아바라(Avalara)가 에이전트형(agentic) AI를 실시간 세금 준수·거래세 컴플라이언스 플랫폼에 적용하면서 ‘정답이 틀리면 안 된다’는 정확성 기준을 충족해야 하는 전략을 설명했다.
실리콘앵글(SiliconANGLE)은 8월 11일(현지시간) 보도에서, 아바라 엔지니어링 수석부사장 마커스 러너(Marcus Larner)가 구글 클라우드 AI 에이전트 인 액션(Google Cloud AI Agents in Action) 시리즈에서 진행한 더큐브(theCUBE) 인터뷰 내용을 전했다고 밝혔다. 러너는 세금 계산은 수천 개 관할권에서 계산의 정확성·속도·신뢰성이 모두 필요하다고 설명했다.
러너는 아바라가 요청을 해석하고 워크플로를 조율하는 에이전트와, 정확한 계산을 목표로 한 결정론적(deterministic) 세금 엔진을 결합한다고 말했다. 그는 세금 같은 금융 시스템에서는 ‘한 푼도 틀리면 안 된다’는 수준의 정확성을 요구하며, 이런 특성은 일반적으로 AI와 연결해 떠올리기 어렵다고 지적했다.
아바라의 ‘아비(Avi)’ 에이전트는 자연어로 제품에 접근해 주소를 검증하고 세금 코드를 식별한 뒤 세액을 계산하고 세금 부채를 매핑해 거래 보고서를 생성하는 흐름을 시연했다. 세금 엔진은 아바라에 따르면 190개국 이상에서 규제 출처 8만7000개 이상을 기반으로 한다.
회사 측 설명에 따르면 아바라의 AI는 모든 단계에 전부 적용하지 않고, 금융 시스템에서 요구되는 성능과 정확성을 유지할 수 있는 지점에 선택적으로 배치된다. 러너는 구글과의 파트너십이 이런 균형을 가능케 했다고 덧붙였다.
세금 컴플라이언스 서비스의 복원력도 핵심이라는 설명이 나왔다. 러너는 ‘액티브-액티브(active-active) 전략’으로 아바라의 아바택(AvaTax)을 지역과 클라우드 공급자에 분산 배치해 장애 시 고객이 위치를 전환할 수 있게 했다고 말했다. 그는 또한 구글 클라우드 데이터센터에서 아바택을 셰어(Shopify) 워크로드와 함께 두는 데 그 구조가 도움이 됐다고 전했다.
러너는 각국이 정기 세금 보고에서 전자 인보이스 등 실시간 연동으로 옮겨가면서, 신뢰할 수 있는 AI 기반 준수 체계의 필요성이 커지고 있다고 설명했다. 아울러 준수 기준이 낮아지며 감사 위험과 관할권 간 복잡성이 커진다고 덧붙였다.
아바라가 ‘아비’를 구글 클라우드 마켓플레이스에서 제공하는 만큼, 에이전트 스택이 커질수록 보안 통제가 중요하다는 게 러너의 설명이다. 그는 에이전트 개발 키트(Agent Development Kit)로 에이전트를 만들 수 있고, 에이전트투에이전트 프로토콜(Agent2Agent protocol)로 서로 다른 시스템의 에이전트가 통신·협업할 수 있다고 소개했다. 러너는 스택 전반의 보안 통제가 확보돼야 ‘AI와 대형언어모델이 포함되더라도’ 신뢰를 유지할 수 있다고 말했다.
한편 더큐브는 구글 클라우드 AI 에이전트 인 액션 시리즈 중 해당 영상 인터뷰를 실었다고 밝혔으며, 해당 콘텐츠는 유료 매체 파트너십 맥락에서 제작됐다고 설명했다.