 |
| Trợ lý ảo AI: bước đột phá trong quản lý và cưỡng chế nợ thuế. |
Giải pháp quản lý nợ thuế tự động
Hiện nay, công tác quản lý nợ và cưỡng chế nợ thuế đang đối mặt với những áp lực không nhỏ do nguồn lực công chức đôn đốc nợ còn khá mỏng. Trong khi đó, thói quen kiểm tra email của doanh nghiệp không cao khiến các thông báo nợ chưa thực sự tiếp cận hiệu quả đến đối tượng cần thu. Việc gọi điện, nhắn tin nhắc nợ từng người nộp thuế (NNT) theo cách thủ công tiêu tốn quá nhiều thời gian hành chính của công chức thuế.
Bên cạnh đó, khối lượng dữ liệu khổng lồ buộc công chức thuế phải xử lý lặp đi lặp lại các thao tác như: bù trừ nợ, tính tiền chậm nộp, tra cứu số tài khoản ngân hàng và chuẩn hóa dữ liệu. Đặc biệt, quy trình cưỡng chế tài khoản hay tạm hoãn xuất cảnh hiện vẫn chưa “hoàn toàn” điện tử hóa, vẫn còn tồn tại các khâu gửi văn bản giấy đến ngân hàng và cơ quan quản lý xuất nhập cảnh. Những “nút thắt” này đòi hỏi một giải pháp thông minh hơn, có khả năng đóng vai trò như một “cộng sự ảo” để giải phóng sức lao động cho con người.
Xuất phát từ thực tiễn đó, công chức Lê Trần Trung Hảo, Tổ quản lý, hỗ trợ doanh nghiệp - Thuế cơ sở 7 tỉnh An Giang đã nghiên cứu xây dựng hệ sinh thái Trợ lý ảo AI hoạt động theo mô hình Human-in-the-loop (hệ thống sẽ tự động phân tích và đề xuất, còn công chức thuế đóng vai trò kiểm duyệt và ra quyết định cuối cùng.
Giải pháp này tập trung vào 3 phân hệ (module) cốt lõi:
Module 1 khai phá dữ liệu và chấm điểm rủi ro thay vì chỉ quản lý dựa trên “tuổi nợ”, AI đóng vai trò là một “hub” (trung tâm kết nối dữ liệu từ hệ thống TMS, hóa đơn điện tử và báo cáo tài chính từ đó sẽ thực hiện đối soát logic để tìm ra các trường hợp rủi ro
Ví dụ, doanh nghiệp khó khăn tạm thời do doanh thu giảm mạnh, dòng tiền âm trên báo cáo tài chính; Doanh nghiệp có dấu hiệu tẩu tán tài sản/bỏ trốn với nợ thuế lớn, không có doanh thu hóa đơn, trạng thái hoạt động bất thường, hoặc doanh nghiệp chây ì khi doanh thu hóa đơn vẫn cao, dòng tiền tốt nhưng nợ thuế tăng dần. Việc phân luồng rủi ro tự động này sẽ giúp cán bộ thuế xác định chính xác những đối tượng cần xử lý, tránh tình trạng tẩu tán tài sản hoặc bỏ trốn.
Module 2 Tự động hóa luồng đôn đốc nợ (B2B Automated Workflow)
Đây là bước đột phá trong việc tương tác với doanh nghiệp. Trợ lý ảo sẽ thiết lập các điểm kích hoạt (trigger) theo mốc thời gian nợ bằng các công nghệ phổ biến nhất hiện nay:
Ngày 1 - 10: nhắc nhở nhẹ nhàng qua Zalo OA, kèm bảng kê chi tiết và mã QR thanh toán để kế toán có thể quét và nộp thuế ngay lập tức.
