Thách thức ứng dụng AI dành cho Kiểm toán viên tại Việt Nam

Trong bối cảnh bùng nổ trí tuệ nhân tạo (AI), nghề kiểm toán nói chung và công việc của kiểm toán viên nói riêng không thể tách rời AI, hay hiểu theo cách khác, AI đang ngày càng bao phủ và tác động sâu sắc đến nghề nghiệp này. Hiện tại, có thể thừa nhận rằng AI không thay thế kiểm toán viên, nhưng AI đã thay đổi cách kiểm toán viên làm việc. Cụ thể, AI và các công nghệ phân tích dữ liệu đang mở rộng khả năng chuyển từ kiểm tra mẫu có chọn lọc (Sample-testing) sang kiểm tra trên phạm vi toàn bộ tổng thể dữ liệu đối với những thủ tục có thể tự động hóa, thậm chí theo thời gian thực.

Một số cơ chế kỹ thuật cơ bản AI có thể hỗ trợ trong kiểm toán

1. Học máy (Machine Learning – ML) trong phát hiện bất thường (Anomaly Detection)

Bản chất cơ chế kỹ thuật ML là phương pháp máy tính tự học hỏi từ dữ liệu mà không cần lập trình viên phải viết sẵn từng câu lệnh cụ thể như cách con người thường phải thực hiện khi muốn xử lý từng nội dung xác định.

Thuật toán ML được “huấn luyện” bằng cách nạp dữ liệu Nhật ký chung (General Ledger) của kỳ kiểm toán. Hệ thống sẽ tự học các mô hình giao dịch bình thường của Nhật ký chung theo thời gian, bao gồm diễn giải, định khoản, chủ đề và tần suất phát sinh thông dụng. Trên cơ sở đó, hệ thống có thể báo cáo các dấu hiệu bất thường bằng cách gắn cờ (Flag) những sự kiện hoặc giao dịch có phương thức phát sinh không thông dụng (Unconventional methods) mà mắt người khó tự lọc ra khi đọc trực tiếp. Đây có thể nói là một công cụ hỗ trợ rất hiệu quả cho việc phân tích tổng thể dữ liệu và nâng cao hiệu quả thực hiện các thủ tục walkthrough, đồng thời AI có thể chỉ ra những nội dung cần được kiểm toán viên tập trung kiểm tra. Chẳng hạn, AI có thể báo các định khoản có dấu hiệu bất thường, các nội dung không phù hợp với định khoản, thậm chí nhận diện những giao dịch phát sinh vào ngày nghỉ lễ nhưng lại có nghiệp vụ kế toán được hạch toán.

2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) trong kiểm tra chứng từ (Vouching) và soát xét hợp đồng

Bản chất cơ chế kỹ thuật NLP là phương pháp xử lý ngôn ngữ cho phép AI chuyển đổi ngôn ngữ phức tạp của con người thành định dạng mà máy tính có thể tính toán, từ đó phân tích cú pháp, nhận diện nội dung, ý định và tạo ra phản hồi hoặc gợi ý phù hợp.

Thuật toán NLP được tối ưu hóa để xử lý văn bản phi cấu trúc. Thay vì kiểm toán viên phải lật từng trang hợp đồng tín dụng hoặc hợp đồng mua hàng để tìm kiếm những nội dung bất hợp lý, NLP có thể quét hàng nghìn hợp đồng cùng lúc và tự động trích xuất các điều khoản cốt lõi như lãi suất, điều kiện phạt, nghĩa vụ tài chính ẩn, các nội dung không khả thi hoặc các nội dung có khả năng cần được kiểm toán viên xem xét, đề xuất kiểm tra và tăng cường soát xét. AI cũng có thể hỗ trợ gợi ý các nội dung cần tính toán và những vấn đề có thể cần thuyết minh trên báo cáo tài chính, nhưng việc đánh giá cuối cùng vẫn thuộc về kiểm toán viên.

3. Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) kết hợp AI (Intelligent Automation)

Bản chất cơ chế kỹ thuật của RPA kết hợp AI là phương pháp tự động hóa thông minh, kết hợp giữa các phần mềm tự động (robot software bots) thực hiện các quy trình lặp đi lặp lại với trí tuệ nhân tạo để xử lý các công việc văn phòng có tác vụ cố định, thường xuyên.

