Áp dụng phân tích dữ liệu vào hoạt động kiểm toán: Cần có lộ trình và chiến lược rõ ràng

Nhiều rào cản khiến phân tích dữ liệu khó áp dụng

Kể từ năm 2020, thế giới đã chứng kiến hai sự kiện rủi ro lớn là đại dịch và xung đột ở Ukraine, gây ra nhiều tác động tiêu cực đối với chuỗi cung ứng, lạm phát, tăng trưởng, chi phí, tỷ giá hối đoái, an ninh. Trong bối cảnh sự không chắc chắn ngày càng tăng, các tổ chức buộc phải xem xét lại các quyết định đầu tư, thắt chặt tài chính và yêu cầu kiểm toán nội bộ (KTNB) tập trung vào PTDL để nâng cao khả năng dự báo.

Tổng Giám đốc điều hành IIA John Wood nhấn mạnh, dữ liệu là chìa khóa cho tương lai của tất cả các tổ chức, do đó, nó cũng là chìa khóa cho KTNB. Hiểu được dữ liệu sẽ giúp tổ chức tăng khả năng phục hồi trong môi trường phức tạp và đảm bảo tính bền vững trong tương lai. Tất nhiên, để PTDL, các doanh nghiệp phải có lộ trình và đi từng bước một.

KTV trong tương lai sẽ được hỗ trợ hoàn toàn bởi dữ liệu. AI và máy học đang được sử dụng để phát hiện rủi ro và tự động hóa quy trình, củng cố tuyến phòng thủ thứ ba. Tuy nhiên, máy tính không thể đưa ra ý kiến thiết kế kiểm soát chi tiết. KTNB luôn cần sự can thiệp của con người.

Theo nghiên cứu của IIA, 60% chức năng KTNB đã sử dụng một số phương pháp PTDL, 7% khác đã chuyển sang AI. Tuy nhiên, vẫn còn 1/3 chưa áp dụng PTDL. Ba lợi ích hàng đầu của việc sử dụng PTDL được các chuyên gia đánh giá là mức độ đảm bảo cao hơn (48%), phạm vi kiểm toán (21%) và hiệu quả được nâng cao (14%).

Ngược lại, ba rào cản hàng đầu đối với việc khó áp dụng PTDL là: Thiếu kỹ năng (49%), thiếu nguồn lực (24%) và thiếu thời gian để triển khai (12%). Tất cả những điều này đều liên quan chặt chẽ và phụ thuộc lẫn nhau. Bên cạnh đó, cuộc khảo sát của IIA cũng cho thấy, một trong những rào cản mà tất cả các tổ chức đều phải đối mặt là tính khả dụng, quyền truy cập và tính toàn vẹn của dữ liệu.

Các câu hỏi như: Dữ liệu có tồn tại không? Dữ liệu có được tổ chức lưu trữ không? Nếu không thì đâu là lý do?... thường được KTNB đề cập đến khi thiếu hụt dữ liệu khiến cho PTDL không khả dụng. Ngoài ra, các vấn đề về quyền truy cập cũng phát sinh nếu KTNB không hiểu dữ liệu được lưu trữ ở đâu. Nếu quyền truy cập vào dữ liệu bị từ chối, rõ ràng hoặc ngầm định đây có thể là dấu hiệu của các vấn đề quản trị cần được giải quyết. Còn với tính toàn vẹn, nếu dữ liệu được quản lý kém hoặc không chính xác sẽ khiến mọi nỗ lực PTDL của KTNB trở nên thừa thãi. Hơn nữa, hầu hết các tổ chức và cá nhân đều lo lắng về việc chia sẻ dữ liệu, ngay cả khi KTNB là một phần của tổ chức. Đặc biệt, khi doanh nghiệp thuê dịch vụ KTNB bên ngoài thì việc cung cấp dữ liệu cho bên thứ ba càng trở nên lo ngại hơn.

Phá bỏ những quan niệm sai lầm và xây dựng chiến lược phù hợp

Các chuyên gia của IIA nhấn mạnh rằng, PTDL sẽ mang lại hiệu quả đáng kể khi các ứng dụng được thiết lập và tinh chỉnh. Tuy nhiên, các tổ chức phải chấp nhận đầu tư thời gian và nguồn lực ngay từ đầu để mang lại kết quả có giá trị cao cho tương lai. Các tổ chức thường đánh giá PTDL rất tốn kém, nhưng thực tế, việc đầu tư vào hàng loạt phần mềm hoặc tuyển dụng quá nhiều nhân lực cho một nhiệm vụ còn tốn kém hơn.

Hầu hết các tổ chức đang nâng cao năng lực khoa học và phân tích dữ liệu. Do đó, nếu không có ngân sách để thuê chuyên gia hỗ trợ trực tiếp cho KTNB, các KTV có thể đề xuất tận dụng nguồn lực sẵn có, kết nối với chuyên gia dữ liệu và trao đổi ý tưởng với các đồng nghiệp. Việc kết nối, học hỏi và chia sẻ kiến thức về PTDL giúp các bên cùng có lợi, đồng thời duy trì tính độc lập của KTNB.

