신춘우 광주대학교 회계세무학과 교수

최근 생성형 AI(Generative AI)의 급격한 발전은 기업 경영환경 전반에 창조적 파괴 수준의 구조적 변화를 가져오고 있다.

특히 대규모 언어모델(LLM: Large Language Model)을 기반으로 한 생성형 AI는 단순 질의응답 수준을 넘어 문서 생성, 데이터 분석, 의사결정 지원, 업무 자동화 영역까지 빠르게 확장되고 있다.

이러한 변화는 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템과 결합되면서 기업 운영 방식 자체를 변화시키는 새로운 패러다임으로 발전하고 있다.

기존 ERP 패러다임이 최근에는 AI 기술과 결합되면서‘Intelligent ERP’또는‘AI-native ERP’개념으로 진화하고 있다.

특히 세무분야는 복잡한 법령과 규정, 예규, 판례 등을 기반으로 운영되는 대표적 지식집약 산업이라는 점에서 생성형 AI 활용 가능성이 매우 높은 분야로 평가된다.

최근 국내외 기업들은 생성형 AI 기반 ERP 기능을 빠르게 확대하고 있는데 SAP는 생성형 AI 기반 ERP 플랫폼을 통해 자연어 기반 데이터 조회 및 분석 기능을 강화하고 있으며, 국내에서는 더존비즈온이‘ONE AI 세법도우미’와‘WEHAGO T AI Edition’을 중심으로 AI 기반 세무 서비스를 확대하고 있다.

더욱이 생성형 AI 기반 세무 ERP는 세법 질의응답, 세무조정 지원, 세무 리스크 분석, 신고서 초안 생성, 이상거래 탐지 등 기존 ERP가 수행하지 못했던 고차원적 기능까지 수행 가능하다는 점에서 주목받고 있다.

그러나 생성형 AI 기반 세무 ERP는 아직 초기 발전 단계에 있으며, 데이터 신뢰성, 설명가능성, 보안성, 법적 책임 문제 등 다양한 한계도 존재한다.

따라서 생성형 AI 기반 세무 ERP의 실무 적용 가능성과 한계를 종합적으로 검토할 필요가 있다.

세무 ERP는 기업의 세무 데이터를 통합 관리하고 세무신고 및 세무조정을 지원하는 시스템이다. 일반적으로 부가가치세 신고, 법인세 세무조정, 원천세 계산, 전자세금계산서 연계 등의 기능을 수행한다.

최근에는 생성형 AI가 결합되면서 세법 질의응답, 세무 리스크 분석, 신고 오류 탐지, 세무조정 추천, 자연어 기반 ERP 조회, 판례 및 예규 검색 등의 기능이 확대되고 있다.

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 구조는 기업 내부 데이터와 외부 세법 데이터를 결합하여 보다 정확한 세무 질의응답을 가능하게 한다.

생성형 AI 기반 세무 ERP의 가장 큰 특징은 반복적 세무 업무의 자동화이다. 기존 세무 업무는 세법 검토, 세무조정 계산, 증빙자료 검토, 신고서 작성 등에 많은 인력이 필요하였다.

그러나 생성형 AI는 관련 세법 검색, 유사 판례 탐색, 세무조정 항목 추천, 신고 오류 탐지 등을 자동 수행할 수 있다.

아울러 생성형 AI는 자연어 기반 인터페이스를 활용함으로써 비전문가도 세무 ERP 데이터를 보다 쉽게 활용할 수 있도록 지원한다.

또한 생성형 AI 기반 세무 ERP는 단순 자동화를 넘어 의사결정 지원 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어 세무 리스크 분석, 이전가격 리스크 탐지, 글로벌 최저한세 대응, 세부담 시뮬레이션 등 전략적 세무 의사결정이 가능하다.

여기에다 ERP 데이터와 AI 분석 기능이 결합될 경우에 현금흐름 분석, 비용 구조 예측, 세무 전략 시뮬레이션 등의 고차원 분석도 가능해진다.

그러나 생성형 AI 기반 세무 ERP는 데이터 신뢰성, 설명가능성, 보안 문제, 법적 책임 문제 등은 여전히 중요한 한계로 나타났다.

따라서 향후 생성형 AI 기반 세무 ERP의 확산을 위해서는 AI 거버넌스 체계 구축, RAG 기반 세무 AI 고도화, Explainable AI 기술 개발, 세무 데이터 보안 강화 등이 필요할 것으로 판단된다.

결론적으로 생성형 AI 기반 세무 ERP는 향후 세무 분야의 핵심 운영 플랫폼으로 발전할 가능성이 높으며, 기업의 AX 기반 경영환경 구축에 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.

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