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세법 규정은 세계에서 가장 자주 변경되는 것 중 하나이며, 오늘날의 실시간 결제로의 전환은 그 속도를 더욱 빠르게 만들었습니다. 실시간 결제 시스템, 글로벌 전자상거래 및 디지털 구독과 같은 새로운 비즈니스 모델의 성장은 모든 거래가 정확하게 분류, 계산 및 보고되어야 하는 잠재적인 세무 이벤트로 이어집니다. 동시에 컴플라이언스 팀은 수천 개의 지역, 주 및 국가 규칙이不断으로 변경되는 것을 처리해야 합니다.
결과는 관할권의 복잡성과 필수적인 전자 청구서와 같은 새로운 디지털 지시를 탐색하면서 더 빠르게 이동할 수 있는 압력을 의미합니다. Tax Foundation에 따르면 7.1亿 시간이 세법 규정을 준수하는 데 필요하다고 합니다. 이는 매년 3881억 달러의 생산성 손실에 해당합니다. 회계 및 재무 팀, 특히 ERP 플랫폼 기반의 글로벌 스택을 운영하는 팀은 두 가지 지속적인 문제를 직면합니다. 세무 결과는 정확한 제품 수준의 속성에 의존하며, 이러한 속성은 거의 한 곳에 저장되지 않습니다. 속성은 공급망, ERP 및 상업 플랫폼에 걸쳐 분산되어 있으며, 규칙이 변경될 때마다 수동 필드 매핑을 위해 수시간을 소요합니다. 이러한 반복적인 작업은 단순히 확장할 수 없습니다.
많은 팀은 현대적인 거래량을 처리하도록 설계되지 않은 레거시 시스템 내에서仍然 작동하고 있습니다. 규칙이 발전함에 따라 이러한 시스템은 오류를 도입하고, 보고를 느리게 하며, 컴플라이언스 팀을 더 높은 가치의 분석 및 리스크 작업으로부터遠ざけます.
ERP와의 자동화 및 협업
글로벌 상거래가 확대됨에 따라, 데이터가 내장된 ERP 생태계에 걸쳐 분산되는 컴플라이언스 작업은 더 복잡해졌습니다. 회계 및 재무 팀은 필드를 조정하고, 불일치를 수정하며, 제품 데이터를 세무 분류를 위해 올바르게 형식화하는 데 비정상적인 양의 시간을 수동으로 매핑하는 데 소요합니다. 심지어 전자상거래 플랫폼의 제품 설명과 다른 곳에서 필요한 세무 코드 형식 사이의 간단한 불일치는 보고 프로세스를 느리게 할 수 있습니다. 이러한 수동 워크플로는 단조롭고, 시간이 많이 걸리고, 국경을 넘어 수천 개의 SKU를 관리하는 회사에서는 거의 확장할 수 없습니다. 확장挑戰은 규칙이 고유한 규칙을 가진 새로운 시장으로 확대됨에 따라 더욱 심화합니다.
AI는 이제 재무 팀을 위해 그 간격을 메우고 있습니다. 세무 규정 및 다양한 제품 코드를 읽고 분석하여 AI는 적절한 세무 코드를 할당하고 각 결과에 신뢰도 점수를 부착할 수 있습니다. 이는 수동 SKU 검토를 일관된 분류와 명확한 신뢰도 점수로 대체합니다. 실제로 워크플로 자동화는 반복적인 작업을 60%에서 95%까지 줄일 수 있으며, 이는 루틴 활동에서 최대 77%의 시간을 절약할 수 있습니다. 이는 컴플라이언스 팀이 보고 이슈로 확대되기 전에 불일치를 해결할 수 있는 더 많은 시간을 제공하며, 지속적인 모니터링의 부담을 줄입니다.
새로운 AI 기능의 효율성과 속도에도 불구하고, 일부 수동 검토는 여전히 중요합니다. 신뢰도 점수는 팀이 검토가 필요한 결과를 우선순위로 정하는 데 도움이 되며, 낮은 가치의 행정 검토를 줄입니다. KPMG 설문조사에 따르면 92%의 미국 회사에서 재무 함수의 AI 이니셔티브는 ROI 기대치를 충족하거나 초과하고 있으며, 자동화와 인간의 감독이 반복적이고 오류를 줄일 수 있음을 보여줍니다.
