Xu hướng toàn cầu: Kiểm toán dịch chuyển sang giám sát chủ động
Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang tạo ra những chuyển động sâu sắc trong quản trị nhà nước, tài chính công và kiểm toán công. Trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, học máy và tự động hóa thông minh không chỉ làm thay đổi cách thu thập và xử lý thông tin, mà còn mở ra khả năng giám sát theo thời gian thực, dự báo rủi ro và phòng ngừa sai phạm - những điều mà mô hình kiểm toán truyền thống, chủ yếu dựa vào hậu kiểm và chọn mẫu, khó có thể đáp ứng.
Thực tiễn quốc tế cho thấy, nhiều cơ quan kiểm toán tối cao đã sớm nắm bắt xu thế này. Tại Hoa Kỳ, Cơ quan Kiểm toán tối cao (GAO) ứng dụng AI trong giám sát tài chính liên bang, y tế và ngân hàng, giúp mở rộng đáng kể độ phủ phân tích và rút ngắn thời gian kiểm toán. Ở Vương quốc Anh, Cơ quan Kiểm toán quốc gia (NAO) triển khai AI trong kiểm toán chi phúc lợi xã hội, y tế và hợp đồng công, đồng thời xây dựng các bộ hướng dẫn sử dụng AI an toàn nhằm tiết kiệm ngân sách và phòng, chống gian lận.
Một số quốc gia đang phát triển cũng cho thấy hiệu quả rõ nét từ việc ứng dụng công nghệ. Pakistan đã phát hiện hơn 128.000 trường hợp “người hưu trí ma” thông qua phân tích dữ liệu bằng AI. Trong khi đó, Đan Mạch, Kenya, Chile hay Indonesia tích hợp dữ liệu từ thuế, đăng ký kinh doanh, bảo hiểm, nhà ở, dân cư… để xây dựng bản đồ rủi ro đa chiều; kết hợp phân tích tương đồng văn bản nhằm phát hiện hành vi chia nhỏ hợp đồng và sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) để truy vết các “điểm nóng” theo không gian lãnh thổ.
Những kinh nghiệm này cho thấy, kiểm toán hiện đại đang dịch chuyển từ kiểm tra sau sang giám sát chủ động, từ phát hiện sai phạm đơn lẻ sang nhận diện rủi ro mang tính hệ thống, qua đó nâng cao giá trị khuyến nghị chính sách công.
Thách thức dữ liệu và yêu cầu đổi mới tại Việt Nam
Tại Việt Nam, khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu công đang ngày càng vượt quá khả năng kiểm toán truyền thống. Ví dụ, Bảo hiểm xã hội Việt Nam quản lý khoảng 17 triệu người tham gia bảo hiểm xã hội bắt buộc, 16 triệu người tham gia bảo hiểm thất nghiệp và hơn 90 triệu người tham gia bảo hiểm y tế. Mỗi năm, số lượng dữ liệu giao dịch theo tháng đạt gần 1 tỷ dòng. Cục Thuế chỉ riêng năm 2024 có hơn 950.000 doanh nghiệp khai thuế điện tử với gần 16 triệu hồ sơ; lũy kế từ khi triển khai hệ thống khai thuế qua mạng đến cuối năm 2024 đã tiếp nhận gần 150 triệu tờ khai. Những con số này minh chứng rằng nếu tiếp tục dựa vào phương pháp kiểm toán thủ công, rủi ro bỏ sót hệ thống và giảm độ tin cậy kết luận là hiện hữu.
Trong bối cảnh đó, nếu tiếp tục dựa chủ yếu vào phương pháp chọn mẫu thủ công, nguy cơ bỏ sót rủi ro hệ thống và làm giảm độ tin cậy của kết luận kiểm toán là điều khó tránh khỏi. Đây chính là áp lực buộc KTNN phải tìm kiếm một cách tiếp cận mới, dựa trên nền tảng dữ liệu và công nghệ số.
Thực tế cho thấy, KTNN đã lựa chọn hướng đi chủ động: Xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung, tăng cường kết nối và chia sẻ dữ liệu với các Bộ, ngành trọng yếu; đồng thời chuẩn bị hạ tầng lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn, từng bước triển khai các dự án AI phục vụ trực tiếp hoạt động kiểm toán. Mục tiêu đặt ra là chuyển từ kiểm toán dựa trên mẫu đại diện sang kiểm toán dựa trên toàn bộ dữ liệu, qua đó nâng cao khả năng phát hiện rủi ro và phòng ngừa sai phạm.
