“데이터 양과 질 충분할시 딥러닝 방식 기초 과세가치 추정은 도입 타당성 충분”

한국지방세연구원이 부동산의 과세가치 추정에 데이터 활용 AI기술을 조속히 도입해야 한다고 밝혔다. 정형 및 비정형 데이터의 양과 질이 충분할 경우 딥러닝 방식에 기초한 과세가치 추정은 기술적 측면에서 도입 타당성이 충분하다는 게 주요 골자다.

22일 한국지방세연구원(원장 배진환)은 부동산 과세가치 추정에 정형 및 비정형 데이터를 활용한 AI 기술을 도입해야한다는 ‘부동산 과세가치 추정방법 연구: 인공지능 기술의 접목을 중심으로(연구책임 : 이창로 연구위원)’ 연구보고서 발간을 통해 이같이 밝혔다.

보고서에 따르면 건축물대장 등에서 추출할 수 있는 정형 데이터(연면적, 신축연도 등)와 웹 스크레이핑(web scraping)을 통해 수집할 수 있는 비정형 데이터(건물 전경사진, 거리뷰 등)를 딥러닝 방식을 통해 학습시킨 결과, 기존의 전통적 가격산정방식보다 과세가치 추정의 정확성이 향상될 수 있음이 확인됐다.

다만 AI 기술을 과세표준 정책에 도입 시 기존 과세표준 산정방식의 전면적 대체보다는 점진적 보완 방식으로 제도화될 가능성이 높다고 평가했다. 건축물 시가표준액 등이 현재 재산세, 취득세 등 조세 부과의 기준으로 활용될 뿐 아니라 건강보험료, 이행강제금 등 활용 범위가 넓어 AI 기술에 의한 전면 대체가 현실적으로 쉽지 않기 때문이다.

이번 연구를 맡은 이창로 연구위원은 “AI 기술 도입에 따라 과세표준이 급격히 상승하지 않도록 과세대상별 도입시기 차등화, 세부담 상한제 적용, 공정시장가액 적용 비율 재검토 등 여러 정책수단을 사전에 정교하게 설계할 필요가 있다”고 덧붙였다.