Chuyển dịch trong khung chương trình đào tạo
Chiến lược phát triển KTNN đến năm 2030 nhấn mạnh: “Chuyển đổi từ quy trình kiểm toán truyền thống sang quy trình kiểm toán số dựa trên nền tảng Big Data với sự hỗ trợ của công nghệ AI một cách chủ động…”; “Đào tạo, bồi dưỡng đội ngũ kiểm toán viên nhà nước (KTV) tiếp cận và vận dụng phương pháp kiểm toán hiện đại, kỹ năng kiểm toán theo hướng chuyên nghiệp, nâng cao kiến thức, trình độ, kỹ năng ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) trong hoạt động kiểm toán…”.
Từ các mục tiêu và lộ trình đã đặt ra, KTNN đã có những bước tiến trong việc xây dựng hạ tầng kỹ thuật, hoàn thiện nền tảng quản trị dữ liệu tập trung và triển khai thí điểm AI phục vụ hoạt động kiểm toán. Đồng thời, hoạt động đào tạo cũng đã có sự thay đổi mang tính bước ngoặt, bám sát tiến trình phát triển CNTT. Theo đó, tỷ trọng các nội dung đào tạo về CNTT trong tổng thời lượng bồi dưỡng chuyên môn, nghiệp vụ của KTNN đã tăng gấp đôi trong giai đoạn 2022-2025.
Theo thống kê, năm 2023, KTNN tổ chức 12 lớp tập trung vào việc sử dụng phần mềm nội bộ, kỹ năng khai thác dữ liệu cơ bản, trích xuất dữ liệu tài chính, bảo đảm phù hợp với giai đoạn chuyển đổi từ kiểm toán chứng từ giấy sang chứng từ điện tử. Năm 2024, KTNN tổ chức khoảng 20 lớp với nội dung chú trọng phân tích dữ liệu lớn (Big Data), sử dụng các công cụ phục vụ hoạt động kiểm toán.
Năm 2025 có sự đột biến với 25 lớp đào tạo tập trung vào năng lực làm chủ dữ liệu, các ứng dụng công nghệ, Big Data, AI, thuật toán, bảo mật dữ liệu và kiểm toán CNTT chuyên sâu. KTV cũng được đào tạo các kỹ năng truy vấn và xử lý ngôn ngữ (Python/R), truy cập vào cơ sở dữ liệu của đơn vị để kiểm tra toàn bộ dữ liệu thay vì chọn mẫu như trước đây.
Năm 2026, KTNN tiếp tục tổ chức 25 lớp đào tạo, tập trung vào các công cụ AI phổ biến phục vụ hoạt động kiểm toán, ứng dụng AI trong cải cách hành chính, nâng cao kiến thức, kỹ năng liên quan đến kiểm toán CNTT.
Theo Phó Giám đốc Trường Đào tạo và Bồi dưỡng nghiệp vụ kiểm toán Hà Minh Tuấn, việc chú trọng đào tạo về Big Data và AI nhằm đáp ứng nhu cầu thiết thực của KTV hiện nay. Đặc biệt, trong bối cảnh công nghệ thay đổi từng ngày, nội dung đào tạo này phải được nghiên cứu kỹ và triển khai sớm, đúng mục tiêu, đối tượng, nhu cầu và sản phẩm đầu ra, phục vụ thiết thực cho hoạt động kiểm toán.
Bên cạnh các lớp đào tạo được tổ chức với quy mô, phạm vi toàn Ngành, các đơn vị trực thuộc KTNN cũng đã xây dựng kế hoạch tập huấn nội bộ, tập trung vào các nội dung như: Ứng dụng AI trong kiểm toán và tổng hợp kết quả kiểm toán hoạt động tín dụng tại các ngân hàng thương mại; ứng dụng CNTT trong việc lưu trữ, luân chuyển tài liệu, đặc biệt là văn bản mật; kỹ năng ứng dụng AI hỗ trợ hoạt động kiểm toán; ứng dụng AI trong cải cách hành chính; kinh nghiệm ứng dụng AI hỗ trợ hoạt động kiểm toán tuân thủ đối với dự án đầu tư xây dựng công trình...
Trong khuôn khổ hợp tác với Sáng kiến phát triển INTOSAI (IDI), KTNN đã cử các nhóm kiểm toán viên tham gia chương trình đào tạo kiểm toán dữ liệu nâng cao. Sau khi kết thúc khóa đào tạo, đội ngũ này đã trở thành nòng cốt, vừa nghiên cứu, vừa trực tiếp truyền đạt kinh nghiệm thông qua các lớp chuyên sâu về dữ liệu và AI, tạo sự lan tỏa trong toàn Ngành.
