에서 조사관이 납세자를 직접 면담합니다.
소득 구조가 복잡하거나 비용 증빙이 불명확한 경우에 시행되며,
세무대리인(회계사·변호사)이 동석하는 것이 일반적입니다.

③ 현장조사(Field Audit)

세무공무원이 사업장이나 주거지를 직접 방문합니다.
대규모 사업체, 복잡한 거래구조, 해외소득이 있는 납세자가 주 대상입니다.
매출, 계좌, 재무제표 등 전반적인 회계자료를 점검합니다.

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3️⃣ 세무조사 대상 선정 ― DIF 시스템의 작동 구조

IRS는 모든 신고를 조사하지 않습니다.
매년 전체 신고자의 약 0.3~0.5% 만 세무조사 대상으로 선정됩니다.
이 선정은 DIF(Discriminant Inventory Function) 라는 AI 기반 자동분석 시스템에 의해 이루어집니다.

DIF 시스템은 신고서의 데이터를 통계적으로 분석해 ‘평균과 다른 패턴’을 보이는 신고를 자동 탐지합니다.

 

선정 기준의 예시는 다음과 같습니다.

• 수입 대비 과도한 비용 공제
• 업종 평균 대비 비정상적으로 높은 경비 비율
• 해외계좌·외국소득 포함 여부
• 현금 거래 비중이 높은 업종(프리랜서·자영업자 등)

최근에는 가상자산 거래·해외송금 내역·외환정보까지 데이터베이스에 연동되어, 신고내용의 일관성을 정밀하게 검증합니다.

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4️⃣ 세무조사 절차 ― 통지에서 결정까지

조사는 대부분 우편으로 발송되는 Audit Notice(조사통지서) 로 시작됩니다.
통지서에는 조사 연도, 항목, 제출 기한이 명시되어 있으며, 조사 흐름은 다음 단계로 진행됩니다.

1. 자료 제출 단계 – 납세자는 지정 서류를 우편 또는 전자파일로 제출
2. 검토 단계 – IRS 조사관이 자료를 비교·검증
3. 면담 단계 – 필요 시 인터뷰 또는 현장조사 실시
4. 결정 통보 – 추가세액·환급 여부 결정 및 통지

결과에 이의가 있으면 이의신청(Appeal) 을 제기할 수 있고, 필요 시 조세법원(Tax Court) 으로 절차가 이어집니다.

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5️⃣ 미국 세무조사의 주요 특징

① 조사 비율은 낮고, 강도는 높다.

평균 조사율은 1% 미만이지만,
조사대상으로 선정되면 장부·계좌·증빙 등 전 항목이 정밀 검증됩니다.

 

② 형사절차와 연계 가능하다.

IRS는 세금 부정행위를 ‘조세범죄’로 분류할 수 있으며, 의도적 허위신고나 조세사기는 형사조사로 전환됩니다.

 

③ 제3자 소환장(Summons) 제도.

IRS는 납세자뿐 아니라 금융기관, 회계사 등 제3자에게 자료 제출을 명령할 수 있습니다. 불응 시 법원 명령이 내려집니다.

 

④ 납세자 권리보호 제도.

조사 과정에서 납세자는 변호사나 회계사를 대동할 수 있고, IRS는 Taxpayer Bill of Rights(납세자 권리헌장) 을 통해
절차의 공정성과 개인정보 보호를 보장합니다.

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6️⃣ 최근 변화 ― AI 기반 리스크 세정 강화

최근 IRS는 AI 분석 기반 세무조사 시스템을 확대하고 있습니다.
DIF 시스템 외에도, 외부 데이터(은행·카드·가상자산 거래)를 연동해 위험도가 높은 신고서를 자동으로 분류합니다.

과거에는 무작위 표본조사가 많았지만, 지금은 “데이터 이상징후가 있는 신고” 중심으로 전환되었습니다.
즉, 세무조사 대상이 사람이 아닌 데이터 패턴에 의해 선정되는 구조로 바뀌고 있습니다.

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💡 정리하며 ― 데이터 기반 선별조사의 행정 구조

미국의 세무조사는 DIF 분석을 기반으로 신고서의 이상 패턴을 자동 선별하는 구조로 운영됩니다.
조사는 전체 납세자 중 약 0.3~0.5%만 대상으로 하지만, 선정되면 서면부터 현장까지 단계별 정밀검증이 이루어집니다.

IRS는 제3자 자료 요구권, 권리보호 제도, 형사절차 연계 등 강력한 조사 권한과 동시에 명확한 절차 규칙을 병행하고 있습니다.

 

결국 미국의 세무조사는 표본검증 + 데이터 분석 + 강력한 행정권한이 결합된 구조로, 신고의 진정성을 확인하기 위한 선별형 행정 절차라는 특징을 가지고 있습니다.

 

 

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