Năm 2023 đánh dấu bước tiến lớn trong tiến trình chuyển đổi số công tác quản lý thuế, như: triển khai bản đồ số hộ kinh doanh; vận hành hệ thống phân tích cơ sở dữ liệu và quản lý hóa đơn điện tử dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng cường quản lý thuế, quản lý hóa đơn, kiểm soát, phòng, chống gian lận trong hoàn thuế, phát hiện nhanh các trường hợp gian lận...
Cụ thể, AI giúp ngành thuế, phân tích dữ liệu; tự động kiểm tra hồ sơ khai thuế, hóa đơn điện tử; đánh giá rủi ro của từng người nộp thuế; tự động hóa quy trình. Trong đó Big data được sử dụng để quản lý thuế theo ngành kinh tế, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động thuế của từng ngành; hay sử dụng để dự báo số thu ngân sách, giúp cơ quan thuế có kế hoạch thu ngân sách nhà nước phù hợp.
Với cơ sở dữ liệu lớn của hóa đơn điện tử, Tổng cục Thuế thực còn nghiên cứu áp dụng một số công nghệ mới để phân tích dữ liệu như giải pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhận diện tên hàng hóa dịch vụ trên hóa đơn điện tử; tìm giá bất thường của hàng hóa; xây dựng các chuỗi mua bán một số mặt hàng như tinh bột sắn, dăm gỗ, điện thoại di động và máy tính bảng, phát hiện các trường hợp người nộp thuế có dấu hiệu rủi ro trong tuân thủ pháp luật thuế.
Năm qua, Tổng cục thuế cũng đã thực hiện Đề tài khoa học "Nghiên cứu giải pháp áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế".
Đề tài đã nghiên cứu các giải pháp áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế, đồng thời mở ra hướng mới trong công tác ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào quản lý rủi ro trong quản lý thuế.
Các nội dung của đề tài tập trung vào: Thí điểm xây dựng ngân hàng tiêu chí, chỉ số rủi ro và áp dụng phần mềm và kiểm chứng, thí điểm mô hình AI để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của người nộp thuế sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu để kiểm tra dữ liệu, phát hiện khác biệt của dữ liệu để xử lý làm sạch, hiệu chỉnh, dữ liệu khi đã được chuẩn hóa là cơ sở cho việc phân tích. Đề tài còn tập trung dự báo trong một mô hình AI sử dụng kết hợp các thuật toán phân cụm như K-means, K-Medoids, Local Outliers Factor,..., từ đó, tìm ra đối tượng bất thường; huấn luyện máy học (không giám sát, có giám sát) để xây dựng mô hình đánh giá rủi ro dựa trên các thuật toán như Quantile Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Isolation Forest, Logistic Regression-ScoreCard.
Kết quả là hơn 273.000 doanh nghiệp hoạt động trên hai năm tính đến thời điểm năm 2019, thuật toán phân cụm xác định 15.625 doanh nghiệp có bất thường; thực hiện dán nhãn và thực hiện phân lớp, xác định mô hình dự báo với kết quả đưa ra 12.098 doanh nghiệp (chiếm tỷ lệ 4,4%) có dấu hiệu rủi ro (điểm rủi ro dưới ngưỡng tham số xác lập trên hệ thống).
Bên cạnh hiệu quả mang lại, công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Theo Tổng cục Thuế, số lượng người nộp thuế lớn, gây áp lực cho công tác quản lý. Cụ thể, hơn 920.000 doanh nghiệp đang hoạt động, trên 3 triệu hộ kinh doanh, cùng với khoảng 29 triệu mã số thuế thu nhập cá nhân...
Hồ sơ, dữ liệu thuế ngày càng lớn, đòi hòi thời gian, nhân lực đáp ứng công tác quản lý thuế ngày một cao. Hệ thống hóa đơn điện tử đã tiếp nhận, quản lý hơn 7 tỷ hóa đơn điện tử; số lượng hồ sơ khai thuế (tổ chức, cá nhân) hơn 155 triệu hồ sơ khai thuế; Số lượng báo cáo tài chính doanh nghiệp và quyết toán thuế thu nhập doanh nghiệp hơn 16,2 triệu. Ngoài ra, tình trạng trốn thuế, gian lận thuế còn phổ biến, gây thất thoát ngân sách nhà nước.
Để ứng dụng tốt trí tuệ nhân tạo AI, Bigdata trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế, ngành Thuế cũng đứng trước một số thách thức như việc ứng dụng AI và big data cần có hạ tầng công nghệ hiện đại, đồng bộ; cần có đội ngũ nhân lực có trình độ chuyên môn cao để vận hành và quản lý hệ thống AI và big data. Ngoài ra, cần có khung pháp lý hoàn chỉnh để điều chỉnh việc ứng dụng AI và big data trong công tác quản lý thuế.
(Nguồn: Tổng cục Thuế)