Ứng dụng AI trong kiểm toán đang giúp kiểm toán viên xử lý dữ liệu gấp nhiều lần so với phương pháp truyền thống, đồng thời rút ngắn thời gian phân tích, đối chiếu và phát hiện rủi ro chỉ trong vài phút. Khi doanh nghiệp phải kiểm tra hàng nghìn giao dịch, chứng từ và báo cáo tài chính mỗi ngày, việc dựa hoàn toàn vào sức người không còn là lựa chọn tối ưu.
Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ và Gen AI bùng nổ, AI đang trở thành một công cụ chiến lược trong ngành kiểm toán. Không chỉ hỗ trợ tự động hóa các tác vụ lặp lại, AI còn giúp phát hiện bất thường, nhận diện gian lận và cung cấp các phân tích chuyên sâu dựa trên dữ liệu. Điều này mở ra cơ hội nâng cao chất lượng kiểm toán và gia tăng lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp trong thời đại số.
AI không thay thế hoàn toàn kiểm toán viên mà đang tái định hình cách thức thực hiện công việc kiểm toán. Những tác vụ mang tính lặp lại như thu thập dữ liệu, đối chiếu chứng từ hay rà soát giao dịch có thể được tự động hóa, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao độ chính xác.
Tuy nhiên, các hoạt động đòi hỏi tư duy phản biện, xét đoán nghề nghiệp, đánh giá rủi ro và tư vấn chiến lược vẫn cần đến vai trò của con người.
Sự phát triển của AI và tự động hóa đang làm thay đổi đáng kể cách thức thực hiện nhiều công việc trong ngành kiểm toán. Những nhiệm vụ mang tính lặp lại, dựa trên quy trình cố định và ít yêu cầu xét đoán chuyên môn là nhóm chịu tác động rõ rệt nhất. Một số công việc đang được AI hỗ trợ hoặc tự động hóa gồm:
Mặc dù AI có thể xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ vượt trội, vai trò của kiểm toán viên trong việc đưa ra xét đoán chuyên môn vẫn là yếu tố không thể thay thế. Xét đoán chuyên môn không chỉ dựa trên dữ liệu mà còn là sự kết hợp giữa kiến thức chuyên ngành, kinh nghiệm thực tiễn, hiểu biết về môi trường kinh doanh và trách nhiệm nghề nghiệp của kiểm toán viên.
Một số nhiệm vụ vẫn cần đến sự tham gia trực tiếp của con người gồm:
Vì vậy, thay vì thay thế kiểm toán viên, AI đang trở thành công cụ hỗ trợ giúp con người xử lý dữ liệu hiệu quả hơn. Giá trị cốt lõi của kiểm toán viên trong tương lai sẽ nằm ở khả năng phân tích, xét đoán chuyên môn và đưa ra những quyết định mà máy móc không thể thực hiện.
Kiểm toán viên tương lai sẽ chuyển dịch vai trò từ “người tìm lỗi” sang “người tư vấn giá trị gia tăng”. Thay vì dành 80% thời gian cho công việc thủ công, kiểm toán viên sẽ dành 80% thời gian cho phân tích, tư vấn và đưa ra khuyến nghị chiến lược. Vai trò mới của kiểm toán viên:
Từ một công cụ phân tích dữ liệu, AI đang dần trở thành động lực thúc đẩy quá trình chuyển đổi số của ngành kiểm toán. Những gì từng được xem là công nghệ thử nghiệm nay đã được triển khai rộng rãi tại các công ty kiểm toán hàng đầu thế giới như PwC, Deloitte, EY và KPMG.
Xu hướng ứng dụng AI trong kiểm toán cũng đang tăng tốc khi các doanh nghiệp tìm kiếm giải pháp nâng cao năng suất, tối ưu quy trình và cải thiện chất lượng kiểm toán trong bối cảnh dữ liệu ngày càng gia tăng.
Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của ứng dụng AI trong kiểm toán hiện nay là khả năng tự động hóa các công việc liên quan đến thu thập, xử lý và đối soát chứng từ. Nếu trước đây kiểm toán viên phải dành nhiều giờ để kiểm tra – đối chiếu – xác minh dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, thì nay AI có thể thực hiện phân tích 100% giao dịch của doanh nghiệp thay vì chỉ kiểm tra 5-10% mẫu như trước đây.
Xu hướng tự động hóa kiểm toán đang được nhiều công ty kiểm toán lớn trên thế giới đẩy mạnh triển khai. Điều này cho phép doanh nghiệp phát hiện sớm các giao dịch bất thường, giảm thiểu rủi ro bỏ sót sai lệch và nâng cao chất lượng kiểm toán.
Hiện nay, các giải pháp ứng dụng AI trong kiểm toán có thể hỗ trợ:
Thách thức của kiểm toán hiện đại là các sai sót và hành vi gian lận ngày càng tinh vi, trong khi khối lượng dữ liệu doanh nghiệp phải xử lý lại tăng theo cấp số nhân. Với hàng triệu dòng dữ liệu phát sinh mỗi năm, việc phát hiện rủi ro bằng phương pháp kiểm tra thủ công hoặc chọn mẫu truyền thống đang trở nên ngày càng khó khăn.
