(sav.gov.vn) - Từ kinh nghiệm của Kiểm toán nhà nước Việt Nam và Cơ quan Kiểm toán quốc gia Trung Quốc, kiểm toán dữ liệu lớn đang mở rộng khả năng tiếp cận thông tin, kết nối dữ liệu đa ngành và nhận diện những dấu hiệu rủi ro mà phương pháp kiểm toán truyền thống khó phát hiện đầy đủ.

Sự phát triển của chính phủ số, hệ thống quản lý tài chính công và các cơ sở dữ liệu chuyên ngành đang làm thay đổi phương thức tổ chức hoạt động kiểm toán. Khi dữ liệu được chuẩn hóa, kết nối và phân tích trên quy mô lớn, kiểm toán viên có thêm công cụ mở rộng phạm vi kiểm tra, xác định trọng tâm và nhận diện sớm những giao dịch, quan hệ hoặc hoạt động bất thường.

Tuy nhiên, hiệu quả của kiểm toán dữ liệu lớn không chỉ phụ thuộc vào quy mô dữ liệu hay năng lực công nghệ, mà còn ở chất lượng, tính liên thông và khả năng khai thác dữ liệu trong thực tiễn nghiệp vụ.

Tại Hội thảo chung lần thứ 8 giữa Kiểm toán nhà nước Việt Nam (KTNN) và Cơ quan Kiểm toán quốc gia Trung Quốc (CNAO), ngày 26/10/2026 tại Hà Nội, hai bên đã chia sẻ kinh nghiệm xây dựng hạ tầng dữ liệu, tổ chức khai thác thông tin và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào các khâu của quy trình kiểm toán. Phần thảo luận cũng tập trung vào những điều kiện cần thiết để dữ liệu được kết nối, sử dụng hiệu quả nhưng vẫn bảo đảm an toàn, đúng thẩm quyền và phục vụ được yêu cầu nghiệp vụ.

Kết nối dữ liệu để mở rộng khả năng kiểm toán

Theo ông Pan Haiyang - Phó Vụ trưởng phụ trách lĩnh vực kiểm toán dữ liệu điện tử (CNAO), Trung Quốc đã xây dựng hệ thống hạ tầng và nền tảng phục vụ kiểm toán dữ liệu lớn, kết nối cơ quan kiểm toán trung ương với các đơn vị kiểm toán địa phương. Hệ thống mạng chuyên dụng, mạng nội bộ và mạng phân tích dữ liệu được tổ chức để phục vụ hoạt động kiểm toán trên phạm vi rộng, từ trung ương đến cấp tỉnh, thành phố và cấp huyện.

Tại Việt Nam, ông Nguyễn Văn Quang - Phó Giám đốc Công nghệ thông tin cho biết, cơ quan này đã từng bước xây dựng kho dữ liệu kiểm toán tập trung với hơn 100 triệu bản ghi. Kho dữ liệu bao gồm thông tin về hoạt động kiểm toán, hồ sơ kiểm toán điện tử, đơn vị được kiểm toán, dữ liệu đấu thầu, mua sắm và tri thức nghiệp vụ kiểm toán.

Cùng với đó, cổng trao đổi thông tin của KTNN hỗ trợ trao đổi hồ sơ, tài liệu điện tử với đơn vị được kiểm toán qua nhiều giai đoạn, từ chuẩn bị, khảo sát, lập kế hoạch đến thực hiện kiểm toán và theo dõi thực hiện kiến nghị kiểm toán. Việc thúc đẩy chia sẻ dữ liệu với Bộ Tài chính, Ngân hàng Nhà nước và các cơ quan liên quan cũng được đặt ra nhằm mở rộng nguồn thông tin phục vụ hoạt động kiểm toán.

