Từ kiểm tra đại trà sang quản lý theo dấu hiệu
Quản lý rủi ro thuế là cách cơ quan thuế phân tích dữ liệu về người nộp thuế và giao dịch để nhận diện dấu hiệu bất thường, từ đó ưu tiên kiểm tra những trường hợp cần được xác minh thay vì kiểm tra dàn trải. Đây là hướng đi hợp lý: nguồn lực thanh tra có hạn, còn hoạt động kinh tế ngày càng để lại nhiều dấu vết số.
Tại Hội nghị Tax & Legal Institute 2026, Cục trưởng Cục Thuế Mai Xuân Thành cho biết ngành thuế đang thúc đẩy chuyển đổi số, dùng phân tích dữ liệu và AI để lựa chọn đối tượng thanh tra, kiểm tra theo mức độ rủi ro. Mục tiêu không nên dừng ở việc phát hiện sai phạm nhanh hơn. Chọn đúng đối tượng còn giúp giảm phiền hà cho doanh nghiệp tuân thủ, đồng thời dành thời gian của cán bộ cho hồ sơ có dấu hiệu cần làm rõ. Vì vậy, kiểm tra thuế dựa trên dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi đi cùng hướng dẫn và hỗ trợ người nộp thuế, thay vì xem mọi cảnh báo như một kết luận vi phạm.
Điện Biên và Sơn La: cảnh báo để xác minh, không phải kết luận
Điện Biên cho thấy cách tiếp cận này đã đi vào công việc thường xuyên. Trong tháng 9/2026, cơ quan thuế đánh giá rủi ro 1.205 lượt người nộp thuế; lũy kế chín tháng, con số là 23.817 lượt, liên quan đến 2.694 người nộp thuế. Với dữ liệu hóa đơn điện tử, đơn vị theo dõi 80 người nộp thuế có giá trị hàng hóa, dịch vụ vượt ngưỡng rủi ro theo hệ số K. Sau đánh giá theo chín chỉ số, 5 trường hợp rủi ro cao được phê duyệt đưa vào kiểm tra, rà soát.
Tại Sơn La, hệ thống cảnh báo đã rà soát 697 doanh nghiệp và hộ kinh doanh cần kiểm tra, xử lý trong chín tháng năm 2026. Đồng thời, phân tích tự động rà soát 14.088 người nộp thuế và xác định 65 trường hợp rủi ro cao để đưa vào kế hoạch. Những con số này phản ánh quy mô sàng lọc, không đồng nghĩa tất cả đối tượng bị cảnh báo đều vi phạm. Cảnh báo phải mở đầu cho xác minh có căn cứ, nếu không công nghệ có thể biến nghi vấn thành gánh nặng thủ tục.
Dữ liệu sạch mới giúp AI đưa ra tín hiệu đáng tin
AI ngành thuế không thể vượt qua những dữ liệu đầu vào sai, thiếu hoặc lỗi thời. Thông tin định danh không thống nhất, trạng thái hoạt động chưa cập nhật, dữ liệu trùng lặp và các hệ thống chưa kết nối có thể làm lệch kết quả phân tích. Khi ấy, chấm điểm rủi ro trông có vẻ chính xác nhưng lại hướng cán bộ đến sai đối tượng.
Làm sạch dữ liệu vì thế không phải việc phụ trợ cho chuyển đổi số, mà là điều kiện để quản lý minh bạch và hạn chế thất thu. Chuẩn hóa, đối chiếu, bổ sung thông tin thiếu và cập nhật thường xuyên giúp cơ quan thuế ghép nối bức tranh hoạt động của người nộp thuế. Đây cũng là cơ sở để doanh nghiệp được đánh giá công bằng hơn: cảnh báo có thể được giải thích bằng dữ liệu, còn sai lệch có thể được phát hiện và sửa thay vì kéo dài qua nhiều kỳ.
Hướng đi này vẫn phụ thuộc vào hạ tầng công nghệ, chất lượng dữ liệu và cơ chế triển khai cụ thể. Doanh nghiệp cũng cần chủ động rà soát hồ sơ khai thuế và hệ thống kiểm soát nội bộ khi chính sách liên tục cập nhật. Công nghệ có thể giúp thu hẹp diện kiểm tra; dữ liệu chính xác và quy trình xác minh minh bạch mới quyết định liệu sự chọn lọc ấy có công bằng hay không.
