Ứng dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn trong quản lý thuế

AI, big data đem lại lợi ích trong quản lý thuế

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 và trí tuệ nhân tạo 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 gặp nhiều khó khăn như: Số lượng người nộp thuế lớn, gây áp lực cho công tác quản lý. Đến nay đã có 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...

Cùng với đó, hồ sơ, dữ liệu thuế ngày càng lớn, đòi hỏi thời gian, nhân lực đáp ứng công tác quản lý thuế ngày một cao. Hệ thống hóa đơn điện tử (HĐĐT) đã tiếp nhận, quản lý hơn 7 tỷ hóa đơn; hơn 155 triệu hồ sơ khai thuế; hơn 16,2 triệu báo cáo tài chính doanh nghiệp và quyết toán thuế thu nhập doanh nghiệp...

Ngoài ra vẫn còn tình trạng trốn thuế, gian lận thuế, gây thất thoát ngân sách nhà nước (NSNN).

Chính vì vậy, Tổng cục Thuế đã nghiên cứu, áp dụng một số công nghệ mới để phân tích dữ liệu, trong đó có việc thực hiện Đề tài khoa học “Nghiên cứu giải pháp áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo 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 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.

Từ các nghiên cứu nói trên, ngành thuế đã 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, 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 02 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 4,4%) có dấu hiệu rủi ro (điểm rủi ro dưới ngưỡng tham số xác lập trên hệ thống).

Cùng với đó, ngành thuế đã sử dụng dữ liệu lớn 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, giúp đánh giá hiệu quả hoạt động thuế của từng ngành; dự báo số thu ngân sách, giúp cơ quan thuế có kế hoạch thu NSNN phù hợp… 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.

Còn nhiều thách thức trong việc ứng dụng AI, big data

Theo đánh giá, 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 người nộp thuế trong thực hiện nghĩa vụ thuế với NSNN.

Theo đó, AI, big data giúp phát hiện và xử lý vi phạm pháp luật thuế hiệu quả hơn; thu hồi nợ thuế hiệu quả hơn, giảm thiểu thất thu NSNN; công tác quản lý thuế minh bạch hơn, tạo niềm tin cho người nộp thuế; người nộp thuế thực hiện nghĩa vụ thuế dễ dàng và thuận tiện hơn; tiết kiệm chi phí cho công tác quản lý thuế.

Để ứng dụng tốt AI, big data trong công tác quản lý tuân thủ pháp luật thuế, ngành thuế cũng đứng trước một số thách thức. Theo đó, 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, quản lý hệ thống AI và big data.

Cùng với đó, cần có khung pháp lý hoàn chỉnh để điều chỉnh việc ứng dụng AI và big data trong công tác quản lý thuế. Do vậy, để ứng dụng AI và big data hiệu quả, cần có sự đầu tư về hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực và xây dựng khung pháp lý./.