Ứng dụng dữ liệu lớn để phát hiện gian lận thuế trong kiểm toán thu ngân sách

TS. Bùi Quốc Dũng - Phó Tổng Kiểm toán nhà nước, Chủ tịch Hội đồng khoa học KTNN, Chủ tịch Hội đồng nghiệm thu.

Yêu cầu từ thực tiễn chuyển đổi số và thách thức quản lý nguồn thu

TS. Mai Văn Tân - Phó Kiểm toán trưởng KTNN khu vực XII, Chủ nhiệm Đề tài - cho biết, việc nghiên cứu Đề tài trong bối cảnh đẩy mạnh chuyển đổi số theo Nghị quyết số 57-NQ/TW về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, Chiến lược phát triển KTNN đến năm 2030 và yêu cầu thực hiện khung pháp lý mới về dữ liệu.

Bên cạnh đó, thực tiễn quản lý thuế đặt ra yêu cầu mới đối với hoạt động kiểm toán. Ngành thuế đã tiếp nhận hơn 20,3 tỷ hóa đơn điện tử, với trên 99% doanh nghiệp kê khai trực tuyến, trong khi các hành vi gian lận thuế ngày càng tinh vi.

Hoạt động kiểm toán thu ngân sách nhà nước (NSNN) chủ yếu dựa vào chọn mẫu và số liệu tổng hợp, dẫn đến phạm vi bao quát còn hạn chế, khó nhận diện các hành vi gian lận có tính liên kết phức tạp. Đồng thời, chưa có công trình nghiên cứu mang tính hệ thống làm cơ sở triển khai ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong toàn Ngành.

Quang cảnh buổi nghiệm thu.

Làm rõ thực trạng, đề xuất giải pháp ứng dụng

Mục tiêu của Đề tài làđề xuất giải pháp và lộ trình ứng dụng phân tích dữ liệu lớn để phát hiện dấu hiệu gian lận thuế nội địa trong hoạt động kiểm toán thu NSNN của KTNN. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các khoản thu thuế nội địa do cơ quan thuế quản lý chủ yếu là thuế giá trị gia tăng (GTGT), thuế thu nhập doanh nghiệp (TNDN) và thuế thu nhập cá nhân (TNCN), không bao gồm thuế xuất khẩu, nhập khẩu. Đề tài đánh giá thực trạng từ năm 2019 đến nay, trọng tâm là thực tiễn tại KTNN khu vực XII; đồng thời đề xuất giải pháp và lộ trình đến năm 2030 và giai đoạn sau năm 2030.

Về phương pháp, Đề tài được triển khai theo ba bước: (cơ sở lý luận - đánh giá thực trạng theo bốn nhóm nhân tố pháp lý, dữ liệu, hạ tầng, nhân lực - đề xuất sản phẩm, giải pháp, lộ trình); sử dụng các phương pháp tổng hợp, phân tích tài liệu; so sánh; thống kê mô tả; phân tích theo Luật Benford để minh họa khả năng nhận diện bất thường trên dữ liệu kê khai; nghiên cứu tình huống các cuộc kiểm toán thực tế.

Cũng theo Ban đề tài, thực tiễn cho thấy, việc ứng dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán thu NSNN đã bước đầu mang lại những kết quả tích cực. Đến nay, KTNN đã số hóa gần 750 cuộc kiểm toán với hơn 10 triệu trang tài liệu và triển khai 14 ứng dụng hỗ trợ tác nghiệp kiểm toán.

Việc vận dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán thu NSNN đã hỗ trợ phát hiện sai phạm và kiến nghị xử lý tài chính; giúp nâng cao chất lượng lập kế hoạch kiểm toán; giúp đánh giá mức độ phổ biến của sai phạm, làm căn cứ cho kiến nghị sửa đổi chính sách; giúp kiểm toán viên tích lũy kinh nghiệm tổ chức dữ liệu, lựa chọn công cụ và kỹ thuật phân tích; việc sử dụng dữ liệu điện tử cũng giảm bớt chi phí đi lại và hồ sơ giấy...

Tại KTNN khu vực XII, một số cuộc kiểm toán có vận dụng phân tích dữ liệu giai đoạn 2019 đã hỗ trợ khoanh vùng và phát hiện sai phạm. Cụ thể, cuộc kiểm toán năm 2019 tại Bà Rịa - Vũng Tàu đã xác định nghĩa vụ nộp bổ sung hàng trăm tỷ đồng liên quan ưu đãi thuế TNDN. Năm 2020 tại Chi cục Thuế huyện Nhơn Trạch, Đồng Nai sàng lọc trên tổng thể mẫu xác định 611 doanh nghiệp (25%) có lãi gộp nhưng lợi nhuận thuần bằng không hoặc âm; năm 2021 tại Đồng Nai, qua ứng dụng phân tích dữ liệu, đoàn kiểm toán đã xác định gần 50 tỷ đồng do điều chỉnh điều kiện ưu đãi đầu tư mở rộng.