Đây là lúc ứng dụng AI trong kiểm toán và Big Data phát huy giá trị. Thay vì chỉ kiểm tra một phần dữ liệu, AI có thể rà soát toàn bộ hệ thống giao dịch để tìm ra những dấu hiệu bất thường mà mắt người khó nhận biết. Các thuật toán Machine Learning liên tục học hỏi từ dữ liệu lịch sử, từ đó nhận diện các mô hình rủi ro và cảnh báo sớm cho kiểm toán viên.
Trên thực tế, AI có thể phát hiện nhiều tình huống mà quy trình kiểm tra thông thường dễ bỏ sót như:
Thay vì chỉ phân tích dữ liệu của một kỳ kế toán, AI có thể xử lý và đối chiếu dữ liệu tài chính trong suốt 10–20 năm hoạt động của doanh nghiệp, đồng thời kết hợp với dữ liệu ngành, xu hướng thị trường và các yếu tố kinh tế vĩ mô để đưa ra góc nhìn toàn diện hơn về tình hình tài chính. Cụ thể như:
Việc ứng dụng AI trong kiểm toán giúp công việc được giảm thời gian ở các tác vụ thông thường, lặp đi lặp lại và tập trung vào các tác vụ phức tạp như các xét đoán nghề nghiệp hoặc đánh giá các rủi ro liên quan đến gian lận, từ đó giúp nâng cao chất lượng cuộc kiểm toán, quản lý tiến độ và đưa ra các khuyến nghị có giá trị với khách hàng, gia tăng giá trị nghề nghiệp.
So với việc chỉ tiến hành kiểm tra mẫu ngẫu nhiên như trước đây, việc ứng dụng AI trong kiểm soát hiện tại cho phép kiểm toán viên phân tích dữ liệu lớn trong thời gian ngắn, giúp xác định các giao dịch có nguy cơ cao cũng như tăng số mẫu kiểm tra. Hơn nữa, AI còn có khả năng xử lý đa dạng các loại dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và giảm chi phí nhân lực.
Ở thời điểm hiện tại, việc triển khai áp dụng AI tại các công ty kiểm toán độc lập tập trung vào hoạt động xử lý dữ liệu liên quan đến báo cáo tài chính do đây là tác vụ phổ biến nhất. Ngoài ra, nhiều công ty kiểm toán độc lập cũng tích hợp, đầu tư vào AI từ giai đoạn đầu vào với các tác vụ thu thập, phân tích, tổng hợp dữ liệu cho đến giai đoạn kết luận cuối cùng.
Nhiều công ty kiểm toán đã bắt đầu tích hợp các công cụ AI vào hoạt động hàng ngày nhằm nâng cao hiệu quả làm việc của kiểm toán viên:
Bên cạnh đó, ứng dụng AI trong kiểm toán hợp đồng cũng đang nhận được nhiều sự quan tâm. Đối với các tài liệu như hợp đồng vay, hợp đồng thuê hoặc các thỏa thuận có nhiều phụ lục đi kèm, AI có thể được huấn luyện để nhận diện các điều khoản quan trọng, trích xuất dữ liệu cần thiết và tự động tổng hợp thông tin phục vụ cho các thủ tục kiểm toán.
Sự phát triển của Generative AI trong kiểm toán cũng đang mở ra nhiều cơ hội mới. Các công cụ GenAI hiện có khả năng tiếp nhận dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như Excel, Word hay PDF, sau đó tự động chuyển đổi thành bảng biểu, đồ thị hoặc slide trình bày. Điều này giúp kết quả kiểm toán và các khuyến nghị được truyền tải tới khách hàng một cách trực quan, dễ hiểu và chuyên nghiệp hơn.
Với sự phát triển mạnh mẽ của các chatbot AI, việc tham vấn các vấn đề kế toán phức tạp hoặc tìm kiếm cách xử lý kế toán tương tự theo chuẩn mực kế toán Việt Nam cũng như chuẩn mực kế toán quốc tế đã trở thành hoạt động thường xuyên với các kiểm toán viên.
Xem thêm: Xu hướng AI phát hiện gian lận nhận diện hành vi bất thiowngf và cảnh báo rủi ro cho doanh nghiệp
Khi nhắc đến AI trong kế toán, nhiều người thường nghĩ đến các công cụ hỗ trợ nhập liệu, xử lý hóa đơn hoặc tự động tạo báo cáo. Tuy nhiên, thực tế cho thấy giá trị lớn nhất của AI không chỉ nằm ở việc giúp kế toán làm việc nhanh hơn, mà còn ở khả năng xử lý dữ liệu tài chính, tự động hóa quy trình và hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn.
Đó cũng là lý do BCanvas AI App được phát triển. Thay vì cung cấp một công cụ AI dùng chung cho mọi doanh nghiệp, BCanvas cho phép xây dựng các AI App được “may đo” theo từng quy trình kế toán, tài chính và quản trị cụ thể.
