Ứng dụng mô hình thuật toán trong việc đánh giá chất lượng báo cáo tài chính của doanh nghiệp vay vốn
Đối nội - Ngày đăng : 08:20, 30/07/2020
(BKTO) - Nghiên cứu và thực tiễn hoạt động kiểm toán đã chỉ ra rằng, ứng dụng mô hình thuật toán vào việc kiểm tra hồ sơ tín dụng sẽ giúp kiểm toán viên (KTV) phân tích, đánh giá nhanh và chính xác báo cáo tài chính (BCTC) của DN là khách hàng vay vốn tại ngân hàng.
Mô hình thuật toán giúp phân tích, soát xét nhanh, chính xác báo cáo tài chính
Do nguồn lực hạn chế, KTNN chuyên ngành VII chủ yếu kiểm toán việc cấp tín dụng của ngân hàng đối với khách hàng (DN) qua kiểm tra hồ sơ vay vốn do ngân hàng và khách hàng cùng lập, không thực hiện đối chiếu, kiểm tra thực tế khách hàng vay vốn. Vì vậy, BCTC của DN là tài liệu cơ bản để KTV thực hiện kiểm toán và đưa ra ý kiến đối với khoản cấp tín dụng. Để xác định được sự trung thực, hợp lý của BCTC, KTV phải thu thập chứng cứ tương tự một cuộc kiểm toán BCTC. Điều này không khả thi bởi KTV sẽ phải kiểm toán nhiều hồ sơ tín dụng của các DN, trong khi thời gian làm việc chỉ trong 5 - 10 ngày.
Hơn nữa, khi kiểm tra đối chiếu việc thu thập và lưu trữ hồ sơ tín dụng, phần lớn KTV dừng ở việc xác nhận “BCTC của khách hàng vay vốn chưa được kiểm toán hoặc được kiểm toán với ý kiến loại trừ nhiều khoản mục trọng yếu/không phải báo cáo nộp quyết toán thuế” và đánh giá các BCTC này “thiếu độ tin cậy”. Do đó, KTV gặp nhiều khó khăn trong việc hoàn thành các mục tiêu kiểm toán như: trích dẫn căn cứ để đánh giá hay kết luận về việc tuân thủ quy trình thiết lập, thu thập hồ sơ khách hàng vay vốn của đơn vị được kiểm toán; ước tính điều chỉnh số liệu trên BCTC khi kiểm toán các khâu của quy trình cấp tín dụng để có thể áp dụng thủ tục tính toán lại nhằm thu thập đủ bằng chứng về sự tuân thủ, hợp lý của hồ sơ tín dụng và các quyết định cho vay; xác định mức cho vay và thời hạn cho vay; thực hiện quy trình về kiểm tra giám sát khách hàng sau cho vay; đánh giá tình trạng tài chính khách hàng định kỳ để phân loại nợ phù hợp theo phương pháp định tính hoặc định lượng.
KTV cũng sẽ khó thu thập được bằng chứng để: đánh giá tài liệu do khách hàng cung cấp, các chỉ tiêu về khả năng sinh lời, khả năng thanh toán, tỷ lệ nợ trên vốn, dòng tiền, khả năng trả nợ của khách hàng; phân loại nợ liên tục theo quy định của Ngân hàng Nhà nước và chấm lại điểm xếp hạng tín dụng nội bộ để phân loại lại nợ theo phương pháp định tính.
Thực trạng này đặt ra yêu cầu áp dụng mô hình thuật toán để cảnh báo và xác định xác suất BCTC có gian lận/sai sót trọng yếu hay không. Nghiên cứu và thực tế ứng dụng mô hình thuật toán vào kiểm toán hồ sơ tài chính của khách hàng tại ngân hàng thương mại (NHTM) của Nhóm tác giả cho thấy: Việc ứng dụng mô hình thuật toán Altman Z-score và Beneish M-score cộng với sự hỗ trợ của công nghệ thông tin sẽ giúp KTV đánh giá nhanh BCTC của DN, từ đó củng cố thêm độ uy tín của khách hàng và có thể chấm điểm xếp hạng của DN cao hơn. Đây là 2 mô hình đang được sử dụng phổ biến nhất trên thế giới, giúp cảnh báo tình trạng BCTC có gian lận và khó khăn về tài chính của DN.
