KR20240000718A - Ai 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예에 따른 AI 기반 세무 기장 자동화 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체는, 사용자의 사업자 정보 및 세무 정보를 수집하는 스크래핑 기능, 상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보를 이용하여 세금 신고를 위한 기장 정보를 자동 생성하는 기장 정보 생성 기능, 및 상기 자동 생성된 기장 정보를 세금 신고서 양식에 입력하여 세금 신고서를 작성하는 세금 신고서 생성 기능을 포함할 수 있다.

Description

AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체{Recording medium of AI-based tax bookkeeping automation program}

본 발명은 AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다. 보다 구체적으로, 본 발명은 사용자의 세무 자료를 자동 수집하여, 머신러닝 기반으로 세무 양식에 맞는 기장 정보를 생성하는 AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체에 관한 것이다.

세금의 신고 및 납부는 사업자등록을 마친 모든 사업자가 이행하여야 하는 의무사항으로 매년 정기적으로 실시되는 업무이다. 그러나 대부분의 사업자들은 세법적 지식이 부족하고 절차상의 문제로 부가가치세와 소득세 등 세금 신고 및 납부에 어려움을 겪고 있다. 그에 따라, 많은 사업자들은 세무 대리인을 통하여 세금의 신고 및 납부를 대리하고 있으며, 이에 각 사업자들은 그 비용을 고정적으로 지출하여야 한다.

그러나, 세무 대리인을 통한 세금 신고는 높은 수수료와 낮은 서비스 품질로 인해, 사용자들의 서비스 만족도가 높지 않은 실정이다. 이에, 사용자가 직접 세금 신고를 하는 "나홀로 세금 신고"에 대한 수요가 증가하고 있으나, 복잡한 세법 및 세무 신고 규정으로 인해 일반 사용자가 다른 사람의 도움없이 스스로 세금신고를 하기에는 많은 어려움이 있다.

이에, 세무를 잘 모르는 사용자라도 손쉽게 세금 신고를 할 수 있도록 도울 수 있는 새로운 솔루션이 필요한 상황이다.

본 발명의 실시예들을 통해 해결하고자 하는 기술적 과제는, 사용자가 스스로 세금 신고를 할 수 있도록 사용자의 세무 정보를 기반으로 기장 정보를 자동 생성하는 AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체를 제공하는 것이다.

본 발명의 실시예들을 통해 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 세무 기장 정보의 자동 작성을 통해 세금 신고 프로세스를 단순화하고 세금 신고에 소요되는 비용을 절감할 수 있는 AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체를 제공하는 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기한 바와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체는, 사용자의 사업자 정보 및 세무 정보를 수집하는 스크래핑 기능, 상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보를 이용하여 세금 신고를 위한 기장 정보를 자동 생성하는 기장 정보 생성 기능, 및 상기 자동 생성된 기장 정보를 세금 신고서 양식에 입력하여 세금 신고서를 작성하는 세금 신고서 생성 기능을 포함할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 스크래핑 기능은 웹 크롤링 방식으로 상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보를 수집할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 스크래핑 기능은 상기 사용자의 사업자 정보를 데이터베이스화 하고, 상기 사업자 정보와 관련된 내용을 검색 및 크롤링하고, 상기 크롤링된 자료 중 상기 사업자의 사업자 정보 또는 세무 정보가 포함된 웹 사이트를 인덱스화 하고, 상기 인덱스화 된 웹 사이트를 스크래핑한 후 데이터베이스화 할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 웹 사이트의 인덱스화는 주기적으로 갱신될 수 있다.

일 실시예로서, 상기 수집된 사업자 정보는 상기 사용자에 대한 소비자 평점, 소비자 리뷰, 또는 사업자 평가 순위를 포함할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 기장 정보 생성 기능은 상기 기장 정보의 자동 생성을 위한 인공지능 학습 모델을 포함하고, 상기 인공지능 학습 모델은 상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보에 대한 자연어 학습 분석(NLP) 기반의 형태소 분석에 의해 구성될 수 있다.

일 실시예로서, 상기 기장 정보 생성 기능은 상기 세무 정보를 기초로 기장 정보를 자동 생성한 후, 상기 사업자 정보를 기초로 절세 패턴을 대입하여 상기 기장 정보를 재작성할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따르면, AI 기반 세무 기장 자동화 프로그램을 기록한 기록매체를 통해 사용자의 세무 정보를 기반으로 기장 정보를 자동 생성하므로, 세무 대리인을 이용하지 않아도 사용자가 스스로 세금 신고를 하는 것이 가능해진다.

