 |
| Giao tiếp - một trong những kỹ năng quan trọng mà công nghệ không thể làm thay kiểm toán viên |
Nhận diện lợi ích, thách thức của các công nghệ hiện đại với hoạt động kiểm toán
Trong Báo cáo Kiểm toán và Công nghệ, các chuyên gia của Hiệp hội Kế toán Công chứng Australia (ACCA) và Hội Kế toán Công chứng Australia và New Zealand (CA ANZ) cho rằng: Các KTV của tương lai phải là những người có hiểu biết về công nghệ với kỹ năng quản lý dự án xuất sắc và có thể thích ứng mọi sự thay đổi. Theo đó, KTV cần nhận thức rõ hơn về công nghệ và ý nghĩa của chúng đối với nghề kiểm toán, cụ thể như:
Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép phân tích toàn bộ tập hợp dữ liệu để xác định các mẫu hoặc ngoại lệ, giúp KTV được giải phóng một số nhiệm vụ và có thể tập trung thời gian vào việc triển khai các kỹ năng, đào tạo và đưa ra phán đoán.
Tự động hóa quy trình robot (RPA)là phần mềm có thể dễ dàng được lập trình hoặc hướng dẫn bởi người dùng để thực hiện các nhiệm vụ có khối lượng lớn, có thể lặp lại. RPA thường được sử dụng khi đầu ra của một quy trình tài chính này cần được nhập vào một quy trình tài chính khác hoặc khi cần tham khảo nhiều nguồn thông tin. Công việc như vậy thường lặp đi lặp lại, mất nhiều thời gian và dễ bị sai sót khi được thực hiện bởi các cá nhân. RPA mang lại nhiều lợi ích nhưng cũng đặt ra những câu hỏi về trách nhiệm giải trình và quyền sở hữu đối với quy trình, tính bảo mật của dữ liệu đi qua quy trình đó.
Phân tích dữ liệu cho phép KTV phân tích tất cả các giao dịch, xác định các điểm bất thường và đi sâu vào các mục có khả năng rủi ro cao nhất, từ đó tạo ra bằng chứng kiểm toán chất lượng cao.
Tuy nhiên, Hội đồng Báo cáo Tài chính Vương quốc Anh (FRC) cũng chỉ ra rằng, việc sử dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán không phổ biến như mong đợi và nó chưa được sử dụng nhất quán trên toàn bộ sổ cái. Chẳng hạn, trong kiểm tra sổ nhật ký, KTV vẫn phải xem xét vấn đề về tính đầy đủ cũng như số lượng ngày càng tăng của báo cáo DN không bắt nguồn từ các giao dịch trên sổ cái.
Học máy (ML)giúp sử dụng các phân tích thống kê để tạo ra các dự đoán hoặc đưa ra quyết định từ việc phân tích một tập dữ liệu lịch sử lớn. Dự đoán của ML có thể vừa lùi lại vừa mang tính tương lai. Nó mang lại hiệu quả trong quản lý rủi ro và phát hiện gian lận bằng cách so sánh các tập dữ liệu lịch sử với dữ liệu hiện tại và đánh giá rủi ro.
Trên thực tế, tính hữu dụng của ML phụ thuộc cốt yếu vào dữ liệu mà nó “học” được. Điều này có nghĩa là khả năng thiên vị luôn hiện hữu và KTV phải can thiệp để loại trừ các dữ liệu không chính xác.
Xử lý ngôn ngữ (NLP)là khả năng máy tính nhận dạng và hiểu giọng nói của con người. Theo nghiên cứu của Deloitte, 70% thành viên ủy ban kiểm toán và các bên liên quan khác tin rằng KTV không chỉ nên sử dụng phân tích dữ liệu nâng cao mà còn xem xét thông tin ngoài báo cáo tài chính truyền thống.
Các dữ liệu này có thể là bản ghi âm các cuộc gọi điện thoại, biên bản hội đồng quản trị hoặc các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội… Với các dữ liệu không có cấu trúc như vậy, NLP sẽ đáp ứng yêu cầu hiểu biết về ngôn ngữ tự nhiên.
Công nghệ Ledger phân phối (DLT) - dòng công nghệ bao gồm blockchain - rất được quan tâm đối với cả KTV và DN. Đối với KTV, sổ cái phân tán trở thành một loại dịch vụ ghi sổ kế toán phổ biến, loại bỏ nhu cầu đối chiếu nhiều cơ sở dữ liệu hồ sơ và cung cấp một lộ trình kiểm toán hoàn hảo. Mặc dù điều này có thể giúp KTV kiểm tra các cơ sở xác nhận kiểm toán nhưng nó không loại bỏ nhu cầu xét đoán của KTV cấp cao hơn. Do đó, KTV cần kết hợp thông tin sổ cái với xét đoán dựa trên các nguyên tắc kế toán và sự hiểu biết về các sắc thái áp dụng cho quyền sở hữu và định giá.
