Dữ liệu - “điểm khởi nguồn của sự minh bạch”

Nhân dịp đầu năm mới, Ủy viên dự khuyết Ban Chấp hành Trung ương Đảng, Ủy viên Ban Thường vụ Đảng ủy KTNN, Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Bùi Quốc Dũng đã có cuộc trao đổi với Báo Kiểm toán, chia sẻ về tầm nhìn chiến lược, các định hướng lớn và những bước đi quyết liệt nhằm xây dựng nền “kiểm toán số - minh bạch – chuyên nghiệp – kiến tạo”, nơi dữ liệu khẳng định tiếng nói của sự minh bạch và sự minh bạch được bảo chứng bằng dữ liệu.

Thưa ông, trong bối cảnh dữ liệu và trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, hoạt động kiểm toán đang thay đổi như thế nào? Dữ liệu có thực sự trở thành “điểm khởi nguồn của sự minh bạch” trong ngành Kiểm toán?

Trong kỷ nguyên số, sự bùng nổ của dữ liệu tài chính và phi tài chính đang tạo ra những thay đổi mang tính bước ngoặt đối với hoạt động kiểm toán công. Khối lượng dữ liệu ngày càng lớn, đa dạng và phức tạp đã vượt xa khả năng bao quát của phương pháp kiểm toán truyền thống. Nếu trước đây kiểm toán chủ yếu dựa vào chọn mẫu, kinh nghiệm và phân tích thủ công, thì cách tiếp cận này ngày càng bộc lộ hạn chế: Dễ bỏ sót sai phạm, tốn thời gian, phụ thuộc nhiều vào đánh giá chủ quan và khó theo kịp các mô hình giao dịch mới trong môi trường số. Do đó, việc có dữ liệu đầy đủ và ứng dụng các công cụ phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo trở thành xu thế tất yếu góp phần quan trọng trong việc nâng cao chất lượng, hiệu quả và phạm vi kiểm toán, phù hợp với tinh thần của Nghị quyết số 57-NQ/TW và Chiến lược phát triển KTNN đến năm 2030, hướng tới mô hình “kiểm toán dựa trên dữ liệu” và kiểm toán thông minh.

Bên cạnh đó, sự hình thành các cơ sở dữ liệu quốc gia, dữ liệu chuyên ngành và khả năng kết nối liên thông giữa các Bộ, ngành, địa phương giúp hoạt động kiểm toán chuyển từ kiểm toán chọn mẫu sang kiểm toán toàn diện. Cụ thể, với việc ứng dụng mô hình học máy, mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong việc nhận diện xu hướng và đánh giá tính hợp lý của dữ liệu tài chính, dự báo nguy cơ thất thoát, đồng thời tự động phát hiện bất thường, gian lận, rủi ro trong hàng triệu giao dịch; nâng cao tốc độ xử lý, giảm phụ thuộc vào đánh giá chủ quan, tăng cường tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và nâng cao chất lượng kết luận kiểm toán.

Thực tiễn tại các cơ quan kiểm toán tối cao trên thế giới cho thấy hiệu quả rõ rệt. Cơ quan Kiểm toán tối cazo Hoa Kỳ (GAO) ứng dụng AI trong giám sát tài chính liên bang, phát hiện gian lận y tế, rủi ro ngân hàng và chứng khoán, giúp rút ngắn 30-50% thời gian kiểm toán. Cơ quan Kiểm toán tối cao Anh Quốc (NAO) đưa AI vào lĩnh vực phúc lợi xã hội, y tế và hợp đồng công; xây dựng AI Playbook hướng dẫn triển khai an toàn, tiết kiệm hàng triệu bảng qua phòng chống gian lận. Cơ quan Kiểm toán tối cao Úc (ANAO) tích hợp phân tích dữ liệu để giám sát tài chính địa phương, dự báo rủi ro thuế và phát hiện gian lận, đồng thời đưa ra khuyến nghị về quản trị AI. Cơ quan Kiểm toán tối cao Ấn Độ (CAG) triển khai đề án “AI trong kiểm toán và kiểm toán AI”, ứng dụng AI trong phát hiện gian lận, phân tích diện rộng và thu thập bằng chứng tự động. Các công ty kiểm toán hàng đầu thế giới như EY, KPMG cũng thúc đẩy kiểm toán dựa trên dữ liệu lớn, tự động hóa phân tích rủi ro.

