Ở thời điểm hiện nay, hệ thống thông tin dữ liệu tại Tổng cục Thuế đang trong giai đoạn chuyển đổi, hoàn thiện, hệ thống ứng dụng công nghệ thông tin phục vụ lƣu trữ, kết xuất, xử lý số liệu, thông tin đang đƣợc xây dựng, chuẩn hóa. Bên cạnh đó, công tác kết nối trao đổi thông tin với các cơ quan, đơn vị bên ngoài cũng mới bƣớc đầu đƣợc thiết lập do đó nhiều thông tin, dữ liệu còn chƣa đáp ứng đƣợc yêu cầu đối với công tác dự báo thu bằng mô hình hiện đại. Ngoài ra, trình độ, năng lực dự báo thu bằng mô hình tại Tổng cục Thuế cũng còn ở trình độ thấp, nguồn nhân lực làm công tác dự báo thu vừa thiếu về lực lƣợng và yếu về trình độ. Để từng bƣớc cải cách, hiện đại hóa công tác dự báo thu, Tổng cục Thuế đã xây dựng kế hoạch cải cách, hiện đại hóa công tác dự báo thu ngân sách Nhà nƣớc là một trong những nhiệm vụ quan trọng trong Kế hoạch cải cách quản lý thuế giai đoạn 2016-2020 và giai đoạn 2021-2025.
Hƣớng đi phù hợp đối với cơ quan thuế là: (i) Từng bƣớc tiếp cận với trình độ dự báo hiện đại qua việc nghiên cứu, xây dựng, triển khai ứng dụng các mô hình dự báo thu hiện đại thông qua các hình thức nhƣ: nhận sự hỗ trợ kỹ thuật từ các cơ quan, tổ chức, chuyên gia quốc tế; tổ chức đào tạo, nâng cao năng lực về dự báo (dự báo thu, dự báo kinh tế vĩ mô,...) cho đội ngũ cán bộ làm công tác dự báo thu NSNN của cơ quan thuế; (ii) Hợp tác cùng xây dựng các mô hình dự báo thu với các cơ quan, đơn vị, viện nghiên cứu sau đó
chuyển giao kết quả cho phía cơ quan thuế; (iii) Triển khai vận hành mô hình, thực hiện cập nhật thông tin, đƣa ra kết quả, điều chỉnh các thông tin, dữ liệu để đƣa ra kết quả dự báo thu. (iv) Ứng dụng kết quả dự báo thu bằng các mô hình trong hoạt động dự báo thu định kỳ hàng tháng, quý, năm và giai đoạn trung hạn 3-5 năm; ứng dụng các mô hình trong đánh giá tác động thu phục vụ hoạch định chính sách thu thuế GTGT, ứng dụng trong đánh giá hiệu quả công tác quản lý thu thuế GTGT...
Việc triển khai xây dựng, ứng dụng các mô hình dự báo thu sẽ đƣợc thực hiện từng bƣớc (lộ trình 5 năm, 10 năm tới) từ xây dựng, ứng dụng các mô hình đơn giản và chuẩn bị dần các điều kiện về dữ liệu, phát triển dần trình độ, năng lực dự báo để tiếp cận với những mô hình tiên tiến, hiện đại hơn.