또한, 세무 기장 정보의 자동 작성을 통해 세금 신고 프로세스를 단순화하고 세금 신고에 소요되는 비용을 절감할 수 있게 된다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 세무 기장 자동화 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 세무 기장 자동화 시스템의 주요 기능 및 동작을 설명하기 위한 개요도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 세무 기장 자동화 시스템에서, 키워드 기반으로 세무 기장 정보가 생성되는 예시적인 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 6은 본 발명에 따른 세무 기장 자동화 시스템의 부가 기능인, 사업자 정보를 기반으로 사용자에게 세액 감면 대상 알림을 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 따른 세무 기장 자동화 시스템의 다른 부가 기능인, 세무 기장 정보를 이용하여 AI 기반으로 대안 신용 평가를 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 세무 기장 자동화 시스템을 컴퓨팅 장치로 구현한 예를 설명하기 위한 도면이다.

이하의 내용은 단지 본 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 본 발명의 원리를 구현하고 본 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 본 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 본 발명의 원리, 관점 및 실시예들 뿐만 아니라 특정 실시예를 열거하는 모든 상세한 설명은 이러한 사항의 구조적 및 기능적 균등물을 포함하도록 의도되는 것으로 이해되어야 한다. 또한 이러한 균등물들은 현재 공지된 균등물뿐만 아니라 장래에 개발될 균등물 즉 구조와 무관하게 동일한 기능을 수행하도록 발명된 모든 소자를 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

따라서, 예를 들어, 본 명세서의 블럭도는 본 발명의 원리를 구체화하는 예시적인 회로의 개념적인 관점을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 유사하게, 모든 흐름도, 상태 변환도, 의사 코드 등은 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 실질적으로 나타낼 수 있고 컴퓨터 또는 프로세서가 명백히 도시되었는지 여부를 불문하고 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행되는 다양한 프로세스를 나타내는 것으로 이해되어야 한다.

프로세서 또는 이와 유사한 개념으로 표시된 기능 블럭을 포함하는 도면에 도시된 다양한 소자의 기능은 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 관련하여 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어의 사용으로 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공될 때, 상기 기능은 단일 전용 프로세서, 단일 공유 프로세서 또는 복수의 개별적 프로세서에 의해 제공될 수 있고, 이들 중 일부는 공유될 수 있다.

또한 프로세서, 제어 또는 이와 유사한 개념으로 제시되는 용어의 명확한 사용은 소프트웨어를 실행할 능력을 가진 하드웨어를 배타적으로 인용하여 해석되어서는 아니되고, 제한 없이 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 소프트웨어를 저장하기 위한 롬(ROM), 램(RAM) 및 비 휘발성 메모리를 암시적으로 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 주지관용의 다른 하드웨어도 포함될 수 있다.

본 명세서의 청구범위에서, 상세한 설명에 기재된 기능을 수행하기 위한 수단으로 표현된 구성요소는 예를 들어 상기 기능을 수행하는 회로 소자의 조합 또는 펌웨어/마이크로 코드 등을 포함하는 모든 형식의 소프트웨어를 포함하는 기능을 수행하는 모든 방법을 포함하는 것으로 의도되었으며, 상기 기능을 수행하도록 상기 소프트웨어를 실행하기 위한 적절한 회로와 결합된다. 이러한 청구범위에 의해 정의되는 본 발명은 다양하게 열거된 수단에 의해 제공되는 기능들이 결합되고 청구항이 요구하는 방식과 결합되기 때문에 상기 기능을 제공할 수 있는 어떠한 수단도 본 명세서로부터 파악되는 것과 균등한 것으로 이해되어야 한다.

상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 세무 기장 자동화 시스템을 나타내는 블록도이다. 도 1을 참조하면, 세무 기장 자동화 시스템(100)은 스크래핑 모듈(110), 기장 정보 생성 모듈(120), 세금 신고서 생성 모듈(130), 및 통신 I/F(140)를 포함할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 세무 기장 자동화 시스템(100)은, 본 발명의 실시 예에 따른 서비스 제공을 위해, 사용자 단말(200) 및 국세청 서버(300)와 유/무선 네트워크를 통해 연결될 수 있으며, 상호간 통신을 수행할 수 있다.

