최근 한 연구에서 오픈소스 AI 모델인 GLM 5.2가 영국 중소기업의 분기별 부가가치세(VAT) 신고 업무를 인간 경리만큼 정확하게 처리할 수 있다는 결과가 나왔습니다. 이는 AI가 복잡하고 반복적인 회계 규정 준수(compliance) 작업을 자동화하고, 기존 비용을 1% 미만으로 대폭 절감할 수 있는 가능성을 보여주는 중요한 진전입니다.
연구팀은 GLM 5.2 모델을 활용해 영국 중소기업의 2026년 1분기 실제 거래 59건에 대한 VAT 신고를 진행했습니다. 모델은 68분 동안 은행 거래 내역과 영수증 PDF를 분석하고, 명령줄 도구(CLI)를 통해 회계 소프트웨어에 데이터를 입력했습니다. 그 결과, 최종 VAT 순액(Box 5)이 실제 값과 단 7펜스(약 10센트) 차이 나는 거의 완벽한 수준의 정확도를 보였습니다. 이 과정에서 발생한 토큰 비용은 총 2.73달러에 불과했는데, 이는 일반적으로 회계 법인이 해당 서비스에 청구하는 분기별 750~2,100파운드(약 1,000~2,800달러)와 비교할 때 극히 미미한 수준입니다. 모델은 인터넷에 접속하여 역청구(reverse-charge) VAT 처리 방식 등 필요한 정보를 스스로 찾아 학습하기도 했습니다.
이번 연구 결과는 AI가 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 복잡한 세금 규정을 이해하고 적용하는 전문적인 영역에서도 인간 수준의 역량을 발휘할 수 있음을 시사합니다. 특히 중소기업(SME)의 경우, 높은 회계 비용 부담을 줄이고 효율성을 높이는 데 AI가 핵심적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대됩니다. 이는 회계 및 세무 서비스 시장에 큰 변화를 가져올 잠재력이 있으며, AI 기반 자동화 솔루션 개발에 대한 투자를 가속화할 계기가 될 것입니다.