Giúp người nộp thuế tuân thủ tốt các quy định 

Các số liệu thống kê từ Tổng cục Thuế cho thấy, cả nước hiện có gần 1 triệu doanh nghiệp, hơn 3 triệu hộ kinh doanh (trong đó có khoảng 1,9 triệu hộ kinh doanh thuộc diện phải nộp thuế) và 27 triệu cá nhân có thu nhập thuộc diện chịu thuế thu nhập cá nhân (trong đó có khoảng 7 triệu cá nhân có thu nhập thuộc diện phải nộp thuế thu nhập cá nhân).

Việc quản lý tuân thủ thuế trong nền kinh tế số gặp nhiều khó khăn hơn so với nền kinh tế truyền thống do tính phức tạp, đa dạng và tính toàn cầu của các hoạt động kinh tế. Bên cạnh đó, các giao dịch diễn ra trên môi trường mạng, thông qua các nền tảng số, khiến việc theo dõi, kiểm soát và quản lý thuế trở nên khó khăn hơn. Do vậy, việc quản lý thuế theo phương thức hiện đại sẽ giúp cơ quan thuế phân bổ, sử dụng hiệu quả các nguồn lực; đồng thời tạo điều kiện thuận lợi để người nộp thuế tuân thủ tốt các quy định của pháp luật.

leftcenterrightdel

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) được ngành thuế kỳ vọng giúp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về thuế. Ảnh minh họa: vietnamnet.vn

Theo Phó tổng cục trưởng Tổng cục Thuế Đặng Ngọc Minh, trước yêu cầu chuyển đổi số mạnh mẽ của ngành thuế nói riêng và chiến lược chuyển đổi số quốc gia nói chung, ngành thuế đã bắt tay vào nghiên cứu áp dụng các công nghệ mới dựa trên phân tích dữ liệu lớn, áp dụng AI vào phân tích rủi ro, quản lý tuân thủ pháp luật thuế. Cụ thể, ngành thuế đã tổ chức triển khai hiệu quả công tác thu thập, phân tích dữ liệu hóa đơn điện tử (HĐĐT) nói riêng, dữ liệu quản lý thuế nói chung; thực hiện xây dựng cơ sở dữ liệu đối soát dữ liệu lớn với HĐĐT, xây dựng chức năng cảnh báo xuất hóa đơn vượt ngưỡng an toàn.

Đồng thời, bước đầu nghiên cứu, áp dụng AI vào phân tích dữ liệu HĐĐT để phát hiện rủi ro giá bất thường, chuỗi mua bán hóa đơn, gian lận hoàn thuế giá trị gia tăng, phân tích chuỗi mua bán hóa đơn theo từng mặt hàng rủi ro hoặc theo chuỗi quan hệ mua bán của các doanh nghiệp trong nền kinh tế, giúp tìm các chuỗi nghi ngờ (mua bán lòng vòng, chỉ mua không bán, chỉ bán không mua, xuất khống hóa đơn...).

Với cơ sở dữ liệu lớn của HĐĐT, Tổng cục Thuế thực hiện nghiên cứu áp dụng một số công nghệ mới để phân tích dữ liệu, như: Giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhận diện tên hàng hóa dịch vụ trên HĐĐT; tìm giá bất thường của hàng hóa; xây dựng các chuỗi mua bán một số mặt hàng như tinh bột sắn, dăm gỗ, điện thoại di động và máy tính bảng... nhằm phát hiện các trường hợp người nộp thuế có dấu hiệu rủi ro trong tuân thủ pháp luật thuế.

Phó tổng cục trưởng Tổng cục Thuế Vũ Chí Hùng cho biết, trên thế giới, việc đưa công nghệ AI vào phân tích rủi ro tuân thủ thuế cũng được nhiều nước tiên tiến áp dụng, tiêu biểu như: Cơ quan thuế Australia đã thành công triển khai một nhóm công cụ phù hợp với kỹ thuật máy học để phân tích dữ liệu các doanh nghiệp nhỏ và vừa theo thời gian thực, phát hiện các điểm bất thường, xử lý kết quả phân tích bằng các công cụ tự động. Từ đó, giảm thiểu rủi ro hoặc vi phạm mà không cần trực tiếp làm việc với người nộp thuế, đồng thời giảm số giờ làm việc của cán bộ thuế. Còn cơ quan thuế quốc gia Hàn Quốc đã thành công trong việc sử dụng HĐĐT kết hợp với phân tích nâng cao và học máy để xác định gian lận thuế giá trị gia tăng...