Từ hậu kiểm sang kiểm toán dự báo
Việc ứng dụng AI và dữ liệu lớn đang từng bước tái định hình hoạt động kiểm toán tại Việt Nam. Trong mô hình truyền thống, kiểm toán viên buộc phải suy diễn bức tranh tổng thể từ những “mảnh ghép” dữ liệu được chọn mẫu. Cách tiếp cận này từng phù hợp trong điều kiện nguồn lực hạn chế, nhưng ngày càng bộc lộ những giới hạn trước dòng dữ liệu phát sinh liên tục và quy mô lớn.
Ngược lại, với AI và Big Data, kiểm toán có thể phân tích toàn bộ tập dữ liệu, giảm thiểu thiên kiến chủ quan và tăng tính nhất quán trong đánh giá. Các công nghệ học máy, học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp khai thác hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, từ hồ sơ văn bản, hợp đồng đến các báo cáo chuyên ngành. Nhờ đó, kiểm toán không chỉ nhìn lại những gì đã xảy ra, mà còn có khả năng dự báo rủi ro trong tương lai - một bước tiến quan trọng hướng tới kiểm toán dự báo (Predictive Audit).
Trong thực tiễn, KTNN đã xây dựng kho dữ liệu với hàng trăm triệu bản ghi, kết nối với Bộ Tài chính, Bảo hiểm xã hội Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước. Hạ tầng lưu trữ và xử lý được thiết kế kèm theo các biện pháp kiểm soát truy cập, giám sát an toàn thông tin và mã hóa dữ liệu cá nhân theo quy định pháp luật. Đây là nền tảng để từng bước chuyển từ phân tích hồi cứu sang giám sát chủ động.
Năm 2025, KTNN đã triển khai hệ sinh thái công nghệ kiểm toán với nhiều ứng dụng AI và dữ liệu lớn, từ phân tích ngân sách, đánh giá rủi ro đến giám sát chất lượng báo cáo kiểm toán. Đáng chú ý, trong chuyên đề kiểm toán việc đầu tư, ứng dụng công nghệ thông tin tại 13 tỉnh, thành phố giai đoạn 2021-2024, KTNN đã thí điểm sử dụng AI và robot phần mềm (RPA) để tự động thu thập, phân tích hồ sơ thầu số hóa. Kết quả cho thấy, tốc độ xử lý dữ liệu được cải thiện rõ rệt, phạm vi kiểm tra mở rộng, đồng thời hỗ trợ kiểm toán viên phát hiện sai sót, gian lận một cách toàn diện và nhất quán hơn.
Công nghệ là công cụ, liêm chính là mục tiêu
Những kết quả bước đầu khẳng định, ứng dụng AI trong kiểm toán là xu thế tất yếu. Tuy nhiên, công nghệ không thay thế vai trò của kiểm toán viên, mà làm cho hoạt động kiểm toán trở nên chính xác, hiệu quả và khách quan hơn. Quan trọng hơn, AI và dữ liệu lớn giúp chuyển trọng tâm từ phát hiện sai phạm sang phòng ngừa rủi ro, từ xử lý hậu quả sang kiến tạo cơ chế minh bạch và bền vững.
Để phát huy hiệu quả, KTNN xác định một số định hướng trọng tâm trong thời gian tới: Chuẩn hóa và liên thông dữ liệu; mở rộng AI theo từng cụm nghiệp vụ có rủi ro cao; đưa yêu cầu “AI có khả năng giải thích” (Explainable AI) thành tiêu chuẩn thiết kế; tăng cường hợp tác quốc tế và đo lường cụ thể giá trị, tác động của từng dự án công nghệ.
Con đường phía trước vẫn còn nhiều thách thức, từ chuẩn hóa dữ liệu, hoàn thiện hạ tầng, đào tạo nguồn nhân lực đến hoàn thiện khung pháp lý và bảo đảm an toàn thông tin. Tuy nhiên, nền tảng đã được hình thành và hướng đi đã rõ. Nếu kiên định với lộ trình chuyển đổi số, KTNN có thể biến dữ liệu thành “lá chắn” bảo vệ liêm chính, góp phần đưa hoạt động kiểm toán Việt Nam tiệm cận chuẩn mực quốc tế, phục vụ hiệu quả mục tiêu quản trị quốc gia hiện đại, minh bạch và phát triển bền vững./.
