Cách AI đang thay đổi hoạt động kiểm toán
Hiện nay AI đang được sử dụng chủ yếu để làm gì trong lĩnh vực kiểm toán?
 |
TS. Samuel Buertey, Phó chủ nhiệm bộ môn Kế toán, Khoa Kinh doanh, Đại học RMIT Việt Nam |
Công nghệ vốn luôn tác động mạnh mẽ đến ngành kiểm toán, từ thời chỉ có máy tính cầm tay đến khi có bảng tính Excel rồi hệ thống phần mềm doanh nghiệp. Thế nhưng, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) đã đánh dấu một bước chuyển đổi căn bản.
Ngày nay, các nền tảng AI cho phép kiểm toán viên phân tích toàn bộ tập dữ liệu thay vì một số mẫu đơn lẻ, phát hiện các điểm bất thường có thể là dấu hiệu gian lận và thực hiện kiểm toán liên tục theo thời gian thực. AI cũng được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đọc hợp đồng và tài liệu pháp lý, trong thị giác máy tính để so khớp biên lai và hóa đơn, và trong phân tích dự đoán để đánh giá rủi ro trong tương lai.
Trên thực tế, điều này đồng nghĩa với việc giảm thời gian dành cho các công việc thủ công thông thường và tăng thời gian cho việc đánh giá tinh vi hơn. Đối với khách hàng, điều này có nghĩa là các yêu cầu kiểm toán của họ được thực hiện nhanh hơn và chi tiết hơn. Đối với cơ quan quản lý và nhà đầu tư, điều này hứa hẹn sự đảm bảo đáng tin cậy hơn.
Tại sao thay đổi về công nghệ này đòi hỏi phải xem xét lại nguồn nhân lực trong ngành?
Quá trình đổi mới AI nhanh chóng đang làm dấy lên lo ngại rằng máy móc có thể sớm thay thế kiểm toán viên. Tuy nhiên, các nghiên cứu thực nghiệm và khảo sát doanh nghiệp gần đây cho thấy một xu hướng rõ ràng: AI đang hỗ trợ chứ không phải thay thế kiểm toán viên. Một nghiên cứu gần đây của Law và Shen tại Hoa Kỳ cho thấy, các văn phòng kiểm toán tích hợp nhân sự AI đã tăng số lượng kiểm toán viên lên khoảng 4,3%, đặc biệt là ở các vị trí cấp thấp và cấp trung.
Còn theo ông Marcel Boersma, một quản lý cấp cao tại KPMG ở Hà Lan, việc áp dụng công nghệ máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ AI khác giúp phát hiện xu hướng và dự đoán vượt ra ngoài khả năng lấy mẫu truyền thống của các kiểm toán viên, đồng thời cung cấp hướng dẫn liên tục để cải thiện quy trình, an toàn và hiệu quả.
Sự chuyển đổi này đưa ra những ưu tiên mới về nhân lực: các kiểm toán viên giá trị nhất không còn là những người ghi nhớ các tiêu chuẩn hoặc thực hiện các phép kiểm lặp đi lặp lại, mà là những người có thể kết hợp kiến thức công nghệ với khả năng phán đoán, đạo đức và giao tiếp. Những doanh nghiệp không đào tạo lại nhân viên có thể gặp phải khoảng trống về nhân lực, ngay cả khi các công cụ kiểm toán mà họ sử dụng đang ngày càng tinh vi hơn.
 |
Các kỹ năng mà kiểm toán viên cần có hiện nay
Những kỹ năng kiểm toán truyền thống nào giờ đây không còn được săn đón hoặc đang được tự động hóa?
Phần lớn công việc dành cho kiểm toán viên cấp thấp giờ đây đang bị thay đổi hoàn toàn bởi tự động hóa AI. Các công cụ dùng AI có thể quét và trích xuất thông tin từ hàng nghìn hóa đơn, hợp đồng hoặc biên lai chỉ trong vài giây - một công việc trước đây đòi hỏi nhiều giờ làm việc của con người.
Ví dụ, nền tảng Halo của PwC tự động hóa một quy trình trước kia vốn rất tốn công sức bằng cách cho phép kiểm toán viên phân tích một lượng rất lớn giao dịch của doanh nghiệp thay vì chỉ dựa vào mẫu.
Tương tự như vậy, nền tảng Clara của KPMG tích hợp AI và tự động hóa quy trình làm việc để xử lý việc đối chiếu và xem xét tài liệu, giúp các kiểm toán viên tập trung vào các tác vụ đánh giá quan trọng hơn.
Deloitte và EY cũng đã đầu tư mạnh vào các công cụ sử dụng AI để tự động xác nhận, xem xét tài liệu và phát hiện gian lận.
Những kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng mềm mới nào là cần thiết để kiểm toán viên phát triển cùng với AI?
Sự thay đổi này đồng nghĩa với việc các năng lực từng được coi là “nền tảng” đang dần trở nên kém quan trọng. Tác động là rất rõ ràng: để phát triển song hành cùng AI, kiểm toán viên phải bổ sung kiến thức chuyên môn truyền thống bằng cả năng lực kỹ thuật tiên tiến và kỹ năng mềm được củng cố.
Về mặt kỹ thuật, năng lực phân tích và diễn giải dữ liệu là không thể thiếu, vì kiểm toán viên cần có khả năng làm việc và hiểu các tập dữ liệu lớn. Kiến thức thực tế về AI và máy học cũng quan trọng không kém - không phải để xây dựng mô hình AI, mà là để hiểu cách AI hoạt động, các giả định mà AI dùng làm cơ sở và những hạn chế vốn có của AI.
