Dữ liệu sạch là nền móng, không phải việc hậu cần
Dữ liệu thuế sạch là tập hợp thông tin được chuẩn hóa, đối chiếu, xác thực, loại bỏ trùng lặp, bổ sung phần còn thiếu và cập nhật thường xuyên về người nộp thuế. Đây là nền tảng để cơ quan thuế nhìn rõ hoạt động kinh tế, quản lý minh bạch hơn và hạn chế thất thu.
Khi giao dịch điện tử, hộ kinh doanh và doanh nghiệp ngày càng nhiều, cách dựa chủ yếu vào hồ sơ giấy, kê khai thủ công và kiểm tra truyền thống khó theo kịp. Dữ liệu được ví như “hạ tầng mềm” của quản lý thuế hiện đại: thông tin càng đầy đủ, cơ quan quản lý càng có cơ sở đối chiếu nghĩa vụ và phát hiện điểm bất thường. Ngược lại, định danh sai, hồ sơ trùng lặp hay trạng thái hoạt động cũ có thể khiến phân tích dẫn đến đánh giá sai.
Vì vậy, làm sạch dữ liệu không thể là chiến dịch sửa lỗi một lần rồi thôi. Đây phải là quy trình liên tục, kết nối có kiểm soát giữa dữ liệu đăng ký, hóa đơn, kê khai, nộp thuế và các nguồn liên quan được phép khai thác. Người dân, doanh nghiệp cũng có thể hưởng lợi: thông tin chính xác giúp giảm việc cung cấp lặp giấy tờ và rút ngắn thủ tục thuế.
AI chọn điểm cần kiểm tra, không thay thế chất lượng dữ liệu
Tại Hội nghị Tax & Legal Institute 2026 diễn ra từ ngày 27 đến 30/10 ở Hà Nội và TP.HCM, Cục trưởng Cục Thuế Mai Xuân Thành cho biết ngành Thuế đang hướng đến quản lý hiện đại, dùng dữ liệu và công nghệ để tăng hiệu quả, giảm thủ tục và hỗ trợ người nộp thuế.
Định hướng AI ngành thuế là phân tích báo cáo tài chính cùng dữ liệu liên quan để nhận diện dấu hiệu rủi ro, từ đó chọn đối tượng thanh tra thuế phù hợp. Những chênh lệch bất thường giữa doanh thu, số thuế phải nộp, hóa đơn và hoạt động kinh doanh có thể trở thành tín hiệu cần rà soát. AI cũng có thể hỗ trợ nhận ra mẫu giao dịch bất thường, mối liên hệ giữa doanh nghiệp và mức độ tuân thủ.
Nhưng thuật toán không thể biến thông tin sai thành kết luận đáng tin. Nếu dữ liệu thiếu, trùng, sai định danh hoặc đã lỗi thời, hệ thống có nguy cơ xếp nhầm mức rủi ro. Muốn quản lý rủi ro thuế có giá trị, dữ liệu phải đủ chiều sâu, được đối chiếu từ nhiều nguồn và có cơ chế cập nhật rõ ràng. AI nên hỗ trợ sàng lọc; quyết định quản lý vẫn cần quy trình kiểm chứng và trách nhiệm giải trình.
Kiểm tra có trọng tâm giảm phiền hà cho người tuân thủ
Kiểm tra tất cả người nộp thuế với cường độ như nhau vừa tốn nguồn lực, vừa đặt gánh nặng không cần thiết lên những đơn vị chấp hành tốt. Chuyển sang kiểm tra theo mức độ rủi ro giúp cơ quan thuế dành thời gian cho trường hợp có dấu hiệu cần làm rõ, đồng thời giảm mức độ kiểm tra đối với nhóm rủi ro thấp. Đây là thay đổi đáng ủng hộ, miễn là tiêu chí lựa chọn đủ minh bạch và người nộp thuế có đường khiếu nại, giải trình.
Ngành Thuế cũng hướng tới kết nối hệ thống quản lý với phần mềm kế toán doanh nghiệp. Nếu triển khai hiệu quả, cách làm này có thể giảm kê khai, báo cáo lặp lại, hạn chế sai sót và giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực cho hoạt động kinh doanh. Lợi ích không tự đến từ việc kết nối: hạ tầng công nghệ, chất lượng dữ liệu và cơ chế triển khai cụ thể vẫn là những điều kiện quyết định.
Hỗ trợ người nộp thuế còn thể hiện ở việc xử lý hoàn thuế kịp thời. Theo số liệu Mai Xuân Thành chia sẻ tại hội nghị, tính đến 9 giờ ngày 27/10, tổng số tiền hoàn thuế tăng 48,8% so với cùng kỳ năm 2025 và đạt hơn 94% dự toán năm 2026. Con số này nhấn mạnh rằng hiện đại hóa quản lý không nên chỉ phục vụ phát hiện vi phạm; nó còn cần giúp hồ sơ hợp lệ được giải quyết thuận lợi.
Niềm tin vào quản lý rủi ro phải được xây từ dữ liệu
Bước tiếp theo không phải là chạy đua đưa thêm thuật toán vào hệ thống, mà là chuẩn hóa định danh, làm mới dữ liệu và kết nối các nguồn theo quy định, có kiểm soát. Doanh nghiệp cũng cần rà soát hệ thống kiểm soát nội bộ, bảo đảm báo cáo tài chính và hồ sơ khai thuế chính xác, nhất là khi chính sách liên tục được cập nhật.
Cơ quan thuế cần duy trì việc làm sạch dữ liệu như một nhiệm vụ thường xuyên, đồng thời công khai nguyên tắc phân loại rủi ro ở mức phù hợp để người nộp thuế hiểu vì sao hồ sơ có thể được rà soát. Công nghệ chỉ tạo ra giá trị khi dữ liệu đáng tin, quy trình có thể kiểm tra và sai sót được xử lý kịp thời.
Đổi từ kiểm tra dàn trải sang thanh tra theo rủi ro là hướng đi hợp lý: tập trung nguồn lực đúng chỗ và bớt làm phiền người tuân thủ tốt. Nhưng thước đo thành công không phải số lượng công cụ AI được triển khai. Đó là mức độ chính xác của lựa chọn, tính công bằng trong thực thi và khả năng giúp người nộp thuế hoàn thành nghĩa vụ minh bạch, thuận tiện hơn.
