Bài 5. Nâng cao hiệu quả quản lý tuân thủ thuế thông qua xây dựng cơ sở dữ liệu và phân tích rủi ro hóa đơn điện tử

Để nâng cao hiệu quả quản lý thuế (QLT) cũng như thúc đẩy mức độ tuân thủ tự nguyện pháp luật thuế của người nộp thuế (NNT), cơ quan thuế (CQT) cần xem xét, đánh giá mức độ và hiệu quả hoạt động của bộ máy QLT, mức độ tuân thủ để xác định các nhóm NNT khác nhau tương ứng với các mức độ tuân thủ pháp luật thuế khác nhau, từ đó có các biện pháp QLT phù hợp với từng nhóm đối tượng này. Việc QLT dựa trên mức độ tuân thủ pháp luật thuế của NNT là một yêu cầu tất yếu trong điều kiện phải tiết kiệm tối đa các nguồn lực, khối lượng công việc ngày càng gia tăng, áp lực tạo thuận lợi cho NNT ngày càng lớn, đồng thời phải bảo đảm hiệu quả kiểm tra, thanh tra thuế, đảm bảo nguồn thu NSNN. Đây là chiến lược nhắm đến sự tuân thủ lâu dài tốt nhất với thực trạng quản lý của CQT hiện nay.

Trong việc quản lý tuân thủ của NNT (QLTT), quản lý rủi ro về thuế (QLRR) có vai trò rất quan trọng. QLRR nhằm xác định đối tượng có rủi ro cao về gian lận thuế, trốn thuế để tập trung nguồn lực quản lý vào những đối tượng này, từ đó xây dựng kế hoạch, chương trình quản lý tuân thủ tổng thể có hiệu quả. Việc áp dụng mô hình QLT theo cơ chế QLRR đối với CQT là một yêu cầu khách quan và là giải pháp nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả công tác QLT. Đây là phương pháp QLT hiện đại, được áp dụng tại nhiều CQT lớn trên thế giới.

Trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0 phát triển mạnh mẽ, tác động sâu rộng đến mọi lĩnh vực đời sống xã hội, một khối lượng lớn dữ liệu số được tạo ra từ các hoạt động kinh tế. Bối cảnh này cũng đặt ra yêu cầu bắt buộc CQT phải số hóa quá trình QLT để có thể thực hiện có hiệu quả việc giám sát, kiểm tra quá trình tuân thủ thuế của NNT, đảm bảo thu được thuế từ các hoạt động kinh tế. Bên cạnh đó, môi trường làm việc của CQT có những thay đổi lớn khi đẩy mạnh áp dụng CNTT vào các hoạt động nghiệp vụ.

Trước thực trạng trên, việc nâng cao mức độ QLTT trong ngành thuế chỉ có thể được thực hiện thông qua việc quản lý có hiệu quả đối với NNT có rủi ro về tuân thủ thuế trên cơ sở áp dụng công nghệ thông tin (CNTT) để xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu lớn (CSDL), tích hợp, tập trung, đầy đủ và kịp thời về NNT, từ đó áp dụng các công nghệ phân tích dữ liệu lớn, hiện đại, có hiệu quả phục vụ công tác QLRR trong QLT.

Tại Việt Nam, cơ chế QLT theo rủi ro đã chính thức được luật hóa tại các Luật Quản lý thuế, nghị định, thông tư hướng dẫn luật và các văn bản khác có liên quan. Bộ Tài chính đã ban hành Thông tư số 204/2015/TT-BTC ngày 21/12/2015 quy định về áp dụng QLRR trong QLT. Ngày 17/5/2021, Bộ Tài chính ban hành Thông tư số 31/2021/TT-BTC quy định về áp dụng QLRR trong QLT, thay thế Thông tư số 204/2015/TT-BTC. Theo đó, cơ chế QLRR được áp dụng để đánh giá việc tuân thủ pháp luật thuế đối với NNT xuyên suốt qua các chức năng QLT. Tại Quyết định số 508/QĐ-TTg ngày 23/4/2022 của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Chiến lược cải cách hệ thống thuế đến năm 2030 có đặt ra mục tiêu áp dụng cơ chế QLRR trên cơ sở hệ thống CNTT tập trung phục vụ cho việc thu thập, quản lý, khai thác đầy đủ, kịp thời CSDL về NNT; áp dụng các CNTT hiện đại để phân tích dữ liệu, hỗ trợ hiệu quả cho việc QLRR, nâng cao hiệu quả QLT của CQT, tăng số thu cho NSNN.