Đồng thời, kỹ năng mềm vẫn là yếu tố không thể thiếu. Thái độ hoài nghi nghề nghiệp cần được chú trọng để đảm bảo các kết quả do AI tạo ra được đánh giá nghiêm ngặt thay vì được chấp nhận ngay. Song song, kỹ năng giao tiếp và kể chuyện là cần thiết để biến những hiểu biết phức tạp thành thông điệp rõ ràng, dễ thực thi cho các bên liên quan.
Một yếu tố quan trọng không kém là đưa ra đánh giá có đạo đức. Đây là yếu tố định hướng cho việc áp dụng công nghệ một cách có trách nhiệm. Các bên liên quan ngày càng mong đợi kiểm toán viên giải thích rõ ràng các kết quả kiểm toán, nhưng kết quả mà AI đưa ra không phải lúc nào cũng minh bạch hoặc dễ hiểu.
Về vấn đề này, Ủy ban quốc tế về Chuẩn mực kiểm toán và dịch vụ đảm bảo (IAASB) đã cảnh báo rằng việc quá phụ thuộc vào các hệ thống tự động có thể làm xói mòn sự hoài nghi nghề nghiệp. Do đó, kiểm toán viên cần được đào tạo để đánh giá những thông tin chi tiết do AI tạo ra với tư duy phản biện, nhằm phát hiện ra sai lệch tiềm ẩn trong thuật toán và đảm bảo rằng sự giám sát của con người vẫn là trọng tâm của quy trình kiểm toán.
Cuối cùng, khả năng thích ứng, học tập liên tục và hợp tác hiệu quả sẽ quyết định đâu là những kiểm toán viên biết làm việc năng suất cùng AI thay vì cố gắng cạnh tranh với công nghệ này.
Đào tạo cho tương lai
Các trường đại học và hiệp hội nghề nghiệp nên thiết kế lại chương trình giáo dục - đào tạo về kiểm toán như thế nào?
Tác động đột phá của AI đòi hỏi các trường đại học và hiệp hội nghề nghiệp phải khẩn trương đào tạo một thế hệ kiểm toán viên mới có năng lực vượt xa kiến thức kế toán truyền thống.
Chương trình giảng dạy phải được thiết kế lại để phản ánh thực tế của hoạt động kiểm toán sử dụng AI, tích hợp phân tích dữ liệu, kiến thức về máy học và các công cụ đảm bảo kỹ thuật số trong các chương trình kế toán và kiểm toán thay vì coi đó là các tiện ích bổ sung tùy chọn.
Đồng thời, các chương trình đào tạo nên bồi dưỡng các khả năng bậc cao như tư duy phản biện, đánh giá chuyên môn, lý luận đạo đức và thái độ hoài nghi, đảm bảo rằng các kiểm toán viên vẫn giữ được hiểu biết sâu sắc về con người để diễn giải và thách thức các kết quả kiểm toán do công nghệ đưa ra.
Các hiệp hội nghề nghiệp như ACCA và CPA Australia cũng đang triển khai những thay đổi đáng kể. Ví dụ, ACCA đã tích hợp kỹ thuật số, dữ liệu và công nghệ vào chứng chỉ ACCA, lồng ghép các kỹ năng như AI, phân tích dữ liệu và máy học vào các kỳ thi để đảm bảo học viên tốt nghiệp sẵn sàng cho môi trường kiểm toán và tài chính đang được công nghệ thúc đẩy.
Tương tự, CPA Australia đã giới thiệu các lộ trình phát triển chuyên môn liên tục tập trung vào công nghệ số, cụ thể là các lĩnh vực như AI trong kiểm toán, trực quan hóa dữ liệu và an ninh mạng. Những sáng kiến này cùng nhau nêu bật một thay đổi lớn hơn: tương lai của ngành kiểm toán sẽ thuộc về những chuyên gia biết kết hợp sự thành thạo kỹ thuật với khả năng đánh giá sáng suốt, lý luận đạo đức và giao tiếp rõ ràng trong môi trường ngày càng phụ thuộc vào công nghệ.
 |
Các công ty kiểm toán có thể sử dụng những chiến lược nào để nâng cao kỹ năng cho các kiểm toán viên hiện tại?
Các công ty kiểm toán cũng đang hành động. Ví dụ, PwC đã thiết kế lại chương trình đào tạo cho nhân viên cấp dưới, yêu cầu họ học cách xem xét và giám sát kết quả do AI tạo ra thay vì chỉ kiểm tra thủ công. Phương pháp tiếp cận này hiện được kết hợp với kiến thức về AI, đảm bảo rằng nhân viên mới không chỉ hiểu được những nguyên tắc cơ bản của kiểm toán mà còn hiểu cách AI đang được tích hợp vào quy trình.
Deloitte đã tiến xa hơn bằng cách thành lập 'Học viện AI' giúp các tổ chức điều hướng quá trình chuyển đổi số thông qua chương trình học tập và nâng cao kỹ năng có chủ đích rõ ràng cho đội ngũ nhân viên, quản lý doanh nghiệp và lãnh đạo cấp cao, qua đó đảm bảo rằng việc áp dụng AI được hỗ trợ bởi cả năng lực kỹ thuật và hiểu biết chiến lược.
Trong tương lai, các công cụ mà kiểm toán viên sử dụng hiện nay có thể sẽ rất khác chỉ sau vài năm, khiến việc đào tạo tĩnh tại, đơn lẻ không còn đủ. Do đó, phát triển chuyên môn liên tục là điều cần thiết để đảm bảo kiểm toán viên luôn thích ứng, thành thạo công nghệ và có khả năng áp dụng đánh giá chuyên nghiệp trong bối cảnh ngành kiểm toán đang thay đổi nhanh chóng.