상기 각 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN), 개인 근거리 무선통신(Personal Area Network; PAN), 이동 통신망(mobile radiocommunication network) 또는 위성 통신망 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.

그리고, 세무 기장 자동화 시스템(100)은, 국세청 서버(300)와 연계하여 사용자 단말(200)로 세무 기장 자동 작성 및 세금 신고 서비스를 제공하는 서비스 플랫폼 시스템일 수 있다. 예를 들어, 세무 기장 자동화 시스템(100)은, 세무 어플리케이션 서비스 제공 장치일 수 있다.

사용자 단말(200)은, 휴대폰, 스마트 폰(smart phone), 스마트 패드(smart pad), PDA(Personal Digital Assistants) 중 어느 하나의 개별적 기기일 수 있으며, 본 발명의 실시 예에 따른 세무 기장 자동화 시스템(100)으로부터 제공되는 세무 기장 서비스를 제공받아 출력하고, 이에 대응하는 입력을 처리하여 세무 기장 자동화 시스템(100)으로 전달하는 기능을 수행하는 디스플레이 장치로서, 본 발명의 실시 예에 따른 세무 기장 자동화 시스템(100)의 세부 기장 정보를 전달받아 이에 기초한 다양한 서비스 인터페이스를 출력할 수 있다.

한편, 국세청 서버(300)는, 세무 당국인 국세청에서 운영하는 서버로서, 사용자 단말(200)에서는 국세청 서버(300)에 직접 접속하여 별도의 세무 정보를 직접적으로 송수신할 수도 있다. 예를 들어, 국세청 서버(300)는 국세청 또는 지방자치단체에서 운영하는 홈택스 서버, 및/또는 위택스 서버를 포함할 수 있다.

이러한 시스템 구성에 있어서, 본 발명의 실시 예에 따른 세무 기장 자동화 시스템(100)은, 상기 사용자 단말(200)로 어플리케이션 기반의 세무 기장 서비스를 제공함에 따라 획득되는 사용자의 사업자 정보 및 세무 데이터를 수집할 수 있으며, 상기 수집된 데이터를 처리하여 그밖의 다양한 부가 서비스를 제공할 수 있다.

세무 기장 자동화 시스템(100)의 세부 구성을 설명하면 다음과 같다.

스크래핑 모듈(110)은 세무 기장 자동화 시스템(100)의 사용자 데이터베이스나 외부 데이터베이스로부터 사용자의 사업자 정보 또는 세무 정보를 수집한다. 스크래핑 모듈(110)은 API 기반으로 과거의 자료를 주기적으로 수집하는 모듈일 수 있다.

일 실시예로서, 스크래핑 모듈(110)은 웹 크롤링 방식으로 사용자의 사업자 정보 또는 세무 정보를 수집할 수 있다. 예를 들어, 스크래핑 모듈(110)은 사용자의 사업자 정보를 데이터베이스화 한 후, 그와 관련된 내용을 인터넷으로 검색 및 크롤링하고, 크롤링 된 자료 중 사용자의 사업자 정보 또는 세무 정보가 포함된 웹사이트를 인덱스화 하고, 인덱스된 사이트를 스크래핑한 후 이를 데이터베이스화 하는 방법으로 사용자의 사업자 정보 또는 세무 정보를 수집할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 웹 사이트의 인덱스화는 주기적으로 갱신될 수 있다.

일 실시예로서, 상기 수집된 사업자 정보는 비금융 정보로서, 해당 사업자에 대한 소비자 평점, 소비자 리뷰, 및/또는 사업자 평가 순위를 포함할 수 있다.

기장 정보 생성 모듈(120)은 스크래핑 모듈(110)을 통해 수집된 사용자의 사업자 정보 또는 세무 정보를 이용하여, 세금 신고를 위한 기장 정보를 자동 생성하는 모듈로서, 이를 위한 전용화된 인공지능 학습 모델을 포함할 수 있다.

여기서, 인공지능 학습 모델은, 세무 정보의 유형 및 작성한 기장 정보의 유형에 따른 다양한 학습 모델을 구성할 수 있다. 예를 들어 기장 정보 생성 모듈(120)은, 사업자 정보 및/또는 세무 정보에 대한 자연어 학습 분석(NLP) 기반의 형태소 분석을 수행하여 학습 모델을 구성할 수 있다.

