Bước ngoặt: Tư duy quản lý thuế chuyển sang phát hiện chủ động
Chuyển dịch từ kiểm tra thủ công sang phát hiện gian lận thuế chủ động bằng Big Data quản lý rủi ro và kiểm toán AI là quá trình cơ quan thuế dùng các cơ sở dữ liệu định danh, giao dịch, hóa đơn điện tử và dòng tiền để phân tích dữ liệu thuế theo thời gian gần thực, nhận diện rủi ro, chọn đúng đối tượng kiểm tra, qua đó vừa tăng thu ngân sách vừa giảm phiền hà cho người nộp thuế tuân thủ tốt. Thay vì kiểm tra dàn trải và truy thu bị động, nhà quản lý bắt đầu coi dữ liệu là nền tảng vận hành, còn kiểm tra và xử lý chỉ là khâu cuối cùng của chuỗi quản trị rủi ro số. Đây không chỉ là thay đổi công cụ, mà là thay đổi cách nhìn về công bằng thuế trong nền kinh tế số.
Điểm đáng nói là bước ngoặt này diễn ra trong bối cảnh quy mô thu ngân sách từ thuế ngày càng lớn, quan hệ kinh tế – tài chính ngày càng phức tạp và hành vi trốn thuế chuyển sang dạng hệ thống, liên ngành, xuyên địa bàn. Khi kinh doanh dịch vụ, thương mại điện tử và nền tảng số tăng tốc, nếu tiếp tục chỉ dựa vào hồ sơ giấy và xác minh thủ công, cơ quan thuế sẽ luôn đi sau một bước, vừa để thất thoát nguồn thu, vừa tạo ra cảm giác thiếu minh bạch cho người nộp thuế. Vì thế, lựa chọn Big Data và AI không phải xu hướng thời thượng, mà là yêu cầu sinh tồn của quản lý thuế trong thời kỳ chuyển đổi số.
Hà Nội: Big Data thay kiểm tra dàn trải, đi thẳng vào điểm rủi ro
Hà Nội là ví dụ rõ nhất cho việc dùng Big Data quản lý rủi ro thay cho kiểm tra dàn trải. Trước đây, quản lý thương mại điện tử chủ yếu dựa trên xác minh thủ công, trong khi dữ liệu người bán, giao dịch và dòng tiền bị phân tán. Sau khi triển khai Đề án 06 và Chỉ thị số 18/CT-TTg, cơ quan thuế chuyển sang mô hình "cơ sở dữ liệu là nền tảng, tuyên truyền hỗ trợ là trọng tâm, kiểm tra là then chốt". Nói cách khác, thay vì săn lùng từng trường hợp, họ xây dựng một bản đồ rủi ro thuế từ dữ liệu và để hệ thống phân tích dữ liệu thuế gợi ý xem nên tập trung vào đâu.
Trong thương mại điện tử, Thuế Hà Nội đã thu thập 84,6 triệu dòng dữ liệu từ sàn thương mại điện tử, trung gian thanh toán và đơn vị vận chuyển để xây dựng cơ sở dữ liệu chuyên biệt; qua phân tích và đối chiếu với dữ liệu ngành thuế, 206.272 người nộp thuế được đưa vào diện quản lý, giúp tăng thu ngân sách hơn 1.956 tỷ đồng. "Đến nay, Hà Nội đã đưa hơn 206.000 tổ chức, doanh nghiệp, hộ và cá nhân kinh doanh thương mại điện tử vào diện quản lý, tăng gần 3 lần so với năm 2024 và gấp 4,8 lần so với năm 2023". Đằng sau các con số là một thông điệp: dữ liệu kết nối từ ngân hàng, sàn thương mại điện tử, đơn vị vận chuyển, phần mềm kế toán… không chỉ hỗ trợ phát hiện gian lận thuế mà còn buộc mọi chủ thể kinh doanh trên nền tảng số phải nghiêm túc với nghĩa vụ của mình.
Lào Cai: Đối chiếu dữ liệu du lịch và nền tảng số để khóa lỗ hổng thất thu
Nếu Hà Nội đại diện cho đô thị kinh tế số, Lào Cai là minh chứng cho áp lực quản lý thuế tại địa phương du lịch đang bùng nổ. Chủ tịch UBND tỉnh đã ban hành Chỉ thị số 12/CT-UBND về tăng cường quản lý thu, chống thất thu ngân sách đối với du lịch, dịch vụ, thương mại điện tử và kinh doanh trên nền tảng số trên địa bàn. Không khó để thấy lý do: lượng khách tăng, kinh doanh phòng nghỉ, vận tải, đặt dịch vụ qua nền tảng số ngày càng nhiều, nhưng việc đăng ký kinh doanh, đăng ký thuế, kê khai nghĩa vụ và sử dụng hóa đơn điện tử vẫn chưa đầy đủ, doanh thu kê khai chưa phù hợp với quy mô hoạt động thực tế.
