Tuy nhiên, để dữ liệu thực sự phát huy giá trị, yêu cầu trước tiên là phải “đúng, đủ, sạch, sống”, được cập nhật thường xuyên và kết nối đồng bộ giữa các cơ quan. Xung quanh vấn đề này, phóng viên Cơ quan Báo và Phát thanh, Truyền hình Hà Nội đã có cuộc trao đổi với Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hội Tư vấn Thuế Việt Nam Lê Thị Duyên Hải.
Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hội Tư vấn Thuế Việt Nam Lê Thị Duyên Hải.
Dữ liệu “sạch” để quản lý theo rủi ro
- Thưa bà, vì sao việc làm sạch dữ liệu thuế đang được đặt ra như một nhiệm vụ quan trọng trong quá trình chuyển đổi số ngành Thuế?
- Có thể nói, dữ liệu chính là “hạ tầng mềm” của quản lý thuế hiện đại. Khi nền kinh tế ngày càng số hóa, số lượng hộ kinh doanh, doanh nghiệp, giao dịch điện tử và các thông tin về tài sản, thu nhập phát sinh ngày càng lớn; phương thức quản lý dựa chủ yếu vào hồ sơ giấy, kê khai thủ công hoặc kiểm tra theo cách truyền thống sẽ khó đáp ứng yêu cầu.
Ngành Thuế hiện nay có khối lượng dữ liệu rất lớn, được hình thành từ nhiều nguồn khác nhau như đăng ký doanh nghiệp, đăng ký thuế, hóa đơn điện tử, khai và nộp thuế, dữ liệu về hộ kinh doanh, dữ liệu dân cư, đất đai, phương tiện, tài khoản thanh toán và nhiều nguồn dữ liệu kinh tế khác. Nếu những dữ liệu này được chuẩn hóa và kết nối, cơ quan quản lý sẽ có bức tranh tương đối đầy đủ về hoạt động kinh tế của từng tổ chức, cá nhân.
Ngược lại, nếu dữ liệu trùng lặp, thiếu thông tin, sai thông tin định danh hoặc không được cập nhật kịp thời thì việc ứng dụng công nghệ, kể cả trí tuệ nhân tạo... cũng khó mang lại hiệu quả như kỳ vọng. Vì vậy, làm sạch dữ liệu thuế không đơn thuần là sửa một vài trường thông tin bị sai. Đây phải được hiểu là một quá trình bao gồm: Chuẩn hóa, đối chiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, bổ sung dữ liệu thiếu, xác thực thông tin và cập nhật trạng thái của người nộp thuế một cách thường xuyên.
- Theo bà, đâu là những vấn đề đáng lưu ý nhất đối với chất lượng dữ liệu thuế hiện nay?
- Tôi cho rằng có ít nhất 4 nhóm vấn đề. Thứ nhất là dữ liệu chưa đồng nhất về định danh. Một cá nhân có thể xuất hiện trong nhiều hệ thống với cách ghi nhận thông tin khác nhau. Doanh nghiệp cũng vậy, trong quá trình thành lập, thay đổi tên, địa chỉ, người đại diện, ngành nghề hoặc trạng thái hoạt động, nếu dữ liệu giữa các hệ thống không được cập nhật đồng bộ sẽ tạo ra những “khoảng trống” trong quản lý.
Thứ hai là dữ liệu chưa được cập nhật theo thời gian thực hoặc gần thời gian thực. Một doanh nghiệp đã thay đổi địa chỉ, tạm ngừng hoạt động hoặc chấm dứt hoạt động nhưng dữ liệu ở một hệ thống khác vẫn giữ thông tin cũ. Khi cơ quan quản lý phân tích rủi ro, những sai lệch này có thể dẫn tới đánh giá không chính xác.
