AI 와 세무(회계) 서비스

대한민국 세무 행정의 디지털 전환과 긱 이코노미의 부상

대한민국 세무 서비스 시장은 지난 수십 년간 전문 자격을 갖춘 세무사(Certified Tax Accountant, CTA)와 공인회계사(CPA)가 주도하는 전문가 중심의 폐쇄적 시장 구조를 유지해 왔습니다. 그러나 2020년대를 기점으로 가속화된 디지털 전환(Digital Transformation)과 노동 시장의 구조적 변화는 ‘택스 테크(Tax-Tech)’라는 새로운 산업군을 탄생시켰습니다. 이번 글은 2025년 현재 한국 사회에서 급격히 확산되고 있는 AI 기반 세무사 서비스의 현황, 기술적 메커니즘, 주요 플레이어, 그리고 이를 둘러싼 법적·사회적 논란을 알아보려 합니다.

1.1 노동 시장의 구조적 변화: N잡러와 프리랜서의 폭증

AI 세무 서비스의 폭발적 성장은 노동 시장의 파편화와 밀접한 관련이 있습니다. 과거 전통적인 고용 관계 하에서는 연말정산(Year-end Tax Settlement) 시스템을 통해 회사가 근로자의 세금을 대신 처리해 주었기에, 대다수의 직장인은 복잡한 세법을 알 필요가 없었습니다. 그러나 플랫폼 노동자, 프리랜서, 크리에이터, 그리고 본업 외에 부업을 영위하는 ‘N잡러’의 증가는 스스로 세금 신고를 해결해야 하는 납세자의 급증을 초래했습니다.

국세청 통계 및 관련 연구 자료에 따르면, 인적 용역 소득자(3.3% 원천징수 대상자) 시장은 급격히 확대되고 있으며, 이들 중 상당수는 세무 지식이 전무하여 환급받을 수 있는 세금이 있음에도 불구하고 이를 놓치거나(미수령 환급금), 신고 의무를 다하지 않아 가산세를 무는 경우가 빈번했습니다. 이러한 ‘세무 사각지대’는 기존 세무사들이 진입하기에는 수임료 대비 업무 효율이 낮은 저수익 시장이었으나, 자동화 기술을 앞세운 AI 플랫폼들에게는 거대한 ‘블루오션’으로 작용했습니다.

1.2 국세청 홈택스(HomeTax)와 데이터 개방

이러한 민간 서비스의 등장은 국세청의 적극적인 전자세정 구현 노력에 힘입은 바 큽니다. 국세청은 ‘모두채움 서비스‘ 등을 통해 납세자의 소득 및 지출 데이터를 전산화하였고, 민간 플랫폼들은 스크래핑(Scraping) 기술과 API 연동을 통해 이 데이터에 접근할 수 있게 되었습니다. 즉, 정부가 데이터 인프라를 깔고, 민간 기업이 그 위에서 사용자 친화적인 인터페이스(UI/UX)를 구축하는 형태로 시장이 진화할 가능성이 큽니다.

2. 주요 AI 세무 플랫폼 심층 분석: 전략과 비즈니스 모델

2026년 현재 국내 AI 세무 서비스 시장은 서비스의 목적과 타겟 고객에 따라 크게 환급 중심형(Refund-Centric), 신고 및 기장 중심형(Compliance-Centric), 그리고 기업 경영 관리형(Management-Centric) 으로 구분됩니다. 각 영역을 대표하는 삼쩜삼, SSEM, 자비스 등의 플랫폼을 중심으로 그들의 전략을 알아보겠습니다.

2.1 삼쩜삼(SamJjeomSam): 환급의 대중화와 논란의 중심

(1) 서비스 개요 및 타겟팅

자비스앤빌런즈가 운영하는 ‘삼쩜삼’은 AI 세무 서비스의 대명사로 불릴 만큼 높은 인지도를 확보하고 있습니다. 이들의 핵심 가치 제안은 “숨은 돈 찾기”입니다. 복잡한 홈택스 절차를 거치지 않고도, 휴대폰 번호 입력만으로 지난 5년간의 미수령 환급금을 조회하고 신청할 수 있는 간편함은 2,000만 명 이상의 가입자를 끌어모으는 원동력이 되었습니다.

