Áp dụng công nghệ phân tích rủi ro trong ngành Thuế đem lại hiệu quả cao

Mới đây, Tổng cục Thuế đã tổ chức Hội thảo "Quản lý tuân thủ thuế trong nền kinh tế số". Tham gia hội thảo có đại diện của Tổng cục Thuế, chuyên gia IMF, Jica; cộng đồng doanh nghiệp: VCCI, Hội tư vấn thuế Việt Nam…

Gần 1 triệu doanh nghiệp thuộc diện chịu thuế

Tổng cục Thuế cho hay, trong suốt những năm qua, toàn ngành Thuế đã nghiên cứu áp dụng các công nghệ mới dựa trên phân tích dữ liệu lớn, áp dụng trí tuệ nhân tạo vào phân tích rủi ro, quản lý tuân thủ pháp luật thuế.

Tiếp nối những kết quả bước đầu đã đạt được, đảm bảo hoàn thành tốt các yêu cầu nhiệm vụ đặt ra trong giai đoạn hiện nay, trong thời gian tới, ngành Thuế sẽ tiếp tục đẩy mạnh thực hiện đồng bộ các giải pháp về xây dựng chính sách, cơ cấu tổ chức, nguồn nhân lực nhằm triển khai hiệu quả công tác quản lý tuân thủ đáp ứng yêu cầu phát triển, hiện đại hóa ngành Thuế và nâng cao tính tuân thủ của người nộp thuế.

Theo số liệu thống kê của Tổng cục Thuế, tính đến thời điểm hiện tại, 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 (TNCN).

Vì vậy, việc áp dụng quản lý thuế theo rủi ro sẽ giúp cơ quan thuế phân bổ và sử dụng có hiệu quả các nguồn lực khan hiếm của mình để tập trung quản lý nhóm người nộp thuế (NNT) có mức độ tuân thủ thấp nhất, khả năng gian lận về thuế cao nhất; tiết kiệm thời gian, hiểu được hành vi tuân thủ của NNT, từ đó có chiến lược xử lý rủi ro phù hợp, giám sát chặt chẽ và xử lý kịp thời các hành vi không tuân thủ, nâng cao tính tuân thủ tự nguyện của NNT.

Bên cạnh đó, việc cơ quan thuế áp dụng phân tích rủi ro, quản lý tuân thủ để khuyến khích, tạo điều kiện thuận lợi để NNT tuân thủ tốt các quy định của pháp luật.

Trong điều kiện kinh tế - xã hội hiện nay, cùng với yêu cầu chuyển đổi số mạnh mẽ, hiện đại hóa công tác quản lý, nâng cao hiệu lực, hiệu quả của công tác quản lý thuế, tất yếu cơ quan quản lý thuế phải thay đổi phương thức quản lý thuế, từ quản lý thuế truyền thống sang quản lý thuế theo phương thức phân tích rủi ro, quản lý tuân thủ NNT. Do vậy, việc triển khai áp dụng quản lý rủi ro tuân thủ (QLRRTT) là cần thiết đối với cơ quan thuế Việt Nam.

Đặc biệt, Tổng cục Thuế đã triển khai và chú trọng đến công tác QLRRTT, bắt đầu với việc ban hành khung pháp lý cho việc áp dụng QLRR trong quản lý thuế (Thông tư số 204/2014/TT-BTC).

Kể từ năm 2019, việc áp dụng QLRR trong quản lý thuế hiện nay được thực hiện theo quy định tại Điều 9 Luật Quản lý thuế số 38/2019/QH14 ngày 13/6/2019; Thông tư số 31/2021/TT-BTC ngày 17/5/2021 và các văn bản hướng dẫn hiện hành. 

Trong đó, tập trung vào các nội dung thu thập, xử lý thông tin, dữ liệu liên quan đến NNT; xây dựng tiêu chí quản lý thuế; đánh giá việc tuân thủ pháp luật của NNT; phân loại mức độ rủi ro trong quản lý thuế và tổ chức thực hiện các biện pháp quản lý thuế phù hợp.

Áp dụng phân tích rủi ro trong đăng ký thuế, khai thuế, nộp thuế, nợ thuế, cưỡng chế thi hành quyết định hành chính về quản lý thuế, hoàn thuế, kiểm tra thuế, thanh tra thuế, quản l‎ý và sử dụng hóa đơn, chứng từ và các nghiệp vụ khác trong quản lý thuế.