또한, 기장 정보 생성 모듈(120)은, CNN, DNN 등의 딥러닝 알고리즘을 통해, 키워드 분류 데이터, 자연어 문장 데이터, 세무 기장 항목 데이터, 세금 신고서 항목 데이터 중 적어도 하나간의 관계 학습에 기초하여, 사용자의 세금 신고를 위한 기장 정보를 출력할 수 있는 인공지능 학습 모델을 구축할 수 있다.

기장 정보 생성 모듈(120)은 사용자의 세무 정보를 기초로 기장 정보를 자동 생성한 후, 사용자의 사업자 정보를 기초로 최대한의 절세 패턴을 대입하여 기장 정보를 재작성한다. 그리고, 재작성된 기장 정보를 사용자 단말(200)에 전송하여, 그에 대한 사용자의 리스폰스를 수신한다. 그리고, 수신된 사용자의 리스폰스를 반영하여 기장 정보를 최종 작성 및 확정한다.

일 실시예로서, 상기 사용자의 리스폰스는 재작성된 기장 정보에 대한 사용자의 승인 및/또는 수정 요청을 포함할 수 있다.

기장 정보 생성 모듈(120)이 기장 정보를 자동 생성 및 재작성하는 구체적인 방법에 대해서는 도 2 이하를 참조하여 더욱 상세히 설명하기로 한다.

세금 신고서 생성 모듈(130)은 세무 당국이 제공하는 세금 신고서 양식을 읽어들인 후, 앞서 생성된 기장 정보를 상기 세금 신고서 양식에 입력하여 세금 신고서를 작성한다. 세금 신고서 생성 모듈(130)은 작성된 세금 신고서를 사용자 단말(200)에 제공한다. 그리고, 사용자 단말(200)로부터 세금 신고서에 대한 사용자 승인이 수신되면, 세금 신고서 생성 모듈(130)은 해당 세금 신고서를 국세청 서버(300)에 전송한다. 그리고, 세금 신고가 완료된 후, 세금 신고서 생성 모듈(130)은 세금 신고가 완료되었다는 알림 메시지를 사용자 단말(200)에 전송한다.

통신 I/F(140)는 세무 기장 자동화 시스템(100)이 사용자 단말(200), 및/또는 국세청 서버(300)와 데이터 통신을 하기 위한 통신 인터페이스를 제공한다. 통신 I/F(140)는 NIC와 같은 하드웨어 모듈 및 상기 하드웨어 모듈을 구동하기 위한 소프트웨어 모듈을 포함할 수 있다. 통신 I/F(140)의 구체적인 구성 및 그 기능은 당해 기술분야에 널리 알려져 있는 바 여기서는 그에 대한 자세한 설명을 생략한다.

본 실시 예에 따른 세무 기장 자동화 시스템(100)에 의하면, 사용자의 세무 정보를 기반으로 기장 정보를 자동 생성하므로, 세무 대리인을 이용하지 않아도 사용자가 스스로 세금 신고를 하는 것이 가능해진다.

또한, 세무 기장 정보의 자동 작성을 통해 세금 신고 프로세스를 단순화하고 세금 신고에 소요되는 비용을 절감할 수 있게 된다.

이하에서는, 도 2 내지 도 8을 참조하여, 세무 기장 자동화 시스템(100)의 주요 기능 및 동작을 보다 구체적으로 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 세무 기장 자동화 시스템의 주요 기능 및 동작을 설명하기 위한 개요도이다.

먼저, 사용자의 세금 자료가 스크래핑을 통해 수집되어, 로 데이터(Raw Data)로 취합된다. 예를 들어, 세무 기장을 위해, 여신금융협회(카드매출), 국내 신용카드사(매출, 매입내역), 홈택스(전자세금계산서, 현금영수증, 카드매출, 카드매입)에서 해당연도의 과거 데이터 및 현재 데이터가 스크래핑을 통해 수집될 수 있다.

그리고, 취합된 세금 자료를 이용하여, 머신러닝 기반 알고리즘이 자동으로 세무 기장을 1차 수행한다.

일 실시예로서, 상기 머신러닝 기반 알고리즘은 세무 장부가 있는 상태에서 사용자가 임의로 특정 상호에 대한 항목을 변경한 경우, 알고리즘이 그 내용을 기계학습하여 추후 동일한 내역이 스크래핑 되었을 때 해당 내용을 반영하여 세무 장부를 작성할 수 있다.

