Từ số hóa thủ tục đến trợ lý thuế
AI ngành thuế là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo cùng dữ liệu số để hỗ trợ kê khai, nhận diện rủi ro và hướng dẫn người nộp thuế thực hiện nghĩa vụ chính xác, thuận tiện hơn. Đây là bước tiến đáng chú ý nếu hệ thống không dừng ở việc chuyển biểu mẫu giấy lên mạng mà giúp doanh nghiệp xử lý công việc thuế ngay trong quy trình thường ngày.
Tại hội thảo thuế và pháp lý thường niên do KPMG tổ chức ở Hà Nội ngày 27–28/10, Cục trưởng Cục Thuế Mai Xuân Thành cho biết ngành Thuế đang triển khai dự án tái thiết kế quy trình nghiệp vụ và xây dựng hệ thống công nghệ thông tin mới, dự kiến hoàn thành vào năm 2028. Mục tiêu được nêu không chỉ là số hóa, mà là biến hệ thống thành “trợ lý cao cấp” cho người nộp thuế.
Định hướng này có sức thuyết phục vì đặt trải nghiệm của doanh nghiệp vào trung tâm: một hệ thống hữu ích phải giúp người dùng hiểu việc cần làm, cảnh báo sai sót và giảm thao tác, chứ không chỉ tạo thêm một cổng trực tuyến để họ tự nhập lại dữ liệu.
Kết nối kế toán để giảm gánh nặng kê khai
Lợi ích gần nhất của kê khai thuế số có thể đến từ việc kết nối hệ thống thuế với phần mềm kế toán doanh nghiệp. Nếu dữ liệu kế toán được khai thác trực tiếp, doanh nghiệp sẽ bớt lập báo cáo và đối chiếu thủ công; số liệu kê khai, nộp thuế cũng có cơ hội chính xác hơn. Thời gian tiết kiệm được có thể chuyển sang quản trị và hoạt động kinh doanh.
Ngành Thuế cũng định hướng mô hình “thuế nhúng”, tích hợp kế toán thuế vào hệ thống kế toán của doanh nghiệp để kết nối tự động và cảnh báo dấu hiệu bất thường về hóa đơn, nợ thuế. Kết hợp AI, dữ liệu lớn và quy trình “zero touch”, cách làm này có thể giảm các bước kê khai và yêu cầu thủ công không cần thiết.
Đó là hướng đi có thể hạ chi phí tuân thủ mà không cần hứa hẹn tự động hóa tuyệt đối. Đại diện KPMG Việt Nam cảnh báo doanh nghiệp chậm chuyển đổi có thể gặp bất lợi trong quản lý hóa đơn, chứng từ, kê khai và hoàn thuế giá trị gia tăng; công nghệ phù hợp giúp kiểm soát dữ liệu tốt hơn, hạn chế sai sót và nâng hiệu quả tuân thủ.
Trợ lý có thể hỗ trợ cả quản trị và quản lý rủi ro
Một trợ lý người nộp thuế có giá trị hơn công cụ nhắc hạn nếu biết biến dữ liệu thành thông tin dùng được. Theo định hướng được công bố, hệ thống có thể cung cấp góc nhìn tham khảo về giá mua đầu vào, giá bán, xu hướng ngành hàng và thị phần để lãnh đạo doanh nghiệp đánh giá vị thế, nhận diện vấn đề cần điều chỉnh. Đây là tham vọng đáng kể, nhưng dữ liệu tham khảo chỉ hữu ích khi doanh nghiệp hiểu nguồn gốc và giới hạn của nó.
Ở phía quản lý, AI và dữ liệu lớn được dùng để phân tích báo cáo tài chính cùng các nguồn thông tin liên quan, nhận diện dấu hiệu rủi ro và hỗ trợ chọn trường hợp cần kiểm tra. Cách tiếp cận dựa trên rủi ro có thể giúp cơ quan thuế tập trung nguồn lực thay vì kiểm tra dàn trải; cơ quan thuế cho biết năm 2025 số cuộc kiểm tra tại doanh nghiệp giảm trong khi tổng số thu tăng.
Nếu được thiết kế đúng, AI cho doanh nghiệp và AI phục vụ quản lý thuế không đối lập nhau: cảnh báo sớm giúp doanh nghiệp sửa sai trước, còn cơ quan thuế tập trung vào dấu hiệu đáng lưu ý. Nhưng hệ thống cần phân biệt lỗi dữ liệu với hành vi rủi ro, đồng thời tạo cơ chế để người nộp thuế giải trình khi cảnh báo không chính xác.
Lộ trình đã có, câu hỏi triển khai vẫn còn
Kế hoạch cải cách hệ thống thuế giai đoạn 2026–2030 chia chuyển đổi số thành ba chặng: hoàn thiện pháp lý, dữ liệu, hạ tầng và kết nối cơ sở dữ liệu trong năm 2026–2027; đẩy mạnh AI, dữ liệu lớn, học máy, trợ lý ảo, khai thuế điền sẵn và cảnh báo nghĩa vụ trong năm 2028–2029; hướng tới nền tảng quản trị thuế số thông minh, quản lý giao dịch điện tử theo thời gian thực vào năm 2030.
Lộ trình tạo ra kỳ vọng, nhưng doanh nghiệp vẫn cần được biết rõ hơn dữ liệu nào sẽ chia sẻ, kết nối theo chuẩn nào, ai chịu trách nhiệm khi dữ liệu sai, và thông tin kinh doanh nhạy cảm được bảo vệ ra sao. Cơ quan thuế cũng cần công bố cách xử lý cảnh báo tự động, cơ chế sửa dữ liệu và hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ chưa đủ nguồn lực công nghệ. Nguồn lực công nghệ thông tin của ngành hiện còn hạn chế, nên khả năng triển khai thực tế là phép thử quan trọng.
Kết luận, AI có thể biến hệ thống thuế thành công cụ hỗ trợ tuân thủ và quản trị thay vì một chuỗi biểu mẫu phải hoàn thành. Muốn lời hứa ấy thành hiện thực, cơ quan thuế cần công khai tiêu chuẩn kết nối, bảo vệ dữ liệu và trách nhiệm giải trình; doanh nghiệp cần chuẩn hóa sổ sách và chủ động chuẩn bị cho kê khai thuế số. Công nghệ chỉ giảm gánh nặng khi người nộp thuế có thể tin vào dữ liệu và hiểu cách hệ thống đưa ra cảnh báo.
