Để việc áp dụng bộ tiêu chí rủi ro đuợc hiệu quả, sát thực tế cần phải tiếp tục xây dựng, bổ sung và hoàn thiện hệ thống các tiêu chí rủi ro chuyên sâu theo từng ngành nghề, lĩnh vực, chuyên đề, đặc biệt tập trung vào các ngành nghề, lĩnh vực nhiều rủi ro, triển khai mở rộng phuơng pháp kiểm tra điện tử, đáp ứng cả về số luợng và chất luợng các cuộc thanh, kiểm tra.
Ngoài ra, để có cơ sở đánh giá đuợc toàn diện tình hình sản xuất kinh doanh của DN, xác định đúng đối tuợng cần kiểm tra, nâng cao hiệu quả công tác kiểm tra thuế thì Cục Thuế TP Hà Nội cần:
- Trên cơ sở các tiêu chí đánh giá rủi ro của quy trình kiểm tra thuế đã đuợc xây dựng, thực hiện xây dựng thêm các tiêu chí đánh giá rủi ro và các thang điểm tuơng ứng với từng loại rủi ro, tổng hợp kết quả đánh giá rủi ro và xếp loại rủi ro từ cao xuống thấp dựa trên điểm số. Nghiên cứu bổ sung thêm tiêu chí vào các nhóm tiêu chí để đánh giá, nhận định rủi ro đuợc chính xác hơn nhu:
+ Thêm chỉ tiêu tỷ lệ tổng dự phòng so với tổng chi phí sản xuất kinh doanh. Chỉ tiêu này đánh giá về tình hình tài chính, gắn với rủi ro về việc trích lập dự phòng không đúng quy định;
+ Thêm tiêu chí các khoản phải trả khác. Chỉ tiêu này gắn với rủi ro về hạch toán các khoản chi phí không phục vụ sản xuất kinh doanh; ...
- Căn cứ vào nguồn lực cán bộ để lựa chọn số luợng DN tiến hành kiểm tra sao cho vừa đảm bảo chất luợng vừa đảm bảo số luợng cuộc kiểm tra theo chỉ tiêu đuợc giao.
Từ năm 2017, Cục Thuế TP Hà Nội đã nghiên cứu xây dựng tiêu chí rủi ro và lọc, phân tích dữ liệu rủi ro để triển khai các gói dữ liệu điện tử nhu gói dữ liệu về DN nhiều năm phát sinh doanh thu nhung kê khai không phát sinh thuế, gói dữ liệu về chênh lệch doanh thu trên báo cáo tài chính và quyết toán thuế TNDN, gói dữ liệu chênh lệch thu nhập chịu thuế TNCN và chi phí lãi vay tuơng ứng với vốn điều lệ góp thiếu. Đây là một sáng kiến mới đuợc Tổng Cục Thuế ghi nhận và đánh giá cao. Trong thời gian tới, Cục Thuế TP Hà Nội cần tiếp tục đẩy mạnh việc triển khai các gói dữ liệu điện tử, đồng thời đầu tu nguồn lực nghiên cứu, xây dựng các các gói dữ liệu mới có hiệu quả nhằm phát hiện rủi ro, nâng cao vai trò giám sát và quản lý của CQT đối với NNT.