Cơ hội và thách thức
Big Data là thuật ngữ mô tả lượng thông tin khổng lồ, phức tạp mà các doanh nghiệp và tổ chức tích hợp và quản lý hằng ngày phục vụ hoạt động kinh doanh, quản lý. Big Data bao gồm các loại dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc được tạo ra từ nhiều nguồn như: Các website, thiết bị di động, cảm biến, mạng xã hội và các nguồn khác. Các công nghệ và công cụ phân tích Big Data giúp xử lý, phân tích lượng thông tin khổng lồ này một cách nhanh chóng, chính xác để đưa ra quyết định thông minh, hiệu quả. Bởi vậy, việc sử dụng Big Data giúp kiểm toán viên (KTV) và cơ quan kiểm toán nhanh chóng kiểm tra và phân tích dữ liệu từ hàng triệu giao dịch mỗi ngày, phát hiện sớm các rủi ro, sai sót có thể ảnh hưởng đến sự tin cậy trong báo cáo tài chính của tổ chức, doanh nghiệp. Điều này không chỉ tăng cường năng suất kiểm toán mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình kiểm toán.
Để tận dụng hết tiềm năng và các lợi ích mà Big Data và AI mang lại, các tổ chức kiểm toán cần đầu tư phát triển nguồn nhân lực có kiến thức và kỹ năng về công nghệ Big Data và AI. Đồng thời, các KTV và các chuyên gia công nghệ cần hợp tác chặt chẽ để đảm bảo việc áp dụng Big Data và AI an toàn, hiệu quả.
AI là khả năng của máy tính hoặc hệ thống máy tính thông minh học và thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới có thể làm được. AI giúp tự động hóa các quy trình công việc, tăng cường hiệu suất và tạo ra các giải pháp thông minh cho các vấn đề phức tạp với khối lượng lớn. Khi kết hợp giữa Big Data và AI, hoạt động kiểm toán có thể tận dụng những lợi ích to lớn của hai yếu tố này. Với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và phân tích thông tin một cách tự động, các hệ thống kiểm toán có sự kết hợp của hai yếu tố này có thể phát hiện những bất thường và rủi ro tiềm ẩn một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. AI cũng giúp tạo ra các mô hình dự đoán và phân tích rủi ro chi tiết hơn, cải thiện chất lượng quá trình kiểm toán và nâng cao hiệu suất làm việc của KTV.
Tương lai của lĩnh vực kiểm toán chắc chắn sẽ rất khác biệt với nhiều cơ hội và thách thức mới. Các cơ quan kiểm toán và KTV sẽ có khả năng chẩn đoán và ngăn chặn rủi ro tốt hơn, cung cấp kết quả kiểm toán chất lượng cao hơn và tối ưu hóa các quy trình làm việc. Tuy nhiên, khi ứng dụng Big Data và AI, một trong những thách thức lớn là thay đổi tư duy làm việc của KTV và bảo đảm an toàn thông tin, bảo mật dữ liệu của đơn vị được kiểm toán trong môi trường số. Việc lưu trữ và xử lý Big Data cần các biện pháp bảo mật chặt chẽ để tránh rủi ro mất thông tin và lộ dữ liệu. Ngoài ra, các chính sách và quy định pháp lý phải rõ ràng để quản lý việc sử dụng Big Data và AI trong ngành kiểm toán.
Thực trạng và khuyến nghị cho Kiểm toán nhà nước
Những năm qua, việc ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) là 1 trong 3 trụ cột của Chiến lược phát triển Kiểm toán nhà nước (KTNN) đến năm 2030, đã được KTNN quan tâm đẩy mạnh. Cụ thể, KTNN đã đầu tư hệ thống cơ sở hạ tầng CNTT khá đồng bộ, hiện đại (hệ thống mạng, các trung tâm dữ liệu…), phát triển được hơn 30 phần mềm ứng dụng, xây dựng một số trục kết nối/liên thông dữ liệu với một số Bộ, ngành liên quan…
Tuy nhiên, trong bối cảnh chuyển đổi số, đặc biệt là sự phát triển nhanh chóng của Big Data và AI, hiệu lực và hiệu quả ứng dụng CNTT của KTNN cần được đẩy mạnh hơn nữa. KTNN cần phải sớm thích nghi và đổi mới mạnh mẽ hơn nữa để đáp ứng yêu cầu ngày càng cao về chất lượng, hiệu quả và hiệu lực kiểm toán. Điều này đòi hỏi KTNN phải xây dựng Chiến lược phát triển ứng dụng Big Data và AI một cách toàn diện, bài bản và khả thi nhằm bắt kịp xu thế và nâng cao năng lực kiểm toán trong bối cảnh mới.
