 |
| Phó ban Công nghệ, chuyển đổi số và tự động hóa (Cục Thuế) Lưu Nguyên Trí chia sẻ về phát triển mạng lưới dữ liệu liên ngành. |
Từ “nhiều dữ liệu” đến dữ liệu phục vụ ra quyết định
Phát biểu tại Hội thảo và triển lãm Vietnam Digital Finance 2026 diễn ra vào ngày 24/9, ông Lưu Nguyên Trí, Phó ban Công nghệ, chuyển đổi số và tự động hóa, Cục Thuế, cho biết chuyển đổi số của Bộ Tài chính và ngành Thuế đã đạt nhiều kết quả quan trọng.
Hệ thống hóa đơn điện tử hiện tiếp nhận hơn 30 tỷ hóa đơn, trung bình xử lý trên 50 triệu hóa đơn mỗi ngày. Ngành Thuế cũng mở rộng kết nối, chia sẻ dữ liệu với nhiều bộ, ngành như Bộ Công an, Bộ Công Thương, Hải quan, Kho bạc Nhà nước, Ngân hàng Nhà nước và Bộ Tài nguyên và Môi trường.
Riêng với Bộ Công Thương, dữ liệu đã được kết nối từ hơn 942 website và 492 sàn thương mại điện tử.
Tuy nhiên, dữ liệu nhiều không đồng nghĩa với việc cơ quan quản lý có ngay thông tin đầy đủ để ra quyết định. Bởi hiện nay dữ liệu vẫn được lưu trữ tại nhiều hệ thống, cơ quan khác nhau theo từng thủ tục hành chính, trong khi các hoạt động kinh tế số, thương mại điện tử diễn ra ngày càng nhanh, thậm chí gần như theo thời gian thực.
Việc phương thức quản lý tại một số lĩnh vực vẫn dựa vào kỳ kê khai, báo cáo định kỳ hoặc đối soát thủ công đã tạo ra độ trễ thông tin đáng kể giữa thời điểm giao dịch phát sinh và thời điểm cơ quan quản lý có đủ dữ liệu để phân tích, giám sát.
Trước thực trạng đó, việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) hay các công cụ phân tích hiện đại chỉ có thể phát huy hiệu quả khi dựa trên một nguồn dữ liệu sạch, tin cậy và liên thông. Chuyển đổi cách tiếp cận từ “kết nối các hệ thống” đơn lẻ sang “hình thành mạng lưới dữ liệu phục vụ quản trị” chính là câu trả lời chiến lược nhằm giải quyết triệt để điểm nghẽn phân mảnh dữ liệu.
Để vận hành mạng lưới dữ liệu liên ngành một cách thông suốt, an toàn và đúng pháp luật, kiến trúc tổng thể của mạng lưới dữ liệu chuyên ngành quản lý thuế được định hình theo 5 lớp giá trị khép kín.
Lớp 1 - Nguồn dữ liệu: Tích hợp dữ liệu từ Thuế, Hải quan, Kho bạc, đăng ký kinh doanh, dân cư, ngân hàng - thanh toán, bảo hiểm xã hội, đất đai, thương mại điện tử và logistics.
Lớp 2 - Kết nối và trao đổi dữ liệu: Chuyển từ các kết nối riêng lẻ sang giao diện dùng chung, dựa trên API, sự kiện và dịch vụ dữ liệu, giúp dữ liệu được chuẩn hóa và tái sử dụng.
Lớp 3 - Quản trị dữ liệu: Bảo đảm thống nhất về chủ quản dữ liệu, chất lượng, từ điển dữ liệu, định danh, phân quyền, kiểm toán và an toàn thông tin.
Lớp 4 - Sản phẩm dữ liệu và AI: Biến dữ liệu thành các sản phẩm phục vụ nghiệp vụ như: hồ sơ người nộp thuế 360° (Taxpayer 360°), đồ thị quan hệ, bảng điểm rủi ro, bản đồ kinh tế số và mô hình dự báo thu.
Lớp 5 - Ứng dụng quản lý: Đưa kết quả phân tích dữ liệu và AI vào các lĩnh vực như hỗ trợ người nộp thuế, hoàn thuế, quản lý nợ, thanh tra - kiểm tra và quản lý thương mại điện tử.
Điểm đáng chú ý là tư duy quản trị cũng thay đổi: từ “sở hữu dữ liệu” sang “quản trị và chịu trách nhiệm về dữ liệu”.
Mạng lưới dữ liệu liên ngành không có nghĩa gom toàn bộ dữ liệu về một kho duy nhất. Dữ liệu được lưu trữ tại nơi phù hợp, cơ quan tạo lập chịu trách nhiệm về chất lượng dữ liệu gốc; các cơ quan khác khai thác thông qua dịch vụ được cấp phép, có khả năng kiểm chứng và bảo đảm an toàn.
Một trong những sản phẩm dữ liệu quan trọng là Hồ sơ người nộp thuế 360°.