Ngoài ra, DLT cung cấp khả năng tạo các báo cáo ngoại lệ dựa trên tất cả các giao dịch thay vì sử dụng kỹ thuật lấy mẫu - quay trở lại gốc rễ của kiểm toán. Các chu kỳ kiểm toán ngày nay có khả năng được quay vòng thường xuyên hơn hoặc thậm chí liên tục, theo thời gian thực. Sự tiện lợi này giúp giải phóng nguồn lực và cung cấp tài liệu để hiểu sâu hơn về DN, theo yêu cầu của việc lập các báo cáo kiểm toán mở rộng. Tuy nhiên, điều này cũng đòi hỏi phải tăng nguồn nhân lực có kỹ năng chuyên môn về DLT, ít nhất là trong ngắn hạn.
Công nghệ đám mâycung cấp vô hạn về không gian mà DN cần sử dụng, đồng thời cho phép nhân viên làm việc từ mọi nơi trên thế giới. Như vậy, về mặt địa lý, các nhóm phân tán có thể làm việc trên cùng một dự án trong thời gian thực.
Để hữu ích, công nghệ này phải chứa dữ liệu quan trọng và các tổ chức sẽ tạo nên một nguồn dữ liệu duy nhất, cập nhật liên tục một cách nhất quán. Tuy nhiên, điều này cũng đi kèm với rủi ro phát sinh từ việc bảo vệ dữ liệu và tuân thủ các quy định liên quan. Như vậy, KTV cần tích hợp thêm khả năng an ninh mạng trong kiểm toán và đánh giá lại cách tiếp cận của mình trong việc cung cấp sự đảm bảo xung quanh các hệ thống đám mây.
Kiểm toán viên cần linh hoạt khi vận dụng các kỹ năng
Đứng trước sự bùng nổ của công nghệ, KTV vẫn đóng vai trò trung tâm. “Trong khi công nghệ đang tự động hóa tất cả các công việc thông thường, KTV và nhiều chuyên gia khác có thể tập trung vào các hoạt động giá trị gia tăng” - Báo cáo Kiểm toán và Công nghệ nhấn mạnh.
Theo đó, các chuyên gia cho rằng mối quan hệ giữa giữa DN và KTV vẫn có ý nghĩa sống còn và tự động hóa các công việc thường ngày sẽ tạo thêm nhiều tương tác cho mối quan hệ này. “Mối quan hệ giữa khách hàng và KTV vẫn quan trọng, không phải mọi thứ đều có thể được thay thế bằng công nghệ” - Giám đốc Dịch vụ đảm bảo, PwC Slovakia Peter Mrnka chia sẻ.
Khi có sự hỗ trợ của công nghệ, một số kỹ năng kiểm toán truyền thống sẽ suy giảm nhưng những kỹ năng khác sẽ tăng giá trị. Trong đó, kỹ năng giao tiếp sẽ là một trong những năng lực quan trọng nhất trên tất cả các lĩnh vực chuyên môn. Ngoài ra, kỹ năng giải quyết vấn đề cũng trở thành một yêu cầu cần thiết, nhất là khi nhiều kỹ năng khác có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời do sự thay đổi của thị trường.
Ngay cả khi có tác động rất lớn của công nghệ như AI, số lượng KTV cũng sẽ không giảm mà thay vào đó là tập hợp thành các nhóm KTV để thực hiện nhiệm vụ có giá trị cao hơn liên quan đến phán đoán, trực giác, kinh nghiệm và kỹ năng giao tiếp...
Mặt khác, các kỹ năng mới cần thiết cho KTV tương lai có thể làm cho nghề kiểm toán hấp dẫn hơn trong một số hoàn cảnh khác nhau, nhất là khi kiểm toán là một nghề đòi hỏi làm việc nhóm và cần sự kết hợp khéo léo các kỹ năng trong nhóm.
Đặc biệt, sự hoài nghi nghề nghiệp sẽ vẫn là một chìa khóa quan trọng đối với năng lực của KTV. Trong tương lai, một số nhiệm vụ sẽ không còn được thực hiện bởi các KTV. Tuy nhiên, công nghệ chỉ hỗ trợ một số vấn đề, KTV phải phân tích những gì điển hình và không điển hình - Trưởng phòng Dịch vụ đảm bảo EY Slovakia Dalimil Draganovsky nhận định.
Nghiên cứu của ACCA cũng chỉ ra rằng, kiến thức về công nghệ kỹ thuật số đang xếp hàng đầu trong danh sách các yêu cầu về năng lực của KTV. Rõ ràng, KTV sẽ rất hòa hợp với công nghệ nếu họ nhận ra tiềm năng của nó. Mặc dù vậy, trao quyền công nghệ sẽ là con dao hai lưỡi, do đó, chìa khóa về kỹ năng cho KTV trong những năm tới là sự linh hoạt để thích ứng với môi trường làm việc sẽ tiếp tục phát triển.
THÙY LÊ