Lào Cai chọn dữ liệu làm trọng tâm để nhận diện rủi ro. Cơ quan thuế được yêu cầu rà soát, chuẩn hóa cơ sở dữ liệu người nộp thuế; đối chiếu dữ liệu đăng ký doanh nghiệp, hộ kinh doanh, cơ sở lưu trú, lượng khách, vận tải, thanh toán, thương mại điện tử và các dữ liệu liên quan nhằm quản lý đầy đủ tổ chức, hộ và cá nhân phát sinh nghĩa vụ thuế. Việc kết nối và đối chiếu dữ liệu cơ sở lưu trú, lượng khách, vận tải, thanh toán, thương mại điện tử và hóa đơn được xác định là giải pháp trọng tâm để nhận diện rủi ro, chống thất thu ngân sách trong du lịch và kinh doanh trên nền tảng số. Đồng thời, Luật Quản lý thuế số 108/2025/QH15 và Luật Thương mại điện tử số 122/2025/QH15 có hiệu lực từ 1/7/2026 khiến việc ứng dụng dữ liệu không còn là lựa chọn mà trở thành nghĩa vụ quản trị mới.
Kiểm toán AI: Big Data làm sâu thêm khả năng phát hiện gian lận thuế
Sự thay đổi ở cơ quan thuế kéo theo nhu cầu đổi mới mạnh mẽ trong kiểm toán nhà nước. Một đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ về "Nghiên cứu ứng dụng phân tích dữ liệu lớn để phát hiện gian lận thuế trong hoạt động kiểm toán thu ngân sách nhà nước" được triển khai, do một Phó Kiểm toán trưởng khu vực làm chủ nhiệm. Bối cảnh được chỉ ra rất thẳng thắn: khoản thu từ thuế, phí, lệ phí ngày càng lớn, đối tượng liên quan đa dạng, trong khi hành vi gian lận, trốn tránh nghĩa vụ thuế gia tăng, tinh vi hơn, mang tính hệ thống, liên ngành và xuyên địa bàn. Nếu kiểm toán tiếp tục dựa vào chọn mẫu thủ công, nguy cơ bỏ sót các mô hình gian lận có tính mạng lưới là rất cao.
Việc nghiên cứu và ứng dụng dữ liệu lớn vào kiểm toán thu ngân sách được đánh giá là bước đi tất yếu, giúp cải thiện chất lượng và hiệu quả kiểm toán, nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, đáp ứng yêu cầu quản lý thuế trong bối cảnh chuyển đổi số. Hiện nay, hệ thống thông tin ngành thuế đã được xây dựng trên nền tảng dữ liệu lớn, quản lý thuế tập trung và dịch vụ thuế điện tử, cho phép thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu trên phạm vi toàn quốc, từ đăng ký mã số thuế, kê khai, hóa đơn điện tử, nộp và hoàn thuế, đến dữ liệu thương mại điện tử và kết nối với cơ quan nhà nước khác. Khi kiểm toán AI dùng phân tích dữ liệu thuế trên những nền tảng này, kết quả bước đầu đã cho thấy khả năng phát hiện sai phạm tốt hơn, đồng thời cung cấp căn cứ để hoàn thiện chính sách thuế.
Theo định hướng, kiểm toán công không dừng ở phân tích dữ liệu lớn mà còn đặt vấn đề xây dựng khung quản trị trí tuệ nhân tạo trong kiểm toán. Điều đó hàm ý một tương lai nơi thuật toán không chỉ hỗ trợ tìm ra bất thường mà còn được kiểm soát về đạo đức, tính công bằng và khả năng giải thích. Nếu được thiết kế đúng, kiểm toán AI sẽ trở thành đối trọng lành mạnh với những mô hình gian lận tự động hoá, tạo ra cuộc "chạy đua vũ trang" trên nền Big Data nhưng nghiêng về phía minh bạch.
Tác động tới người nộp thuế và bài toán cân bằng quyền lợi
Không thể nói về Big Data quản lý rủi ro mà bỏ qua góc nhìn người nộp thuế. Khi dữ liệu được kết nối ở quy mô lớn, nỗi lo phổ biến là bị giám sát quá mức. Tuy nhiên, nếu nhìn vào mục tiêu chính thức, cơ quan thuế đang cố gắng dịch chuyển sang mô hình "lấy người nộp thuế làm trung tâm phục vụ" với định hướng hoàn thiện chính sách, nâng cấp hạ tầng công nghệ, mở rộng kết nối dữ liệu và đẩy mạnh tuyên truyền, hỗ trợ, nhằm xây dựng môi trường kinh doanh số minh bạch, bình đẳng và phát triển bền vững. Vấn đề không phải ở việc dùng dữ liệu, mà ở cách dùng: có chọn đúng đối tượng rủi ro cao hay không, có tránh chồng chéo và gây phiền hà cho doanh nghiệp chấp hành tốt hay không.
Chỉ thị tại Lào Cai nhấn mạnh yêu cầu công tác kiểm tra, xử lý vi phạm phải đúng đối tượng, đúng thẩm quyền, có trọng tâm, trọng điểm, tránh chồng chéo, không gây phiền hà đối với tổ chức, cá nhân chấp hành tốt pháp luật. Song song với các biện pháp quản lý rủi ro, cơ quan thuế được yêu cầu tăng cường tuyên truyền, hướng dẫn, hỗ trợ tổ chức, hộ và cá nhân kinh doanh thực hiện đầy đủ đăng ký thuế, kê khai, nộp thuế và sử dụng hóa đơn điện tử. Những định hướng này cho thấy Big Data và AI chỉ thực sự chính đáng nếu đi cùng cam kết bảo đảm quyền và lợi ích hợp pháp của người nộp thuế, tránh biến phát hiện gian lận thuế thành cái cớ cho kiểm tra tràn lan. Kết luận hợp lý là: Việt Nam đang đứng trước cơ hội xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu thuế vừa nghiêm, vừa công bằng; câu hỏi còn lại là mức độ kiên định trong việc giữ đúng hướng đi đó.