Thay vì phân tích từng mảng thông tin riêng biệt, Taxpayer 360° tạo ra bức tranh tổng thể về người nộp thuế trên cơ sở kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
Cùng với đó, đồ thị quan hệ người nộp thuế cho phép phân tích mối liên hệ giữa cá nhân, doanh nghiệp, tài khoản ngân hàng, hóa đơn, tài sản, địa chỉ và thiết bị. Cách tiếp cận này giúp nhận diện các chuỗi giao dịch bất thường, hỗ trợ phát hiện gian lận hoàn thuế, hóa đơn bất hợp pháp và nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro.
Trên nền dữ liệu được chuẩn hóa và quản trị thống nhất, AI được định hướng trở thành lớp hỗ trợ ra quyết định với 4 nhóm chức năng chính: dự báo, phát hiện, khuyến nghị và hỗ trợ.
AI có thể hỗ trợ phân tích rủi ro, dự báo nguồn thu, phát hiện dấu hiệu gian lận hoặc gợi ý thông tin cho người nộp thuế.
Tuy nhiên, AI không thay thế trách nhiệm công vụ và thẩm quyền pháp lý của cán bộ, cơ quan nhà nước trong việc đưa ra quyết định hành chính.
Để tránh tình trạng phát triển manh mún, Bộ Tài chính được định hướng giữ vai trò kiến trúc sư trưởng trong xây dựng khung quản trị dữ liệu và nền tảng AI dùng chung, thống nhất về hạ tầng, tiêu chuẩn mô hình và cơ chế kiểm soát an toàn thông tin.
 |
| Toàn cảnh hội nghị. |
6 giá trị và lộ trình đến năm 2030
Ông Lưu Nguyên Trí cũng nhấn mạnh: giá trị của mạng lưới dữ liệu không nằm ở số lượng cơ sở dữ liệu được kết nối, mà ở hiệu quả quản trị mang lại.
Thứ nhất, giảm chi phí tuân thủ, hướng tới việc người dân, doanh nghiệp chỉ cung cấp thông tin một lần và hệ thống chủ động hỗ trợ.
Thứ hai, nâng cao quản lý rủi ro: bằng cách kết hợp dữ liệu về hóa đơn, dòng tiền, tài sản và lao động.
Thứ ba, tăng khả năng phòng, chống gian lận thông qua việc phân tích toàn diện các giao dịch và quan hệ kinh tế.
Thứ tư, chủ động hỗ trợ người nộp thuế: bằng cảnh báo sai sót, nhắc thời hạn và gợi ý nghĩa vụ.
Thứ năm, nâng cao chất lượng điều hành tài chính công, chuyển từ dựa chủ yếu vào báo cáo quá khứ sang phân tích, dự báo và cảnh báo sớm.
Thứ sáu, tạo nền tảng cho AI, biến dữ liệu thành tri thức và hành động quản lý
Ông Trí cũng chia sẻ: Lộ trình đến năm 2030 được chia thành 4 giai đoạn:
Giai đoạn 1 (năm 2026) chuẩn hóa và thiết kế hoàn thiện kiến trúc và danh mục dữ liệu và tiêu chuẩn chất lượng. Kết qủa đầu ra là biết được dữ liệu đang ở đâu, ai sử dụng và sử dụng để giải quyết vấn đề gì.
Giai đoạn 2 (năm 2027) hình thành mạng kết nối dữ liệu cốt lõi với mục tiêu chuyển từ trao đổi dữ liệu sang cung cấp dịch vụ dữ liệu. Cán bộ không phải tự tìm kiếm và tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống; các sản phẩm dữ liệu cung cấp trực tiếp thông tin cần thiết cho nghiệp vụ và ra quyết định.
Giai đoạn 3 (năm 2028) hình thành các sản phẩm dữ liệu đã được chuẩn hóa, quản trị, tích hợp và đóng gói để phục vụ trực tiếp một nhu cầu nghiệp vụ cụ thể với mục tiêu chuyển dữ liệu thành năng lực nghiệp vụ và hỗ trợ ra quyết định. Các sản phẩm có thể kể đến như: hồ sơ dữ liệu 3600 người nộp thuế, hồ sơ dữ liệu 3600 doanh nghiệp…
Giai đoạn 4 (Năm 2029-2030): AI và vận hành thông minh với mục tiêu đưa dữ liệu và AI trực tiếp vào quy trình quản lý. Các nhiệm vụ trọng tâm gồm: xây dựng và triển khai AI dùng chung; đưa AI vào phân tích, dự báo, cảnh báo và hỗ trợ ra quyết định, Chuyển sang mô hình quản lý theo sự kiện, hướng tới xử lý gần thời gian thực.
Tóm lại đối với cơ quan Thuế, mục tiêu của việc phát triển mạng lưới dữ liệu liên ngành không phải là sở hữu ngày càng nhiều dữ liệu, mà là nâng cao khả năng hiểu và quản lý người nộp thuế, hỗ trợ tuân thủ, phát hiện và quản lý rủi ro, nâng cao hiệu quả điều hành và giảm chi phí tuân thủ cho người dân, doanh nghiệp.
