Thu hẹp khoảng cách về trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn trong hoạt động kiểm toán
Kiểm toán - Ngày đăng : 19:11, 01/07/2025
Tham dự cuộc họp có các thành viên tổ thẩm định và các Ban đề tài.
Đề tài Giải pháp tổ chức, quản lý và phân tích dữ liệu lớn trong công tác kiểm toán do TS. Phạm Huy Thông - Phó Cục trưởng phụ trách Cục Công nghệ thông tin làm chủ nhiệm.
Đề tài Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ phân tích lựa chọn đơn vị được kiểm toán phục vụ lập kế hoạch kiểm toán của Kiểm toán nhà nước (KTNN) do ThS. Nguyễn Văn Quang - Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin làm chủ nhiệm.
Theo TS. Phạm Huy Thông, KTNN Việt Nam đã nhận thức rõ vai trò của công nghệ, đặc biệt là phân tích dữ liệu lớn trong việc nâng cao hiệu quả và chất lượng công tác kiểm toán. Việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn của KTNN vẫn đang trong quá trình phát triển, nhưng đã có nhiều bước tiến đáng chú ý.
Tuy nhiên, thực tế, việc triển khai phân tích dữ liệu lớn gặp không ít khó khăn do dữ liệu trao đổi đa số là các báo cáo tổng hợp, do vậy nhu cầu về phân tích dữ liệu chi tiết chưa thực hiện được; dữ liệu truyền nhận không được cập nhật mới nhất. Ngoài ra, KTNN cũng còn nhiều hạn chế về nhân sự đáp ứng yêu cầu phân tích dữ liệu lớn.
Trên cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin của KTNN, nhóm nghiên cứu đề xuất phương án thu thập dữ liệu từ các đơn vị được kiểm toán, xây dựng phương án tổ chức lưu trữ, tổ chức phân tích, khai thác để đưa ra các vấn đề phục vụ hiệu quả cho công tác kiểm toán. Qua đó, tiến dần đến việc kiểm toán thông qua dữ liệu lớn theo mô hình của các nước tiên tiến, đáp ứng yêu cầu của Chiến lược phát triển và Kiến trúc tổng thể công nghệ thông tin của KTNN giai đoạn 2019-2025, tầm nhìn đến năm 2030 và cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 ở Việt Nam hiện nay.
Đối với đề tài Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ phân tích lựa chọn đơn vị được kiểm toán phục vụ lập kế hoạch kiểm toán của KTNN, ThS. Nguyễn Văn Quang cho biết, việc ứng dụng AI vào công tác kiểm toán đang trở thành xu hướng tất yếu, đặc biệt đối với KTNN, nơi AI không chỉ tăng cường khả năng phân tích, xử lý dữ liệu lớn mà còn tối ưu hóa quy trình kiểm toán truyền thống, hướng tới kiểm toán số với sự minh bạch, chính xác và hiệu quả cao hơn, đặc biệt trong việc lập kế hoạch kiểm toán (KHKT).
Trong công tác kiểm toán ngân sách địa phương (NSĐP), việc lựa chọn đơn vị được kiểm toán đóng vai trò then chốt trong xây dựng KHKT, nhưng quy trình hiện tại còn gặp nhiều hạn chế như xử lý khối lượng dữ liệu lớn một cách thủ công, thiếu tự động hóa, dễ xảy ra sai sót và thiếu chính xác khiến KTNN khó đảm bảo lựa chọn đúng các điểm có nguy cơ sai phạm cao. Vì vậy, nghiên cứu ứng dụng AI trong lựa chọn đơn vị kiểm toán phục vụ lập KHKT là vô cùng cấp thiết, nhằm phân tích, xử lý dữ liệu và lựa chọn đơn vị kiểm toán nhanh chóng, chính xác, hiệu quả.
Đề tài không chỉ giải quyết các vấn đề hiện tại của KTNN mà còn tạo nền tảng cho mô hình kiểm toán số, tự động hóa nhiều công đoạn trong quy trình kiểm toán, phù hợp với chiến lược chuyển đổi số của KTNN giai đoạn 2020-2030. Đồng thời, xác định tiêu chí lấy dữ liệu khảo sát để xây dựng phần mềm, giúp nâng cao khả năng phát hiện rủi ro, phát hiện sai sót, hạn chế và đưa ra khuyến nghị chính xác hơn. Hơn nữa, việc ứng dụng AI vào kiểm toán NSĐP không chỉ nâng cao năng lực chuyên môn, giảm thiểu sai sót, tiết kiệm thời gian mà còn tăng cường khả năng lựa chọn đơn vị được kiểm toán phù hợp với mục tiêu, phạm vi và định hướng của KTNN, đáp ứng yêu cầu quản lý tài chính công minh bạch, hiệu quả trong bối cảnh mới.