(2) 비즈니스 모델: 성공보수형 수수료

삼쩜삼은 전형적인 성공보수(Contingency Fee) 모델을 채택하고 있습니다. 환급금 조회 자체는 무료이지만, 실제로 환급을 신청할 때 예상 환급액의 일정 비율을 수수료로 수취합니다.

수수료율: 일반적으로 환급액의 10% ~ 20% 수준으로 책정되어 있습니다. 이는 사용자가 환급받을 금액이 클수록 플랫폼의 수익도 커지는 구조입니다.
서비스 확장: 2025년 업데이트를 통해 단순 기한 후 신고뿐만 아니라, 과납한 세금을 돌려받는 경정청구 서비스로 영역을 확장했습니다. 이는 기존에 전문 세무법인의 영역이었던 고난도 환급 시장까지 AI로 자동화하려는 시도입니다.

(3) 운영 프로세스 및 파트너 시스템

삼쩜삼은 표면적으로는 AI가 모든 것을 처리하는 것처럼 보이지만, 법적으로는 ‘세무대리’ 행위가 필수적이므로 파트너 세무사(Partner Tax Accountant) 시스템을 운영합니다. AI 알고리즘이 1차적으로 데이터를 수집하고 계산하면, 제휴된 세무사가 이를 검토하여 신고하는 형식입니다. 이 구조는 나중에 이야기 할 ‘불법 세무대리 알선’ 논란의 핵심 쟁점이기도 합니다.

2.2 SSEM(쌤): 개인사업자를 위한 알고리즘 세무사

(1) 서비스 개요 및 타겟팅

널리소프트가 운영하는 ‘SSEM’은 프리랜서보다는 개인사업자(Sole Proprietor) 에 집중합니다. 음식점, 카페, 운수업, 임대업 등 영세 사업자들은 매년 부가가치세(1월, 7월)와 종합소득세(5월) 신고를 해야 하는데, 기장료 부담을 느끼는 이들에게 SSEM은 강력한 대안으로 부상했습니다.

(2) 비즈니스 모델: 정액제(Flat-Fee)

SSEM의 가장 큰 시장 파괴력은 요금 정책에서 나옵니다. 매출 규모나 환급 여부와 관계없이 신고 건당 33,000원(부가세 포함) 이라는 단일 요금제를 고수합니다.

가격 경쟁력: 통상 세무사 사무실에 신고 대리를 맡길 경우 최소 10만 원에서 수십만 원의 비용이 발생하는 점을 감안할 때, 33,000원은 파격적인 가격입니다. 이는 SSEM이 인간의 개입을 최소화한 완전 자동화 알고리즘을 지향하기에 가능한 구조입니다.
수익 구조: 사용자는 예상 세액을 무료로 계산해 볼 수 있으며, 최종적으로 신고 버튼을 누르는 순간에만 결제합니다.

(3) 핵심 기능: 최저세금 알고리즘과 안심신고

SSEM은 자사의 AI 알고리즘이 업종별, 연령별 공제 항목을 분석하여 합법적인 선에서 ‘최저 세금’을 산출한다고 주장합니다. 또한, AI 신고에 대한 사용자의 불안감을 해소하기 위해 ‘안심신고 제도‘ 를 도입했습니다.

안심신고: SSEM의 과실로 가산세가 발생할 경우 이를 배상합니다.
안심신고 플러스: 국세청의 소명 요청이 들어올 경우 제휴 세무사가 대응해 주는 서비스로, AI의 한계를 전문가 네트워크로 보완하는 하이브리드 전략을 취하고 있습니다.

2.3 자비스(Jobis): 기업형 B2B AI 경리

(1) 서비스 개요

삼쩜삼과 같은 모태(자비스앤빌런즈)에서 출발했으나, 자비스는 법인 및 스타트업을 대상으로 하는 B2B SaaS(Software as a Service)에 집중합니다. 단순 세금 신고를 넘어 기업의 재무 관리 전반을 자동화하는 ‘AI 경리‘를 표방합니다.