Bảo đảm tính chính xác cao

Trao đổi với phóng viên, TS Tô Hoài Nam, Phó chủ tịch Thường trực kiêm Tổng thư ký Hiệp hội Doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam (VINASME) cho biết, việc ứng dụng AI trong quản lý thuế là phương pháp mới, hiện đại; giúp tiết kiệm thời gian trong công tác quản lý, tạo sự khách quan, công bằng hơn. Do vậy, ngành thuế cần đẩy mạnh tuyên truyền tới cộng đồng doanh nghiệp, người nộp thuế để các bên phối hợp hiệu quả trong việc thực hiện công tác quản lý thuế cũng như nghĩa vụ thuế phải nộp.

Ngoài ra, do AI sử dụng số hóa rất nhiều nên công nghệ thực hiện phải bảo đảm tính chính xác rất cao, không có sai số. Nếu có sự cố xảy ra thì ngành thuế phải nhanh chóng khắc phục ngay để tạo tâm lý ổn định cho doanh nghiệp, người nộp thuế.

Bà Nguyễn Thị Cúc, Chủ tịch Hội Tư vấn thuế Việt Nam nhận định, việc quản lý tuân thủ thuế đang là yêu cầu bức thiết trong bối cảnh chuyển đổi số. Với yêu cầu chuyển đổi số hiện nay, số lượng người nộp thuế ngày càng tăng, hoạt động ngày càng phức tạp, vai trò của phân tích rủi ro quản lý tuân thủ nộp thuế càng quan trọng. Do đó, công tác quản lý rủi ro, tăng cường tính tuân thủ cần được nâng cao và thực hiện quyết liệt nhằm tạo nên môi trường kinh doanh minh bạch, công bằng.

Về mặt giải pháp, Phó tổng cục trưởng Tổng cục Thuế Vũ Chí Hùng kiến nghị, ứng dụng AI vào công tác quản lý rủi ro thuế là vấn đề quan trọng, đã và đang được ngành thuế triển khai mạnh mẽ.

Tuy nhiên, để ứng dụng AI phát huy hiệu quả hơn nữa trong phân tích rủi ro tuân thủ thuế tại Việt Nam thời gian tới ngành thuế cần triển khai các giải pháp một cách tổng thể và toàn diện, như: Xây dựng hệ thống văn bản quy phạm pháp luật và hành lang pháp lý liên quan đến AI trong công tác quản lý rủi ro; xây dựng bộ tiêu chí áp dụng quản lý rủi ro trong công tác xây dựng kế hoạch thanh tra, kiểm tra tại trụ sở người nộp thuế; xây dựng quy trình áp dụng quản lý rủi ro trong quản lý thuế, quy trình thu thập và rà soát thông tin; xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu về người nộp thuế phục vụ công tác quản lý thuế và xây dựng cơ sở dữ liệu độc lập phục vụ cho phân tích rủi ro tuân thủ thuế, bảo đảm cơ sở dữ liệu phân tích tách biệt khỏi các cơ sở dữ liệu vận hành nhằm tối ưu hóa chức năng phân tích...

Ứng dụng AI kết hợp với dữ liệu lớn trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế là xu hướng tất yếu của ngành thuế Việt Nam. Thông qua đó mang lại nhiều lợi ích, giúp nâng cao hiệu quả quản lý, giảm thiểu thất thu ngân sách và tăng cường sự minh bạch. Tuy nhiên, để ứng dụng AI hiệu quả, cần có sự đầu tư về hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực và xây dựng khung pháp lý. Việc này đòi hỏi sự vào cuộc, phối hợp đồng bộ của Chính phủ, Bộ Tài chính, các cơ quan hữu quan và cộng đồng doanh nghiệp, người nộp thuế, nhằm mang lại hiệu quả tối ưu, góp phần tích cực bảo đảm cho nguồn thu ngân sách nhà nước.

ANH VIỆT

*Mời bạn đọc vào chuyên mục Kinh tế xem các tin, bài liên quan.