PTDL là một hoạt động có hệ thống, đòi hỏi sự liên kết của tất cả các bộ phận. KTNB không thể thực hiện PTDL nếu tổ chức quản trị dữ liệu kém, do đó, các KTV phải xác định những điểm yếu và giúp tổ chức đi đúng hướng khi áp dụng PTDL. Thực tế, hành trình PTDL không đòi hỏi phải đầu tư lớn ngay từ đầu. KTNB có thể áp dụng PTDL từ việc liên tục giám sát để cải thiện kế hoạch và phạm vi kiểm toán, phân tích quá trình kiểm toán, cho đến khi phát hành báo cáo kiểm toán với các phát hiện dựa trên dữ liệu.

Quan trọng là, khi áp dụng PTDL, KTNB phải nhìn nhận được rõ ràng hơn về rủi ro theo thời gian thực, xác định được những vấn đề thực sự quan trọng và các rủi ro chiến lược sắp xảy ra, ví dụ như lạm phát, chi phí tăng, tăng trưởng chậm lại... Tuy nhiên, KTNB cũng không nên phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu đầu ra, mà phải có tư duy phân tích chủ quan để luôn diễn giải PTDL đang tiết lộ điều gì, từ đó đánh giá rủi ro và tìm ra điểm yếu trong kiểm soát. KTNB cần có sự tự tin để thoát khỏi các mẫu báo cáo kiểm toán truyền thống và tích hợp dữ liệu vào các phát hiện theo cách rõ ràng và dễ hiểu.

IIA nhấn mạnh rằng, tiến triển từ việc sử dụng PTDL từng phần sang kiểm toán dựa trên PTDL đòi hỏi phải có một chiến lược rõ ràng. Cách xác định chính xác chiến lược này sẽ phụ thuộc vào tổ chức, mức độ trưởng thành của quản trị dữ liệu và mức độ phát triển chiến lược dữ liệu của tổ chức. KTNB sẽ thấy mình bị cản trở nếu cố gắng chạy trước tổ chức, ngay cả với các tổ chức có mức độ trưởng thành cao về dữ liệu như ngân hàng. Vì vậy, KTNB cần chủ động chia sẻ các thông tin về những thiếu sót trong quản trị dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị rõ ràng để cải thiện. Khi tổ chức phát triển mạnh về quản trị dữ liệu, KTNB cũng sẽ có cơ hội hơn trong việc áp dụng PTDL.

Cùng với đó, KTNB phải lập bản đồ về dữ liệu và cập nhật thường xuyên. Các KTV cần phải đặt ra những câu hỏi cơ bản: Hiện tại có những tập dữ liệu nào? Áp dụng PTDL vào những dữ liệu nào? Mục đích của việc áp dụng là gì và kết quả mong muốn như thế nào? Những kỹ thuật và ứng dụng nào giúp hiện thực hóa kết quả mong muốn?... Để tránh xa việc sử dụng PTDL không thường xuyên, tùy tiện, KTNB cần cải thiện mức độ thông thạo dữ liệu, thành thạo phần mềm. Một cách tiếp cận nâng cao kỹ năng phổ biến là đầu tư vào đào tạo. Mặc dù có nhu cầu cao về kỹ năng PTDL, nhưng việc tuyển dụng các chuyên gia không phải lúc nào cũng khả thi, do đó, việc theo dõi và điều động nhân sự có thể mang lại hiệu quả lâu dài.

Với những doanh nghiệp chưa từng áp dụng PTDL, IIA khuyến nghị KTNB nên bắt tay vào hành trình PTDL với các thử nghiệm ban đầu từ tập dữ liệu tài chính cốt lõi trong Excel, phân tích và kiểm tra toàn bộ dữ liệu, đồng thời dành thời gian để tự học hỏi. Với những tổ chức đã áp dụng PTDL nhưng rời rạc, cách tốt nhất là xin một khoản đầu tư phù hợp, tham khảo ý kiến chuyên gia và lập bản đồ dữ liệu để triển khai dần việc giám sát liên tục, đánh giá rủi ro.

Với những tổ chức đã áp dụng PTDL ở mức cơ bản, cần chính thức hóa chiến lược PTDL với các mục tiêu được xác định rõ ràng. Đồng thời, mở rộng ứng dụng PTDL cho nhiều rủi ro và hoạt động kinh doanh, kiểm tra, kiểm soát tài chính, thu thập tài liệu. Còn với những doanh nghiệp ở vị trí tiên phong, IIA khuyến khích việc thử nghiệm các kỹ thuật phân tích mới được hỗ trợ bởi AI cho cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và hoàn toàn không có cấu trúc. Áp dụng khả năng dự đoán để theo dõi các hoạt động kiểm toán, hiểu mối quan hệ giữa các rủi ro kinh doanh khác nhau, xác định các hiệu ứng domino tiềm ẩn có thể trở thành các mối đe dọa đối với tổ chức trong tương lai./.

THÙY LÊ