일 실시예로서, 상기 머신러닝 기반 알고리즘의 프로그램 순서는 다음 단계들에 따를 수 있다.

1. 스크래핑 된 데이터를 이용하여 세무 장부가 작성된다.

2. 기존 세무 장부에서 사용자에 의해 특정 상호에 대한 항목 확인 및 오류 수정이 수행된다.

3. 해당 내용이 자체 데이터베이스에서 기록 및 학습된다.

4. 추후 스크래핑 되는 내역에 학습한 내용이 반영되어 세무 장부가 작성된다.

이어서, 3단계의 키워드 분리 프로세스를 통해, 사용자의 사업자 정보를 바탕으로 최대한의 절세 패턴을 대입하여 1차 세무 기장된 내용을 재취합한 후 2차 세무 기장이 수행된다.

구체적으로, 스크래핑한 데이터를 키워드 기준으로 항목을 중요도를 반영하여 세분화하고, 사용자의 사업형태(1인사업자인지 여부), 등록한 차량의 영업용 여부 등을 적용하여 2차 세무 기장이 수행된다.

1차 세무 기장 및/또는 2차 세무 기장을 위한 데이터 항목은 전자세금계산서(매출), 전자세금계산서(매입), 계산서(매출), 계산서(매입), 현금영수증(매출), 현금영수증(매입), 홈택스 신용카드매출자료, 여신금융 신용카드 매출자료, 카드사 신용카드 매입자료, 및/또는 부가세 예정고지세역을 포함할 수 있다.

그리고, 2차 세무 기장된 정보는 사용자 단말로 제공되고, 사용자는 제공된 정보에 대해 직접 확인 및 수정을 하여 그 내용을 세무 기장 자동화 시스템에 회신한다.

그리고, 세무 기장 자동화 시스템은 사용자가 회신한 내용을 기초로 세무 기장 정보를 최종 확정하고 이를 사용자 단말에 전송한 후, 사용자 단말의 승인을 받아 국세청 서버에 세금 신고를 수행한다.

도 3 내지 도 5는 본 발명의 세무 기장 자동화 시스템에서, 키워드 기반으로 세무 기장 정보가 생성되는 예시적인 방법을 설명하기 위한 도면들이다. 도 3 내지 도 5에서는 도 2에서 설명한 3단계 키워드 분리 프로세스가 순차적으로 설명된다. 이하, 도면을 참조하여 설명한다.

도 3은 키워드 분리 1단계 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.

도 3을 참조하면, 키워드 분리 1단계 프로세스를 위한 분리표 항목은 키워드(11), 순번(12), 항목(13), 공제/불공제(14)를 포함한다.

키워드 분리 1단계 프로세스에서는, 수집된 세무 정보에 포함된 구문이 추출되고 해당 구문으로부터 다시 키워드가 추출된다. 그리고, 추출된 키워드를 기초로 항목이 결정되고, 해당 항목의 공제구분에 따라 공제 여부가 결정된다.

구체적인 예를 들면, 세무 정보로부터 "네이버 광고" 구문이 추출되는 경우를 가정한다. 이 경우, 다시 "네이버 광고"로부터 "네이버" 및 "광고" 키워드가 추출된다. 그리고, 도 3의 분리표 항목을 참조하여, 추출된 키워드에 대응되는 항목이 결정된다. 도 3의 예에서는 "광고" 키워드에 대응되는 광고/마케팅비 항목이 비용 항목으로서 결정되고, 해당 항목은 공제 대상이므로 공제여부는 "공제"로 결정된다.

또 다른 예를 들면, 세무 정보로부터 "인터넷 주차" 구문이 추출되는 경우를 가정한다. 이 경우, 다시 "인터넷 주차"로부터 "인터넷" 및 "주차" 키워드가 추출된다. 그리고, 도 3의 분리표 항목을 참조하여, 추출된 키워드에 대응되는 항목이 결정된다. 그런데, 도 3의 분리표 항목을 보면, "인터넷" 및 "주차" 키워드가 모두 분리표 항목에 존재한다. 이 경우, 순번(12) 항목을 참조하여, 더 높은 순번을 가진 키워드의 항목으로 비용 항목이 결정된다. 도 3의 예에서는 "주차" 키워드가 "인터넷" 키워드보다 더 높은 순번을 가지므로, "주차" 키워드에 대응되는 차량유지비 항목이 비용 항목으로서 결정되고, 해당 항목은 불공제 대상이므로 공제여부는 "불공제"로 결정된다.

