| Chuyển đổi số, nâng cao tuân thủ tự nguyện ở người nộp thuế: kinh nghiệm từ Hà Nội Phân tích dữ liệu lớn hóa đơn điện tử: Giúp nâng cao hiệu quả quản lý tuân thủ thuế |
 |
| Ứng dụng Power BI giúp hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cho phép phát hiện sớm các gian lận về hóa đơn |
Quản lý tuân thủ trong lĩnh vực thuế là nhiệm vụ trọng tâm nhằm bảo đảm công tác thu ngân sách nhà nước diễn ra hiệu quả, trung thực và minh bạch. Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ và ngành Thuế đang đẩy mạnh chuyển đổi số toàn quốc, việc ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn đã mở ra hướng đi mới, chuyển đổi từ phương pháp quản lý rủi ro truyền thống sang quản lý tuân thủ toàn diện lấy dữ liệu làm nền tảng.
Để đáp ứng yêu cầu này, Thuế thành phố Hải Phòng đã chủ động phát triển và triển khai mô hình phân tích dữ liệu doanh nghiệp trên nền tảng Power BI,. Mô hình này được xây dựng như một công cụ quản lý tuân thủ riêng biệt và chuyên sâu, đồng thời song hành và bổ trợ cho các hệ thống và công cụ kiểm soát rủi ro chung của Cục Thuế.
Mô hình phân tích dữ liệu rủi ro trên Power BI đã được triển khai thành công trong năm 2025, sau một quá trình tích cực xây dựng và hoàn thiện từ giai đoạn 2023-2025.
Mục tiêu chính của mô hình là giải quyết bài toán hợp nhất và xử lý dữ liệu từ nhiều hệ thống rời rạc. Ứng dụng Power BI giúp hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm: các loại tờ khai trên thuế điện tử, hệ thống quản lý thuế TMS, phân tích rủi ro TPR và dữ liệu báo cáo hóa đơn điện tử. Việc hợp nhất này tạo ra một nền tảng phân tích thống nhất, chính xác và kịp thời cho việc phát hiện nguy cơ gian lận và rủi ro sử dụng hóa đơn.
Dữ liệu sau khi được làm sạch và chuẩn hóa sẽ được đưa vào môi trường Power BI thông qua các mối quan hệ chặt chẽ, đảm bảo tính toàn vẹn và đồng bộ. Công cụ mạnh mẽ của mô hình dữ liệu được sử dụng để xây dựng tiêu chí rủi ro, biến các dữ liệu thô thành các chỉ số rủi ro tài chính và phi tài chính có tính thực tiễn và tiêu chuẩn hóa.
Mô hình phân tích rủi ro của Thuế Hải Phòng có nhiều ưu điểm vượt trội đó là mô hình này cho phép xây dựng và tùy chỉnh các chỉ số, tiêu chí rủi ro động theo đặc thù ngành nghề và quy mô doanh nghiệp, từ đó đảm bảo phù hợp thực tế và công bằng hơn.
Khả năng tích hợp đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu rủi ro sai sót do dữ liệu không đồng nhất.
Bộ tiêu chí rủi ro được thiết kế phù hợp với đặc thù của địa phương và được phân loại rủi ro theo nhóm ngành nghề thực tế mà không phải dựa trên ngành nghề đăng ký trên hệ thống thuế tập trung TMS.
Nhờ đó mô hình hỗ trợ khả năng đánh giá kịp thời tình hình biến động của doanh nghiệp, giúp công tác kiểm tra được định hướng chính xác và hiệu quả.
Mô hình Power BI này tạo thành hệ sinh thái công cụ đa chiều, bổ trợ và củng cố chặt chẽ cho các công cụ quản lý rủi ro khác của ngành Thuế, góp phần nâng cao năng lực kiểm soát rủi ro và giảm thiểu thất thu ngân sách,.
Đại diện Thuế TP Hải Phòng cũng cho biết, trong quá trình triển khai, mô hình đã đối mặt với một số khó khăn như việc khai thác dữ liệu từ ứng dụng hddtbaocao gặp nhiều vấn đề do ứng dụng này thường xuyên gặp sự cố, dẫn đến dữ liệu kết xuất ra chưa đầy đủ và chưa chính xác tại từng thời điểm. Hệ thống CNTT còn hạn chế, kết nối dữ liệu chưa hoàn toàn đồng bộ, và cần điều chỉnh liên tục các báo cáo, tiêu chí phân tích để phù hợp với diễn biến thực tế.
Khó khăn trong việc cập nhật, bổ sung các tiêu chí rủi ro đa ngành nghề theo đặc thù doanh nghiệp.
Để khắc phục những thách thức này và tiếp tục nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro, Thuế Hải Phòng đã đề ra các giải pháp cho năm 2026. Theo đó cơ quan thuế sẽ tiếp tục nâng cấp hạ tầng công nghệ, đầu tư phát triển kho dữ liệu và các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ phân tích sâu, đồng bộ hóa giữa các hệ thống,.
Ngành thuế sẽ tiếp tục đào tạo nâng cao kỹ năng sử dụng và phân tích dữ liệu cho cán bộ quản lý thuế TP Hải Phòng, đảm bảo khai thác tốt các phần mềm ngành Thuế.
Cập nhật, tinh chỉnh bộ tiêu chí rủi ro theo hướng mở rộng, phù hợp với thực tiễn, nhằm bảo đảm tính nhạy bén và chính xác của các cảnh báo.
Có thể khẳng định mô hình phân tích rủi ro Power BI là giải pháp cốt lõi, song hành nâng cao năng lực quản lý tuân thủ cho Thuế TP Hải Phòng, góp phần đẩy mạnh quản lý thuế hiện đại, minh bạch.
Thuế Hải Phòng mong muốn Cục Thuế tiếp tục tạo điều kiện để các địa phương phát triển các mô hình phân tích rủi ro riêng biệt nhằm bổ trợ cho các công cụ chung của ngành. Ngoài ra, cần tăng cường đầu tư công nghệ mới, đặc biệt là AI và Big Data để liên tục nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro thuế trên nền tảng dữ liệu hiện đại, đồng thời thúc đẩy hợp tác và chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan quản lý thuế trong toàn quốc để nâng cao khả năng phân tích toàn diện và kịp thời phát hiện gian lận, rủi ro lớn.