Chiến lược nhằm nâng cao chất lượng, hiệu quả và hiệu lực của hoạt động kiểm toán; thích ứng nhanh với các công nghệ mới, đặc biệt là Big Data và AI; đảm bảo minh bạch, công khai và chính xác trong công tác kiểm toán; tăng cường năng lực chuyên môn và kỹ thuật của đội ngũ KTV.
Một số nội dung của Chiến lược gồm: Xây dựng hệ thống thu thập, kết nối, quản lý dữ liệu tập trung cho phép truy cập, chia sẻ và bảo mật dữ liệu một cách hiệu quả. Sử dụng các giải pháp lưu trữ đám mây để đảm bảo an toàn, bảo mật và dễ dàng truy cập dữ liệu. Sử dụng các công cụ và phần mềm phân tích phổ biến hiện nay như: IDEA, ACL, SQL… để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau, giúp phát hiện sớm các bất thường và rủi ro tiềm ẩn trong các báo cáo tài chính và hoạt động của các cơ quan, tổ chức.
Bên cạnh đó, cần mạnh dạn ứng dụng AI trong việc tự động hóa các quy trình, thủ tục kiểm toán, từ thu thập, phân tích dữ liệu, bằng chứng kiểm toán cho đến lập báo cáo kiểm toán. Ứng dụng AI cũng hỗ trợ và đánh giá rủi ro và phát hiện các gian lận. Đồng thời, việc ứng dụng Big Data và AI đòi hỏi phải có cách tiếp cận mới trong quy trình, thủ tục kiểm toán để tự động hóa các bước trong quy trình kiểm toán nhằm giảm thiểu sai sót và tăng tính chính xác, minh bạch trong hoạt động kiểm toán, hướng tới xây dựng quy trình kiểm toán điện tử, giúp tăng tốc độ và hiệu quả của quá trình kiểm toán. Ngoài ra, tổ chức đào tạo chuyên sâu về CNTT, Big Data và AI cho đội ngũ KTV; tuyển dụng các chuyên gia về CNTT và dữ liệu để tăng cường năng lực về lĩnh vực này; tăng cường hợp tác và học hỏi kinh nghiệm quốc tế.
Để thực hiện được Chiến lược trên, trước hết, KTNN cần rà soát, nghiên cứu, bổ sung quy định về nghĩa vụ và trách nhiệm của đơn vị được kiểm toán trong việc cung cấp dữ liệu điện tử. Theo thông lệ quốc tế, việc này được quy định rõ ràng nhằm đảm bảo tính minh bạch, kịp thời và chính xác trong quá trình kiểm toán.
Thứ hai, hoàn thiện các cơ chế, chính sách, quy định về ứng dụng CNTT trong kiểm toán, xây dựng cơ chế khuyến khích và hỗ trợ trong việc áp dụng công nghệ mới.
Thứ ba, tiếp tục rà soát, đầu tư hạ tầng CNTT, bao gồm hệ thống máy chủ, mạng lưới và các thiết bị phần cứng cần thiết, đặc biệt là hạ tầng cho việc thu thập, lưu trữ, vận hành, khai thác Big Data và ứng dụng AI, xây dựng hệ thống bảo mật thông tin mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu kiểm toán.
Thứ tư, có chính sách tuyển dụng và đào tạo mạnh mẽ đội ngũ nhân sự trình độ cao về CNTT và kiểm toán, xây dựng chính sách đãi ngộ và phát triển nghề nghiệp cho KTV, đặc biệt ưu tiên các kiến thức và kinh nghiệm về ứng dụng Big Data và AI./.