도 4는 키워드 분리 2단계 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.

도 4를 참조하면, 키워드 분리 2단계 프로세스를 위한 분리표 항목은 키워드(21), 일반-공제구분(22), 일반-항목(23), 1인사업자-공제구분(24), 1인사업자-항목(25)을 포함한다.

키워드 분리 2단계 프로세스에서는, 사용자의 사업자 정보를 참조하여 일반 사업자인지, 1인 사업자인지에 따라 상이하게 비용 항목 및 공제 여부가 결정될 수 있다.

구체적인 예를 들면, 세무 정보 및 사업자 정보로서 배달의민족, 성수점, 및 사업자 유형이 수집된다고 가정하자. 이 경우, 사업자 유형이 일반 사업자라면, "배달의민족" 키워드에 따라 비용 항목은 직원복지비로 결정되고, 공제 여부는 공제로 결정될 것이다. 반면에, 사업자 유형이 1인 사업자라면, "배달의민족" 키워드에 따라 비용 항목은 식대(거래처)로 결정되고, 공제 여부는 불공제로 결정될 것이다.

또 다른 예를 들면, 세무 정보 및 사업자 정보로서 케이에프씨, 서울랜드, 및 사업자 유형이 수집된다고 가정하자. 이 경우, 사업자 유형이 일반 사업자라면, "케이에프씨" 키워드에 따라 비용 항목은 직원복지비로 결정되고, 공제 여부는 공제로 결정될 것이다. 반면에, 사업자 유형이 1인 사업자라면, "케이에프씨" 키워드에 따라 비용 항목은 식대(거래처)로 결정되고, 공제 여부는 불공제로 결정될 것이다.

도 5는 키워드 분리 3단계 프로세스를 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 키워드 분리 3단계 프로세스를 위한 분리표 항목은 일반 사업자의 경우와 1인 사업자의 경우가 각각 별개로 구성될 수 있다. 가령, 도 5의 (a)를 참조하면 일반 사업자에 대한 분리표 항목은 키워드(31), 공제구분(32), 항목명(33)을 포함한다. 도 5의 (b)를 참조하면 1인 사업자에 대한 분리표 항목도 키워드(41), 공제구분(42), 항목명(43)을 포함한다. 다만, 일반 사업자에 대한 분리표 항목과 1인 사업자에 대한 분리표 항목은 같은 키워드라 하더라도 각 항목의 내용이 상이할 수 있다.

키워드 분리 3단계 프로세스에서는, 앞서 키워드 분리 2단계 프로세스에 해당하지 않아 미처 처리되지 않은 사례를 처리하게 된다.

구체적인 예를 들면, 세무 정보 및 사업자 정보로서 맛나 통닭, 잠실점, 및 사업자 유형이 수집된다고 가정하자. 이 경우, 사업자 유형이 일반 사업자라면, "닭" 키워드에 따라 비용 항목은 직원복지비로 결정되고, 공제 여부는 공제로 결정될 것이다. 반면에, 사업자 유형이 1인 사업자라면, "닭" 키워드에 따라 비용 항목은 식대(거래처)로 결정되고, 공제 여부는 불공제로 결정될 것이다.

이상에서 설명한, 키워드 분리 3단계 프로세스에 의하면, 세무 기장의 자동화가 더욱 완전하게 수행될 수 있다. 가령, 사용자가 세무 대리인을 이용하는 가장 큰 이유가 세무 기장을 통한 공제 처리 부분을 사업자가 알 수 없기 때문인데, 기존의 세무 서비스 플랫폼은 세무 정보를 스크래핑을 하여도 사업자가 직접 기장 내용을 체크해야 하거나 기장 서비스가 자체를 제공하지 못한 경우가 많았다. 반면, 본 발명에 따른 세무 기장 자동화 시스템은 키워드 분리 3단계 프로세스를 통해 세금 절세 알고리즘을 통한 100% 자동화 세무 기장을 수행할 수 있게 된다.