Đào tạo để thích ứng
Theo Phó Cục trưởng Cục CNTT, KTNN - ông Nguyễn Văn Quang, hiện nay, KTNN đã và đang thí điểm ứng dụng AI để tự động hóa quy trình, đặc biệt trong việc phân tích các gói thầu số hóa và xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ ngành thuế, kho bạc, ngân hàng. Dự kiến, năm 2027, KTNN sẽ hoàn thiện, đưa vào sử dụng 5 hệ thống AI hỗ trợ lựa chọn đơn vị được kiểm toán; lập và thẩm định dự thảo văn bản KTNN; tổng hợp kinh nghiệm kiểm toán; hỗ trợ hoạt động kiểm soát chất lượng kiểm toán.
Trước khi các công cụ này vận hành, ngay từ giai đoạn thí điểm, các KTV cần được đào tạo để có thể sử dụng thành thạo, nhất là khả năng tự thu thập dữ liệu từ đơn vị được kiểm toán, làm sạch, chuẩn hóa và phân tích dữ liệu dựa trên các công cụ.
Chia sẻ từ thực tiễn tham gia các đoàn kiểm toán, ông Nguyễn Hải Hiệp - Phó Trưởng phòng, KTNN chuyên ngành VII - cho rằng, dù KTNN đã xây dựng được AI và nhiều công cụ phục vụ hoạt động kiểm toán, nhưng KTV vẫn còn e ngại, tư duy về dữ liệu còn hạn chế, trong khi việc tiếp cận dữ liệu tại các đơn vị được kiểm toán vẫn gặp khó khăn. Vì vậy, chương trình đào tạo cần theo lộ trình phù hợp: trước hết trang bị nền tảng về dữ liệu, tư duy CNTT và tư duy thuật toán; sau đó nâng cao năng lực sử dụng các công cụ chuyên sâu. KTNN không chỉ đào tạo đáp ứng yêu cầu trước mắt mà còn phải chuẩn bị cho định hướng dài hạn, gắn với việc hoàn thiện hạ tầng công nghệ, ứng dụng AI và xây dựng kho dữ liệu tập trung.
Đồng quan điểm, ông Lê Anh Vũ - Trưởng phòng, Cục CNTT - cho rằng, phân tích dữ liệu và ứng dụng AI đòi hỏi phải có dữ liệu chuẩn. Vì vậy, KTV cần được đào tạo bài bản từ dữ liệu, các công cụ phù hợp đến phân tích dữ liệu lớn. Ngoài ra, hiện nay, KTV đã chủ động tự học và sử dụng AI do các nhà cung cấp bên ngoài phát triển. Tận dụng những công cụ này, KTNN có thể tổ chức các lớp hướng dẫn KTV sử dụng AI hiệu quả, đồng thời vẫn bảo đảm tuân thủ các quy định, tính bảo mật và trách nhiệm giải trình về thông tin, thuật toán.
Từ yêu cầu thực tiễn, ông Hà Minh Tuấn cho rằng, đào tạo về CNTT cần có sự phân nhóm đối tượng rõ ràng tương ứng với từng chương trình đào tạo. Trong đó, các chương trình nâng cao sẽ dành cho nhóm đối tượng đã qua đào tạo chuyên sâu và kỹ thuật viên của Cục CNTT. Nhóm KTV sẽ được đào tạo về tư duy dữ liệu; cách thức thu thập, phân loại nguồn dữ liệu; kỹ năng phỏng vấn để tìm dữ liệu; sử dụng công cụ, dữ liệu đã có để đối soát, trực quan hóa và tổng hợp. Đào tạo từ cơ bản đến nâng cao, bảo đảm khi KTNN hoàn thiện các công cụ AI thì KTV có thể sử dụng hiệu quả ngay cho từng cuộc kiểm toán.
Hiện nay, bên cạnh các chương trình đào tạo đã có, Trường Đào tạo và Bồi dưỡng nghiệp vụ kiểm toán đang chủ trì xây dựng chương trình bồi dưỡng kỹ năng phân tích dữ liệu lớn. Việc sớm hoàn thiện và ban hành chương trình, tài liệu cũng như chuẩn bị dữ liệu để KTV thực hành sẽ là tiền đề quan trọng để KTNN bắt kịp xu thế và tận dụng tối đa các tiện ích mà Big Data và AI mang lại./.