(2) 핵심 기능 및 요금

자동 기장 및 분류: 은행 및 카드사 데이터를 연동하여 매일 발생하는 거래 내역을 회계 계정과목으로 자동 분류합니다. 이는 경리 직원이 수기로 하던 업무를 대체합니다.
급여 관리: 4대 보험 계산 및 급여 명세서 발송 기능을 제공합니다.
요금제: 월 구독료 방식(약 33,000원부터 시작)을 채택하여, 기업 입장에서는 저렴한 비용으로 기초적인 회계 인프라를 구축할 수 있습니다.
세무 대행 연계: 복잡한 법인세 조정 등은 제휴 세무사에게 연계하여 처리하며, 이 과정에서 자비스에 정리된 데이터가 그대로 전달되어 업무 효율을 높입니다.

2.4 기타 경쟁자들: 토스(Toss)와 비즈넵(Biznap)

토스 세이브잇(SaveIt): 거대 핀테크 플랫폼인 토스는 ‘세이브잇’ 서비스를 인수하여 자사 앱 내에 통합했습니다. 토스의 압도적인 MAU(월간 활성 사용자)를 기반으로 세금 신고를 금융 생활의 일부로 편입시켰으며, 증권 거래세 및 해외 주식 양도소득세 신고 등으로 영역을 확장하고 있습니다.
비즈넵(Biznap): 비즈넵은 단순 자동화보다는 조금 더 전문적인 ‘환급 진단’에 포커스를 맞춥니다. 수수료율이 약 30% 로 삼쩜삼보다 높은 편이지만, 이는 경정청구 등 고난도 업무에 대해 세무 전문가의 검토가 더 깊이 개입됨을 의미합니다. 자동화의 오류를 우려하는 사업자들에게는 비즈넵과 같은 전문가 검토 모델이 소구점이 됩니다.

3. 서비스별 비교 분석: 기능과 경제성

사용자 입장에서 가장 적합한 서비스를 선택하기 위해 주요 플랫폼들의 특성을 비교 분석합니다.

구분	삼쩜삼 (3.3)	SSEM (쌤)	자비스 (Jobis)	비즈넵 (Biznap)	전통 세무사 (Human)
주요 타겟	프리랜서, 아르바이트, N잡러	개인사업자 (음식점, 운수업 등)	법인, 스타트업, 소규모 기업	고액 환급 대상 사업자	고소득 전문직, 대규모 사업자
핵심 가치	환급 극대화 (미수령금 찾기)	신고 편의성 & 비용 절감	경영 관리 자동화 (경리 대체)	전문성 기반 환급 (경정청구)	전략적 절세 & 세무 리스크 방어
가격 모델	성공보수 (환급액의 10~20%)	건당 과금 (33,000원)	월 구독료 (33,000원~)	성공보수 (약 30%)	월 기장료 (10~20만원) + 조정료
기술적 특징	대량 데이터 스크래핑 및 매칭	업종별 공제 자동 적용 알고리즘	금융 데이터 자동 분류 및 시각화	AI 진단 + 전문가 정밀 검토	전문 지식 및 경험 기반 판단
장점	초기 비용 0원, 압도적 접근성	확정된 저렴한 비용, 24시간 신고	재무 현황 실시간 파악 가능	높은 정확도, 복잡한 환급 가능	복잡한 세무 문제 해결, 책임 소재 명확
단점	고액 환급 시 수수료 부담 과중	사용자 입력 실수 시 책임 모호	법인세 신고 시 별도 비용 발생	상대적으로 높은 수수료	높은 고정 비용, 접근성 낮음

3.1 경제성 분석 및 사용자 선택 가이드

소액 환급자: 환급액이 10만 원 미만인 경우, 삼쩜삼의 수수료(1~2만 원)는 시간 절약 비용으로 합리적입니다.
고액 환급자: 환급액이 300만 원이라면 삼쩜삼 수수료가 30~60만 원에 달할 수 있습니다. 이 경우 홈택스를 통해 직접 신고하거나, SSEM과 같은 정액제 서비스를 이용하는 것이 경제적으로 훨씬 유리할 수 있습니다.
지속 사업자: 매년 반복적인 신고가 필요한 사업자는 수수료 기반보다는 SSEM이나 자비스와 같은 정액/구독 모델이 장기적인 비용 절감 효과가 큽니다.

