Từ đối chiếu sổ sách sang quản lý rủi ro dữ liệu: bước ngoặt không thể đảo ngược
Quản lý rủi ro dữ liệu trong thuế là cách cơ quan thuế dùng Big Data thuế điện tử và các công cụ phân tích để chấm điểm rủi ro người nộp thuế, nhận diện sớm hành vi bất thường, từ đó tập trung kiểm tra vào đối tượng nguy cơ cao thay vì kiểm tra thủ công dàn trải, tốn kém và kém hiệu quả như trước đây.
Điểm quan trọng ở Hà Nội là sự chuyển dịch tư duy, không còn “soi” từng bộ hồ sơ mà quản trị rủi ro trên toàn bộ hệ sinh thái kinh doanh. Thuế TP. Hà Nội đã chính thức chuyển từ phương thức kiểm tra thủ công truyền thống sang quản lý rủi ro dựa trên dữ liệu lớn (Big Data). Đây không phải là chuyện cập nhật phần mềm, mà là thay toàn bộ cách nghĩ: dữ liệu là nền tảng, kiểm tra chỉ là khâu cuối. Kết quả rất rõ ràng: trong 6 tháng đầu năm 2026, cơ quan thuế Thủ đô hoàn thành 6.297 cuộc kiểm tra với số xử lý và truy thu lên tới 6.026 tỷ đồng, minh chứng rằng chỉ khi bám vào dữ liệu thì phát hiện gian lận thuế mới theo kịp kinh tế số.
Big Data thuế điện tử: biến hóa đơn và giao dịch thành bản đồ rủi ro
Việc triển khai hóa đơn điện tử toàn quốc tạo ra một kho Big Data thuế điện tử khổng lồ về hoạt động mua bán của doanh nghiệp, hộ và cá nhân kinh doanh. Nguồn dữ liệu hóa đơn này cho phép ngành thuế chuyển hẳn từ quản lý dựa trên hồ sơ và kiểm tra thủ công sang quản lý dựa trên dữ liệu, phân tích rủi ro và giám sát gần với thời gian thực. Nói cách khác, thay vì “mò kim trong bể chứng từ”, cơ quan thuế có một bản đồ rủi ro toàn thị trường, biết mình nên nhìn vào đâu trước.
Quan điểm dữ liệu là trung tâm càng rõ khi Hà Nội chủ động kết nối nhiều nguồn bên ngoài. Cơ quan thuế không còn chỉ dựa vào dữ liệu kê khai, mà thiết lập mạng lưới thông tin đa chiều: phối hợp với cơ quan hải quan để phân tích doanh nghiệp nhập khẩu lớn, kết nối Ngân hàng Nhà nước và các ngân hàng thương mại để nhận diện giao dịch đáng ngờ, mở rộng tới nhà cung cấp phần mềm kế toán, bán hàng, trung gian thanh toán và đơn vị vận chuyển. Chính việc ghép các mảnh này lại với nhau mới cho phép quản lý rủi ro dữ liệu một cách nghiêm túc, thay vì chỉ soi một tờ hóa đơn rồi phán đoán.
AI phân tích hóa đơn: từ sàng lọc rủi ro đến truy vết doanh nghiệp “ma”
Nếu Big Data là nhiên liệu, thì AI phân tích hóa đơn là động cơ giúp nhận diện sớm những tín hiệu bất thường. Kho dữ liệu hóa đơn điện tử tập trung đang được kết hợp với các công cụ phân tích hiện hành và định hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát hiện bất thường, phân tích đồ thị, mô hình ngôn ngữ lớn, hỗ trợ công chức đánh giá rủi ro. Khác với cách soi từng hóa đơn riêng lẻ, AI có thể nhìn tổng thể lịch sử kê khai, chuỗi giao dịch và mạng lưới quan hệ giữa các doanh nghiệp, qua đó phát hiện những mắt xích bất thường mà kiểm tra thủ công rất khó thấy.
