AI, dữ liệu lớn: "Cánh tay đắc lực" quản lý tuân thủ pháp luật thuế tại Việt Nam

Một số thực trạng quản lý tuân thủ pháp luật thuế tại Việt Nam

Năm 2023 đánh dấu bước tiến dài trong tiến trình CĐS công tác quản lý thuế, như: triển khai Bản đồ số hộ kinh doanh; vận hành hệ thống phân tích cơ sở dữ liệu (CSDL) và quản lý hoá đơn điện tử (HĐĐT) dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng cường quản lý thuế, quản lý hóa đơn, kiểm soát, kiểm soát chặt chẽ, phòng, chống gian lận trong hoàn thuế, phát hiện nhanh các trường hợp gian lận...

Tuy nhiên, công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế vẫn còn gặp nhiều khó khăn như: số lượng người nộp thuế lớn, gây áp lực cho công tác quản lý. Cụ thể, hơn 920.000 doanh nghiệp (DN) đang hoạt động, trên 3 triệu hộ kinh doanh, cùng với khoảng 29 triệu mã số thuế thu nhập cá nhân...

Cùng với đó, hồ sơ, dữ liệu thuế ngày càng lớn, đòi hòi thời gian, nhân lực đáp ứng công tác quản lý thuế ngày một cao. Hệ thống HĐĐT đã tiếp nhận, quản lý hơn 7 tỷ HĐĐT; Số lượng hồ sơ khai thuế (tổ chức, cá nhân) hơn 155 triệu hồ sơ khai thuế; Số lượng Báo cáo tài chính DN và quyết toán thuế thu nhập DN (TNDN) hơn 16,2 triệu,... Tình trạng trốn thuế, gian lận thuế còn phổ biến, gây thất thoát ngân sách nhà nước (NSNN).

Ứng dụng AI, dữ liệu lớn trong quản lý tuân thủ pháp luật thuế

Căn cứ theo Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 của Thủ tướng Chính phủ về việc ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030; Quyết định số 44/QĐ-BTC ngày 13/02/2022 của Bộ Tài chính về việc ban hành kế hoạch hành động của Bộ Tài chính triển khai thực hiện quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/01/2021 của Thủ tướng Chính phủ thì AI, dữ liệu lớn được ứng dụng trong một số lĩnh vực quản lý tuân thủ pháp luật thuế như:

Phân tích dữ liệu: AI giúp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về thuế, từ đó phát hiện các trường hợp nghi vấn trốn thuế, gian lận thuế.

Kiểm tra tự động: AI giúp tự động kiểm tra hồ sơ khai thuế, HĐĐT… phát hiện sai sót và đề xuất xử lý.

Đánh giá rủi ro: AI giúp đánh giá mức độ rủi ro của từng người nộp thuế, từ đó tập trung kiểm tra những trường hợp có nguy cơ cao.

Tự động hóa quy trình: AI giúp tự động hóa các quy trình thủ công, tiết kiệm thời gian và nhân lực.

Phân tích rủi ro thuế: Dữ liệu lớn được sử dụng để phân tích rủi ro thuế, xác định các đối tượng có nguy cơ cao vi phạm pháp luật thuế.

Quản lý thuế theo ngành kinh tế: Dữ liệu lớn được sử dụng để quản lý thuế theo ngành kinh tế, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động thuế của từng ngành.

Dự báo số thu ngân sách: Dữ liệu lớn được sử dụng để dự báo số thu ngân sách, giúp cơ quan thuế có kế hoạch thu NSNN.

Lợi ích của việc ứng dụng AI, dữ liệu lớn trong quản lý tuân thủ pháp luật thuế

Ứng dụng AI, dữ liệu lớn trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế đem lại nhiều lợi ích không chỉ cho cơ quan thuế mà cho cả người nộp thuế trong thực hiện nghĩa vụ thuế với NSNN.

Đó là AI và dữ liệu lớn giúp: (1) phát hiện và xử lý vi phạm pháp luật thuế hiệu quả hơn; (2) thu hồi nợ thuế hiệu quả hơn, giảm thiểu thất thu NSNN; (3) công tác quản lý thuế minh bạch hơn, tạo niềm tin cho người nộp thuế; (4) người nộp thuế thực hiện nghĩa vụ thuế dễ dàng và thuận tiện hơn; (5) tiết kiệm chi phí cho công tác quản lý thuế.

Một số kết quả trong ứng dụng AI, dữ liệu lớn quản lý tuân thủ pháp luật thuế

Với CSDL 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 hoá 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… phát hiện các trường hợp người nộp thuế có dấu hiệu rủi ro trong tuân thủ pháp luật thuế.

Trong năm 2023, Tổng cục thuế đã thực hiện Đề tài khoa học “Nghiên cứu giải pháp áp dụng công nghệ AI để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập DN của người nộp thuế” đã được cấp giấy chứng nhận số 2023-28-1356/NS-KQNC ngày 06/09/2023 đăng ký kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ sử dụng NSNN.

Đề tài đã nghiên cứu các giải pháp áp dụng AI để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập DN của người nộp thuế, đồng thời mở ra hướng mới trong công tác ứng dụng công nghệ AI vào quản lý rủi ro trong quản lý thuế.

Các nôi dung của Đề tài tập trung vào: Thí điểm xây dựng ngân hàng tiêu chí, chỉ số rủi ro và áp dụng phần mềm và kiểm chứng, thí điểm mô hình AI để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế TNDN của người nộp thuế sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu để kiểm tra dữ liệu, phát hiện khác biệt của dữ liệu để xử lý làm sạch, hiệu chỉnh, dữ liệu khi đã được chuẩn hóa là cơ sở cho việc phân tích, dự báo trong một mô hình AI sử dụng kết hợp các thuật toán phân cụm như K-means, K-Medoids, Local Outliers Factor,…, từ đó, tìm ra đối tượng bất thường; huấn luyện máy học (không giám sát, có giám sát) để xây dựng mô hình đánh giá rủi ro dựa trên các thuật toán như Quantile Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Isolation Forest, Logistic Regression-ScoreCard.

Kết quả với 273.122 DN hoạt động trên 2 năm tính đến thời điểm năm 2019, thuật toán phân cụm xác định 15.625 DN có bất thường; thực hiện dán nhãn và thực hiện phân lớp, xác định mô hình dự báo với kết quả đưa ra 12.098 DN (chiếm tỷ lệ 4,4%) có dấu hiệu rủi ro (điểm rủi ro dưới ngưỡng tham số xác lập trên hệ thống).

Thách thức trong việc ứng dụng AI, dữ liệu lớn và giải pháp

Tuy nhiên, để ứng dụng tốt AI, dữ liệu lớn trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế, ngành Thuế cũng đứng trước một số thách thức như việc ứng dụng AI và dữ liệu lớn cần có hạ tầng công nghệ hiện đại, đồng bộ; cần có đội ngũ nhân lực có trình độ chuyên môn cao để vận hành và quản lý hệ thống AI và dữ liệu lớn. Ngoài ra, cần có khung pháp lý hoàn chỉnh để điều chỉnh việc ứng dụng AI và dữ liệu lớn trong công tác quản lý thuế.

Ứng dụng AI và dữ liệu lớn trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế là xu hướng tất yếu của ngành Thuế Việt Nam. Việc ứng dụng AI và dữ liệu lớn mang lại nhiều lợi ích, giúp nâng cao hiệu quả quản lý, giảm thiểu thất thu ngân sách và tăng cường sự minh bạch. Để ứng dụng AI và dữ liệu lớn hiệu quả, cần có sự đầu tư về hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực và xây dựng khung pháp lý./.