AI 세무조사 시스템이 감지하는 이상 거래 패턴에는 어떤 것들이 있나요?

AI 세무조사 시스템은 다음과 같은 이상 거래 패턴을 감지합니다.

결론적으로, AI 세무조사 시스템은 납세자의 소득 대비 과도한 소비, 가족 간의 반복적인 자금 이동, 매출과 매입 신고의 불일치 등을 주요 이상 거래 패턴으로 감지하여 세무 리스크를 판단합니다.

근거:

1. 소득 대비 과도한 소비 및 자산 형성: 납세자의 소득 수준에 비해 비정상적으로 높은 소비 지출이나 자산 증가가 있을 경우, 자금 출처의 불분명성을 의심하여 조사 대상으로 선정될 수 있습니다.
2. 가족 간 자금 이동 패턴: 부모가 자녀에게 정기적으로 일정 금액을 송금하거나, 가족 간에 반복적인 계좌 이체가 명확한 증빙 없이 이루어지는 경우, 이를 증여로 간주하여 증여세 부과 대상이 될 수 있습니다. 특히, 수년간 지속된 소액 송금의 누적액이 일정 금액을 초과할 경우 더욱 주의가 필요합니다.
3. 매출 및 매입 신고 불일치: 동일한 거래에 대해 거래 상대방(매출 사업자 및 매입 사업자) 간의 신고 금액이 상이하거나, 전년 대비 매출이 현저히 감소한 경우에도 세무 리스크가 있는 것으로 판단될 수 있습니다.
4. 디지털 자산의 무상 이전: 비트코인과 같은 디지털 자산을 무상으로 이전하는 경우, 이를 증여로 신고하지 않으면 추후 불이익이 발생할 수 있습니다.
5. 소득률 및 부가율의 변동성: 수년간 흑자를 유지하던 사업자가 갑자기 적자를 신고하거나, 업종 평균 대비 현저히 낮은 소득률을 신고하는 경우 매출 누락이나 가공 경비 계상 등을 의심할 수 있습니다.