Những kinh nghiệm thực tiễn và các nghiên cứu quốc tế đã cho thấy: Nhờ dữ liệu và công nghệ, những khoảng trống trước đây khó phát hiện nay được nhận diện đầy đủ hơn, góp phần tăng cường công khai, minh bạch, kỷ luật tài chính công và dữ liệu đã trở thành “điểm khởi nguồn của sự minh bạch”. Đây cũng là định hướng KTNN Việt Nam đang kiên trì theo đuổi: Chuyển đổi số toàn diện, hiện đại hóa phương pháp kiểm toán và xây dựng nền kiểm toán dựa trên dữ liệu, phân tích và trí tuệ nhân tạo.

Vì sao KTNN chọn chuyển đổi số là một trong ba đột phá chiến lược giai đoạn 2026-2030?

KTNN lựa chọn chuyển đổi số là một trong ba đột phá chiến lược giai đoạn 2026-2030 vì đây là điều kiện tiên quyết để nâng cao năng lực kiểm toán trong bối cảnh khối lượng dữ liệu tài chính – ngân sách, chuyên ngành và dữ liệu số hóa của các Bộ, ngành, địa phương đang tăng rất nhanh, trong khi phương pháp kiểm toán truyền thống dựa vào chọn mẫu và phân tích thủ công không còn đáp ứng được yêu cầu về phạm vi, tốc độ và độ chính xác.

Chuyển đổi số giúp KTNN chuyển từ kiểm toán chọn mẫu truyền thống sang kiểm toán toàn diện, từ hậu kiểm sang giám sát sớm; tăng khả năng phân tích rủi ro, cảnh báo và dự báo dựa trên dữ liệu. Đây cũng là xu thế chung của nhiều cơ quan kiểm toán tối cao trên thế giới, nơi phân tích dữ liệu lớn, tự động hóa và AI đã trở thành chuẩn mực nghề nghiệp. Việc hiện đại hóa này cũng là nền tảng để KTNN hội nhập sâu với INTOSAI, ASOSAI và đáp ứng yêu cầu chuẩn hóa, chia sẻ dữ liệu quốc tế.

Hiện nay, quy mô kiểm toán ngày càng lớn, trong khi biên chế kiểm toán không tăng tương ứng. Công nghệ trở thành giải pháp bắt buộc giúp KTNN mở rộng “vùng phủ kiểm toán”, rà quét bất thường và phân tích rủi ro trên diện rộng với tốc độ và độ chính xác cao hơn nhiều so với phương pháp thủ công.

Chiến lược phát triển KTNN đến năm 2030 cũng đặt yêu cầu chuyển mạnh sang kiểm toán số, tăng tỷ lệ kiểm toán hoạt động, kiểm toán môi trường, công nghệ thông tin và các lĩnh vực mới lên 30-40% tổng số cuộc kiểm toán hằng năm; đồng thời thực hiện kiểm toán 100% quyết toán ngân sách Bộ, ngành, địa phương. Những mục tiêu này chỉ có thể đạt được bằng hạ tầng số, dữ liệu tập trung và năng lực phân tích hiện đại.

Tuy nhiên, cũng cần phải nhấn mạnh rằng chuyển đổi số đặc biệt là ứng dụng AI trong kiểm toán không thể chỉ dựa vào công nghệ. Công nghệ tuy quan trọng nhưng không phải yếu tố duy nhất quyết định thành công. KTNN chỉ có thể chuyển đổi số hiệu quả khi đồng thời bảo đảm ba trụ cột cốt lõi: (1) Công nghệ; (2) Pháp lý; (3) Con người. Ba trụ cột này quyết định sự an toàn, hiệu quả và bền vững của quá trình chuyển đổi số, chỉ khi đó, KTNN mới có thể xây dựng nền kiểm toán hiện đại, dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo; nâng cao chất lượng kiểm toán; tăng cường minh bạch, kỷ luật, kỷ cương tài chính công.

Việc tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu giữa KTNN, Bộ Tài chính, Bảo hiểm xã hội Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước và các Bộ, ngành đã tạo ra những chuyển biến cụ thể nào trong công tác phân tích, nhận diện rủi ro và nâng cao chất lượng kiểm toán?

Việc tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu giữa KTNN và các Bộ, ngành đang tạo ra những chuyển biến rõ rệt trong công tác phân tích, nhận diện rủi ro và nâng cao chất lượng kiểm toán.

