Năm 2023 đã ghi nhận một bước nhảy vọt trong tiến trình chuyển đổi số trong việc quản lý thuế, chẳng hạn như: thực hiện bản đồ số cho các hộ kinh doanh; hoạt động của hệ thống phân tích dữ liệu và quản lý hóa đơn điện tử dựa vào phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm nâng cao công tác quản lý thuế, kiểm soát hóa đơn, ngăn chặn và giải quyết gian lận trong hoàn thuế, cũng như phát hiện nhanh chóng các trường hợp gian lận…
Cụ thể, trí tuệ nhân tạo hỗ trợ ngành thuế trong việc phân tích dữ liệu; tự động kiểm tra các hồ sơ khai thuế và hóa đơn điện tử; đánh giá mức độ rủi ro của từng cá nhân nộp thuế; tự động hóa các quy trình. Trong đó, dữ liệu lớn được ứng dụng để quản lý thuế theo từng ngành kinh tế, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động thu thuế của mỗi ngành; hoặc được sử dụng để dự đoán số thu ngân sách, giúp các cơ quan thuế lên kế hoạch thu ngân sách nhà nước một cách hợp lý.
Với lượng dữ liệu lớn từ hóa đơn điện tử, Tổng cục Thuế cũng nghiên cứu việc áp dụng một số công nghệ tiên tiến để phân tích dữ liệu, như giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nhận diện tên hàng hóa và dịch vụ trên hóa đơn điện tử; tìm kiếm giá trị bất thường của hàng hóa; xây dựng các chuỗi mua bán cho một số mặt hàng như tinh bột sắn, dăm gỗ, điện thoại di động và máy tính bảng, để phát hiện các trường hợp người nộp thuế có dấu hiệu rủi ro trong việc tuân thủ quy định pháp luật thuế.
Trong năm vừa qua, Tổng cục thuế cũng đã thực hiện một đề tài nghiên cứu khoa học “Nghiên cứu giải pháp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế”.
Đề tài đã nghiên cứu những giải pháp ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích rủi ro trong việc tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế, đồng thời mở ra hướng đi mới cho việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào quản lý rủi ro trong lĩnh vực thuế.
Các nội dung của đề tài chú trọng vào: xây dựng thí điểm ngân hàng tiêu chí, chỉ số rủi ro và áp dụng phần mềm để kiểm chứng, thí điểm mô hình AI nhằm phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế, sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu để kiểm tra thông tin, phát hiện sự khác biệt của dữ liệu nhằm xử lý làm sạch, điều chỉnh; dữ liệu đã được chuẩn hóa sẽ là cơ sở để thực hiện phân tích. Đề tài còn chú trọng vào việc dự báo trong một mô hình AI, áp dụng các thuật toán phân cụm như K-means, K-Medoids, Local Outliers Factor,… để xác định đối tượng bất thường; huấn luyện máy học (có giám sát và không giám sát) nhằm 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 cho thấy có hơn 273.000 doanh nghiệp hoạt động trong hai năm tính đến thời điểm năm 2019, với thuật toán phân cụm đã xác định 15.625 doanh nghiệp có những bất thường; thực hiện gán nhãn và phân lớp, xác định mô hình dự báo với kết quả đưa ra 12.098 doanh nghiệp (chiếm tỷ lệ 4,4%) có dấu hiệu rủi ro (điểm rủi ro dưới ngưỡng tham số thiết lập trên hệ thống).
Dù đạt được nhiều hiệu quả, công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế vẫn gặp không ít thách thức. Theo Tổng cục Thuế, số lượng người nộp thuế lớn đã tạo áp lực đáng kể cho công tác quản lý. Cụ thể, hiện có hơn 920.000 doanh nghiệp đang hoạt động, trên 3 triệu hộ kinh doanh, cùng khoảng 29 triệu mã số thuế thu nhập cá nhân…
Hồ sơ, dữ liệu thuế ngày càng phình to, khiến yêu cầu về thời gian và nhân lực cho công tác quản lý thuế trở nên cao hơn. Hệ thống hóa đơn điện tử đã tiếp nhận và quản lý hơn 7 tỷ hóa đơn điện tử; số lượng hồ sơ khai thuế (cho tổ chức và cá nhân) vượt quá 155 triệu; số lượng báo cáo tài chính doanh nghiệp và quyết toán thuế thu nhập doanh nghiệp trên 16,2 triệu. Thêm vào đó, tình trạng trốn thuế và gian lận thuế vẫn diễn ra phổ biến, gây thiệt hại cho ngân sách nhà nước.
Để ứng dụng hiệu quả trí tuệ nhân tạo AI, Big Data trong quản lý tuân thủ pháp luật thuế, ngành Thuế cũng phải đối mặt với một số thách thức như yêu cầu về hạ tầng công nghệ phải hiện đại và đồng bộ; cần có đội ngũ nhân lực có trình độ chuyên môn cao để vận hành và quản lý hệ thống AI và Big Data. Hơn nữa, cần có khung pháp lý hoàn chỉnh để điều chỉnh việc ứng dụng AI và Big Data trong quản lý thuế.
(Nguồn: Tổng cục Thuế)
