국세청 AI 전화상담 도입 사례

5월이면 마비되던 국세 상담 전화

세금 신고 시즌의 국세상담센터(126)는 연결 자체가 어려운 창구였습니다. 2023년 5월 종합소득세 신고기간에 걸려온 전화는 약 130만 통, 이 중 상담사와 연결된 통화는 31만 통이었습니다. 통화성공률 24%, 네 번 걸면 세 번은 실패했다는 뜻입니다 ^[1].

사람을 늘리는 방법은 예산이 벽이었습니다. 국세청 계산으로 상담사 1,000명을 증원하려면 최소 80억 원이 필요합니다 ^[1][2]. 게다가 문의는 신고기간에만 몰립니다. 상시 인력을 늘려서 풀 수 있는 구조가 아니었어요.

무엇을 어떻게 적용했나

국세청은 2024년 5월 종합소득세 신고기간에 정부기관 최초로 AI 전화상담을 도입했습니다 ^[1]. 구조는 세 가지로 요약됩니다.

• 데이터: 그동안 쌓인 상담 자료 200만 건 이상과 세법을 머신러닝으로 학습시켰습니다. 단어가 아니라 문장의 의미를 파악하는 자연어 처리(NLP) 방식입니다 ^[2].
• 회선 설계: 상담사 250회선에 AI 상담 1,000회선을 더해 동시 상담 규모를 1,250명으로 늘렸습니다. 상담사 1,000명 증원과 같은 효과를 약 4억 원으로 만든 셈입니다 ^[1][2].
• 역할 분담: 신고 방법이나 납부기한처럼 단순하고 반복되는 질문은 AI가 24시간 받고, 복잡한 상담은 사람에게 넘깁니다 ^[1].

결과 — 발표된 숫자

신고기간 중간 집계(2024년 5월 21일 보도 기준)에서 걸려온 상담 전화 86만 건 중 84만 건이 연결됐습니다. 통화성공률 98%, 전년의 24%에서 뛰어올랐습니다 ^[1]. 이 가운데 63만 건을 AI 상담사가 처리했습니다 ^[1]. 전체 상담 건수는 전년의 2.7배로 늘었는데, 연결이 잘 되니 반복 재시도가 사라져 전화 시도 자체는 오히려 34% 줄었습니다 ^[2].

실험은 일회성으로 끝나지 않았습니다. 국세청은 2025년 6월 제너레이티브 AI 기반 상담 챗봇 구축에 착수했고 ^[3], 2026년 1월 부가가치세 신고·연말정산 분야에서 챗봇을 시범 운영한 뒤 그해 5월부터 종합소득세 신고 분야로 확대 운영에 들어간다고 밝혔습니다 ^[4].

우리가 따라 하려면

전화 회선 1,000개는 정부 규모의 이야기지만, 설계 순서는 작은 팀도 그대로 옮길 수 있어요.

1. 반복 질문부터 셉니다. 최근 한 달 문의 기록을 모아 빈도순으로 정렬합니다. 국세청도 사람들이 많이 묻는 간단한 질문에서 시작했습니다.
2. 답변을 문서 자산으로 만듭니다. 자주 나온 질문의 답을 FAQ 문서로 정리하고, NotebookLM 같은 도구에 올려 그 문서에 근거해 답하는 내부용 도우미를 만들어 봅니다. 근거 자료를 연결해 답하게 하는 이 구조가 RAG의 출발점입니다.
3. 채널 하나로 시범 운영합니다. 야간 문의 같은 한 구간만 맡기고, 사람에게 연결되는 통로는 반드시 남겨 둡니다.

한계·주의

• 위 수치는 신고기간이라는 특수 상황의 집계이고, 발표 주체도 국세청 자신입니다. 성과는 이 맥락 안에서 읽어야 합니다 ^[1][2].
• 현재의 전화 AI는 학습된 범위의 단순 상담을 맡는 구조라, 자유로운 질의응답과는 거리가 있습니다. 국세청이 상담 챗봇을 따로 개발하는 이유이기도 합니다 ^[3].
• 세무처럼 오답의 비용이 큰 영역에서는 할루시네이션 관리가 핵심 설계 항목입니다. 근거 문서 연결과 사람 검수 단계를 함께 두는 편이 안전합니다.