오류 최소화 및 효율성 개선
레거시 세무 시스템은 재무 팀을 일련의 단조로운 작업을 거치게 하여 생산성을 늦추고, 잘못된 경우에는 과태료에서 사업 라이센스 상실까지 벌칙을 받을 수 있습니다. Tax Foundation에 따르면 세무 요구 사항을 준수하는 것은 미국 경제에 1.8%의 GDP에 해당하는 비용이 든다고 합니다. 이는 2025년에 기업 소득세가 생성할 것으로 예상되는 금액보다 더 많습니다. 이 숫자는 현대적인 세무 정책의 진화에 따라 따라가지 못하는 수동 컴플라이언스 프로세스의 실제 비용을 반영합니다.
간접 세금인 VAT 및 판매세는 이러한挑戰을 강화합니다. VAT는 OECD 국가의 총 세수 중 약 20%를 차지하며, 업데이트된 EU 규칙은 2024년에 330억 유로의 수익을 창출했습니다. 세계 정부는 실시간 보고 시스템, 거래 데이터 분석 및 자동 감사 트리거를 구현하고 있습니다. 과거에는 무시되었을 수 있는 오류는 이제 거의 즉시 식별됩니다. 컴플라이언스를 유지하려는 비즈니스에서는 속도가 새로운 요소입니다. 수동 시스템 및 프로세스를 제거함으로써 회사들은 빠른 응답을 보장할 수 있습니다. 오늘날, 자동화는 비즈니스들이 컴플라이언스를 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
국제적으로 운영되는 회사들은 이제 새로운 프로세스와 시스템에 의존해야 합니다. 국제 확장 및 변경되는 지시와 함께, 회사들은 규제와 함께 진화할 수 있는 프로세스와 기술에 의존해야 합니다. 이는 재무 기능에서 빠른 AI 채택을駆動합니다. 자동화로 인해 컴플라이언스는 더 예측 가능해지며, 수동 데이터 작업에 소요하는 시간이 줄어듦에 따라, 컴플라이언스 전문가들은 전략 및 리스크 완화에 집중할 수 있습니다. 이는 조직의 재무 탄력성 및 성장을 강화합니다.
더 많은 회사들이 현대적인 비즈니스 모델이나 새로운 시장으로 확장함에 따라, 과세 이벤트의 볼륨도 증가합니다. AI는 새로운 비즈니스 모델을 탐색하는 데 도움이 되며, 에지 ケース를 플래그하고, 올바른 규칙을 적용하며, 규모에 따라 정확성을 유지합니다. 이러한 수준의 정밀도 및 자동화로 인해 비즈니스들은 새로운 시장으로 확장할 수 있으며, 파트너 및 고객과의 더 강력한 관계를 지원할 수 있습니다.
컴플라이언스 비용에서 성장 동력으로
세무 컴플라이언스는 결코 간단해지지 않을 수 있지만, 더 이상 부담으로 남아 있을 필요는 없습니다. ERP 및 전자상거래 생태계에 내장된 AI를 통해 회사들은 규제 변화를 실시간으로 대응하고, 규모에 따라 정확성을 유지하며, 거래량이나 복잡성에 관계없이 각 거래를 올바르게 처리할 수 있습니다. 이러한 실시간 적응성은 세무 기능이 예상치 못한 시나리오에서도 컴플라이언스할 수 있도록 준비되어 있음을 보장합니다.
궁극적으로, 이 전환은 세무 기능을 높입니다. 규칙이 변경될 때마다 서두르는 대신, 팀은 규제와 함께 진화하는 프로액티브 시스템을 얻습니다. 자동화는 팀을 낮은 가치의 고 볼륨 작업에서 해방시킴으로써, 계획, 예측 및 전략적 리스크 완화에 집중할 수 있습니다.
변화가 지속되는 비즈니스 환경에서, AI는 더 이상 선택이 아닙니다. 이는 비즈니스에서 세무 컴플라이언스를 비용에서 프로액티브한 ROI의 원천으로 변革하는 데 중요한 경쟁 우위입니다.