RPA kết hợp AI ứng dụng trong kiểm toán có thể hỗ trợ mở rộng phạm vi kiểm tra dữ liệu, giảm sự phụ thuộc vào kiểm tra chọn mẫu đối với một số thủ tục có thể tự động hóa, phát hiện các ngoại lệ và dấu hiệu sai sót để kiểm toán viên xem xét việc xử lý, điều chỉnh phù hợp.

Ví dụ minh họa về kiểm toán chu trình bán hàng

Giả sử kiểm toán viên cần kiểm tra 10.000 giao dịch bán hàng bằng cách đối chiếu:

Hóa đơn ↔ Phiếu xuất kho ↔ Sao kê ngân hàng

Quy trình có thể được thực hiện như sau:

Hóa đơn PDF
↓
RPA tự động tải về
↓
AI/OCR đọc và trích xuất số liệu
↓
RPA tự động đối chiếu 3 bên
↓
Phân tích 10.000 giao dịch
↓
AI/ML phân tích rủi ro
↓
Gắn cờ các giao dịch bất thường
↓
Kiểm toán viên thực hiện xét đoán

So với cách làm thủ công, sự khác biệt rất lớn. Thay vì phải tải từng file, nhập số liệu vào Excel và dò từng dòng, RPA có thể tự động thu thập dữ liệu, AI/OCR đọc chứng từ và hệ thống tự động đối chiếu toàn bộ giao dịch.

Quan trọng hơn, AI có thể quét 100% dữ liệu và gắn cờ những giao dịch đáng chú ý. Những giao dịch này sau đó được kiểm toán viên kiểm tra và đánh giá trên cơ sở xét đoán nghề nghiệp

Bốn lỗi bất thường AI có thể tự động báo hoặc gắn cờ gồm:

(a) Sai niên độ: xuất kho ngày 31/12 nhưng sang năm sau mới xuất hóa đơn;

(b) Chia nhỏ giao dịch: nhiều hóa đơn giá trị nhỏ, mua cùng một ngày để né hạn mức phê duyệt;

(c) Dòng tiền lạ: tên người nộp tiền trên sao kê không khớp với tên khách hàng trên hóa đơn;

(d) Các lỗi thông tin trên hóa đơn, chứng từ.

4. Quy trình cơ bản kiểm toán tích hợp AI

Bước 1 – Trích xuất và làm sạch dữ liệu (Data Ingestion & Cleaning): Kết nối trực tiếp với hệ thống kế toán của khách hàng để lấy dữ liệu thô. AI tự động chuẩn hóa dữ liệu tài chính từ các định dạng khác nhau về một cấu trúc chuẩn.

Bước 2 – Phân tích rủi ro diện rộng bằng AI (Risk Assessment): AI quét toàn bộ tổng thể, phân loại các nhóm giao dịch từ rủi ro thấp đến rủi ro cao. Khâu này giúp kiểm toán viên xác định các vùng có rủi ro trọng yếu (Significant Risks) để tập trung nguồn lực.

Bước 3 – Thực hiện thủ tục kiểm toán chuyên sâu (Substantive Procedures): kiểm toán viên tập trung kiểm tra các bút toán bị AI gắn cờ đỏ (Red Flags).

Bước 4 – Đánh giá và kết luận: Kiểm toán viên sử dụng trí tuệ con người (Human Judgment) để phỏng vấn ban quản trị về các điểm bất thường do AI phát hiện, đánh giá các bằng chứng liên quan và từ đó đưa ra kết luận kiểm toán cuối cùng.

5. THÁCH THỨC ỨNG DỤNG AI DÀNH CHO KIỂM TOÁN VIÊN VIỆT NAM

Thách thức về hành lang pháp lý: Hệ thống Chuẩn mực Kiểm toán Việt Nam hiện tại chưa có hướng dẫn chuyên biệt, về việc đánh giá và sử dụng kết quả đầu ra do thuật toán AI tạo ra như một phần của quá trình thu thập và đánh giá bằng chứng kiểm toán.