Ngày 30 - 45: Gửi thông báo chính thức qua Brandname SMS trực tiếp cho Giám đốc doanh nghiệp. AI sẽ tự động đối soát dữ liệu từ Bảo hiểm xã hội để cập nhật số điện thoại mới nhất, đảm bảo thông tin đến đúng người có thẩm quyền.
Ngày 60 - 80: Sử dụng AI Voicebot thực hiện cuộc gọi tương tác tự nhiên để cảnh báo các biện pháp cưỡng chế. Phản hồi của doanh nghiệp sẽ được chuyển từ giọng nói thành văn bản (Speech-to-Text) để hệ thống ghi nhận.
Hệ thống còn thiết lập một “vòng lặp phản hồi” (Feedback Loop). Nếu doanh nghiệp xác nhận “Đã nộp”, AI sẽ tự kiểm tra trên TMS sau 24 giờ và gửi lời cảm ơn; nếu có khiếu nại, hồ sơ sẽ được đẩy sang trạng thái “Chờ xử lý” để cán bộ kiểm tra thủ công.
Module 3: Cưỡng chế tự động bằng RPA (Robotic Process Automation)
Khi nợ quá 90 ngày, công nghệ RPA sẽ kích hoạt luồng tự động hóa. RPA tự động quét danh sách tài khoản ngân hàng, tính toán số tiền, gán biện pháp cưỡng chế và tự động điền (Auto-fill) vào các quyết định trích tiền từ tài khoản hoặc ngừng sử dụng hóa đơn. Quy trình này giúp rút ngắn thời gian ban hành quyết định từ vài giờ xuống chỉ còn vài phút, đồng thời loại bỏ các sai sót về số liệu như số tài khoản hay tên ngân hàng.
Hiệu quả vượt trội: Tiết kiệm 80% thời gian xử lý
Việc triển khai Trợ lý ảo AI không chỉ mang lại giá trị về mặt công nghệ mà còn đem lại hiệu quả định lượng rõ rệt. Dự kiến, giải pháp sẽ giúp tiết kiệm 80% thời gian xử lý thủ công, giải phóng công chức thuế khỏi các tác vụ lặp lại nhàm chán. Đồng thời, với việc phủ rộng luồng đôn đốc đến 100% doanh nghiệp nợ thuế, tỷ lệ thu hồi nợ tự nguyện đầu kỳ được kỳ vọng sẽ tăng thêm từ 15 - 20%.
Về mặt định tính, giải pháp giúp loại bỏ rủi ro pháp lý do sai sót số liệu và nâng cao năng lực số cho công chức trẻ. Công chức thuế sẽ chuyển dịch từ vai trò “người nhập liệu” sang “người phân tích và quản trị rủi ro”.
Giải pháp này có tính khả thi cực kỳ cao vì có thể bắt đầu ở quy mô nhỏ (Pilot) bằng các công cụ sẵn có như Microsoft Power Automate và ngôn ngữ VBA trên nền tảng hạ tầng công nghệ thông tin hiện có của ngành Thuế. Điều này đảm bảo không cần nguồn ngân sách đầu tư ban đầu quá lớn.
Để hiện thực hóa ý tưởng, tác giả đã kiến nghị lãnh đạo Cục Thuế cho phép triển khai thử nghiệm (Sandbox) tại một số bộ phận quản lý nợ. Đồng thời, cần có sự hỗ trợ về quyền truy cập các cổng API nội bộ để Trợ lý ảo có thể tự động lấy dữ liệu một cách trơn tru.
Có thể thấy, xây dựng Trợ lý ảo AI trong quản lý nợ thuế không còn là câu chuyện của tương lai mà là nhu cầu cấp thiết của hiện tại. Với sự kết hợp giữa tư duy sáng tạo của tuổi trẻ và sức mạnh công nghệ, đây sẽ là vũ khí sắc bén giúp ngành Thuế tối ưu hóa nguồn thu, minh bạch hóa quy trình và khẳng định vị thế tiên phong trong công cuộc chuyển đổi số quốc gia.