4. 기술적 메커니즘과 AI의 한계

AI 세무 서비스가 ‘마법’처럼 보이지만, 그 이면에는 명확한 기술적 프로세스와 한계가 존재합니다. 이를 이해하는 것은 서비스의 신뢰도를 판단하는 데 중요합니다.

4.1 핵심 기술: 스크래핑(Scraping)과 분류(Classification)

이들 서비스의 근간은 스크래핑 기술입니다. 사용자가 카카오 인증이나 공동인증서를 통해 로그인하면, 봇(Bot)이 국세청 홈택스, 여신금융협회, 은행 서버에 접속하여 전자세금계산서, 신용카드 매출전표, 현금영수증, 지급명세서 등의 데이터를 긁어옵니다.

수집된 데이터는 분류 엔진을 거칩니다. 예를 들어, ‘스타벅스’ 결제 내역을 보고 AI는 이를 ‘식대’ 혹은 ‘접대비’로 분류하려 시도합니다. 이때 머신러닝 알고리즘은 수백만 건의 과거 데이터를 학습하여 해당 업종 코드(MCC)와 거래 패턴을 매칭합니다.

4.2 AI의 한계: 정성적 판단의 부재

그러나 현재의 AI는 ‘거래의 실질’ 을 아직까지는 정확하게 판단하지 못합니다. 이것이 가장 치명적인 약점입니다.

업무 무관 경비: 예를 들어, 사업자가 미용실에서 머리를 자르고 법인카드를 썼을 때, AI는 이를 ‘복리후생비’로 잡을 수도 있고 ‘가사 경비(개인적 지출)’로 잡을 수도 있습니다. 세법상 대표자의 미용비는 원칙적으로 비용 인정이 안 되지만, AI가 이를 100% 걸러내기는 어렵습니다.
특수한 상황: 1세대 1주택 비과세 요건 판단, 상속세의 각종 공제 요건 등은 가족 관계나 거주 기간 등 정성적이고 복합적인 요소를 고려해야 하므로 AI가 접근하기 어렵습니다. 따라서 현재 AI 서비스는 부가가치세와 단순 종합소득세 신고에 국한되어 있습니다.
오류 가능성: 한국세무사회의 조사에 따르면, 삼쩜삼 등을 통해 신고한 내역 중 가족 공제 중복 적용, 업무 무관 경비 산입 등 탈세나 불성실 신고로 간주될 수 있는 사례가 다수 발견되었습니다. 이는 AI가 사용자가 제공하거나 동의한 데이터를 맹신하기 때문에 발생하는 구조적 문제입니다.

5. 법적 분쟁과 규제 환경: 혁신과 기득권의 충돌

AI 세무 서비스의 성장은 필연적으로 기존 세무사 업계와의 격렬한 갈등을 불러일으켰습니다. 이는 ‘타다’ 사태와 유사한 양상을 보이며, 한국 전문직 시장의 규제 혁신 여부를 가늠하는 척도가 되고 있습니다.

5.1 세무사법 위반 논란: ‘알선’인가 ‘광고’인가

한국세무사회(KACPTA)는 삼쩜삼 등 플랫폼을 세무사법 위반 혐의로 수차례 고발했습니다. 핵심 쟁점은 세무사법 제2조의2(세무대리 소개·알선 금지)입니다.

