PV: Ông đánh giá ra sao về vai trò của công tác quản lý rủi ro (QLRR) tuân thủ pháp luật thuế trong huy động nguồn thu ngân sách nhà nước (NSNN) và việc tuân thủ pháp luật thuế tại Việt Nam thời gian qua?

Ông Trần Vũ Trung "Mỗi quốc gia có thể có những đặc thù khác nhau để áp dụng thành công việc QLRR, nhưng có một số yếu tố cốt lõi buộc phải có, như tôi đã đề cập ban đầu, là vấn đề: con người, công nghệ và quy trình".

Ông Trần Vũ Trung: Việc áp ụng phương pháp QLRR tuân thủ không chỉ là việc đưa vào một phương pháp mới, mà đó hẳn là một cách tiếp cận trong quản lý tuân thủ thuế. Phương pháp này vẫn đi theo nguyên lý lấy NNT làm trung tâm, trong đó cơ quan thuế xem xét vấn đề tuân thủ thuế trên khía cạnh rủi ro, từ đó đưa ra những chiến lược phù hợp nhằm tăng tỷ lệ tuân thủ thuế, tăng hiệu quả thu NSNN với nguồn lực tối ưu nhất.

Trong những năm qua, ngành Thuế đã thiết lập những bước đi cơ bản trong lĩnh vực QLRR tuân thủ. Cụ thể, cơ quan thuế đã xây dựng được cơ sở dữ liệu và phân nhóm được NNT dựa theo phân loại rủi ro thấp/vừa/cao. Việc hình thành được cơ sở dữ liệu này là một bước tiến quan trọng giúp cơ quan chức năng cải thiện khả năng phân tích và đánh giá rủi ro, từ đó đưa ra được các quyết định quản lý chính xác và kịp thời

Thêm vào đó, việc phân loại được nhóm NNT có rủi ro giúp cơ quan thuế có thể tập trung nguồn lực tương xứng vào những nhóm NNT có rủi ro cao hơn, bao gồm tăng cường việc thanh tra, kiểm tra, yêu cầu báo cáo với những thông tin chi tiết hơn và với tần suất dày hơn.

Với nhóm NNT rủi ro thấp, cơ quan thuế có thể tập trung vào việc tuyên truyền, hỗ trợ, nhằm nâng cao nhận thức và tạo điều kiện tối đa cho việc tuân thủ tự nguyện.

Xuất phát từ những mục tiêu đặt ra, việc phân loại rủi ro rõ ràng và có những ứng xử tương ứng vừa giúp tối ưu hóa nguồn lực của cơ quan thuế, vừa cải thiện việc tuân thủ pháp luật thuế (dựa trên việc góp phần tạo ra một môi trường thuế minh bạch và công bằng, trong đó những người tuân thủ được tưởng thưởng bằng việc giảm bớt gánh nặng thủ tục), vừa tăng cường sự tin cậy của NNT. Khi NNT thấy rằng hệ thống thuế đang hoạt động một cách hiệu quả và công bằng, họ sẽ có xu hướng tuân thủ tốt hơn. Và hiệu quả tăng thu NSNN là tất nhiên.

PV: Vấn đề QLRR được coi là xu hướng tất yếu trong quản lý thuế hiện đại, đảm bảo tính liên kết, điều phối xuyên suốt trong các hoạt động nghiệp vụ thuế từ trung ương đến địa phương. Bối cảnh hiện nay, đặt ra yêu cầu cho ngành Thuế cần sớm kiện toàn bộ phận QLRR phục vụ cho công tác quản lý thuế được hiệu quả nhất. Theo ông, mô hình tổ chức bộ phận QLRR cần thiết kế như thế nào để mang lại hiệu quả tốt nhất?

Ông Trần Vũ Trung: Cơ quan thuế của chúng ta đã có những bước đi cơ bản, đặc biệt là công tác QLRR, tuy nhiên nhìn vào cơ quan thuế các nước trên thế giới, có thể thấy lĩnh vực QLRR tuân thủ của chúng ta vẫn còn rất nhiều dư địa cần hoàn thiện. Để phát huy tối đa tiềm năng, bộ phận QLRR tuân thủ cần được kiện toàn về cả ba khía cạnh: con người, công nghệ, quy trình.

Tôi cho rằng, về con người, lĩnh vực QLRR tuân thủ cần kết hợp năng lực khoa học dữ liệu, khoa học máy tính và năng lực phân tích nghiệp vụ thuế. Những dự án đổi mới, hiện đại hóa gần đây đã chứng minh năng lực của chúng ta về khoa học máy tính và phân tích nghiệp vụ thuế.

Về công nghệ, bộ phận QLRR thuế cần nền tảng hạ tầng dữ liệu lớn đủ mạnh và đủ linh hoạt. Cần phải đủ mạnh để thu thập, xử lý được các dữ liệu về tài chính, về giao dịch, về hành vi NNT và các dữ liệu khác từ nhiều nguồn, nhiều bộ ngành. Cần phải đủ linh hoạt để thực hiện, thử nghiệm được các bài toán phân tích ứng dụng (các use case) một cách nhanh và kịp thời.

