 |
| Ảnh minh họa |
Theo Kế hoạch cải cách hệ thống thuế giai đoạn 2026-2030, ngành Thuế sẽ hoàn thiện các quy định, quy trình về quản lý tuân thủ, quản lý rủi ro, quản trị dữ liệu và hỗ trợ người nộp thuế, bảo đảm đồng bộ với các quy trình nghiệp vụ quản lý thuế. Đồng thời, xây dựng khung tiêu chí và mô hình đánh giá rủi ro thống nhất đối với người nộp thuế, ngành nghề, lĩnh vực, giao dịch và từng chức năng quản lý, tập trung vào bốn nghĩa vụ cơ bản: đăng ký, kê khai, báo cáo và nộp thuế.
Một nhiệm vụ quan trọng là xây dựng hồ sơ tuân thủ tổng hợp của người nộp thuế, tích hợp thông tin về đăng ký, kê khai, nộp thuế, hoàn thuế, miễn giảm thuế, nợ thuế, kiểm tra và xử lý vi phạm. Trên cơ sở đó, cơ quan thuế phân loại người nộp thuế theo mức độ tuân thủ và rủi ro, làm căn cứ lựa chọn biện pháp quản lý phù hợp.
|
Ngành Thuế cũng sẽ phát triển kho dữ liệu tập trung, kết nối và đối chiếu thông tin từ các nguồn như đăng ký kinh doanh, ngân hàng, hải quan, cơ sở dữ liệu quốc gia, nền tảng thương mại điện tử và dữ liệu thuế quốc tế theo quy định.
Các công cụ phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo (AI), học máy và mô hình dự báo từng bước được ứng dụng để nhận diện dấu hiệu gian lận, trốn thuế, gian lận hoàn thuế, nợ thuế tăng bất thường và các nguy cơ gây thất thu ngân sách.
Đáng chú ý, cơ chế cảnh báo sớm sẽ được xây dựng theo từng sắc thuế, loại hình kinh doanh và nhóm người nộp thuế và loại hành vi. Từ đó xác định ngưỡng cảnh báo và mẫu hành vi rủi ro phù hợp. Khi điều kiện cảnh báo được kích hoạt, hệ thống tự động đưa hồ sơ vào diện theo dõi, cảnh báo hoặc xử lý theo mức độ rủi ro.
Đối với trường hợp có khả năng tự khắc phục, ưu tiên thông báo, hướng dẫn và hỗ trợ trước khi áp dụng biện pháp xử lý cao hơn. Định kỳ đánh giá hiệu quả cảnh báo trên cơ sở số vụ việc được phát hiện, ngăn chặn, số thu được bảo vệ, mức giảm thất thu và mức độ cải thiện tuân thủ.
Đồng thời, kết quả đánh giá rủi ro sẽ được tích hợp vào các khâu hoàn thuế, miễn giảm thuế, quản lý nợ, kiểm tra, thanh tra và cưỡng chế nợ thuế.
Cùng với tăng cường giám sát đối với nhóm có rủi ro cao, ngành Thuế định hướng giảm mức độ can thiệp đối với người nộp thuế có lịch sử tuân thủ tốt. Việc phân khúc dịch vụ theo mức độ tuân thủ sẽ giúp nhóm chấp hành tốt được ưu tiên giải quyết thủ tục hành chính nhanh chóng, trong khi nhóm có mức độ tuân thủ trung bình được tăng cường hướng dẫn, hỗ trợ; nhóm rủi ro cao được kết hợp giữa hỗ trợ và giám sát.
Để bảo đảm hiệu quả, các mô hình phân tích và cảnh báo rủi ro phải được kiểm thử, đánh giá định kỳ về chất lượng dữ liệu, độ chính xác, tỷ lệ cảnh báo sai và khả năng nhận diện vi phạm. Hệ thống công nghệ chỉ đóng vai trò hỗ trợ ra quyết định, không thay thế trách nhiệm nghiệp vụ và trách nhiệm pháp lý của cơ quan thuế, công chức thuế. Việc ứng dụng dữ liệu lớn, AI phải gắn với yêu cầu quản trị mô hình.
Trước khi triển khai, mô hình phải được kiểm thử và đánh giá về chất lượng dữ liệu, khả năng nhận diện rủi ro, độ chính xác, tỷ lệ cảnh báo sai, tỷ lệ bỏ sót và khả năng áp dụng trong thực tế. Sau khi triển khai, phải theo dõi kết quả và định kỳ đánh giá lại. Khi chính sách thuế, hành vi người nộp thuế hoặc điều kiện kinh tế thay đổi, phải rà soát và hiệu chỉnh mô hình.
Hệ thống ứng dụng quản lý rủi ro và tuân thủ là công cụ hỗ trợ quyết định, không thay thế trách nhiệm pháp lý và trách nhiệm nghiệp vụ của cơ quan thuế, công chức thuế.
Hiệu quả triển khai sẽ được đánh giá thông qua các chỉ tiêu về khả năng nhận diện và xử lý rủi ro, tỷ lệ người nộp thuế tự khắc phục, mức cải thiện tuân thủ, giảm vi phạm tái diễn, hiệu quả kiểm tra và mức độ tiết kiệm nguồn lực.
Qua đó, từng bước hình thành phương thức quản lý thuế hiện đại, chủ động phòng ngừa vi phạm, nâng cao tính tự giác tuân thủ và sử dụng hiệu quả nguồn lực quản lý thuế.