Trước hết, với khối lượng dữ liệu lớn đã được tiếp nhận từ Bộ Tài chính, Bảo hiểm xã hội Việt Nam và Ngân hàng Nhà nước (cụ thể: Dữ liệu tiếp nhận từ Bộ Tài chính: hơn 20.000.000 bản ghi dữ liệu về Danh mục đơn vị được kiểm toán, Danh mục dự án đầu tư… và 17 bộ cáo cáo quyết toán ngân sách năm niên độ từ 2018-2022; từ Bảo hiểm xã hội Việt Nam: hơn 2800 bản ghi dữ liệu về báo cáo của lĩnh vực bảo hiểm,…), KTNN đã bước đầu hình thành được bức tranh tổng thể hơn về hoạt động tài chính công. Các dữ liệu này giúp hỗ trợ khâu lập kế hoạch kiểm toán, xác định danh mục đơn vị được kiểm toán.

Dữ liệu kết nối cũng cho phép KTNN đối chiếu chéo và rà soát sai lệch ngay từ giai đoạn chuẩn bị kiểm toán, như sự không thống nhất giữa dự toán – phân bổ - giải ngân, giữa báo cáo của đơn vị và số liệu gốc tại Bộ Tài chính, Bảo hiểm xã hội Việt Nam. Nhờ đó, đoàn kiểm toán có thể tập trung trực tiếp vào các vấn đề trọng yếu khi xuống đơn vị.

Bên cạnh kết nối dữ liệu liên ngành, việc triển khai Cổng trao đổi thông tin của KTNN đang mang lại hiệu quả rất rõ rệt. Đến nay, KTNN đã tiếp nhận hơn 11.000 báo cáo tài chính, báo cáo quyết toán và dự toán kinh phí của đơn vị được kiểm toán. Nhờ đó, tài liệu được cung cấp kịp thời, giúp kiểm toán viên có dữ liệu nền để phân tích trước khi thực địa, đồng thời giảm áp lực hành chính cho cả KTNN và đơn vị được kiểm toán.

Về dài hạn, khi dữ liệu từ các Bộ, ngành, đơn vị được kiểm toán được cung cấp đầy đủ, chuẩn hóa và cập nhật liên tục, KTNN có thể tiến tới mô hình kiểm toán dựa trên dữ liệu và cảnh báo sớm. Các công cụ phân tích và AI sẽ theo dõi dòng tiền, tiến độ dự án, chi tiêu bất thường theo thời gian thực; tự động đối chiếu dự toán – phân bổ - giải ngân; phát hiện dấu hiệu gian lận hoặc bất thường ngay khi dữ liệu phát sinh. Đây sẽ là nền tảng để chuyển hoạt động kiểm toán từ “hậu kiểm” sang “kiểm toán chủ động”, góp phần phòng ngừa sai phạm từ sớm và nâng cao tính minh bạch, giải trình của tài chính công.

Như vậy, việc kết nối và chia sẻ dữ liệu đang từng bước giúp KTNN nâng cao chất lượng phân tích rủi ro, chuẩn hóa quy trình, giảm thời gian thu thập hồ sơ và tạo môi trường minh bạch hơn cho cả cơ quan kiểm toán và đơn vị được kiểm toán; đồng thời mở ra khả năng tiến tới mô hình kiểm toán thông minh trong tương lai gần.

Trong giai đoạn 2026-2030, KTNN đang hướng tới những mục tiêu lớn nào để hiện thực hóa “kiểm toán số - minh bạch – chuyên nghiệp – kiến tạo”?

Trong giai đoạn 2026-2030, KTNN đặt mục tiêu xây dựng nền tảng kiểm toán số toàn diện, trong đó dữ liệu trở thành trung tâm và công nghệ là động lực để nâng cao chất lượng kiểm toán với 7 nhiệm vụ cụ thể sau:

Thứ nhất, KTNN sẽ phát triển hạ tầng kỹ thuật tập trung, hiện đại, phấn đấu đến năm 2028 hình thành Trung tâm điều hành xử lý tập trung; đồng thời xây dựng hệ thống dữ liệu lớn, gồm cơ sở dữ liệu dùng chung, dữ liệu chuyên ngành, dữ liệu về đối tượng kiểm toán và cơ sở dữ liệu tri thức, bảo đảm kết nối – chia sẻ với các Bộ, ngành và địa phương.

Thứ hai, trên nền tảng dữ liệu đó, KTNN sẽ phát triển các hệ thống phân tích, cảnh báo và dự báo dựa trên công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo; số hóa toàn bộ hồ sơ kiểm toán, triển khai ký số 100% trên nhật ký kiểm toán điện tử từ năm 2026 và từng bước hình thành quy trình kiểm toán được tự động hóa.