Thực hiện các văn bản pháp luật trên, bám sát chiến lược chuyển đổi số của Chính phủ và của Bộ Tài chính, ngành Thuế đã hoàn thành việc xây dựng hệ thống CNTT QLT tích hợp, xử lý tập trung, có kiến trúc tổng thể, hiện đại, lưu giữ CSDL về NNT, có khả năng mở rộng đáp ứng quản lý các sắc thuế, mô hình QLT theo cơ chế QLRR. Trên cơ sở đó, đã áp dụng các công nghệ hiện đại về phân tích dữ liệu lớn, áp dụng trí tuệ nhân tạo... để xử lý tập trung dữ liệu về NNT, phục vụ công tác QLRR đối với các NNT có mức độ rủi ro cao, giúp ngành Thuế tập trung nguồn lực tại các chức năng QLT trọng yếu có liên quan đến việc sử dụng HĐĐT của NNT như đăng ký thuế, kê khai thuế, hoàn thuế, thanh tra kiểm tra thuế... nhằm phát hiện kịp thời những trường hợp sai sót, gian lận thuế, trốn thuế, hạn chế hành vi không tuân thủ của NNT.

Thực hiện các giải pháp, ngành Thuế đã đạt được một số. Cụ thể, ngành Thuế đã hoàn thành việc xây dựng CSDL về NNT, từng bước xây dựng và hoàn thiện CSDL tập trung về NNT trên toàn quốc làm căn cứ phục vụ cho công tác phân tích, đánh giá và xử lý rủi ro trong QLT, bao gồm thông tin định danh và các thông tin liên quan đến việc tuân thủ pháp luật thuế của NNT. Trong đó, dấu ấn nổi bật là việc ngành thuế đã hoàn thành việc xây dựng hệ thống ứng dụng hóa đơn điện tử (HĐĐT) hiện đại, an toàn, bảo mật cao, có thể xử lý hàng nghìn giao dịch theo thời gian thực, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn khoảng 6,4 tỷ HĐĐT mỗi năm, đảm bảo việc triển khai HĐĐT trên toàn quốc hoạt động ổn định, thông suốt, không làm ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất kinh doanh (SXKD) của NNT.

Ngoài ra, ngành Thuế đã xây dựng kho dữ liệu để tiếp nhận các thông tin từ bên thứ ba (Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Tổng cục Hải quan, Kho bạc Nhà nước, Ngân hàng Nhà nước, Bộ Tài nguyên và Môi trường, cơ quan đăng ký kinh doanh…), tích hợp dữ liệu thu thập từ bên ngoài với dữ liệu QLT, đảm bảo an toàn bảo mật để từng bước xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về NNT.

Việc xây dựng thành công CSDL về NNT là một trong những điểm nhấn quan trọng của quá trình chuyển đổi số ngành Thuế, giúp ngành Thuế có được CSDL đầy đủ, chính xác, kịp thời, tập trung, thống nhất về toàn bộ các hoạt động SXKD của NNT theo thời gian thực, tạo điều kiện cho ngành thuế triển khai các giải pháp CNTT để áp dụng cơ chế QLRR trong các nghiệp vụ QLT, nâng cao hiệu quả QLT, hạn chế các hành vi gian lận của NNT.

Bên cạnh đó, áp dụng các CNTT hiện đại để phân tích dữ liệu lớn phục vụ công tác QLRR, xử lý tự động các quy trình nghiệp vụ QLT, ngành Thuế tiếp tục đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu lớn (big data) . . . phục vụ việc nhận diện rủi ro, phân nhóm NNT để áp dụng các biện pháp QLT phù hợp dựa trên CSDL tích hợp, tập trung về NNT đã xây dựng. Cụ thể, ngành Thuế đã xây dựng và triển khai ứng dụng phân tích rủi ro với các phân hệ khác nhau phục vụ cho việc phân tích rủi ro tương ứng với từng nghiệp vụ QLT và các bộ tiêu chí QLRR khác nhau như: Phân tích rủi ro phục vụ công tác lập kế hoạch thanh tra, kiểm tra tại trụ sở NNT; Phân tích rủi ro hồ sơ khai thuế GTGT phục vụ công tác lập kế hoạch kiểm tra tại trụ sở CQT; Phân tích rủi ro lập kế hoạch kiểm tra trụ sở CQT với NNT đã và đang sử dụng hóa đơn; Phân tích rủi ro lập kế hoạch phân loại hồ sơ hoàn thuế và kiểm tra sau hoàn thuế... Trong đó, trọng tâm là ứng dụng phân tích dữ liệu HĐĐT để giúp CQT kịp thời có thông tin về các hoạt động SXKD thực tế của NNT, phòng chống việc sử dụng HĐĐT bất hợp pháp, trốn thuế, gian lận thuế.

