AI có trách nhiệm đòi hỏi nhiều yếu tố
CAG nhấn mạnh, độ tin cậy của các kết quả kiểm toán phụ thuộc vào các thông lệ về AI có trách nhiệm. Nếu lạm dụng AI không có đạo đức, sẽ có nguy cơ tạo ra các kết quả kiểm toán không chính xác, làm giảm niềm tin vào quy trình kiểm toán.
Để các kết quả kiểm toán đáng tin cậy, cần đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu. Việc đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu là điều hết sức quan trọng giúp củng cố uy tín của các phát hiện kiểm toán.
Các thông lệ về AI có trách nhiệm yêu cầu sử dụng dữ liệu chỉ từ các nguồn được ủy quyền và có uy tín. Việc sử dụng dữ liệu từ các nguồn chưa được xác minh hoặc trái phép sẽ tạo ra những thành kiến và đe dọa tính toàn vẹn của quy trình kiểm toán.
Trước những đòi hỏi đó, Ấn Độ đã đặt ra yêu cầu bắt buộc thực hiện mọi quy định đối với AI, dựa trên Đạo luật về AI của Liên minh châu Âu. Đạo luật này đưa ra các hạn chế và giám sát nghiêm ngặt đối với các công cụ AI. Ấn Độ cũng nghiên cứu cách tiếp cận của EU để quản lý công nghệ AI hiệu quả, hướng tới thúc đẩy việc sử dụng AI có trách nhiệm trong nhiều lĩnh vực bao gồm cả kiểm toán.
Hiện nay, kiểm toán viên tại CAG phải đối mặt với một loạt thách thức khi ứng dụng AI trong kiểm toán bao gồm yêu cầu bắt buộc về tiêu chuẩn hóa dữ liệu, tuân thủ quy định và nâng cao chuyên môn của kiểm toán viên. Những thách thức này càng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tuân thủ các thông lệ về AI có đạo đức.
Do đó, CAG nhấn mạnh, việc thiết lập khuôn khổ kiểm toán quốc tế chung liên quan đến AI là rất quan trọng. Khuôn khổ này sẽ hướng dẫn kiểm toán viên cách giải quyết những vấn đề phức tạp trong hoạt động kiểm toán mà vẫn đảm bảo duy trì các chuẩn mực đạo đức.
Ông Girish Chandra Murmu - Tổng Kiểm toán và Kiểm soát Ấn Độ cảnh báo, sự phụ thuộc hoàn toàn vào AI có thể dẫn đến kết quả kiểm toán không chính xác. Đồng thời, ông nhấn mạnh tầm quan trọng của đạo đức nghề nghiệp - nền tảng của AI có trách nhiệm.
Tập trung giải quyết những thách thức liên quan
CAG hiện đang phải đối mặt với những thách thức trong kiểm toán như việc thiết lập các quy định về AI và tiêu chuẩn hóa dữ liệu hiệu quả nhằm hướng đến các cuộc kiểm toán về AI nhất quán, chính xác; xác minh tính xác thực và độ tin cậy của các nguồn dữ liệu, ảnh hưởng đến tính chính xác của cuộc kiểm toán; quản lý mức độ phức tạp của việc tích hợp và tham chiếu chéo dữ liệu từ các nguồn và nền tảng của Chính phủ, gây ảnh hưởng đến hiệu quả kiểm toán; đạt được sự đồng bộ hóa nền tảng dữ liệu giữa các cơ quan công thông qua các chính sách về công nghệ thông tin (CNTT) để hợp lý hóa quy trình kiểm toán.
Ngoài ra, cần kể đến thách thức giải quyết mối lo ngại về bảo mật liên quan đến các sáng kiến số hóa, đặc biệt trong kiểm toán quốc phòng; việc thiếu quyết định cho các cuộc kiểm toán AI. Do thiếu các quyết định quan trọng, việc điều chỉnh các khuôn khổ và quy định về CNTT hiện có đối với các cuộc kiểm toán trở nên khó khăn hơn.
Trong hoạt động kiểm toán, tính minh bạch, khách quan, công bằng là những yêu cầu đặc biệt quan trọng, do đó việc giải quyết những thách thức liên quan đến AI là điều bắt buộc đối với các SAI.
Xác định được những thách thức trên, CAG đặt ra một số biện pháp khắc phục nhằm đảm bảo độ tin cậy và tính chính xác của các phát hiện kiểm toán. CAG đã sớm thiết lập, xây dựng, triển khai các quy định AI và tiêu chuẩn dữ liệu rõ ràng, toàn diện nhằm đảm bảo tính nhất quán của cuộc kiểm toán.
CAG đặc biệt chú trọng thực hiện các quy trình và thủ tục xác minh dữ liệu hiệu quả, nhấn mạnh việc sử dụng các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và hợp pháp. Đồng thời, xây dựng các phương pháp và công cụ tích hợp dữ liệu được tiêu chuẩn hóa nhằm đơn giản hóa quy trình tham chiếu chéo dữ liệu.
Bên cạnh đó, CAG đã thực thi đồng bộ hóa nền tảng dữ liệu giữa các cơ quan công thông qua việc xây dựng và thực thi các chính sách CNTT. Song song với đó, liên tục đánh giá và tăng cường các biện pháp bảo mật cho các sáng kiến số hóa, đặc biệt khi xử lý những dữ liệu nhạy cảm trong kiểm toán quốc phòng.
Ngoài ra, CAG cũng chú trọng việc tương tác với các bên liên quan bao gồm các cơ quan công và chuyên gia AI để xây dựng các khuôn khổ, chuẩn mực kiểm toán riêng biệt, điều chỉnh các khuôn khổ CNTT hiện có nếu cần./.
(Theo Civils Daily và CAG)