Thứ ba, KTNN tiếp tục đẩy mạnh việc ứng dụng AI, công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong hoạt động kiểm toán trên cơ sở dữ liệu kiểm toán thu thập được để phân tích, tổng hợp hoặc dự báo, đáp ứng yêu cầu phát triển của hoạt động kiểm toán trong môi trường số, thực hiện triển khai ứng dụng AI trong hoạt động kiểm toán. Theo đó, Ngành đã thực hiện triển khai thí điểm ứng dụng AI trong một số hoạt động kiểm toán trên từng lĩnh vực cụ thể. Trên cơ sở kết quả thí điểm, phấn đấu đến năm 2028, sẽ từng bước nhân rộng và áp dụng AI trong toàn Ngành nhằm nâng cao hiệu quả, ứng dụng mạnh mẽ công nghệ thông tin trong hoạt động kiểm toán.

Thứ tư, bảo đảm an toàn thông tin, an ninh mạng theo hướng trọng tâm là bảo vệ dữ liệu, đảm bảo tuân thủ quy định của pháp luật về an toàn thông tin, an ninh mạng phù hợp với đặc thù của KTNN, đồng thời vẫn đảm bảo tính thuận tiện cho công tác chuyên môn trong môi trường kiểm toán điện tử và kiểm toán số. Phấn đấu trong quý I năm 2026, hệ thống công nghệ thông tin của KTNN đạt mức độ an toàn bảo mật thông tin cấp độ 4.

Thứ năm, song song với công nghệ, KTNN đặt mục tiêu xây dựng đội ngũ kiểm toán viên chuyên nghiệp, am hiểu công nghệ và dữ liệu. Phấn đấu đến năm 2030, 100% cán bộ, công chức, viên chức được đào tạo kỹ năng số cơ bản; 30% kiểm toán viên được đào tạo chuyên sâu về phân tích dữ liệu, AI và các công nghệ số; 5% đội ngũ cán bộ nòng cốt được đào tạo ở cấp độ chuyên gia về AI, Machine Learning… Đồng thời, phấn đấu đến năm 2027, triển khai toàn diện công tác đào tạo trên môi trường số trong toàn Ngành.

Thứ sáu, KTNN sẽ phối hợp với các Ban, Bộ, ngành liên quan trong việc xây dựng hệ thống cơ chế, chính sách và hành lang pháp lý cho kiểm toán số, môi trường dữ liệu số, kết nối và khai thác cơ sở dữ liệu quốc gia; đồng thời kiện toàn bộ máy nhân sự công nghệ thông tin để đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số.

Thứ bảy, KTNN hướng tới vai trò “kiến tạo giá trị công”: Không chỉ phát hiện sai phạm mà còn cung cấp phân tích chính sách dựa trên dữ liệu, dự báo rủi ro ngân sách và đưa ra khuyến nghị với cơ chế, chính sách. Đây là bước chuyển quan trọng để hiện thực hóa mục tiêu “kiểm toán số - minh bạch – chuyên nghiệp – kiến tạo” trong giai đoạn 2026 -2030.

Bên cạnh đó, cần phải nhấn mạnh, công nghệ và AI mang đến sức mạnh mới, nhưng chính trực, trách nhiệm nghề nghiệp và bản lĩnh chuyên môn mới là nền tảng bất biến. Do vậy, AI cần được coi là công cụ hỗ trợ, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động kiểm toán chứ không thể thay thế hoàn toàn kiểm toán viên. Điều này đòi hỏi kiểm toán viên phải không ngừng học hỏi, làm chủ dữ liệu và công nghệ, đồng thời giữ vững đạo đức nghề nghiệp và đặt lợi ích quốc gia lên trên hết. AI chỉ hỗ trợ phân tích và xử lý dữ liệu; kiểm toán viên mới là người đưa ra đánh giá và kết luận cuối cùng.

Khi trí tuệ con người, khuôn khổ pháp lý chuẩn hóa và công nghệ hiện đại được kết hợp hài hòa, chúng ta sẽ xây dựng được một mô hình kiểm toán số minh bạch hơn, hiệu quả hơn và đáng tin cậy hơn trong thời gian tới.

Xin cảm ơn Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Bùi Quốc Dũng đã chia sẻ những thông tin quý báu. Chúng tôi tin tưởng rằng, với tầm nhìn chiến lược, sự quyết tâm và công nghệ tiên tiến, KTNN sẽ trở thành hình mẫu kiểm toán số trong tương lai, góp phần nâng cao liêm chính, minh bạch và hiệu quả quản lý tài chính công tại Việt Nam!./.

ĐỨC MINH (thực hiện)