서울 강남권에서 변호사로 일하는 A씨.
  그는 사건을 수임해 번 돈을 숨기고 국세청이 부과한 세금도 내지 않았다.
  국세청은 A씨를 미행하고 탐문해 주소지를 찾아갔지만, 그곳에 A씨는 없었다.
  그의 실제 거주지는 분당 소재 88평짜리 대형 주상복합 아파트였다.
  고액 월세로 사는 그의 집을 수색해 보니 서재 책꽂이 뒤에서 현금 360만원이 발견됐다.
  이게 다가 아니었다.
  금고 안에서 일본 골프회원권과 순금, 명품 시계·핸드백 등 2억원 상당의 금품이 발견됐다.
  의류 제조 사업을 하는 B씨는 세금을 내지 않다가 갑자기 하던 사업을 접었다.
  이내 그는 같은 장소에서 하던 사업을 계속했다.
  그러나 사업자 명의는 B씨의 처남이었다.
  국세청은 A씨와 그의 처남 간 금융거래 내역을 조사한 결과 사업자금 출처를 확인했다.
  유병철 국세청 징세과장은 “B씨는 물론 그의 체납을 돕고 방조한 처남까지 모두 체납 처분 면탈범으로 검찰 고발할 방침”이라고 설명했다.
 국세청, 체납자 812명 조사 국세청은 내야 할 세금을 내지 않고 재산을 숨긴 고액 상습 체납자 812명에 대한 추적조사를 실시한다고 5일 밝혔다.
  체납자 미행과 실제 거주지 수색은 물론 친인척 금융 조회도 실시해 체납자와 조력자 모두 형사 고발하기로 했다.
  체납자 숨은 곳, 빅데이터로 찾는다? 국세청은 체납 조사로는 처음으로 조사 대상자 선정에 빅데이터 분석 방식을 썼다.
  부동산을 옛 동거인에게 이전하거나 친인척 명의로 해외에 송금해 재산을 숨긴 사람 등도 모두 체납자 금융거래, 주민등록지 변경, 외환거래, 소득·지출 내역 등 빅데이터를 분석해 찾아냈다.
  가령 지방자치단체로부터 받은 주민등록 정보를 활용해 동거 여부를 파악하고, 국토교통부·행정안전부 등으로부터 받은 부동산 거래 내역 등으로 동거인 간 재산 이전 상황을 파악한다.
  그런 다음 국세청 내 소득세 관련 자료로 동거인이 부동산 등을 취득할 능력이 있는지 분석한다.
  취득자금이 없는 사람이 부동산 거래를 한 경우 편법 이전을 통한 재산 은닉 상황을 찾아낼 수 있다.
  과거에는 이 같은 일을 모두 국세청 직원이 수작업으로 했다.
  그러나 빅데이터 분석을 활용해 정확도와 처리 속도를 높였다는 게 국세청의 설명이다.
  국세청은 빅데이터 분석 샘플 실험으로 주소지와 실제 거주지가 일치하지 않는 체납자 28명을 찾아 수색한 결과, 24명의 실제 거주지가 추정 장소와 같았다.
 
국세청은 체납 조사로는 처음으로 조사 대상자 선정에 빅데이터 분석 방식을 썼다. 부동산을 옛 동거인에게 이전하거나 친인척 명의로 해외에 송금해 재산을 숨긴 사람 등도 모두 체납자 금융거래, 주민등록지 변경, 외환거래, 소득·지출 내역 등 빅데이터를 분석해 찾아냈다. 가령 지방자치단체로부터 받은 주민등록 정보를 활용해 동거 여부를 파악하고, 국토교통부·행정안전부 등으로부터 받은 부동산 거래 내역 등으로 동거인 간 재산 이전 상황을 파악한다.