Áp dụng quản lý rủi ro tuân thủ thuế tạo môi trường kinh doanh công bằng, minh bạch. Ảnh: TN

Cuối cùng không thể không nhắc đến quy trình, quy định như: Cần có hành lang pháp lý chuẩn mực để kết nối và thu thập dữ liệu. Hiện Chính phủ đã thiết lập được các cơ chế trao đổi dữ liệu giữa Tổng cục Thuế với Tổng cục Hải quan và Bộ Công thương... Tiến tới, tôi nghĩ vẫn cần tiếp tục hoạch định những dữ liệu cần thiết làm đầu vào cho quá trình phân tích rủi ro tuân thủ và tiếp tục bổ sung, kiện toàn hành lang pháp lý này.

Đồng thời, cần cơ chế cho phép đầu tư phát triển con người và công nghệ của Tổng cục Thuế. Theo đó, Tổng cục Thuế cần các cơ chế để thu hút, giữ chân và phát triển nhân tài, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Bên cạnh đó, các quy trình, quy định về đầu tư công nghệ cũng cần được cải thiện để rút ngắn thời gian xây dựng và triển khai các đề án công nghệ.

Cần cho phép tận dụng năng lực của cả hệ sinh thái công nghệ trong nước. Việc xây dựng năng lực nội tại cho Tổng cục Thuế sẽ cần thời gian. Ít nhất trong giai đoạn trước mắt, Tổng cục Thuế sẽ cần những cơ chế để tận dụng được những năng lực còn thiếu từ hệ sinh thái các doanh nghiệp trong nước, bao gồm các công ty công nghệ, các nhà tư vấn, các chuyên gia độc lập…

Cần cho phép đưa kết quả phân tích ứng dụng vào thực hiện, đo đếm và đánh giá kết quả. Bản chất của ngành khoa học dữ liệu, cũng giống như rất nhiều ngành khoa học khác, bao gồm việc thử nghiệm những cách làm, cách tiếp cận mới dựa trên phân tích dữ liệu. Với tốc độ thay đổi của môi trường kinh doanh hiện nay, các kết quả phân tích cần được đưa vào ứng dụng sớm thì mới đảm bảo được tính thực tiễn và phát huy được hiệu quả.

Ngoài ra, cũng cần khuyến khích sự hợp tác giữa bộ phận QLRR tuân thủ với các đơn vị khác trong và ngoài ngành Thuế, bao gồm cả sự hợp tác quốc tế, để chia sẻ kinh nghiệm và thông tin tốt nhất.

Cuối cùng, không thể bỏ qua việc đảm bảo có cơ chế giám sát và kiểm soát chặt chẽ đối với hoạt động của bộ phận QLRR tuân thủ, nhằm ngăn chặn và xử lý kịp thời bất kỳ sai sót hoặc lạm dụng nào.

Như vậy có thể thấy là cơ quan thuế của chúng ta có khá nhiều nhiệm vụ để phát huy tối đa tiềm năng của hoạt động QLRR tuân thủ. Trong ngắn hạn, để có thể triển khai sớm những sáng kiến về QLRR tuân thủ trong khi từng bước xây dựng năng lực, cơ quan thuế có thể cân nhắc phối hợp với các đơn vị tư vấn, các chuyên gia giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực quản lý thuế nói chung và QLRR tuân thủ nói riêng. Với kinh nghiệm từ các quốc gia đi trước, các chuyên gia có thể giúp chúng ta hoạch định các bước xây dựng năng lực, thực hiện các dự án thử nghiệm chứng minh tính khả thi trước khi đưa vào áp dụng rộng rãi.

PV: Như ông đã đề cập, áp dụng phương pháp QLRR giúp tối ưu hóa nguồn lực của cơ quan thuế, tăng cường mức độ tuân thủ, qua đó tăng thu thuế và giảm chênh lệch thuế. Với kinh nghiệm làm tư vấn thuế cho nhiều tổ chức, doanh nghiệp trong và ngoài nước, ông có thể cho biết, kinh nghiệm cơ quan thuế các nước trên thế giới đang áp dụng công tác QLRR tuân thủ thuế ra sao?

Ông Trần Vũ Trung: Chúng tôi rất may mắn có được mạng lưới chuyên gia về thuế và công nghệ dữ liệu trên toàn thế giới. Những người đã trực tiếp hỗ trợ nhiều cơ quan thuế khác nhau, do đó chúng tôi tổng hợp được góc nhìn khá toàn cảnh về công tác quản lý thuế trên thế giới. Qua kinh nghiệm của các cơ quan thuế trên thế giới, chúng tôi quan sát được một số điểm chung như sau:

Nền tảng phân tích dữ liệu lớn mạnh mẽ và linh hoạt, kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau (data lake được ứng dụng rộng rãi, vài năm gần đây là data fabric); liên tục thử nghiệm các bài toàn phân tích ứng dụng, trên tất cả các khâu tương tác với người nộp thuế; bắt đầu với những sáng kiến quy mô nhỏ.

Một số ví dụ áp dụng thành công có thể kể đến như: Na-uy với chức năng cưỡng chế thuế tối ưu. Họ xây dựng mô hình dự đoán xác suất trả nợ thuế, qua đó lựa chọn hình thức nhắc nhở, truy thu, cưỡng chế phù hợp.

Tại Ý, họ có hệ thống đánh giá rủi ro và dự đoán hành vi NNT. Hay tại Hà Lan, họ có hệ thống cơ sở dữ liệu về tài sản của người nợ thuế, phân tích thu nhập và tài sản của họ để đề xuất phương án truy thu thuế và xử lý tài sản tối ưu…

PV: Xin cảm ơn ông!