Tại hội thảo quốc tế về nâng cao năng lực kiểm toán ngày 13/10, Phó tổng Kiểm toán Nhà nước Bùi Quốc Dũng nhận định sự phát triển của AI cho phép cơ quan kiểm toán quét, xử lý toàn bộ tập dữ liệu, giảm yếu tố chủ quan trong đánh giá.
Theo ông, các thuật toán học máy, học sâu giúp chuyển đổi khối lượng lớn văn bản, hồ sơ thành thông tin có thể truy cập, đối chiếu. Việc này giúp kiểm toán viên phát hiện sai phạm và có thể dự báo xu hướng, sai sót... để can thiệp sớm.
Song Phó tổng Kiểm toán Nhà nước cho rằng AI không thể thay thế con người bởi kinh nghiệm, trực giác và đạo đức nghề nghiệp vẫn là những nhân tố quyết định chất lượng kiểm toán viên. Ông dẫn chứng một báo cáo quyết toán thuế của doanh nghiệp được lập với sự hỗ trợ của các phần mềm chuyên ngành có thể rất "chuẩn mực, đẹp mắt" nên AI khó phát hiện sai sót. Tuy nhiên, kiểm toán viên có thể phát hiện ra những dấu hiệu đáng ngờ nhờ kinh nghiệm và sự nhạy bén.
"AI là công cụ hỗ trợ, giúp tăng hiệu quả, chứ không thể thay thế hoàn toàn kiểm toán viên", ông Dũng nói. Theo ông, điều này đòi hỏi kiểm toán viên phải có trình độ, năng lực sử dụng công nghệ để xử lý những công việc mà trí tuệ nhân tạo không thể đảm nhiệm.
Thực tế, nhiều quốc gia ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực kiểm toán. Chẳng hạn tại Mỹ, Văn phòng Kiểm toán Chính phủ (GAO) đưa AI vào giám sát tài chính liên bang, y tế và rủi ro ngân hàng.
Ở Anh, Văn phòng Kiểm toán Quốc gia Vương quốc Anh (NAO) áp dụng AI trong phúc lợi xã hội, y tế, hợp đồng công và xây dựng "playbook" sử dụng trí tuệ nhân tạo an toàn. Còn tại Pakistan, AI từng được sử dụng để phát hiện 128.000 trường hợp "người hưu trí ma" trong chi trả lương hưu.
Ông Bùi Quốc Dũng cho biết Kiểm toán Nhà nước đang xây dựng nền tảng dữ liệu lớn, kết nối với các bộ ngành, và triển khai các dự án AI phục vụ nghiệp vụ kiểm toán công. Họ đã tạo lập kho dữ liệu hơn 100 triệu bản ghi, kết nối với Bộ Tài chính, Bảo hiểm Xã hội Việt Nam và Ngân hàng Nhà nước.
Việc ứng dụng công nghệ mới trong bối cảnh khối lượng, độ phức tạp của dữ liệu công vượt khả năng bao quát của phương pháp kiểm toán truyền thống dựa trên chọn mẫu. Chẳng hạn, Bảo hiểm Xã hội Việt Nam mỗi tháng xử lý 17 triệu lượt tham gia bắt buộc, mỗi năm phát hành 96 triệu thẻ bảo hiểm y tế và xử lý hơn 200 triệu lượt khám chữa bệnh. Đến cuối năm ngoái, Cục Thuế có hơn 950.000 doanh nghiệp kê khai điện tử với gần 16 triệu hồ sơ và 150 triệu tờ khai.
"Đó là những bức tranh dữ liệu khổng lồ, liên tục cập nhật theo thời gian thực. Nếu tiếp tục xử lý bằng cách tiếp cận thủ công truyền thống sẽ có nguy cơ bỏ sót rủi ro hệ thống, giảm độ tin cậy của kết luận kiểm toán", ông nói.
Dù vậy, ông Phạm Huy Thông, Phó cục trưởng Công nghệ thông tin (Kiểm toán Nhà nước) nêu ba thách thức lớn khi triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong kiểm toán công. Đó là, hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ khiến việc ứng dụng còn hạn chế. Việc chia sẻ dữ liệu giữa các bộ ngành còn khó dù có quy chế phối hợp, và chất lượng nhân lực công nghệ thông tin, kiểm toán viên còn thiếu, chưa đồng đều.
Ở khía cạnh này, ông Phan Ngọc Anh, Phó tổng giám đốc Dịch vụ Kiểm toán Deloitte Việt Nam, cảnh báo các thách thức về bảo mật dữ liệu và thiên lệch thuật toán.
Trong khi đó, đại diện khối ngân hàng, bà Nguyễn Ngọc Lan Anh, Giám đốc Công nghệ và Nghiệp vụ Ngân hàng Standard Chartered Việt Nam, cho rằng AI không phải giải pháp cho mọi vấn đề. Theo bà, quan trọng nhất là đưa kiểm soát rủi ro vào ngay từ đầu, giống như trang bị "phanh an toàn cho cỗ xe tốc độ cao".
Phương Dung