Trong thực tiễn, KTNN đã sử dụng dữ liệu từ Kho bạc Nhà nước để đối chiếu với dữ liệu thuế, quản lý đất đai; khai thác Hệ thống thông tin quản lý thuế (TMS), Hệ thống thông tin quản lý ngân sách và kho bạc (TABMIS) trong kiểm toán ngân sách địa phương; đồng thời sử dụng dữ liệu từ các hệ thống của Bảo hiểm xã hội Việt Nam, hệ thống giải quyết thủ tục hành chính và Cổng Dịch vụ công quốc gia.

Những kinh nghiệm này cho thấy hoạt động kiểm toán đang từng bước chuyển từ thu thập hồ sơ riêng lẻ theo từng cuộc kiểm toán sang khai thác có hệ thống các nguồn dữ liệu được hình thành trong quá trình quản lý nhà nước. Tuy nhiên, để quá trình chuyển đổi này đi vào thực chất, việc kết nối dữ liệu còn cần giải quyết những yêu cầu về thẩm quyền tiếp cận, cơ chế chia sẻ và trách nhiệm của các bên liên quan.

Từ dữ liệu liên ngành đến nhận diện dấu hiệu bất thường

Theo tham luận của CNAO, giá trị của dữ liệu lớn không dừng ở lưu trữ hay truy xuất thông tin, mà thể hiện rõ hơn ở khả năng phân tích chéo giữa nhiều nguồn dữ liệu. CNAO phát triển nền tảng truy vấn kiểm toán với các chức năng như tra cứu doanh nghiệp, cá nhân, quan hệ liên kết, dữ liệu tài chính công, hóa đơn, thông tin đấu thầu và hóa đơn điện lực. Nền tảng này có thể hỗ trợ tra cứu thông tin về hơn 60 triệu doanh nghiệp Trung Quốc, bao gồm quan hệ sở hữu, lãnh đạo cấp cao và tình trạng hoạt động.

Khi dữ liệu từ quản lý thị trường, hóa đơn thuế, quan hệ gia đình, giao dịch ngân hàng và hoạt động đấu thầu được đối chiếu, kiểm toán viên có thể phát hiện những mối liên hệ cần kiểm tra sâu hơn. Tham luận nêu các tình huống minh họa như dấu hiệu đầu tư đáng ngờ vào doanh nghiệp trước thời điểm phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng có liên quan đến lãnh đạo hoặc người thân; nguy cơ doanh nghiệp dược phẩm sử dụng đơn vị trung gian để đẩy chi phí mua sắm và chuyển lợi ích bất chính; hay dấu hiệu doanh nghiệp bất động sản sử dụng hợp đồng tư vấn trung gian để chuyển tiền trong bối cảnh có thay đổi về mục đích sử dụng đất hoặc giá trị quyền sử dụng đất.

Các ví dụ này cho thấy khả năng nhận diện rủi ro nhờ phân tích dữ liệu liên ngành. Tuy nhiên, một mối quan hệ dữ liệu hoặc giao dịch bất thường chưa đủ để kết luận có vi phạm. Kết quả phân tích chủ yếu giúp khoanh vùng đối tượng, xác định dấu hiệu cần xác minh và định hướng các bước kiểm tra tiếp theo.

Tại phần thảo luận, những vấn đề liên quan đến dữ liệu ngân hàng, thông tin doanh nghiệp và giao dịch tài chính tiếp tục cho thấy yêu cầu phải kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khi đánh giá rủi ro. Việc tiếp cận được dữ liệu không đồng nghĩa với việc có thể sử dụng ngay để đưa ra kết luận. Kiểm toán viên cần xem xét nguồn gốc, độ tin cậy, tính đầy đủ và mối liên hệ giữa các thông tin; đồng thời đối chiếu kết quả phân tích với hồ sơ, chứng từ và bằng chứng thu thập trong quá trình kiểm toán.

Đây cũng là điểm phân biệt giữa công cụ phát hiện dấu hiệu rủi ro và hoạt động xác minh, kết luận kiểm toán. Công nghệ có thể giúp phát hiện những bất thường trên diện rộng, nhưng việc đánh giá bản chất giao dịch, xác định trách nhiệm và đưa ra kết luận vẫn phải dựa trên bằng chứng có thể kiểm chứng và phán đoán chuyên môn của kiểm toán viên.

