 |
| Chiến lược kế toán - kiểm toán đến năm 2030 đã nhấn mạnh việc ứng dụng công nghệ số nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường tính minh bạch của thông tin tài chính. |
Sự phát triển nhanh chóng của AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh (Generative AI) trong những năm gần đây, đang tạo ra những thay đổi đáng kể đối với phương pháp và quy trình kiểm toán.
AI đang làm thay đổi mô hình kiểm toán
Theo ThS. Lê Việt Dũng, tại Việt Nam, Chiến lược kế toán - kiểm toán đến năm 2030 đã nhấn mạnh việc ứng dụng công nghệ số nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường tính minh bạch của thông tin tài chính. Tuy nhiên, thực tế cho thấy quá trình chuyển đổi số trong ngành kiểm toán vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt đối với các doanh nghiệp kiểm toán quy mô nhỏ và vừa. Việc nghiên cứu tác động của AI đối với nghề kiểm toán vì vậy có ý nghĩa quan trọng, góp phần định hướng sự phát triển của ngành trong giai đoạn tới.
Trong mô hình kiểm toán truyền thống, do hạn chế về thời gian và nguồn lực, kiểm toán viên thường phải sử dụng phương pháp chọn mẫu để đánh giá báo cáo tài chính. Cách tiếp cận này luôn tiềm ẩn rủi ro khi mẫu dữ liệu được lựa chọn không phản ánh đầy đủ toàn bộ các giao dịch của doanh nghiệp.
Sự phát triển của AI và công nghệ xử lý dữ liệu lớn đã mở ra khả năng phân tích toàn bộ dữ liệu giao dịch thay vì chỉ kiểm tra một phần nhỏ. Các hệ thống kiểm toán tích hợp AI có thể xử lý hàng triệu bút toán trong thời gian ngắn, giúp phát hiện các giao dịch bất thường hoặc dấu hiệu gian lận với độ chính xác cao hơn. Nhờ đó, phạm vi kiểm tra được mở rộng và rủi ro chọn mẫu được giảm đáng kể.
AI cũng cho phép xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau. Nếu trước đây kiểm toán chủ yếu dựa vào dữ liệu có cấu trúc như sổ kế toán hay bảng tính, thì hiện nay các công cụ AI có thể phân tích cả dữ liệu phi cấu trúc như email, hợp đồng điện tử hoặc dữ liệu giao dịch số. Điều này giúp nâng cao chất lượng bằng chứng kiểm toán và hỗ trợ kiểm toán viên đánh giá rủi ro toàn diện hơn.
Bên cạnh đó, sự xuất hiện của AI tạo sinh còn hỗ trợ kiểm toán viên trong các công việc phân tích và tổng hợp thông tin. Các hệ thống AI có thể hỗ trợ lập kế hoạch kiểm toán, phân tích rủi ro hoặc tổng hợp tài liệu, giúp kiểm toán viên tiết kiệm thời gian cho các công việc mang tính thủ tục. Nhờ đó, vai trò của kiểm toán viên đang dần chuyển từ người thực hiện các bước kiểm tra chi tiết sang người phân tích, đánh giá và đưa ra phán đoán nghề nghiệp.
Cơ hội và thách thức đối với nghề kiểm toán tại Việt Nam
ThS. Lê Việt Dũng cho rằng, việc ứng dụng AI mang lại nhiều cơ hội cho ngành kiểm toán tại Việt Nam. Các công cụ tự động hóa giúp giảm đáng kể thời gian thực hiện các thủ tục lặp lại như đối chiếu công nợ, kiểm tra chứng từ hay gửi thư xác nhận. Điều này cho phép kiểm toán viên tập trung nhiều hơn vào các hoạt động phân tích rủi ro và đánh giá hệ thống kiểm soát nội bộ.
AI cũng góp phần nâng cao khả năng phát hiện gian lận thông qua việc phân tích toàn bộ dữ liệu giao dịch. Các hệ thống phân tích dữ liệu hiện đại có thể nhận diện những mẫu giao dịch bất thường hoặc các hành vi gian lận phức tạp mà phương pháp kiểm tra thủ công khó phát hiện.
Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong kiểm toán cũng đặt ra nhiều thách thức. Một trong những vấn đề quan trọng là tính minh bạch và khả năng giải thích của các thuật toán. Nhiều hệ thống AI hoạt động như “hộp đen”, khiến kiểm toán viên khó giải thích rõ ràng cơ sở của các kết luận do hệ thống đưa ra. Điều này có thể gây khó khăn khi kiểm toán viên phải giải trình ý kiến kiểm toán trước khách hàng hoặc cơ quan quản lý.
Ngoài ra, việc sử dụng AI còn tiềm ẩn rủi ro liên quan đến bảo mật dữ liệu. Hoạt động kiểm toán thường liên quan đến nhiều thông tin tài chính nhạy cảm của doanh nghiệp, vì vậy việc sử dụng các nền tảng AI cần được kiểm soát chặt chẽ để tránh nguy cơ rò rỉ dữ liệu.
Một thách thức khác là vấn đề nguồn nhân lực. Trong khi công nghệ AI phát triển nhanh chóng, nhiều kiểm toán viên vẫn chưa được trang bị đầy đủ kỹ năng về phân tích dữ liệu và công nghệ số. Khoảng cách kỹ năng này có thể trở thành rào cản đối với quá trình chuyển đổi số của ngành kiểm toán tại Việt Nam.
Trong bối cảnh đó, việc thích ứng với AI đòi hỏi sự phối hợp giữa cơ quan quản lý, các tổ chức nghề nghiệp, doanh nghiệp kiểm toán và các cơ sở đào tạo. Việc hoàn thiện khung pháp lý, tăng cường đào tạo kỹ năng công nghệ cho kiểm toán viên và thúc đẩy đổi mới chương trình đào tạo kế toán – kiểm toán sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giúp ngành kiểm toán Việt Nam tận dụng hiệu quả cơ hội từ trí tuệ nhân tạo trong tương lai.
