Tổng cục Thuế cho biết, việc phát triển các ứng dụng công nghệ thông tin để xử lý các dữ liệu về hóa đơn điện tử (HĐĐT) đã giúp phát hiện nhiều trường hợp có dấu hiệu tội phạm để phối hợp điều tra và xử lý nếu phát hiện vi phạm.

Trên thế giới, nhiều cơ quan thuế các nước đã và đang đưa quản lý rủi ro tuân thủ trở thành một đơn vị thường trực trong cơ cấu tổ chức để thực hiện các biện pháp phát hiện rủi ro và sử dụng quản lý rủi ro tuân thủ (QLRRTT) như một công cụ tích hợp cho tất cả các quy trình lập kế hoạch và đưa ra quyết định của ngành Thuế.

Sau hơn 10 năm áp dụng phương pháp quản lý rủi ro (QLRR) cho thấy, ngành Thuế đã kiến nghị xây dựng và cơ bản hoàn thiện được hành lang pháp lý khá toàn diện để áp dụng QLRR trong quản lý thuế; xây dựng và hình thành kho cơ sở dữ liệu thông tin về người nộp thuế.

Việc triển khai áp dụng quản lý rủi ro tuân thủ (QLRRTT) chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi xây dựng được một hành lang pháp lý vững chắc và xây dựng được Bộ chỉ số tiêu chí đảm bảo nhận diện được các dấu hiệu rủi ro đầy đủ.

Việc áp dụng quản lý thuế theo rủi ro sẽ giúp cơ quan thuế hiểu được hành vi tuân thủ của người nộp thuế, từ đó có chiến lược xử lý rủi ro phù hợp, giám sát chặt chẽ và xử lý kịp thời các hành vi không tuân thủ.

Thu thập thông tin có vai trò quan trọng trong công tác phân tích rủi ro. Thông tin đầy đủ, chính xác, kịp thời về người nộp thuế giúp cho cơ quan Thuế nhận diện được các loại rủi ro, đánh giá các rủi ro cũng như phân tích hành vi của người nộp thuế.

Sáng 13/5, Tổng cục Thuế tổ chức Hội thảo "Quản lý tuân thủ thuế trong nền kinh tế số" nhằm trao đổi kinh nghiệm, tìm ra những giải pháp quản lý tuân thủ thuế hiệu quả, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội và đảm bảo nguồn thu cho ngân sách nhà nước trong thời đại công nghệ số.

Thời gian qua, ngành Thuế đã áp dụng cơ sở phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng cường quản lý thuế, quản lý hóa đơn, kiểm soát, kiểm soát chặt chẽ, phòng, chống gian lận trong hoàn thuế, phát hiện nhanh các trường hợp gian lận.