Bảo mật dữ liệu và năng lực con người là điều kiện quyết định

Một nội dung đáng chú ý trong thảo luận là bài toán bảo đảm an toàn dữ liệu khi mở rộng kết nối giữa các hệ thống. Cùng với yêu cầu có cơ sở pháp lý và thẩm quyền phù hợp để thu thập, sử dụng thông tin, việc phân quyền truy cập, quản lý quá trình khai thác và bảo vệ dữ liệu trong từng môi trường xử lý cũng cần được chú trọng.

Kinh nghiệm được chia sẻ tại Hội thảo cho thấy việc tổ chức các mạng phục vụ những mục đích khác nhau, thiết lập quyền truy cập theo nhiệm vụ và kiểm soát quá trình sử dụng dữ liệu là những giải pháp cần thiết để hạn chế nguy cơ lộ lọt thông tin. Bài toán đặt ra không chỉ là kết nối được bao nhiêu nguồn dữ liệu, mà còn là kết nối theo cơ chế nào, ai được phép khai thác và làm thế nào để bảo đảm thông tin được sử dụng đúng mục đích.

Bên cạnh đó, nguồn nhân lực là yếu tố quyết định khả năng chuyển hóa dữ liệu thành kết quả kiểm toán. Thảo luận nhấn mạnh nhu cầu phát triển đội ngũ có kiến thức kết hợp giữa kiểm toán, tài chính, kế toán và công nghệ thông tin; đồng thời tăng cường đào tạo gắn với tình huống thực tế. Khi dữ liệu và công cụ phân tích ngày càng phức tạp, kiểm toán viên không chỉ cần biết sử dụng phần mềm mà còn phải hiểu giới hạn của dữ liệu, nhận diện sai lệch và đánh giá được ý nghĩa nghiệp vụ của kết quả phân tích.

Đối với ứng dụng AI, các công cụ hỗ trợ rà soát hợp đồng, xử lý tài liệu, tổng hợp báo cáo và tìm kiếm dữ liệu lớn có thể giảm thời gian xử lý những công việc lặp lại, qua đó tạo thêm điều kiện để kiểm toán viên tập trung vào các nội dung có rủi ro cao. Tuy nhiên, kết quả do AI tạo ra vẫn cần được kiểm tra, đối chiếu; việc sử dụng công nghệ phải gắn với yêu cầu bảo mật, khả năng truy xuất và kiểm chứng kết quả.

Đối với KTNN Việt Nam, phát triển hệ sinh thái kiểm toán số, kết nối kho dữ liệu tập trung với hồ sơ kiểm toán điện tử, cơ sở dữ liệu nghiệp vụ và các nguồn dữ liệu bên ngoài sẽ tạo nền tảng để chuyển từ thu thập thông tin theo từng cuộc kiểm toán sang khai thác dữ liệu có hệ thống. Cùng với đầu tư hạ tầng, việc hoàn thiện cơ chế chia sẻ dữ liệu, chuẩn hóa quy trình và nâng cao năng lực đội ngũ sẽ quyết định hiệu quả triển khai trong thực tiễn.

Dữ liệu lớn không thay thế vai trò của kiểm toán viên. Giá trị cốt lõi của công nghệ nằm ở khả năng giúp kiểm toán viên nhìn thấy những mối liên hệ khó nhận diện bằng phương pháp thông thường, phát hiện sớm dấu hiệu rủi ro và sử dụng hiệu quả hơn nguồn lực kiểm toán. Chỉ khi dữ liệu đáng tin cậy, cơ chế khai thác phù hợp và kết quả phân tích được kiểm chứng bằng nghiệp vụ, công nghệ mới thực sự góp phần nâng cao chất lượng bằng chứng, kết luận và kiến nghị kiểm toán.