Thứ ba là dữ liệu phân tán ở nhiều cơ quan. Muốn đánh giá đầy đủ nghĩa vụ của một tổ chức, cá nhân, không thể chỉ nhìn vào dữ liệu kê khai thuế. Có những trường hợp phải đối chiếu với dữ liệu đăng ký kinh doanh, đất đai, xây dựng, ngân hàng, thương mại điện tử, logistics, xuất, nhập khẩu… Nếu các nguồn dữ liệu này không kết nối hiệu quả, khả năng nhận diện rủi ro sẽ bị hạn chế.
Thứ tư là chất lượng dữ liệu đầu vào. Nếu thông tin ban đầu không chính xác thì quá trình số hóa có thể khiến sai lệch lan rộng hơn.
- Một trong những mục tiêu của việc làm sạch dữ liệu là phục vụ quản lý thuế theo rủi ro. Điều này nên được triển khai như thế nào, thưa bà?
- Quản lý thuế theo rủi ro là xu hướng tất yếu. Khi số lượng người nộp thuế lớn, cơ quan thuế không thể kiểm tra tất cả các đối tượng theo cùng một cách. Thay vào đó, phải sử dụng dữ liệu để phân loại rủi ro, tập trung nguồn lực vào những trường hợp có dấu hiệu bất thường. Ví dụ, một doanh nghiệp có doanh thu tăng mạnh nhưng số thuế phải nộp lại giảm bất thường; doanh thu trên hóa đơn có sự chênh lệch lớn với dòng tiền hoặc dữ liệu hoạt động kinh doanh; doanh nghiệp liên tục phát sinh giao dịch với những đối tác có mức độ rủi ro cao… Các dấu hiệu này có thể được hệ thống tự động phân tích và nhận diện.
Tuy nhiên, để làm được điều đó, dữ liệu phải đủ chiều sâu và đủ độ tin cậy, không thể chỉ dựa vào một nguồn dữ liệu đơn lẻ. Vì vậy, cần xây dựng hệ thống dữ liệu theo hướng “liên thông nhưng có kiểm soát”; dữ liệu thuế cần được kết nối với các cơ sở dữ liệu mà pháp luật cho phép khai thác, trong đó lấy định danh thống nhất làm nền tảng. Khi có một mã định danh chính xác, cơ quan quản lý có thể đối chiếu các thông tin liên quan mà không phải tạo ra nhiều hồ sơ rời rạc. Đặc biệt, cần đẩy mạnh đối chiếu dữ liệu hóa đơn điện tử với doanh thu kê khai, dữ liệu thanh toán và các dữ liệu kinh doanh phù hợp.
L ấy người dân và doanh nghiệp làm trung tâm
- Theo bà, việc làm sạch dữ liệu có thể hỗ trợ chống thất thu thuế như thế nào?
- Tác động của việc làm sạch dữ liệu đến công tác chống thất thu thuế là rất lớn, bởi thất thu thuế trong nền kinh tế hiện đại thường không chỉ đến từ hành vi cố tình trốn thuế mà còn có thể xuất phát từ việc cơ quan quản lý chưa có đầy đủ thông tin để nhận diện nghĩa vụ thuế. Khi dữ liệu được chuẩn hóa, cơ quan thuế có thể phát hiện những điểm bất thường nhanh hơn.
Quan trọng hơn, dữ liệu giúp cơ quan thuế chuyển từ “quản lý bị động” sang “quản lý chủ động”. Trước đây, cơ quan quản lý có thể phải chờ đến khi hồ sơ được kê khai, sau đó tiến hành kiểm tra, nhưng với hệ thống dữ liệu tốt, cơ quan thuế có thể nhận diện dấu hiệu rủi ro từ sớm và đưa ra cảnh báo hoặc yêu cầu giải trình.
Cán bộ Thuế hướng dẫn người dân sử dụng ứng dụng eTax-Mobile để tra cứu thông tin, nộp thuế. Ảnh: Nguyễn Quang
- Vậy làm sạch dữ liệu mang lại lợi ích trực tiếp cho người dân và doanh nghiệp như thế nào, thưa bà?
