Kiểm toán trong môi trường dữ liệu lớn - Kinh nghiệm từ các SAI: Ứng dụng Big Data và AI: Làm gì để bắt kịp xu thế?

31/10/2022
Xem cỡ chữ Đọc bài viết In trang Google

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động kiểm toán là lựa chọn chiến lược cho sự phát triển của các cơ quan kiểm toán tối cao (SAI) trong kỷ nguyên số. Với bối cảnh đó, Kiểm toán nhà nước Việt Nam (KTNN) cần phải làm gì để có thể bắt kịp xu thế của thế giới?  

Còn nhiều thách thức

Ngày nay, sự phát triển như vũ bão của Big Data và AI đã tác động lớn đến mọi mặt của đời sống, cũng như hoạt động kiểm toán nói chung và lĩnh vực kiểm toán công nói riêng. Nắm bắt và nhận thức được ảnh hưởng đó, các SAI: Anh, Mỹ, Canada, Trung Quốc, Nhật Bản, Ấn Độ, Hàn Quốc... đã tích cực triển khai ứng dụng Big Data và AI vào hoạt động, coi những sản phẩm công nghệ trên như là một công cụ hỗ trợ tiên phong cho sự phát triển của các cơ quan này.

Với KTNN Việt Nam, phát triển và ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) vào các hoạt động luôn là yêu cầu cấp thiết trong suốt quá trình hình thành và phát triển. Để đáp ứng các mục tiêu về CNTT trong Chiến lược phát triển KTNN đến năm 2030, giai đoạn 2021-2030, KTNN đã xây dựng và ban hành các cơ chế, chính sách nền tảng, làm cơ sở cho việc triển khai các hoạt động CNTT; bước đầu xây dựng được kiến trúc cơ sở dữ liệu của Ngành. Việc triển khai dự án xây dựng kiến trúc cơ sở dữ liệu là bước đi mang tính đột phá của KTNN, phù hợp với quá trình chuyển đổi số, giúp KTNN có cái nhìn tổng thể hơn về kiến trúc dữ liệu và quản trị dữ liệu, từ đó xây dựng phương pháp tổ chức cơ sở dữ liệu để đạt được năng lực quản trị dữ liệu, kiểm toán thông minh hơn.

Cùng với đó, KTNN đã xây dựng và phát triển đồng bộ hạ tầng CNTT, Trung tâm dữ liệu đạt tiêu chuẩn kỹ thuật theo quy định; xây dựng cơ sở dữ liệu danh mục dùng chung, hệ thống nền tảng, kết nối chia sẻ dữ liệu; ứng dụng CNTT phục vụ công tác quản lý điều hành và hỗ trợ hoạt động kiểm toán; từng bước triển khai các nội dung về đảm bảo an toàn thông tin theo từng cấp độ.

Từ thực tiễn kiểm toán một số hệ thống CNTT và cơ sở dữ liệu quốc gia, KTNN bước đầu hình thành một lĩnh vực kiểm toán mới dựa trên AI với các phương pháp kiểm toán mới, tiếp cận trực tiếp hệ thống CNTT và dữ liệu gốc, tổ chức đối chiếu kiểm tra Big Data mang tính hệ thống, phạm vi quốc gia. KTNN cũng đã hình thành đội ngũ kiểm toán CNTT nòng cốt có kiến thức, trình độ, am hiểu về một số hệ thống CNTT và các dữ liệu quan trọng liên quan đến Chính phủ điện tử và các tài nguyên số công.

Tuy nhiên, KTNN vẫn đang phải đối mặt với không ít thách thức trong việc phân tích Big Data phục vụ hoạt động kiểm toán của KTNN dựa trên nền tảng AI: Hệ thống pháp luật và văn bản quản lý trong lĩnh vực CNTT của KTNN chưa đồng bộ, đặc biệt chưa có các văn bản dưới luật hướng dẫn đảm bảo môi trường pháp lý cho việc truy cập, kết nối, chia sẻ và khai thác dữ liệu trên các cơ sở dữ liệu quốc gia, dữ liệu điện tử các Bộ, ngành, địa phương, đơn vị nhằm đáp ứng yêu cầu kiểm toán trong môi trường số.

Hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng dữ liệu và hệ thống phần mềm hỗ trợ hoạt động kiểm toán mặc dù đã được quan tâm, đầu tư nhưng vẫn chưa đáp ứng được đầy đủ yêu cầu triển khai hệ thống nền tảng quản trị thông minh, tạo nền tảng cho quá trình phân tích Big Data dựa trên AI để chuyển đổi phương pháp kiểm toán truyền thống sang phương pháp kiểm toán hiện đại dựa trên dữ liệu số. Nhân lực giỏi về CNTT và chuyên sâu về Big Data và AI còn thiếu; hầu hết các đơn vị còn thiếu cán bộ chuyên trách về CNTT. Mô hình tổng thể ứng dụng phân tích Big Data phục vụ hoạt động kiểm toán dựa trên nền tảng AI chưa được xác định rõ.
 
Cần một cuộc “cách mạng” về Big Data và AI

Để có thể giải quyết được những vấn đề trên, cần có một cuộc “cách mạng” về Big Data và AI tại KTNN. Theo đó, KTNN cần hoàn thiện đồng bộ hệ thống pháp luật và những quy định về tổ chức và hoạt động, tạo tiền đề, cơ sở pháp lý cho quá trình chuyển đổi số, hiện đại hóa ngành kiểm toán, triển khai hoạt động phân tích Big Data trên nền tảng AI phù hợp với quá trình chuyển đổi số quốc gia.

Xây dựng hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng dữ liệu, hệ thống quản trị dữ liệu lớn tập trung, tích hợp, hiện đại kết nối với các hệ thống cơ sở dữ liệu liên quan đáp ứng yêu cầu quản lý, phát triển hoạt động kiểm toán trong môi trường số; tạo kênh giao tiếp đa chiều giữa KTNN với các đơn vị được kiểm toán trên môi trường mạng; xây dựng Trung tâm dữ liệu của KTNN gắn kết với Hệ thống giám sát tài chính, tài sản quốc gia.

Phát triển tổ chức bộ máy của KTNN chuyên nghiệp, chất lượng, hiệu lực, hiệu quả, hình thành đầy đủ các bộ phận, nhân sự gắn với hoạt động kiểm toán số, với trọng tâm là phân tích Big Data trên nền tảng AI.

Đồng thời, phát triển phần mềm ứng dụng phục vụ các hoạt động của KTNN; xây dựng các hệ thống, công cụ báo cáo thống kê, phân tích và dự báo dựa trên các công nghệ Big Data, AI, hỗ trợ tự động hóa và các hệ trợ giúp tư vấn, ra quyết định cho hoạt động quản lý điều hành và trong tác nghiệp kiểm toán; tiếp tục kế thừa, phát triển và khai thác các ứng dụng đã và đang triển khai một cách hiệu quả, làm tiền đề cho sự chuyển dịch và hình thành kiểm toán số.

Xác định rõ mô hình tổng thể ứng dụng phân tích Big Data phục vụ hoạt động kiểm toán dựa trên nền tảng AI đáp ứng được các hoạt động nghiệp vụ cụ thể, trong đó cần phân tầng 3 nhóm nghiệp vụ phù hợp 3 chiều chuyển đổi số: Nhóm gắn với “Dữ liệu, công cụ” - chiều rộng; nhóm gắn với “Hạ tầng, thiết bị CNTT” - chiều cao; nhóm gắn với “quy trình quản lý” - chiều dọc. Kiểm toán viên cần nâng cao thói quen ứng dụng phân tích Big Data trên nền tảng AI trong các cuộc kiểm toán.

Các giải pháp trên càng trở nên quan trọng trong bối cảnh Luật sửa đổi bổ sung một số điều của Luật KTNN cho phép KTNN “được truy cập vào cơ sở dữ liệu quốc gia và dữ liệu điện tử của đơn vị được kiểm toán, của cơ quan, tổ chức, cá nhân có liên quan đến hoạt động kiểm toán để khai thác, thu thập thông tin, tài liệu liên quan trực tiếp đến nội dung, phạm vi kiểm toán”./.


TS. NGUYỄN QUÁN HẢI
Phó Vụ trưởng Vụ Pháp chế, Kiểm toán nhà nước
(Báo Kiểm toán số 43/2022)

Xem thêm »