Ngoài ra, dữ liệu về thuế được chuyển từ các địa phương về tập trung tại cơ quan Tổng cục Thuế. Việc xây dựng CSDL này được đồng bộ thường xuyên và liên tục đã tạo cơ sở thuận lợi cho việc phân tích rủi ro.

Tổng cục Thuế đã thu thập dữ liệu từ các nguồn thông tin trong ngành như dữ liệu về đăng ký kinh doanh, đăng ký thuế; thông tin về các hồ sơ khai thuế; nộp thuế; nợ thuế; miễn giảm thuế; gia hạn nộp thuế; nộp dần tiền thuế; hoàn thuế; đăng ký, quản lý, sử dụng hóa đơn điện tử; thông tin về kết quả thanh tra, kiểm tra và xử lý sau thanh tra, kiểm tra; tổ chức thu thập, phân tích dữ liệu hóa đơn điện tử nói riêng và dữ liệu quản lý thuế nói chung.

Song song với đó, ngành Thuế đã tích cực phối hợp với các cơ quan tổ chức bên ngoài như Tổng cục Hải quan, Kho Bạc Nhà nước, Ủy ban Chứng khoán, ngân hàng thương mại và các cơ quan khác để thực hiện thu thập, trao đổi thông tin về NNT phục vụ phân tích rủi ro, đánh giá lịch sử tuân thủ của NNT.

Tạo hành lang pháp lý phù hợp với yêu cầu quản lý thuế

Tổng cục Thuế cho biết, việc áp dụng những nội dung nêu trên đã tạo được hành lang pháp lý phù hợp với yêu cầu quản lý thuế hiện đại và phù hợp với định hướng chiến lược cải cách hiện đại hóa của ngành đến năm 2030 như quy định áp dụng phương pháp học máy (ML), trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng cơ sở dữ liệu lớn (Big Data) để đánh giá tuân thủ pháp luật thuế và phân loại mức độ rủi ro NNT bên cạnh phương pháp chấm điểm và phân loại theo điểm và phương pháp xếp hạng theo danh mục.

Góp phần nâng cao hiệu quả trong quá trình lập kế hoạch kiểm tra, thanh tra tại trụ sở NNT, tiết kiệm đáng kể chi phí, nguồn lực con người; xác định đúng đối tượng cần kiểm tra, thanh tra thuế, ngăn ngừa các biểu hiện tiêu cực trong việc lựa chọn đối tượng, đảm bảo tính khách quan, sử dụng hiệu quả các nguồn lực phục vụ công tác kiểm tra, thanh tra tại trụ sở NNT;

Khuyến khích, tạo điều kiện thuận lợi để NNT tuân thủ tốt các quy định pháp luật; hạn chế các hành vi vi phạm pháp luật thuế. Dựa trên kết quả áp dụng các bộ tiêu chí đánh giá rủi ro, kết quả thanh tra, kiểm tra NNT tại cơ quan thuế các cấp đều tăng qua các năm.

Phân loại hồ sơ hoàn thuế GTGT tự động, không có sự can thiệp của con người trong quá trình phân loại hồ sơ hoàn, rút ngắn thời gian phân loại hồ sơ hoàn, đảm bảo khách quan, công bằng trong phân loại hồ sơ hoàn thuế.

Theo dõi, quản lý chặt chẽ, sát sao tình hình quản lý, sử dụng hóa đơn chứng từ của NNT, hạn chế tình trạng mua bán hóa đơn bất hợp pháp thông qua việc xác định các dữ liệu rủi ro, xây dựng các công cụ, ứng dụng quản lý việc sử dụng HĐĐT của NNT.

Góp phần nâng cao nhận thức của cơ quan thuế, NNT và cộng đồng xã hội trong việc cải cách quản lý thuế theo hướng minh bạch, công khai, tạo điều kiện thuận lợi cho NNT chấp hành tốt pháp luật về thuế, góp phần nâng cao mức độ tuân thủ pháp luật thuế của NNT, giảm chi phí quản lý thuế và chi phí tuân thủ của NNT.