Trường Đào tạo và Bồi dưỡng nghiệp vụ kiểm toán phối hợp với Hiệp hội Kế toán công chứng Anh Quốc tại Việt Nam và Agribank tổ chức khóa bồi dưỡng “Chuẩn mực báo cáo tài chính quốc tế toàn diện và chia sẻ kinh nghiệm của Kiểm toán nhà nước trong lĩnh vực ngân hàng”.
Chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trong hệ thống ngân hàng
Ngân hàng được đánh giá là lĩnh vực chuyển đổi số nhanh và mạnh nhất tại Việt Nam trong những năm gần đây. Chuyển đổi số là một trong những trụ cột chiến lược phát triển kinh tế - xã hội 2021 - 2030, trong đó ngành ngân hàng nằm trong 8 lĩnh vực ưu tiên theo Chương trình Chuyển đổi số quốc gia.
Nhờ đó, hầu hết các ngân hàng đã chủ động xây dựng chiến lược chuyển đổi số với 95% tổ chức tín dụng đã có chiến lược số hóa, đầu tư nguồn lực lớn cho công nghệ.
Bên cạnh đó, các dịch vụ, sản phẩm số hóa được các ngân hàng Việt Nam triển khai ngày càng đa dạng. Thanh toán điện tử bùng nổ với số lượng giao dịch qua di động tăng 90% mỗi năm, giá trị tăng 150% mỗi năm.
Mọi nghiệp vụ cốt lõi như thanh toán, tín dụng, tiết kiệm đều ứng dụng mạnh công nghệ 4.0, như điện toán đám mây, dữ liệu lớn, AI, robot tự động hóa quy trình - RPA.
Đáng chú ý, Big Data và AI được hầu hết ngân hàng sử dụng để phân tích hành vi, nhu cầu khách hàng, qua đó nâng cao chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa trải nghiệm; nhiều ngân hàng tiên phong đã chuyển đổi toàn diện từ quy trình nội bộ đến kênh tương tác khách hàng.
 |
Ông Bùi Quốc Dũng. |
Tiêu biểu, 100% sản phẩm dịch vụ của VPBank hiện có thể cung ứng qua kênh số, 98% lượng giao dịch của ngân hàng này diễn ra trên nền tảng số, 83% thẻ mới được mở qua kênh trực tuyến. Nhờ đó, McKinsey đánh giá năm 2021, Việt Nam là quốc gia có mức độ ứng dụng ngân hàng số nhanh nhất khu vực.
Xu thế toàn cầu: AI “trợ lý số” trong kiểm toán ngân hàng
Trong bối cảnh ngân hàng chuyển đổi số mạnh mẽ, hoạt động kiểm toán ngân hàng cần phải đổi mới theo hướng ứng dụng công nghệ cao. Nhiều cơ quan kiểm toán tối cao trên thế giới đã xác định AI là công cụ chiến lược trong giám sát hệ thống ngân hàng.
Báo cáo của Tổ chức Các cơ quan kiểm toán tối cao quốc tế (INTOSAI) chỉ ra rằng các công nghệ như học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và mạng nơron sâu đang được triển khai để phân tích các giao dịch bất thường, tự động phát hiện rủi ro hệ thống và hỗ trợ đánh giá tuân thủ.
Trên thế giới, việc ứng dụng công nghệ thông tin và AI trong kiểm toán ngân hàng đang diễn ra mạnh mẽ ở cả phía cơ quan quản lý lẫn các tổ chức kiểm toán độc lập.
Chẳng hạn, Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB) đã triển khai công cụ SupTech ứng dụng AI để giám sát các chỉ số an toàn hệ thống, phân tích dữ liệu lớn từ báo cáo tài chính của các tổ chức tín dụng, đánh giá độ tin cậy của mô hình xếp hạng tín nhiệm nội bộ.
Văn phòng Kiểm toán Chính phủ Hoa Kỳ (GAO) - nơi đang phát triển các mô hình AI để phân tích dữ liệu tín dụng, mô hình hóa rủi ro thanh khoản và phát hiện dấu hiệu thao túng thị trường.
Tại Hàn Quốc, Ủy ban Kiểm toán và Thanh tra (BAI) đã triển khai hệ thống “Audit 4.0” ứng dụng AI và Big Data để giám sát các hoạt động tài chính công, trong đó có các quỹ tín dụng và tổ chức tài chính nhà nước. Kinh nghiệm của BAI cho thấy, AI có thể giúp kiểm toán viên phát hiện gian lận và sai phạm tinh vi mà phương pháp truyền thống khó nhận biết.
Ngoài ra, nhiều công ty kiểm toán độc lập và Big4 toàn cầu cũng đầu tư mạnh vào AI. Theo một nghiên cứu của KPMG năm 2023 với 1.800 doanh nghiệp toàn cầu, 72% công ty đã thí điểm hoặc ứng dụng AI trong lập báo cáo tài chính, kiểm toán và con số này dự kiến sẽ tăng lên 99% trong 3 năm tới.
Điều này cho thấy, AI đang làm thay đổi phương thức kiểm toán trên toàn thế giới, giúp xử lý dữ liệu thông minh hơn, phát hiện bất thường và rủi ro nhanh hơn, hiệu quả hơn và việc ứng dụng AI trong kiểm toán ngân hàng không còn là lựa chọn, mà đã trở thành xu hướng tất yếu và đòi hỏi cấp bách.
Tại Việt Nam, Kiểm toán nhà nước đã xác định chuyển đổi số và ứng dụng AI là nhiệm vụ trọng tâm để nâng cao năng lực kiểm toán trong kỷ nguyên số.
