Kinh nghiệm quốc tế gợi mở cho Việt Nam
Theo hướng dẫn của Tổ chức quốc tế Các cơ quan Kiểm toán tối cao (INTOSAI), kiểm toán số không đơn thuần là số hóa các thao tác thủ công, mà đòi hỏi thay đổi tư duy và phương pháp tiếp cận. Thay vì chủ yếu dựa vào chọn mẫu xác suất, cơ quan kiểm toán hướng tới phân tích toàn bộ tổng thể dữ liệu, từng bước chuyển từ kiểm toán sau sang giám sát và cảnh báo rủi ro liên tục theo thời gian thực.
Kinh nghiệm quốc tế cho thấy, việc khai thác dữ liệu điện tử hiệu quả cần được triển khai đồng bộ từ cơ chế tiếp cận dữ liệu, chuẩn hóa định dạng đến xây dựng hệ thống phân tích tập trung và theo dõi thực hiện kiến nghị kiểm toán.
Tại Trung Quốc, Cơ quan Kiểm toán quốc gia (CNAO) đã triển khai Dự án kiểm toán Vàng từ sớm, đồng thời thành lập Trung tâm Phân tích dữ liệu kiểm toán quốc gia (NADAC). Trung tâm vận hành trên nền tảng đám mây chuyên dụng, tích hợp dữ liệu tài chính, thuế, ngân hàng, đầu tư công, đất đai và an sinh xã hội, xử lý hơn 50 tỷ bản ghi dữ liệu mỗi năm.
CNAO cũng đưa quy định thu thập dữ liệu điện tử vào Luật Kiểm toán, đồng thời chủ trì xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu kiểm toán quốc tế ISO 21378. Việc chuẩn hóa định dạng dữ liệu giao dịch tài chính - kế toán góp phần giảm chi phí thu thập, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình xử lý và phân tích thông tin.
Tại Indonesia, Cơ quan Kiểm toán (BPK) đã luật hóa quyền truy cập trực tiếp vào hệ thống dữ liệu của các đối tượng kiểm toán. Hằng tháng, các đơn vị phải cung cấp dữ liệu giao dịch định kỳ cho BPK. Cơ quan này còn xây dựng hệ thống công nghệ thông tin kết nối ba bên gồm đơn vị được kiểm toán, BPK và Nghị viện, phục vụ theo dõi việc thực hiện kiến nghị kiểm toán. Qua đó, khâu đôn đốc được tự động hóa, giảm nhu cầu họp hành và nâng cao tính minh bạch.
Trong khi đó, Cơ quan Kiểm toán quốc gia Australia (ANAO) phát triển nền tảng AIE ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy để phân tích dữ liệu tài chính công. Hệ thống kết nối với cơ sở dữ liệu của hơn 100 cơ quan chính phủ, hỗ trợ kiểm toán viên phát hiện rủi ro theo thời gian thực. Cùng với đó, ANAO thiết lập khung quản trị dữ liệu kiểm toán nhằm bảo đảm an toàn thông tin và tuân thủ Luật Quyền riêng tư.
Kiểm toán nhà nước cần luật hóa quyền truy cập, chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu.
Từ những kinh nghiệm này, ThS. Huỳnh Ngọc Quang, Kiểm toán trưởng Kiểm toán nhà nước khu vực VIII, cho rằng muốn tối ưu hóa khai thác dữ liệu số, cơ quan kiểm toán cần chú trọng luật hóa quyền truy cập, chuẩn hóa cấu trúc dữ liệu, xây dựng trung tâm phân tích dữ liệu tập trung và phát triển công cụ theo dõi kiến nghị kiểm toán.
Theo ông Quang, công nghệ có thể hỗ trợ nâng cao hiệu quả hoạt động, nhưng không thay thế được phán đoán chuyên môn và đạo đức nghề nghiệp của kiểm toán viên. Mỗi kiểm toán viên cần chủ động làm chủ công nghệ, chuyển hóa dữ liệu thành tri thức để nâng cao chất lượng, rút ngắn thời gian kiểm toán và đáp ứng yêu cầu hoạt động trong nền kinh tế số.
Hoàn thiện hạ tầng, nhân lực để nâng cao hiệu quả kiểm toán số
Tại Việt Nam, thời gian qua, Kiểm toán nhà nước đã đạt được một số kết quả trong ứng dụng công nghệ thông tin, với gần 40 phần mềm nghiệp vụ được vận hành, Cổng trao đổi thông tin với các đơn vị được triển khai và quy chế chia sẻ dữ liệu được ký kết với Bộ Tài chính, Bảo hiểm xã hội Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước,... Kiểm toán nhà nước cũng đã thí điểm kiểm toán từ xa.
Tuy nhiên, theo ThS. Huỳnh Ngọc Quang, quá trình ứng dụng công nghệ thông tin vào hoạt động kiểm toán vẫn đối mặt với nhiều khó khăn, từ hành lang pháp lý, chất lượng dữ liệu đến hạ tầng công nghệ và nguồn nhân lực.
Về cơ chế, mặc dù Luật Kiểm toán nhà nước đã quy định quyền truy cập cơ sở dữ liệu quốc gia và dữ liệu điện tử của đơn vị được kiểm toán, văn bản quy định chi tiết thi hành chưa được ban hành. Điều này dẫn đến thiếu cơ chế ràng buộc cụ thể về quy trình và tần suất cung cấp dữ liệu, ảnh hưởng đến khả năng chủ động khai thác thông tin phục vụ kiểm toán.