Tuy nhiên, phần lớn các trường hợp vận dụng phân tích dữ liệu lớn trong hoạt động kiểm toán thu ngân sách hiện nay của là phân tích dữ liệu thông thường trên dữ liệu thu thập theo từng cuộc kiểm toán; phân tích chủ yếu dừng ở mô tả, so sánh và phát hiện bất thường đơn giản; kết quả phục vụ riêng từng cuộc kiểm toán, chưa được lưu thành nền tảng dùng chung; chưa kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu ngành thuế hoặc phân tích trên toàn bộ hóa đơn điện tử của địa bàn.

Thành viên Hội đồng nhận xét Đề tài.

Từ thực trạng trên, Ban Đề tài đề xuất 4 sản phẩm có thể áp dụng ngay hoặc triển khai thí điểm.

Thứ nhất, xây dựng bộ 10 chỉ báo rủi ro đối với thuế GTGT và TNDN. Mỗi chỉ báo có cách tính, ngưỡng xác định và nguồn dữ liệu cụ thể, như chênh lệch giữa doanh thu kê khai và hóa đơn đầu ra; hóa đơn đầu vào từ người bán có rủi ro; tình trạng hoàn thuế lớn, liên tục; lãi gộp dương nhưng lợi nhuận thuần không dương; ưu đãi thuế không đáp ứng điều kiện.

Thứ hai, xây dựng quy trình phân tích dữ liệu gồm bốn bước, gắn với Quy trình kiểm toán ban hành kèm theo Quyết định số 10/2025/QĐ-KTNN, bảo đảm tích hợp vào quy trình hiện hành, không hình thành quy trình song song.

Thứ ba, xây dựng ba kịch bản phân tích mẫu, gồm kiểm tra hóa đơn đầu vào từ người bán có rủi ro; sàng lọc các trường hợp điều chỉnh lợi nhuận; rà soát việc áp dụng ưu đãi thuế TNDN.

Thứ tư, xây dựng cơ chế chuyển hóa kết quả phân tích thành bằng chứng kiểm toán qua bốn bước: ghi nhận kết quả vào giấy tờ làm việc, đánh giá độ tin cậy của dữ liệu nguồn, thu thập bằng chứng gốc, đối chiếu quy định pháp luật để đưa ra kết luận.

Bên cạnh đó, Đề tài xây dựng ma trận gồm 7 phương pháp phân tích, xác định yêu cầu dữ liệu, kết quả đầu ra và mức độ sẵn sàng của từng phương pháp, từ nhóm áp dụng được ngay (đối chiếu theo quy tắc, tỷ suất, Luật Benford) đến nhóm thuộc lộ trình (phân tích mạng lưới, học máy).

Về giải pháp, Ban Đề tài đề xuất ba nhóm trọng tâm: Tổ chức dữ liệu và chuỗi phân tích; tích hợp vào quy trình và phát triển nhân lực; hoàn thiện phối hợp, thể chế và sử dụng kết quả.

Lộ trình thực hiện được chia làm ba giai đoạn: Giai đoạn 1 (2027-2028) thí điểm có kiểm soát đối với thuế GTGT với đề xuất KTNN khu vực XII chủ trì nghiệp vụ, Cục Công nghệ thông tin chủ trì kỹ thuật. Giai đoạn 2 (2029-2030) mở rộng sang thuế TNDN, TNCN, hoàn thuế và các KTNN khu vực. Giai đoạn 3 (sau năm 2030) hoàn thiện và tích hợp nâng cao.

TS. Mai Văn Tân - Phó Kiểm toán trưởng KTNN khu vực XII - là Chủ nhiệm Đề tài.

Đề tài được xếp loại Xuất sắc

Tại buổi nghiệm thu, các thành viên Hội đồng cơ bản thống nhất, việc nghiên cứu ứng dụng phân tích dữ liệu lớn để phát hiện gian lận thuế trong hoạt động kiểm toán thu ngân sách nhà nước của KTNN có ý nghĩa cả về mặt lý luận và thực tiễn.

Điểm mới của Đề tài thể hiện ở việc tiếp cận gian lận thuế dưới góc độ dữ liệu, qua đó đề xuất phương pháp, quy trình và hệ thống chỉ báo rủi ro có thể vận dụng trong thực tiễn kiểm toán.

Hội đồng khoa học KTNN đánh giá Đề tài được nghiên cứu công phu, nghiêm túc; các đề xuất có tính khả thi, phù hợp hoạt động kiểm toán của KTNN.

Chủ tịch Hội đồng Khoa học KTNN kết luận: Đề tài có tính khoa học, tính mới, có nhiều gợi mở để phát triển các sản phẩm, công cụ phân tích dữ liệu trong hoạt động kiểm toán.

Chủ tịch Hội đồng Khoa học đề nghị Ban Đề tài phối hợp với Cục CNTT và KTNN khu vực IX để nghiên cứu, xây dựng phần mềm phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận thuế trong kiểm toán thu ngân sách địa phương.

Đề tài được Hội đồng nghiệm thu xếp loại Xuất sắc./.