Kết quả đã bước đầu đáng kể: đến 30/6/2026, hệ thống phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro theo dõi, cảnh báo việc sử dụng hóa đơn điện tử của hơn 135.000 người nộp thuế; khoảng 31.000 người trong số này chủ động điều chỉnh kê khai thuế giá trị gia tăng với số thuế điều chỉnh trên 5.000 tỷ đồng. Đồng thời, hệ thống xác định hơn 126.000 người nộp thuế có mức độ rủi ro cao để tập trung kiểm tra và chuyển hơn 400 hồ sơ có dấu hiệu vi phạm nghiêm trọng sang cơ quan điều tra. Đây là minh chứng rõ ràng rằng máy không thay người, nhưng nếu không có máy, người khó mà sàng lọc được khối rủi ro khổng lồ như vậy.
Thương mại điện tử, doanh nghiệp “ma” và cuộc chiến bảo vệ nguồn thu ngân sách
Khi kinh tế số bùng nổ, thương mại điện tử trở thành cả cơ hội thu và điểm nóng thất thu. Hà Nội chọn cách đi thẳng vào dữ liệu: thu thập 84,6 triệu dòng dữ liệu từ sàn thương mại điện tử, trung gian thanh toán, vận chuyển để xây dựng cơ sở dữ liệu chuyên biệt, đối chiếu chéo với dữ liệu ngành thuế nhằm nhận diện rủi ro. Kết quả, cơ quan thuế đưa vào quản lý 206.272 người nộp thuế, tăng thu ngân sách hơn 1.956 tỷ đồng, với tổng thu từ thương mại điện tử đạt 18.421 tỷ đồng trong 6 tháng đầu 2026, tăng 8% so cùng kỳ. Đây là ví dụ điển hình cho việc dùng phát hiện gian lận thuế dựa trên dữ liệu chứ không dựa vào “đánh trống ghi tên”.
Ở chiều ngược lại, các chuỗi doanh nghiệp “ma” bán hóa đơn khiến thất thu và méo mó cạnh tranh. Một số đối tượng lập doanh nghiệp vỏ bọc, thay đổi người đại diện, lập nhiều trung gian để tạo chuỗi giao dịch lòng vòng, hợp thức hóa hóa đơn và kê khai khấu trừ hoặc hoàn thuế sai quy định. Hà Nội dùng chuỗi hóa đơn điện tử để truy vết toàn bộ chuỗi cung ứng, đặc biệt với doanh nghiệp cung cấp vật liệu xây dựng cho các công trình trọng điểm, qua đó dựng lên sơ đồ hệ sinh thái doanh nghiệp vệ tinh lập ra chỉ để xuất khống hóa đơn. Tháng 6/2026, hồ sơ 3 doanh nghiệp cung cấp cát, đá, sỏi với doanh số hóa đơn điện tử trên 18.000 tỷ đồng đã được chuyển đề nghị điều tra và kịp thời phong tỏa, chặn mua bán hóa đơn, tạo hiệu ứng răn đe từ sớm.
Tương lai: AI là bộ lọc rủi ro, không phải “quan tòa” của doanh nghiệp
Một lo ngại dễ thấy là AI trong phát hiện gian lận thuế sẽ biến thành “cỗ máy phán xử” doanh nghiệp. Cách ngành thuế tiếp cận hiện nay cho thấy điều ngược lại: kết quả phân tích của AI chỉ là căn cứ sàng lọc và đánh giá rủi ro, không phải căn cứ kết luận doanh nghiệp vi phạm; nhờ vậy, nguồn lực kiểm tra tập trung đúng đối tượng, đồng thời giảm tác động không cần thiết với những doanh nghiệp chấp hành tốt pháp luật.
Trên nền tảng dữ liệu hóa đơn điện tử và các công cụ quản lý rủi ro hiện có, cơ quan thuế đang nghiên cứu kiến trúc tổng thể, bộ tiêu chí rủi ro và kịch bản phát hiện gian lận để xây dựng, thử nghiệm mô hình AI trước khi xem xét triển khai chính thức. Tại Hà Nội, giai đoạn 1 dự án ứng dụng AI trong dự báo điều hành thu ngân sách và đánh giá sức khỏe doanh nghiệp đang được khẩn trương hoàn thiện để đưa vào vận hành trong những tháng cuối 2026. Bức tranh khá rõ: doanh nghiệp tuân thủ sẽ được “giám sát thông minh” và ít bị làm phiền, còn những mô hình kinh doanh mờ ám sẽ ngày càng ít chỗ trốn trong lưới dữ liệu.