Chiến lược phát triển Kiểm toán nhà nước đến năm 2030 và Nghị quyết 90-NQ/ĐU (2021) của Đảng ủy Kiểm toán nhà nước nhấn mạnh ứng dụng công nghệ cao (đặc biệt là công nghệ thông tin) sẽ là nền tảng cho những bước chuyển mình mạnh mẽ của ngành kiểm toán.
Thực hiện định hướng đó, Kiểm toán nhà nước đã ban hành Kiến trúc tổng thể công nghệ thông tin 2019 - 2025, tầm nhìn 2030 và triển khai đồng bộ 13 phần mềm quản lý điều hành, 14 ứng dụng hỗ trợ kiểm toán viên. Nhiều công cụ chuyên sâu đã được phát triển phục vụ kiểm toán các lĩnh vực phức tạp như đầu tư xây dựng, doanh nghiệp và tài chính - ngân hàng.
Đặc biệt, năm 2025, Kiểm toán nhà nước đã thí điểm ứng dụng AI trong hoạt động kiểm toán, bước đầu thu được kết quả tích cực, qua đó đã giúp kiểm toán viên phân tích dữ liệu và chọn mẫu kiểm toán hiệu quả hơn, tự động cập nhật quy định pháp luật và so sánh đối chiếu dữ liệu trên phạm vi rộng, nhờ đó đánh giá chính xác, toàn diện và đưa ra kết luận khách quan hơn.
Định hướng hoạt động kiểm toán ngân hàng trong thời gian tới
Ngành ngân hàng Việt Nam đang ngày càng hội nhập sâu vào thị trường tài chính khu vực và thế giới.
Các chuẩn mực an toàn, chuẩn mực kế toán quốc tế (như Basel III, IFRS 9) đòi hỏi nghiệp vụ kiểm toán ngân hàng phải nâng cao khả năng đánh giá định lượng rủi ro phức tạp, như rủi ro mô hình, rủi ro thị trường phái sinh... Nếu không ứng dụng công nghệ hiện đại, kiểm toán ngân hàng Việt Nam sẽ khó theo kịp phương thức quản trị rủi ro tiên tiến.
Với vai trò là cơ quan kiểm toán tối cao, Kiểm toán nhà nước Việt Nam cần tiếp tục chuyển mình theo hướng hiện đại hóa, lấy chuyển đổi số làm động lực trung tâm để nâng cao chất lượng kiểm toán với mục tiêu ứng dụng CNTT, AI, dữ liệu lớn (Big Data) là trụ cột để xây dựng mô hình kiểm toán số toàn diện. Cụ thể:
Thứ nhất, tích hợp và liên thông dữ liệu từ các hệ thống quản lý tài chính công như ngân sách, thuế, hải quan, kho bạc, bảo hiểm xã hội và cả dữ liệu từ lĩnh vực ngân hàng.
Thứ hai, áp dụng các công cụ phân tích dữ liệu để lựa chọn mẫu kiểm toán, nhận diện rủi ro và hỗ trợ lập kế hoạch kiểm toán sát thực tế.
Thứ ba, hướng đến xây dựng nền tảng “hệ sinh thái kiểm toán số” trên cơ sở kết nối dữ liệu thời gian thực và tự động hóa một phần quy trình kiểm toán.
Thứ tư, nghiên cứu khả năng tích hợp AI vào hệ thống phân tích dữ liệu kiểm toán (ADP - Audit Data Platform).
Thứ năm, khảo sát mô hình AI ứng dụng trong giám sát ngân hàng của các tổ chức như GAO (Mỹ), BAI (Hàn Quốc).
Thứ sáu, xây dựng lộ trình nghiên cứu thử nghiệm AI vào một số tác vụ lặp lại như rà soát báo cáo tài chính, sàng lọc dữ liệu phi cấu trúc (văn bản, hợp đồng…) hoặc cảnh báo giao dịch bất thường.
Bên cạnh đó, đẩy mạnh hợp tác với INTOSAI, ASOSAI và các cơ quan kiểm toán phát triển như GAO, BAI với mục tiêu: Một là, tiếp cận mô hình “Trung tâm thí nghiệm kiểm toán số” (Digital Audit Lab) để kiểm thử công cụ AI kiểm toán trước khi nhân rộng; hai là, học tập kinh nghiệm thiết kế hệ thống xếp hạng rủi ro ngân hàng và định tuyến kiểm toán tự động bằng AI - như mô hình của GAO và ECB; ba là, triển khai chương trình đào tạo kiểm toán viên dữ liệu (data auditor), tăng cường kỹ năng khai thác phần mềm phân tích dữ liệu và hiểu cơ bản về mô hình AI.
Vì vậy, ứng dụng AI trong kiểm toán ngân hàng không chỉ đơn thuần là đầu tư máy móc, phần mềm, mà còn là đổi mới tư duy trong quản trị ngân hàng thời đại số; giúp dịch chuyển phương thức kiểm toán từ bị động sang chủ động, từ kiểm tra thủ công sang giám sát thông minh dựa trên dữ liệu thời gian thực.
Với sự chuẩn bị kỹ lưỡng, chiến lược đúng đắn và hành động quyết liệt, Việt Nam hoàn toàn có thể tận dụng sức mạnh của AI để nâng cao năng lực kiểm toán ngân hàng, góp phần phát triển hệ thống ngân hàng an toàn, minh bạch, bền vững trong tương lai.
Đây cũng là cơ hội cho Việt Nam hình thành một nền kiểm toán hiện đại, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của đất nước và trở thành một hình mẫu ở khu vực về ứng dụng công nghệ trong hoạt động kiểm toán nói chung và kiểm toán ngân hàng nói riêng.