도 6은 본 발명에 따른 세무 기장 자동화 시스템의 부가 기능인, 사업자 정보를 기반으로 사용자에게 세액 감면 대상 알림을 제공하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 실시예는, 예를 들어, 청년 사업자 세금 감면 대상여부를 체크하기 위하여 스크래핑 된 각종 정보 중 개업일, 사업자 연령, 업종, 지역을 토대로 세액 지원이 가능하도록 세금 신고 전에 알림 서비스를 제공하거나, 사업자 등록을 하기 전에 사용자가 선택한 업종 등이 세액 감면이 될 수 있는 업종인지 자동 확인하여 안내하는 서비스에 응용될 수 있다.

먼저, 사업자 정보가 수집된다(51). 사업자 정보는 데이터베이스에서 읽어내거나, 앞서 설명한 스크래핑 방식에 의해 수집될 수 있다.

일 실시예로서, 상기 사업자 정보는 사용자의 나이 및 인적사항, 사업자 등록증 정보, 개업일 정보, 및 업종 정보를 포함할 수 있다.

그리고, 사업 지역 정보가 수집된다(52).

일 실시예로서, 상기 사업 지역 정보는 사용자가 사업자 등록을 한 사업 지역, 해당 사업 지역이 수도권 과밀지역 내인지 외인지 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.

다음으로, 세액 감면 업종이 분석된다(53).

이는, 처음 사업자 등록 시 업종에 따라 세금 감면 여부가 결정 되기 때문에 해당 업종으로 사업자 등록을 진행했을 때의 세금 감면 여부를 판단하기 위해 필요하다.

마지막으로, 세액 감면 대상에 대한 알림이 제공된다(54).

예를 들어, 세금 감면이 되는 업종이고, 사업자의 나이가 15세 이상 34세 이하인 경우, 세금 감면 대상이 될 수 있으며, 이 경우 사업 지역이 수도권 과밀지역 외이면 100% 감면이 되고, 수도권 과밀지역 내이면 50%가 감면이 된다.

이러한 세금 감면 정보를 취합하여, 사용자가 소득세 감면 대상인지에 대한 알림이 제공된다.

도 7은 본 발명에 따른 세무 기장 자동화 시스템의 다른 부가 기능인, 세무 기장 정보를 이용하여 AI 기반으로 대안 신용 평가를 수행하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.

본 실시예는, 예를 들어, 세금 신고 자료 및 금융/비금융 빅데이트 자료를 기초로, 머신러닝 알고리즘을 적용하여 소상공인의 대안 신용 평가 모델을 구축하는 서비스에 응용될 수 있다. 이는 기존 금융권의 경직된 신용 평가 모델을 대체할 수 있는 새로운 신용 평가 모델을 제안한다는 점에서 의의가 있다.

먼저, 세무 기장 정보가 수집된다(61).

일 실시예로서, 상기 세무 기장 정보는 도 1 내지 도 5에서 설명된 세무 기장 자동화 시스템이 자동 생성한 기장 정보일 수 있다.

그리고, 금융 및 비금융 정보가 수집된다(62).

일 실시예로서, 상기 금융 및 비금융 정보는 빅데이터 기술을 기반으로 수집된 사용자의 e-커머스 활동 내역, 사용자에 대한 소비자 평가 정보 등을 포함할 수 있다.

다음으로, 패턴 분석 알고리즘이 수행된다(63).

일 실시예로서, 상기 패턴 분석 알고리즘은 앞서 수집된 세무 기장 정보 및 사용자의 금용 및 비금융 정보를 기반으로 수행된다.

마지막으로, 패턴 분석된 결과를 AI 기반 신용 평가 모델에 적용하여 신용 등급이 산출된다(64).

AI 기반 신용 평가 모델은 사용자 데이터 샘플에서 머신러닝 8 대 2 룰을 이용하여 8의 비율의 훈련데이터를 가지고 신용평가 전문가 집단이 수기로 대안신용등급을 도출한 후, 그 도출한 데이터의 패턴을 분석하여 신용 평가 모델을 구축하는 방식으로 만들어진다.

그리고, 신용 평가 모델의 검증을 위해 구축된 신용 평가 모델에 머신러닝 8 대 2 룰에서 2의 비율의 평가데이터를 적용하여 도출한 결과와 신용평가 전문가 집단이 수기로 대안신용등급을 도출한 결과를 비교하여 신용 평가 모델이 검증된다.