Thách thức về ý kiến kiểm toán: Công ty kiểm toán và kiểm toán viên chịu trách nhiệm pháp lý cao nhất về ý kiến kiểm toán. Tuy nhiên, nếu AI đưa ra kết luận một khoản mục là “an toàn” nhưng kiểm toán viên không giải thích được cơ chế logic đằng sau thuật toán do tính chất phức tạp của vấn đề, thì cần đặt ra câu hỏi về mức độ đáng tin cậy và mức độ có thể dựa vào kết quả của AI. AI nên được xem là công cụ hỗ trợ, còn việc đánh giá mức độ tin cậy và sử dụng kết quả vẫn thuộc trách nhiệm xét đoán nghề nghiệp của kiểm toán viên, và có thể xem AI như một chuyên gia hay không?

Thách thức về bảo mật thông tin dữ liệu: Việc nạp dữ liệu tài chính tối mật của khách hàng vào các hệ thống AI, đặc biệt là AI đám mây quốc tế, đối mặt với nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Việc này cần được xem xét đồng thời theo nghĩa vụ bảo mật nghề nghiệp và các quy định pháp luật có liên quan về bảo vệ, xử lý dữ liệu.

Thách thức về chất lượng dữ liệu đầu vào: Hệ thống kế toán của nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam còn rời rạc, dữ liệu thiếu nhất quán khiến AI không thể phân tích chính xác hoặc có thể đưa ra kết quả thiếu độ tin cậy.

6. KẾT LUẬN VÀ YÊU CẦU THAY ĐỔI

Tóm lại, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình kiểm toán báo cáo tài chính không còn là một lựa chọn công nghệ mang tính tương lai, mà đang trở thành một yêu cầu quan trọng nhằm nâng cao chất lượng, tốc độ xử lý công việc và hiệu quả chi phí dịch vụ kiểm toán.

Mặc dù hành trình dịch chuyển từ phương pháp luận kiểm toán truyền thống sang kiểm toán thông minh dựa trên AI tại Việt Nam vẫn đang đối mặt với những khoảng trống lớn về hành lang pháp lý, sự chưa đồng bộ trong hạ tầng công nghệ của các doanh nghiệp và kỹ năng công nghệ AI của con người, nhưng một điều chắc chắn là phải thay đổi và thay đổi càng nhanh càng tốt. Cụ thể:

Về phía các công ty kiểm toán Việt Nam, muốn phát triển và tồn tại lâu dài cần phải có nguồn lực tài chính để thực hiện tái cấu trúc nguồn nhân lực hoặc đào tạo nguồn nhân lực có thêm kỹ năng công nghệ AI và đầu tư trang thiết bị công nghệ số.

Về phía các kiểm toán viên và trợ lý kiểm toán viên, phải xem việc học AI trong nghề nghiệp là nhiệm vụ của chính mình, không hoàn toàn trông chờ vào tổ chức nghề nghiệp hay công ty kiểm toán.

Về cơ quan quản lý nhà nước, cần sớm ban hành khung hướng dẫn kỹ thuật hoặc cập nhật các chuẩn mực liên quan đến bằng chứng kiểm toán trong môi trường công nghệ số. Chẳng hạn:

1. Chuẩn mực Kiểm toán Việt Nam VSA 315: Xác định và đánh giá rủi ro có sai sót trọng yếu, có thể xem xét bổ sung hoặc cập nhật các hướng dẫn về kỹ thuật công nghệ liên quan đến việc đánh giá hệ thống thông tin của đơn vị.

2. Chuẩn mực Kiểm toán Việt Nam VSA 500 – Bằng chứng kiểm toán: cần được xem xét cập nhật, bổ sung hướng dẫn phù hợp với bối cảnh kỹ thuật số và việc sử dụng các công cụ công nghệ trong quá trình thu thập, xử lý, đánh giá bằng chứng kiểm toán; đồng thời tham khảo phù hợp các chuẩn mực và thông lệ quốc tế liên quan.

AI không thay thế kiểm toán viên, nhưng AI đang thay đổi cách kiểm toán viên làm việc. Trong bối cảnh mới, việc ứng dụng AI không đơn thuần là câu chuyện về công nghệ mà còn là yêu cầu thay đổi về tư duy, phương pháp làm việc và năng lực nghề nghiệp.

Võ Phan Sử

Giám đốc Công ty Kiểm toán AS