Từ việc thu thập dữ liệu, tổng hợp chứng từ, đối chiếu số liệu, phân tích báo cáo tài chính cho đến đề xuất các phương án xử lý, toàn bộ quy trình có thể được thiết kế phù hợp với mô hình vận hành của từng doanh nghiệp.
Điểm khác biệt của BCanvas AI App là khả năng kết hợp giữa AI kế toán, AI viết báo cáo và AI phân tích dữ liệutrong cùng một hệ thống. Thay vì chỉ tạo ra các báo cáo tổng hợp, hệ thống có thể tự động thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, phân tích các chỉ số tài chính quan trọng, phát hiện các dấu hiệu bất thường và đưa ra các nhận định hỗ trợ ban lãnh đạo trong quá trình ra quyết định.
Một số bài toán kế toán – tài chính doanh nghiệp có thể triển khai với BCanvas AI App:
Một số bài toán doanh nghiệp có thể triển khai với BCanvas AI App:
• AI App tự động tổng hợp, viết báo cáo và phân tích dữ liệu quản trị.
• AI App phân tích báo cáo tài chính, dòng tiền và hiệu quả kinh doanh.
• AI App kế toán, thuế và quản lý chứng từ.
• AI App phân tích Product Mix, biên lợi nhuận, tồn kho và hiệu suất sản phẩm.
• AI App phân tích dữ liệu marketing, đánh giá hiệu quả chiến dịch và hành vi khách hàng.
• AI App xây dựng mô hình tài chính, dự báo doanh thu và kế hoạch kinh doanh.
• AI App chuẩn hóa quy trình, quy chế và tri thức nội bộ doanh nghiệp.
• Các AI App được thiết kế riêng theo nhu cầu quản trị của từng doanh nghiệp.
Nhờ khả năng tùy chỉnh linh hoạt, BCanvas AI App giúp doanh nghiệp biến AI thành một phần trong hệ thống vận hành thay vì chỉ là một công cụ hỗ trợ riêng lẻ. Không chỉ rút ngắn thời gian viết báo cáo và xử lý dữ liệu, doanh nghiệp còn có thể nâng cao năng lực quản trị, tăng tốc độ ra quyết định và khai thác hiệu quả hơn nguồn dữ liệu đang sở hữu.
Đăng ký demo BCanvas AI App dành riêng cho mô hình kinh doanh của bạn!
Nhận tư vấn toàn bộ tính năng phần mềm được thiết kế riêng cho doanh nghiệp bạn với sự tư vấn, đồng hành từ đội ngũ chuyên gia chuyên môn sâu.
Nếu như kiểm toán truyền thống phụ thuộc nhiều vào nguồn lực con người và phương pháp chọn mẫu, thì kiểm toán ứng dụng AI cho phép phân tích dữ liệu ở quy mô lớn với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn hỗ trợ phát hiện rủi ro và gian lận tốt hơn.
| Tiêu chí | Kiểm toán truyền thống | Kiểm toán ứng dụng AI |
|---|---|---|
| Phương pháp kiểm tra | Chủ yếu dựa trên chọn mẫu ngẫu nhiên hoặc chọn mẫu theo rủi ro | Phân tích toàn bộ dữ liệu hoặc phần lớn dữ liệu giao dịch |
| Tốc độ xử lý | Chậm hơn do phụ thuộc vào các thủ tục thủ công và nguồn lực nhân sự | Nhanh hơn nhờ tự động hóa và xử lý dữ liệu theo thời gian thực |
| Độ chính xác | Có thể phát sinh sai sót do nhập liệu hoặc kiểm tra thủ công | Độ chính xác cao hơn nhờ thuật toán và khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn |
| Khả năng phát hiện gian lận | Chủ yếu dựa trên kinh nghiệm và phạm vi mẫu được kiểm tra | Có thể phát hiện các mô hình bất thường, giao dịch đáng ngờ và dấu hiệu gian lận tiềm ẩn |
| Phạm vi kiểm tra | Giới hạn trong các mẫu được lựa chọn | Mở rộng trên toàn bộ hệ thống dữ liệu của doanh nghiệp |
| Chi phí vận hành | Cao do cần nhiều nhân lực cho các công việc thủ công | Chi phí đầu tư ban đầu cao nhưng tối ưu hơn về lâu dài |
| Khả năng phân tích dữ liệu | Phụ thuộc vào năng lực và thời gian của kiểm toán viên | Có thể xử lý và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong thời gian ngắn |
| Vai trò của kiểm toán viên | Tập trung nhiều vào kiểm tra và đối chiếu dữ liệu | Tập trung vào phân tích, đánh giá rủi ro và tư vấn chiến lược |
Tuy nhiên, AI không thay thế hoàn toàn kiểm toán truyền thống mà đóng vai trò là công cụ hỗ trợ nâng cao hiệu quả công việc. Trong tương lai, mô hình kiểm toán hiệu quả nhất sẽ là sự kết hợp giữa sức mạnh phân tích của AI và khả năng xét đoán chuyên môn của kiểm toán viên.
TacaSoft,
