AI, Big Data giúp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về thuế, phát hiện nghi vấn trốn thuế, gian lận thuế

Công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế vẫn gặp khó khăn

Tổng cục Thuế cho biết, năm 2023 đánh dấu bước tiến dài 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 (HĐĐT) 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, kiểm soát chặt chẽ, phòng, chống gian lận trong hoàn thuế, phát hiện nhanh các trường hợp gian lận...

Tuy nhiên, công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế vẫn còn gặp nhiều khó khăn. Theo Tổng cục Thuế, số lượng người nộp thuế (NNT) 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...

Bộ phận một cửa Chi cục Thuế khu vực Trà My - Tiên Phước, tỉnh Quảng Nam. Ảnh: TN

Thực hiện Quyết định số 127/QĐ-TTg ngày 26/1/2021 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030; Quyết định số 44/QĐ-BTC ngày 13/2/2022 của Bộ Tài chính ban hành Kế hoạch hành động của Bộ Tài chính triển khai thực hiện Quyết định số 127/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, AI, Big Data đã được ngành Thuế ứng dụng trong một số lĩnh vực quản lý tuân thủ pháp luật thuế như: phân tích dữ liệu (AI giúp phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về thuế, từ đó phát hiện các trường hợp nghi vấn trốn thuế, gian lận thuế).

Cùng đó, Tổng cục Thuế đã ứng dụng AI trong kiểm tra tự động (AI giúp tự động kiểm tra hồ sơ khai thuế, HĐĐT…, phát hiện sai sót và đề xuất xử lý); đánh giá rủi ro (AI giúp đánh giá mức độ rủi ro của từng NNT, từ đó tập trung kiểm tra những trường hợp có nguy cơ cao); tự động hóa quy trình (AI giúp tự động hóa các quy trình thủ công, tiết kiệm thời gian và nhân lực).

Ngoài ra, AI, Big Data cũng được sử dụng trong các công tác như: phân tích rủi ro thuế (Big Data được sử dụng để phân tích rủi ro thuế, xác định các đối tượng có nguy cơ cao vi phạm pháp luật thuế); quản lý thuế theo ngành kinh tế (Big Data được sử dụng để quản lý thuế theo ngành kinh tế, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động thuế của từng ngành); dự báo số thu ngân sách (Big Data được sử dụng để dự báo số thu ngân sách, giúp cơ quan thuế có kế hoạch thu ngân sách nhà nước phù hợp).

AI, Big Data đem lại nhiều lợi ích cho người nộp thuế

Tổng cục Thuế cho rằng, ứng dụng AI, Big Data trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế đem lại nhiều lợi ích không chỉ cho cơ quan thuế, mà cho cả NNT trong thực hiện nghĩa vụ thuế với NSNN.

Cụ thể, AI và Big Data giúp phát hiện và xử lý vi phạm pháp luật thuế hiệu quả hơn; AI và Big Data giúp thu hồi nợ thuế hiệu quả hơn, giảm thiểu thất thu ngân sách nhà nước; AI và Big Data giúp công tác quản lý thuế minh bạch hơn, tạo niềm tin cho NNT.

AI và Big Data cũng giúp NNT thực hiện nghĩa vụ thuế dễ dàng và thuận tiện hơn; AI và Big Data giúp tiết kiệm chi phí cho công tác quản lý thuế.

Cán bộ thuế Chi cục Thuế khu vực Trà My - Tiên Phước, tỉnh Quảng Nam đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin vào quản lý thuế phục vụ người dân, doanh nghiệp. Ảnh: TN

Đại diện Tổng cục Thuế cho biết thêm, trong năm 2023, ngành Thuế đã thực hiện đề tài khoa học “Nghiên cứu giải pháp áp dụng công nghệ AI để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của NNT” đã được cấp giấy chứng nhận số 2023-28-1356/NS-KQNC ngày 6/9/2023 đăng ký kết quả thực hiện nhiệm vụ khoa học và công nghệ sử dụng NSNN.

Đề tài đã nghiên cứu các giải pháp áp dụng công nghệ AI để phân tích rủi ro tuân thủ nghĩa vụ thuế thu nhập doanh nghiệp của NNT, đồng thời mở ra hướng mới trong công tác ứng dụng công nghệ AI 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 (TNDN) của NNT 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, 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 với 273.122 doanh nghiệp hoạt động trên 2 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).

Tuy nhiên, theo Tổng cục Thuế, để ứng dụng tốt trí tuệ nhân tạo AI, Big Data 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.

Đồng thời, 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./.