재무제표 알고리즘 분석을 통한 제조원가 이상징후 탐지와 재고자산평가조정명세서의 실효성 제고를 위한 자동분석 시스템 제안

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 재무제표 항목 간의 구조적 흐름을 알고리즘 방식으로 분석하여 제조기업의 제조원가 및 재고자산 평가 과정에서 발생할 수 있는 이상징후를 탐지하고, 현행 「재고자산(유가증권)평가조정명세서」의 실효성을 제고하기 위한 자동분석 시스템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 현행 법인세 세무조정 제도는 재고자산 평가 차이에 따른 과세소득 조정을 위해 평가조정명세서 제출을 요구하고 있으나, 실제 기업 현장에서는 원재료·재공품·제품 수불부 등 기초 회계자료와의 연계 없이 형식적으로 작성되는 사례가 다수 존재하고 있다. 이로 인해 재고자산의 수량·단가·금액이 실질적인 제조원가 흐름을 반영하지 못하고, 재무제표 왜곡 및 법인세 과소·과다 신고 가능성이 상존하는 문제가 발생하고 있다.<BR/> 이에 본 연구는 손익계산서, 재무상태표, 제조원가명세서 간의 수치 변화와 상호 연관성을 분석하여 비정상적인 원가 흐름을 조기에 식별할 수 있는 알고리즘 기반 분석 모형을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 재고자산 증감률, 매출원가율, 매출총이익률, 영업이익률 등 핵심 재무지표 간의 구조적 불일치 여부를 중심으로 이상징후를 탐지하도록 설계되었다. 이를 통해 기말재고 과대계상, 원가 이연, 단가 산정 오류 등 제조원가 관련 잠재적 위험 요인을 정량적으로 파악할 수 있다.<BR/> 본 연구는 또한 재고자산평가조정명세서에 수불부 기장 여부 및 장부 연계 검증 항목을 제도적으로 반영하고, 분석 알고리즘을 AI 기반 세무조사 선별 시스템과 연동하는 방안을 제안함으로써 세무행정의 객관성과 효율성을 제고할 수 있음을 논의하였다. 연구 결과는 재고자산을 활용한 법인세 탈루 방지, 기업 회계투명성 강화, 그리고 제조 기업 원가 정보의 신뢰성 제고에 기여할 수 있는 실무적·정책적 시사점을 제공한다는 점에서 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes an automated analytical system designed to detect anomalies in manufacturing costs by applying algorithmic analysis to financial statements and to enhance the practical effectiveness of the Corporate Tax “Inventory (Securities) Valuation Adjustment Statement.” In practice, the valuation adjustment statement is frequently completed in a form-driven manner without robust linkage to underlying accounting evidence such as inventory ledgers (materials, work-in-process, and finished goods) and cost accumulation records. This creates structural vulnerability to mismeasurement of inventory quantities and unit costs, enabling potential distortions in cost of goods sold and taxable income.<BR/>To address this gap, the study develops a structural anomaly-detection framework that integrates the accounting identity connecting beginning inventory, cost of goods manufactured, ending inventory, and cost of goods sold. The proposed model operationalizes key indicators—inventory change rates, cost ratios, and profitability margins—and identifies abnormal combinations that are difficult to explain by ordinary production and sales dynamics (e.g., simultaneous increases in ending inventory and profitability alongside declining cost ratios). The analytical logic is formalized as a decision-tree algorithm that decomposes observed financial statement movements into interpretable risk signals and specifies evidence-based follow-up items (e.g., inventory movement records, unit-cost computation schedules, and allocation bases for manufacturing overhead). The study further discusses a policy design that introduces risk-based documentation requirements: firms flagged by the algorithm would be required to submit supporting inventory and cost records, thereby improving the reliability of valuation adjustments while minimizing compliance burden for low-risk taxpayers. By connecting standardized cost-flow diagnostics with tax <BR/>administration, the proposed system can strengthen tax compliance, enhance financial reporting transparency in manufacturing firms, and support more efficient allocation of audit resources. The findings offer practical and policy implications for advancing data-driven tax administration and evidence-based validation of inventory valuation adjustments.

목차 (Table of Contents)

• 국문 초록
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 선행연구 검토
• Ⅲ, 연구모형 및 분석체계
• Ⅳ. 분석결과 및 정책적 논의
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• Abstract