ThS. Nguyễn Văn Quang cho biết, Ban đề tài sẽ nghiên cứu cơ sở lý luận và thực tiễn về việc ứng dụng AI trong lựa chọn đơn vị kiểm toán, đặc biệt là kiểm toán NSĐP. Cụ thể, nghiên cứu sẽ phân tích các yêu cầu, định hướng của KTNN trong quá trình chuyển đổi số và ứng dụng AI vào công tác kiểm toán, đồng thời đánh giá thực trạng áp dụng AI và công nghệ số trong công tác kiểm toán tại Việt Nam. Qua đó, làm rõ các khó khăn, thách thức và hạn chế hiện tại trong việc lựa chọn đơn vị kiểm toán; đề xuất giải pháp, điều kiện và lộ trình ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình lựa chọn đơn vị kiểm toán và lập KHKT năm.
Tại cuộc họp, các thành viên tổ thẩm định đánh giá cao ý nghĩa lý luận và thực tiễn của các đề tài, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số quốc gia và những yêu cầu ngày càng cao đối với hoạt động kiểm toán. Để đề tài được nghiên cứu đúng trọng tâm, trọng điểm, đáp ứng yêu cầu thực tiễn của KTNN, tổ thẩm định gợi mở thêm một số nội dung cho các nhóm nghiên cứu.
Cụ thể, đối với đề tài Ứng dụng AI hỗ trợ phân tích lựa chọn đơn vị được kiểm toán phục vụ lập kế hoạch kiểm toán của KTNN, nhóm nghiên cứu lưu ý đến những rủi ro trong việc ứng dụng AI; sự thiên lệch trong thuật toán tự động, cần sự giám sát và tăng cường minh bạch; học tập kinh nghiệm quốc tế trong việc ứng dụng AI.
Đối với đề tài Giải pháp tổ chức, quản lý và phân tích dữ liệu lớn trong công tác kiểm toán, nhóm nghiên cứu cần lưu ý phạm vi nghiên cứu để đảm bảo tính hiệu quả; nguồn lực phục vụ việc thu thập dữ liệu; phân tích cụ thể các nhóm dữ liệu để nhìn được bức tranh tổng thể về dữ liệu hiện có của KTNN và những dữ liệu cần cập nhật, liên thông; bổ sung các tiêu chuẩn quốc tế về dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu lớn; làm rõ phương pháp, công cụ, quy trình phân tích dữ liệu lớn…
Phát biểu tại cuộc họp, Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Bùi Quốc Dũng đánh giá cao việc lựa chọn chủ đề nghiên cứu, đây là những nội dung KTNN đang rất cần và chú trọng triển khai trong thời gian tới. Việc nghiên cứu 02 đề tài này không chỉ phục vụ cho hoạt động của KTNN mà còn đóng góp một phần không nhỏ vào các nghiên cứu của INTOSAI về AI và phân tích dữ liệu lớn.
Phó Tổng Kiểm toán nhà nước đề nghị, đối với đề tài về ứng dụng AI, nhóm nghiên cứu hiện đang tập trung vào lĩnh vực NSĐP, hướng tới bộ tiêu chí lấy dữ liệu và xây dựng phần mềm. Vậy, Ban đề tài cần tham khảo ý kiến của các KTNN chuyên ngành, khu vực, kiểm toán viên giàu kinh nghiệm để thu thập thông tin, nhu cầu thực tế. Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu cần mở rộng thêm đối tượng nghiên cứu như lĩnh vực ngân hàng, doanh nghiệp. Đây là các nhóm rất cần việc ứng dụng AI để phân tích lựa chọn đơn vị được kiểm toán phục vụ lập kế hoạch kiểm toán.
Đối với đề tài về phân tích dữ liệu lớn, Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Bùi Quốc Dũng thống nhất cao với ý kiến của tổ thẩm định, đề nghị nhóm nghiên cứu tiếp thu tối đa. Trong đó, cần làm rõ dữ liệu lớn là gì và phân tích như thế nào; mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu; bổ sung nội dung về khoảng trống nghiên cứu, từ đó phát triển khung lý thuyết và mô hình quản trị dữ liệu. Đặc biệt, cần phân tích sâu về các nhóm dữ liệu của KTNN; nhóm công tác để triển khai phân tích dữ liệu lớn, bao gồm các kiểm toán viên, các kỹ sư công nghệ của Cục Công nghệ thông tin.
Phó Tổng Kiểm toán nhà nước nhấn mạnh, các nhóm nghiên cứu cần nghiên cứu sâu về Luật Dữ liệu và sự kết nối với Luật KTNN, từ đó đề xuất ý kiến bổ sung, sửa đổi, tạo hành lang pháp lý phù hợp cho hoạt động kiểm toán của KTNN trong bối cảnh chuyển đổi số.