Kế thừa kết quả của các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, Nhóm tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm với đề tài kiểm định sự phù hợp của việc ứng dụng mô hình thuật toán phân tích biệt số hỗn hợp (MDA) để cảnh báo gian lận hoặc sai sót trọng yếu trong các BCTC của DN vay vốn, hỗ trợ KTV trong kiểm toán hồ sơ tín dụng tại NHTM. Kết quả nghiên cứu, phân tích dữ liệu từ hơn 40 BCTC của DN niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam cho thấy, việc áp dụng mô hình Beneish M-score hay Altman Z-score phải linh hoạt, phù hợp, không nên máy móc. Bởi lẽ, chỉ có một vài biến độc lập từ 2 mô hình trên có tương quan và dự đoán được một cách ý nghĩa về khả năng gian lận/sai sót của BCTC. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, mô hình này được đưa vào áp dụng để đối chiếu lại 7 BCTC của 1 DN vay vốn tại NHTM và đã khẳng định sự phù hợp của kết quả nghiên cứu.
Đưa mô hình thuật toánvào kiểm toán báo cáo tài chính và kiểm toán ngân sáchđịa phương
Từ kết quả nghiên cứu trên, Nhóm tác giả đề xuất áp dụng mô hình thuật toán và hệ thống kỹ thuật kế toán để xác định, tính toán lại tình trạng tài chính của DN, đánh giá về việc cho vay, quản lý khoản vay và trích lập dự phòng ở 2 giai đoạn: chọn mẫu hồ sơ tín dụng phục vụ lập kế hoạch kiểm toán chi tiết và kiểm toán chi tiết hồ sơ tín dụng.
Đồng thời, Nhóm đề xuất ứng dụng mô hình này trong cuộc kiểm toán BCTC. Đây là một công cụ phù hợp, hỗ trợ KTV trong việc phân tích, đánh giá rủi ro và thực hiện các hoạt động liên quan nhằm tìm hiểu về đơn vị được kiểm toán. Sau đó, việc đánh giá các áp lực, cơ hội và thái độ sẽ được tiến hành để củng cố phán đoán, xác định xu hướng khoanh vùng khoản mục có rủi ro. Kết quả nghiên cứu cho thấy, có ít nhất 5 nhóm chiến lược kế toán gian lận BCTC, trong đó doanh thu không đủ điều kiện chỉ là 1 kỹ thuật thuộc nhóm chiến lược về tăng lợi nhuận kế toán. Trong khi đó, Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 240 mới chỉ hướng dẫn thủ tục kiểm toán đối với rủi ro gian lận liên quan đến doanh thu. Vì vậy, cần cập nhật thủ tục phát hiện các nhóm chiến lược gian lận BCTC còn thiếu.
Bên cạnh đó, Nhóm tác giả cũng đề xuất đưa mô hình thuật toán vào kiểm toán ngân sách địa phương, các cuộc thanh tra, kiểm tra thuế tại DN. Đây có thể là một công cụ hữu ích cho việc cảnh báo, sàng lọc đối tượng kiểm toán lĩnh vực thuế. Tuy nhiên, BCTC gian lận vì mục đích trốn thuế khác với các mục đích gây nhầm lẫn cho nhà đầu tư, nhà tài trợ, chủ nợ tiềm năng nên việc cập nhật mô hình cảnh báo cho phù hợp là cần thiết. Nghiên cứu này đề xuất xác định lại tổng thể lấy mẫu là các BCTC nộp cho cơ quan thuế. Mẫu sẽ được lựa chọn ngẫu nhiên từ tổng thể đó, số lượng mẫu càng lớn sẽ càng cần thiết cho mô hình có sự chính xác cao.
HOÀNG THẾ LINH, NÔNG THỊ NGỌC HÂN
KTNN chuyên ngành VII