- Việc làm sạch dữ liệu chắc chắn mang lại lợi ích trực tiếp cho người nộp thuế. Khi thông tin chính xác, người dân và doanh nghiệp không phải nhiều lần cung cấp cùng một loại giấy tờ cho các cơ quan khác nhau. Những thủ tục liên quan đến đăng ký, kê khai, nộp thuế, hoàn thuế hay xác nhận nghĩa vụ tài chính có thể được xử lý nhanh hơn. Một hệ thống dữ liệu tốt cũng giúp
hạn chế tình trạng doanh nghiệp phải giải trình nhiều lần vì thông tin giữa các cơ quan không thống nhất.
Đặc biệt, khi quản lý thuế dựa trên dữ liệu và phân tích rủi ro, những doanh nghiệp tuân thủ tốt sẽ được hưởng lợi. Cơ quan thuế có thể giảm mức độ kiểm tra đối với nhóm có rủi ro thấp và dành nguồn lực cho những trường hợp cần kiểm soát. Đây chính là điểm rất quan trọng: Chuyển đổi số trong quản lý thuế không nên chỉ được đánh giá qua số thu ngân sách mà còn qua mức độ giảm chi phí tuân thủ cho người dân và doanh nghiệp.
- Vậy nếu việc làm sạch dữ liệu không được thực hiện đồng bộ thì có nguy cơ xảy ra những rủi ro gì?
- Rủi ro lớn nhất là tạo ra một hệ thống quản lý có vẻ rất hiện đại nhưng kết quả quản lý chưa thực sự chính xác. Nếu dữ liệu sai, doanh nghiệp có thể bị đánh giá nhầm là có rủi ro cao, phải giải trình hoặc kiểm tra nhiều hơn.
Ngược lại, những trường hợp có hành vi gian lận nhưng dữ liệu chưa được kết nối đầy đủ có thể không bị phát hiện. Bên cạnh đó là nguy cơ mất niềm tin của người nộp thuế, khi một doanh nghiệp nhiều lần phải giải trình những thông tin mà họ cho rằng đã cung cấp đầy đủ, chi phí tuân thủ sẽ tăng lên. Do đó, làm sạch dữ liệu phải đi cùng với cơ chế phản hồi và chỉnh sửa dữ liệu. Đây là nguyên tắc rất quan trọng của quản trị dữ liệu hiện đại.
- Theo bà, để làm sạch dữ liệu thuế một cách bền vững, cần tập trung vào những giải pháp nào?
- Tôi cho rằng trước hết, phải xây dựng bộ tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất. Thứ hai, cần xác định rõ đầu mối chịu trách nhiệm về chất lượng dữ liệu. Thứ ba, phải tăng cường kết nối, đối soát dữ liệu giữa các cơ quan nhà nước, trên cơ sở quy định pháp luật về chia sẻ và bảo vệ dữ liệu. Thứ tư, cần đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn để hỗ trợ phát hiện mẫu giao dịch bất thường, xác định mối quan hệ giữa các doanh nghiệp, dự báo rủi ro và xếp hạng mức độ tuân thủ. Thứ năm, phải bảo đảm an toàn, bảo mật dữ liệu.
Trong giai đoạn hiện nay, cần xác định việc làm sạch dữ liệu thuế là một quá trình lâu dài, phải được thực hiện thường xuyên và dựa trên các tiêu chuẩn rõ ràng. Không nên chạy theo mục tiêu “làm sạch” về mặt hình thức mà phải hướng tới dữ liệu đúng, đủ, sạch, sống và có khả năng kết nối. Đồng thời, phải lấy người dân và doanh nghiệp làm trung tâm. Dữ liệu càng tốt thì thủ tục càng đơn giản, việc kiểm tra càng chính xác và sự tương tác giữa cơ quan quản lý với người nộp thuế càng minh bạch.
- Trân trọng cảm ơn bà!