세무사회의 주장: 플랫폼이 영리를 목적으로 환급 신청을 유도하고, 이를 제휴 세무사에게 넘겨주는 행위는 명백한 ‘불법 알선’이다. 또한 수수료의 일부를 플랫폼이 가져가는 것은 불법적인 이익 공유다.
플랫폼의 방어: 우리는 세무 대리를 직접 수행하는 것이 아니라, 사용자와 세무사를 연결해 주는 ‘광고 플랫폼’일 뿐이다. 핵심 기술은 IT 서비스이며, 세무 신고는 파트너 세무사가 적법하게 수행한다.

5.2 검찰과 경찰의 판단 (2024-2026)

법적 공방은 수년간 지속되었으나, 2026년 현재까지의 추세는 플랫폼 측에 유리하게 전개되고 있습니다.

무혐의 처분: 경찰과 검찰은 수차례에 걸쳐 자비스앤빌런즈(삼쩜삼)에 대해 ‘혐의없음(불송치)’ 결정을 내렸습니다. 수사기관은 플랫폼의 시스템이 단순 알선을 넘어선 독자적인 편익을 제공하며, 파트너 세무사가 최종 검토권을 가지므로 무자격 세무 대리로 보기 어렵다고 판단했습니다.
재수사의 불씨: 그러나 세무사회의 항고와 검찰의 재수사 지시가 반복되면서 법적 리스크가 완전히 해소된 것은 아닙니다. 특히 2025년 말, 서울중앙지검이 ‘소개·알선’ 혐의에 대해 재수사를 지시한 것은 사법 당국이 이 사안의 중대성을 여전히 무겁게 보고 있음을 시사합니다.

5.3 공정위와 개인정보보호위원회의 제재

형사법적 처벌은 피했으나, 행정적 제재는 강력하게 들어왔습니다. 이는 소비자 보호 관점에서의 규제입니다.

허위·과장 광고 (공정위): 2025년 12월, 공정거래위원회는 삼쩜삼에 대해 약 7,100만 원의 과징금을 부과했습니다. “환급액이 도착했습니다”와 같은 문구를 사용하여, 실제 환급액이 0원인 사용자에게도 마치 돈을 받을 수 있는 것처럼 오인하게 만든 기만적 광고(Dark Pattern) 행위가 적발되었기 때문입니다.
개인정보보호: 개인정보보호위원회는 플랫폼들의 과도한 주민등록번호 수집과 데이터 처리에 제동을 걸었습니다. 이에 따라 플랫폼들은 ‘간편 인증’ 절차를 강화하고, 수집된 민감 정보를 신고 종료 후 파기하도록 시스템을 개편해야 했습니다.

6. 소비자 경험 분석 및 시장 반응

사용자들은 이러한 논란 속에서도 AI 세무 서비스를 적극적으로 수용하고 있습니다. 그러나 긍정적 반응과 부정적 반응이 뚜렷하게 갈리는 양상을 보입니다.

6.1 긍정적 반응: 접근성과 편의성의 혁명

대다수의 2030 세대와 영세 사업자들은 AI 서비스를 환영합니다.

심리적 장벽 해소: “세무서는 무섭고, 세무사는 비싸다”는 인식을 깨뜨렸습니다. 카카오톡 채팅하듯 세금을 신고하는 UX는 세무 행정의 문턱을 획기적으로 낮췄습니다.
비용 효율성: SSEM의 경우, 33,000원이라는 가격은 기존 기장료(월 10만 원 이상) 대비 압도적인 가성비를 제공합니다. 특히 매출이 적어 기장이 필요 없는 간이과세자들에게는 대체 불가능한 서비스로 자리 잡았습니다.

6.2 부정적 반응: 신뢰도와 ‘0원’의 허탈감

반면, 서비스의 투명성에 대한 불만도 고조되고 있습니다.

낚시성 마케팅: 앞서 언급된 공정위 제재 사례처럼, 광고를 보고 들어갔으나 “환급액 0원”이라는 결과를 받았을 때 사용자가 느끼는 배신감은 큽니다. 이미 개인정보는 다 넘겨준 상태라 찜찜함만 남게 됩니다.
사후 관리 부재: 신고 후 국세청에서 “이 비용은 왜 처리했나?”라는 소명 안내문이 날아왔을 때, AI 챗봇은 명확한 답을 주지 못하는 경우가 많습니다. 결국 사용자가 직접 세무서를 찾아가거나 별도의 세무사를 고용해야 하는 ‘이중 지출’ 문제가 발생하기도 합니다.
탈세 조장 우려: 사용자가 세금을 줄이고 싶은 욕심에 ‘가사 경비’를 슬쩍 끼워 넣어도 AI가 이를 막지 않고 그대로 신고해버림으로써, 나중에 가산세 폭탄을 맞게 될 위험성이 제기됩니다.