본 실시예에 따르면, 기존 신용 평가 모델에는 없는 비금융데이터(사업장, 배달업체, 온라인쇼핑몰에서의 리뷰) 및 사업장정보(세무장부를 이용한 매출, 매입, 비용분석)를 이용하여 소상공인에 대한 더욱 정확한 신용 평가가 이루어질 수 있고, 이를 통해 소상공인이 사업 자금을 더욱 용이하게 확보할 수 있게 된다.

이하에서는, 도 8을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예에 따른 머신러닝 기반의 세무 기장 자동화 시스템이 구현되는 예시적인 컴퓨팅 장치(500)에 대하여 설명하도록 한다.

도 8은 컴퓨팅 장치(500)를 나타내는 예시적인 하드웨어 구성도이다.

도 8에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(500)는 하나 이상의 프로세서(510), 버스(550), 통신 인터페이스(570), 프로세서(510)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램(591)을 로드(load)하는 메모리(530)와, 컴퓨터 프로그램(591)를 저장하는 스토리지(590)를 포함할 수 있다. 다만, 도 8에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 8에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.

프로세서(510)는 컴퓨팅 장치(500)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(510)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(510)는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법/동작을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 컴퓨팅 장치(500)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.

메모리(530)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(530)는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법/동작들을 실행하기 위하여 스토리지(590)로부터 하나 이상의 프로그램(591)을 로드(load) 할 수 있다. 메모리(530)의 예시는 RAM이 될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

버스(550)는 컴퓨팅 장치(500)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(550)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.

통신 인터페이스(570)는 컴퓨팅 장치(500)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 통신 인터페이스(570)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 통신 인터페이스(570)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.

스토리지(590)는 하나 이상의 컴퓨터 프로그램(591)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 스토리지(590)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.

컴퓨터 프로그램(591)은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법/동작들이 구현된 하나 이상의 인스트럭션(Instruction)들을 포함할 수 있다. 컴퓨터 프로그램(591)이 메모리(530)에 로드 되면, 프로세서(510)는 상기 하나 이상의 인스트럭션들을 실행시킴으로써 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 방법/동작들을 수행할 수 있다.

상술한 본 발명에 따른 방법은 컴퓨터에서 실행되기 위한 프로그램으로 제작되어 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있으며, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다.

컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 상기 방법을 구현하기 위한 기능적인(function) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형 실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안될 것이다.

Claims (7)

1. AI 기반 세무 기장 자동화 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
   사용자의 사업자 정보 및 세무 정보를 수집하는 스크래핑 기능;
   상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보를 이용하여 세금 신고를 위한 기장 정보를 자동 생성하는 기장 정보 생성 기능; 및
   상기 자동 생성된 기장 정보를 세금 신고서 양식에 입력하여 세금 신고서를 작성하는 세금 신고서 생성 기능을 포함하는,
   AI 기반 세무 기장 자동화 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록매체.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 스크래핑 기능은,
   웹 크롤링 방식으로 상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보를 수집하는,
   기록매체.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 스크래핑 기능은,
   상기 사용자의 사업자 정보를 데이터베이스화 하고, 상기 사업자 정보와 관련된 내용을 검색 및 크롤링하고, 상기 크롤링된 자료 중 상기 사업자의 사업자 정보 또는 세무 정보가 포함된 웹 사이트를 인덱스화 하고, 상기 인덱스화 된 웹 사이트를 스크래핑한 후 데이터베이스화 하는,
   기록매체.
4. 제3 항에 있어서,
   상기 웹 사이트의 인덱스화는 주기적으로 갱신되는,
   기록매체.
5. 제1 항에 있어서,
   상기 수집된 사업자 정보는,
   상기 사용자에 대한 소비자 평점, 소비자 리뷰, 또는 사업자 평가 순위를 포함하는,
   기록매체.
6. 제1 항에 있어서,
   상기 기장 정보 생성 기능은은,
   상기 기장 정보의 자동 생성을 위한 인공지능 학습 모델을 포함하고,
   상기 인공지능 학습 모델은,
   상기 사업자 정보 및 상기 세무 정보에 대한 자연어 학습 분석(NLP) 기반의 형태소 분석에 의해 구성되는,
   기록매체.
7. 제1 항에 있어서,
   상기 기장 정보 생성 기능은,
   상기 세무 정보를 기초로 기장 정보를 자동 생성한 후, 상기 사업자 정보를 기초로 절세 패턴을 대입하여 상기 기장 정보를 재작성하는,
   기록매체.