Để phân tích dữ liệu HĐĐT của NNT, ngành thuế đã nghiên cứu áp dụng các công nghệ mới như công cụ phân tích dữ liệu lớn, ứng dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý khối lượng lớn dữ liệu HĐĐT. Kết quả đã xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nhận diện tên hàng hoá dịch vụ, phục vụ phân loại hoá đơn, từ đó xác định chuỗi DN có hoạt động mua bán liên quan đến hàng hóa, dịch vụ cụ thể (tinh bột sắn, dăm gỗ, điện thoại di động và máy tính bảng . . . ) trên toàn quốc và chuỗi mua bán không theo hàng hóa trên toàn quốc. Phân tích giá mua bán hàng hóa bất thường đã giúp CQT phát hiện những giao dịch đáng ngờ của NNT để tiến hành các biện pháp quản lý nghiệp vụ QLT tiếp theo nhằm chống chuyển giá, trốn thuế.

Việc áp dụng các giải pháp CNTT hiện đại vào công tác phân tích CSDL của NNT, phát hiện rủi ro về thuế đã giúp CQT chuẩn hóa công tác phân tích rủi ro trong QLT nói chung và công tác phân tích rủi ro về thuế nói riêng, giúp CQT giám sát được tình hình SXKD thực tế của NNT, nhận diện các rủi ro về thuế của NNT, từ đó áp dụng các biện pháp QLT phù hợp đối với từng trường hợp rủi ro, giúp CQT lựa chọn đối tượng thanh tra, kiểm tra được chính xác hơn, kịp thời hơn, góp phần tiết kiệm nhiều thời gian và nguồn lực cho ngành Thuế, giúp ngành thuế hiện đại hóa phương thức QLT, đáp ứng yêu cầu phân tích thông tin phục vụ điều hành, dự báo, hỗ trợ NNT tuân thủ pháp luật về thuế và quản lý rủi ro trong QLT, thúc đẩy chuyển đổi số tại CQT.

Căn cứ kết quả phân tích CSDL HĐĐT và kết quả phân tích các thông tin khác về NNT từ hệ thống CNTT, Tổng cục Thuế đã xây dựng bộ chỉ số tiêu chí QLRR áp dụng theo từng chức năng QLT theo quy định tại Thông tư số 31/2021/TT-BTC, phù hợp với yêu cầu quản lý, tình hình thực tiễn và thông lệ quốc tế đồng thời ban hành quy trình nghiệp vụ thực hiện các bộ chỉ số tiêu chí trên. Sau một thời gian triển khai thực hiện bộ chỉ số tiêu chí và quy trình trên đã giúp ngành thuế chuyển đổi cách thức làm việc của CQT theo hướng hiện đại, giúp tập trung nguồn lực của CQT vào các NNT có rủi ro cao, tăng hiệu quả công việc; góp phần tăng thu NSNN; ngăn chặn kịp thời các hành vi sử dụng HĐĐT bất hợp pháp của NNT.

Một số kết quả nổi bật có thể kể đến như từ kết quả việc đối chiếu dữ liệu HĐĐT và số liệu NNT kê khai trên tờ khai thuế GTGT tự động trên ứng dụng, CQT các cấp thực hiện rà soát việc kê khai thuế GTGT đối với các NNT có rủi ro cao về kê khai thiếu số thuế thực tế phát sinh. Kết quả số thuế NNT kê khai bổ sung trên tờ khai thuế GTGT đã tăng hàng ngàn tỷ đồng.