7. 향후 전망: 하이브리드 모델과 시장의 재편

2026년 이후 AI 세무 시장은 단순한 ‘자동화’를 넘어 ‘고도화’ 단계로 진입할 것입니다.

7.1 시장의 양극화와 하이브리드 모델의 정착

세무 서비스 시장은 ‘저가형 AI 시장‘과 ‘고가형 전문가 시장‘으로 뚜렷하게 양분될 것입니다.

단순 신고(부가세, 단순경비율 소득세)는 AI가 완전히 장악하여 세무사의 손을 떠날 것입니다. SSEM과 같은 서비스가 이 영역의 표준이 될 것입니다.
이에 대응하여 전통 세무사들은 기장 업무보다는 컨설팅, 상속/증여, 세무 조사 대응 등 고부가가치 영역으로 이동할 것입니다.
결국 ‘AI 초벌 + 전문가 검수’ 형태의 하이브리드 모델(비즈넵, SSEM 안심신고 플러스)이 신뢰성과 효율성을 동시에 잡는 주류 모델로 성장할 가능성이 큽니다.

7.2 플랫폼 간의 통합과 슈퍼앱 경쟁

삼쩜삼, 토스 등 주요 플레이어들은 세무를 넘어 금융 전반을 아우르는 슈퍼앱으로 진화하고 있습니다. 환급받은 돈을 자사 계좌나 투자 상품으로 유치하거나, 사업자 데이터를 기반으로 대출 상품을 중개하는 식입니다. 이는 단순 수수료 모델의 한계를 극복하기 위한 생존 전략입니다.

7.3 정부의 역할과 공공 AI의 도입

국세청 또한 자체적인 AI 세무 비서 고도화에 박차를 가하고 있습니다. 국세청의 무료 서비스가 민간 플랫폼만큼 편리해진다면, 수수료를 받는 민간 모델은 위협받을 수 있습니다. 따라서 민간 기업들은 국세청이 제공하지 못하는 ‘절세 팁’이나 ‘맞춤형 재무 관리’ 등 차별화된 가치를 지속적으로 개발해야 하는 과제를 안고 있습니다.

결론

AI 기반 세무사 서비스는 대한민국 세무 행정의 패러다임을 바꾼 혁신적인 현상입니다. 삼쩜삼, SSEM, 자비스 등은 기술을 통해 정보의 비대칭을 해소하고, 수백만 명의 납세자가 자신의 권리를 찾도록 도왔습니다. 비록 세무사법 위반 논란과 과장 광고 이슈 등 성장통을 겪고 있지만, 이들이 만들어낸 ‘세무의 대중화‘라는 흐름은 되돌릴 수 없습니다.

단순 소득자/소규모 사업자: SSEM이나 삼쩜삼과 같은 AI 서비스를 적극 활용하여 비용을 절감하되, 입력하는 데이터의 정확성에 대한 책임은 본인에게 있음을 명심해야 합니다.
복잡한 거래/고수익 사업자: AI는 보조 도구일 뿐입니다. 세무 리스크가 크거나 전략적인 절세가 필요한 경우, AI가 산출한 초안을 들고 전문 세무사를 찾아가 상담받는 것이 가장 안전하고 현명한 방법입니다.

기술은 세무사를 대체하는 것이 아니라, 세무사의 업무를 ‘단순 반복’에서 ‘전략적 판단’으로 승화시키고 있습니다. 2026년의 세무 시장은 인간과 AI가 각자의 강점에서 시너지를 내는 협업의 시대로 정의될 것으로 생각합니다.