Một vấn đề khác là dữ liệu chưa được chuẩn hóa đồng bộ. Do chưa có bộ tiêu chuẩn chung về dữ liệu kiểm toán, thông tin thu thập còn phân tán, thiếu thống nhất. Nhiều hồ sơ quan trọng như thiết kế, dự toán, nghiệm thu công trình vẫn được lưu trữ dưới dạng PDF hoặc bản quét, chưa có cấu trúc thuận lợi cho xử lý tự động. Vì vậy, kiểm toán viên phải dành nhiều thời gian làm sạch dữ liệu và thực hiện các thao tác thủ công trước khi phân tích.
Bên cạnh đó, hạ tầng dữ liệu và khả năng kết nối, chia sẻ thông tin của Kiểm toán nhà nước cần tiếp tục được hoàn thiện, nhất là việc hình thành kho dữ liệu lớn tập trung và tăng cường kết nối theo thời gian thực thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API). Nguồn kinh phí duy trì bản quyền phần mềm bảo mật, bảo trì thiết bị cũng cần được bảo đảm kịp thời nhằm đáp ứng yêu cầu chuyển đổi số và an toàn, an ninh mạng.
Nguồn nhân lực là một thách thức đáng chú ý khác. Kỹ năng phân tích dữ liệu lớn, ứng dụng AI và sử dụng các phần mềm chuyên sâu của một bộ phận kiểm toán viên còn hạn chế, trong khi đội ngũ chuyên trách công nghệ thông tin còn mỏng. Ngoài ra, một số đơn vị được kiểm toán vẫn e ngại về nguy cơ lộ dữ liệu; mức độ sẵn sàng ứng dụng công nghệ thông tin và kết nối dữ liệu giữa các bộ, ngành, địa phương cũng chưa đồng đều.
Trước thực tế này, ông Quang cho rằng Kiểm toán nhà nước cần ưu tiên hoàn thiện cơ chế pháp lý, đồng thời chuẩn hóa dữ liệu theo ba nhóm: dữ liệu của cơ quan nhà nước, dữ liệu cung cấp cho cơ quan nhà nước và dữ liệu đặc thù theo yêu cầu của Kiểm toán nhà nước. Cùng với đó là ban hành quy chế quản lý tài khoản kiểm toán công khai, bảo đảm đúng thẩm quyền.
“Muốn khai thác dữ liệu hiệu quả thì không thể chỉ đầu tư một công cụ riêng lẻ. Cần xác định kiểm toán cần dữ liệu gì, căn cứ pháp lý để tiếp cận là gì, dữ liệu có đủ tin cậy để phân tích hay không, ai được sử dụng và kết quả phân tích được kiểm chứng như thế nào”, ông Quang nhấn mạnh.
Về phương pháp nghiệp vụ, Kiểm toán nhà nước cần đẩy mạnh kiểm toán từ xa, phân tích dữ liệu tổng thể và từng bước tích hợp các công cụ AI, học máy, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) vào các khâu kiểm toán. Các phần mềm phân tích chuyên dụng như ACL, CaseWare IDEA, Power BI, Python và SQL có thể hỗ trợ phát hiện rủi ro về hoàn thuế, chi sai dự toán, nợ xấu và giao dịch gian lận tài chính.
Song song với đầu tư công nghệ, việc đào tạo nhân lực cần được triển khai theo từng cấp độ, trong đó tỷ lệ thực hành đạt trên 60%. Kiểm toán nhà nước cũng cần bồi dưỡng đội ngũ kỹ sư phân tích dữ liệu, kiện toàn bộ phận công nghệ thông tin tại các Kiểm toán nhà nước chuyên ngành và khu vực, bảo đảm năng lực nhân sự theo kịp yêu cầu chuyển đổi số.
Bám sát Chiến lược phát triển Kiểm toán nhà nước đến năm 2030, cơ quan kiểm toán cần đẩy nhanh xây dựng kiến trúc dữ liệu tổng thể, hoàn thiện thể chế, thiết lập kho dữ liệu tập trung và tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu với các bộ, ngành, địa phương. Trong giai đoạn 2026 - 2030, định hướng đặt ra là mở rộng hạ tầng dữ liệu lớn, hiện đại hóa chuyên sâu, triển khai rộng rãi kiểm toán từ xa, kiểm toán liên tục và ứng dụng AI trong đánh giá rủi ro tự động, phát hiện gian lận.
Theo ông Quang, quá trình chuyển đổi này cũng phải gắn với yêu cầu bảo đảm giá trị pháp lý và tính toàn vẹn của bằng chứng kiểm toán điện tử thông qua chữ ký số, mã hóa và nhật ký kiểm toán. Việc tuân thủ quy định về bảo vệ bí mật nhà nước, an toàn thông tin mạng và nâng cao trách nhiệm cung cấp dữ liệu của đơn vị được kiểm toán là những yêu cầu không thể tách rời.
ThS. Huỳnh Ngọc Quang, Kiểm toán trưởng Kiểm toán nhà nước khu vực VIII: Dù công nghệ có thể hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phát hiện những dấu hiệu rủi ro, phán đoán chuyên môn của kiểm toán viên vẫn giữ vai trò quyết định đối với chất lượng kiểm toán.