Qua rà soát NNT có tổng giá trị hàng hóa bán ra cao hơn tổng giá trị hàng tồn kho và giá trị hàng hóa mua vào trên toàn quốc, Tổng cục Thuế đã xác định cụ thể các NNT có rủi ro cao về mua bán HĐĐT bất hợp pháp, có nguy cơ cao về việc bỏ trốn khỏi địa chỉ kinh doanh để yêu cầu các cục thuế tăng cường các biện pháp quản lý việc sử dụng HĐĐT của các đối tượng này.

Tổng cục Thuế đã thực hiện phân tích dữ liệu HĐĐT của NNT, lập danh sách cảnh báo NNT có rủi ro cần rà soát, đối chiếu số liệu HĐĐT, từ đó xây dựng và triển khai Chức năng cảnh báo sử dụng HĐĐT tại ứng dụng HĐĐT. Theo đó, ứng dụng hàng ngày gửi thông báo cho NNT trong danh sách cảnh báo sử dụng HĐĐT đồng thời gửi thông báo cho công chức thuế để biết, kịp thời áp dụng các biện pháp nghiệp vụ đối với NNT trong danh sách cảnh báo.

Hệ thống CNTT với những tính năng nổi trội đã tạo các điều kiện thuận lợi giúp ngành thuế QLRR thông qua phân tích CSDL về NNT, qua đó đã nâng cao năng lực QLTT của ngành Thuế và mức độ tuân thủ pháp luật thuế của NNT. Những hiệu quả từ việc áp dụng cơ chế QLRR là cơ sở để Tổng cục Thuế xây dựng Dự án “Xây dựng và triển khai hệ thống ứng dụng phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro tổng thể đối với người nộp thuế” và kế hoạch nâng cao mức độ tuân thủ pháp luật thuế tổng thể của NNT, trình Bộ Tài chính phê duyệt.

Nhìn chung, việc áp dụng QLRR trong QLT dựa trên nền tảng CNTT hiện đại đã góp phần tạo môi trường minh bạch, công bằng trên nền tảng tuân thủ pháp luật, giúp NNT đã tuân thủ nghiêm chỉnh pháp luật thuế, không có sai phạm sẽ tránh được việc bị kiểm tra, thanh tra không cần thiết từ CQT. Đồng thời, tăng cường hiệu lực hiệu quả quản lý thuế, giảm chi phí tuân thủ cho NNT, nâng cao mức độ tuân thủ pháp luật thuế của NNT. Hạn chế tối đa vai trò can thiệp của công chức thuế trong QLT, giảm chi phí QLT của CQT, nâng cao hiệu quả hoạt động của ngành Thuế, giúp cho DN có điều kiện nâng cao khả năng cạnh tranh, thúc đẩy kinh tế phát triển.

Việc ngành Thuế bước đầu áp dụng thành công cơ chế QLTT thông qua xây dựng CSDL và phân tích rủi ro HĐĐT đã đi đúng xu thế phát triển trong thời đại cách mạng công nghiệp 4.0; phù hợp thực tiễn và thông lệ quốc tế, đem lại lợi ích rất lớn không chỉ đối với CQT mà còn tạo ra những ảnh hưởng tích cực đối với NNT và các tổ chức, cơ quan liên quan, đã được Chính phủ, người dân cũng như cộng đồng DN đánh giá cao, đã và đang góp phần thúc đẩy trong chuyển đổi số tại các DN, chuyển đổi số đối với CQT cũng như trong các cơ quan nhà nước khác.

Mặc dù phía trước còn nhiều thách thức, nhiều công việc khó khăn phải thực hiện nhưng với sự quyết tâm, đồng lòng của toàn thể công chức thuế, sự động viên hỗ trợ từ Chính phủ, Bộ Tài chính, từ các cơ quan, tổ chức có liên quan và từ toàn xã hội, ngành Thuế sẽ tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện và đẩy mạnh các giải pháp QLRR, mở rộng việc áp dụng cơ chế QLTT thông qua xây dựng CSDL và phân tích rủi ro HĐĐT tại các chức năng QLT, đảm bảo mang lại hiệu quả cao và thiết thực, góp phần tăng thu NSNN, cải cách QLT theo hướng hiện đại, hiệu quả trong giai đoạn tới.

Trương Đình Thông

Nguyễn Thị Ngọc

Bài 6. Trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn: "Cánh tay đắc lực" quản lý tuân thủ thuế