Công nghệ tái định hình kiểm toán công toàn cầu

Sáu xu hướng công nghệ chủ đạo đang tái định hình phương thức hoạt động của các SAI trên toàn cầu. Ảnh: ST

Thay thế chọn mẫu bằng kiểm toán toàn diện

Hạn chế lớn nhất của kiểm toán truyền thống là nguy cơ bỏ lọt sai phạm do chỉ thực hiện trên các mẫu đại diện. Việc ứng dụng Big Data cho phép kiểm toán viên (KTV) xử lý 100% dữ liệu giao dịch, qua đó xóa bỏ các “điểm mù” cố hữu.

Tại Brazil, Tòa án Thẩm kế Liên bang (TCU) đã áp dụng mô hình này trong giám sát an sinh xã hội. Hệ thống LabContas của TCU tự động quét hơn 30 triệu lượt thanh toán mỗi tháng, đối soát chéo với dữ liệu tử tuất và mã số thuế. Giải pháp này giúp phát hiện tức thời các trường hợp đã tử vong nhưng vẫn nhận lương hưu hoặc nhận trùng lặp trợ cấp, chuyển hoạt động kiểm toán từ phản ứng theo vụ việc sang giám sát theo thời gian thực.

Tương tự, Văn phòng Trách nhiệm giải trình Chính phủ Mỹ (GAO) đã phân tích toàn bộ dữ liệu trong 10 năm (2011-2021) của Ủy ban Cơ hội Việc làm bình đẳng, thay vì chỉ chọn mẫu. Kết quả cho thấy GAO xác định chính xác các điểm nghẽn quy trình tại 53 văn phòng địa phương, góp phần giảm số lượng khiếu nại tồn đọng từ 82.000 vụ xuống còn 43.000 vụ.

Công nghệ viễn thám và AI trong giám sát hiện trường

Nếu dữ liệu lớn là “nhiên liệu” thì AI và các công nghệ mới chính là “động cơ” đưa hoạt động kiểm toán vượt qua những giới hạn về không gian và năng lực con người.

Tại Chile, vùng Coquimbo đối mặt với nguy cơ ô nhiễm nghiêm trọng từ các bãi thải mỏ, trong khi địa hình hiểm trở khiến việc kiểm tra thực địa vừa nguy hiểm vừa tốn kém. Cơ quan Kiểm toán Chile (CGR) đã sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2B kết hợp thuật toán học máy (Machine Learning) để giám sát khu vực này. Thông qua phân tích quang phổ đất đá, hệ thống đã phát hiện 114 bãi thải chưa được khai báo, trong đó có nhiều điểm nằm sát khu dân cư, tiềm ẩn nguy cơ lớn về môi trường. Sai phạm được phát hiện từ không gian mà không cần tiếp cận trực tiếp hiện trường.

Không chỉ dừng lại ở hình ảnh, AI còn được ứng dụng để phân tích văn bản nhằm chống tham nhũng. Tại Indonesia, trước thực trạng thông thầu tinh vi trong đấu thầu, Cơ quan Kiểm toán Indonesia (BPK) đã ứng dụng thuật toán Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để quét hàng nghìn bộ hồ sơ. Hệ thống tự động phát hiện các cụm văn bản trùng lặp trong hồ sơ của các nhà thầu khác nhau, qua đó cung cấp bằng chứng kỹ thuật số rõ ràng về hành vi thông thầu hoặc chia nhỏ dự án trái quy định.

Phá bỏ “cát cứ” dữ liệu

Một trong những rào cản lớn của quản trị công hiện nay là tình trạng “cát cứ” dữ liệu, khi các Bộ, ngành coi dữ liệu như tài sản riêng. Xu hướng kiểm toán hiện đại đang từng bước phá vỡ những “bức tường” này nhằm tạo ra giá trị cộng hưởng. Kết nối dữ liệu liên ngành (Data Matching) trở thành công cụ hữu hiệu để phát hiện hành vi trục lợi chính sách.

Việt Nam được INTOSAI ghi nhận là một điển hình khi Kiểm toán nhà nước khai thác Cơ sở dữ liệu quốc gia về bảo hiểm. Thông qua việc đối chiếu dữ liệu đóng bảo hiểm xã hội với dữ liệu tín dụng ưu đãi của Ngân hàng Chính sách Xã hội, KTV đã phát hiện nhiều bất cập, như đối tượng có thu nhập cao vay vốn ưu đãi hộ nghèo, hoặc người đã có việc làm nhưng vẫn nhận trợ cấp thất nghiệp.

Tại Slovakia, việc kết nối dữ liệu của bốn bộ (Lao động, Kinh tế, Giao thông và Văn hóa) giúp cơ quan kiểm toán phát hiện 4,2% người nhận hỗ trợ Covid-19 từ Bộ Lao động đồng thời nhận hỗ trợ từ Bộ Giao thông. Nếu không có sự kết nối liên ngành, hàng triệu euro ngân sách có nguy cơ bị thất thoát do chi trùng lặp.

Kiểm toán thuật toán và chiến lược công nghệ

Khi các Chính phủ ngày càng sử dụng thuật toán để điều hành, từ cấp phép đến kiểm duyệt nội dung, KTV phải đối mặt với nhiệm vụ giám sát các “hộp đen” công nghệ.

Tại Indonesia, trong quá trình kiểm toán hệ thống AI chặn web độc hại của Bộ Thông tin và Truyền thông, BPK đã áp dụng phương pháp “kiểm toán bao quanh” (Auditing Around the Computer). Theo đó, KTV đóng vai trò người dùng, đưa dữ liệu thử nghiệm vào hệ thống để đánh giá tỷ lệ chặn nhầm hoặc bỏ lọt, thay vì can thiệp trực tiếp vào mã nguồn.

Bên cạnh kiểm toán thuật toán, kiểm toán chiến lược công nghệ cũng ngày càng được coi trọng. Brazil đã tiến hành khảo sát toàn diện về mức độ sẵn sàng AI trong khu vực công và chỉ ra một thực trạng đáng lo ngại: Nhiều cơ quan vội vàng đầu tư các giải pháp AI đắt tiền theo trào lưu nhưng thiếu hạ tầng dữ liệu và nhân lực vận hành, tiềm ẩn nguy cơ lãng phí ngân sách lớn. Đây là bài học quan trọng về quản trị đầu tư công nghệ.

Dữ liệu phục vụ dân sinh

Kiểm toán số đang mở rộng phạm vi sang các vấn đề xã hội. Cơ quan Kiểm toán Áo đã phân tích dữ liệu Chỉ số khối cơ thể (BMI) của thanh niên trong suốt 38 năm (1980-2017) để xây dựng “bản đồ béo phì” chi tiết. Dữ liệu cho thấy sự chênh lệch rõ rệt giữa khu vực miền núi và đồng bằng, qua đó cung cấp bằng chứng khoa học giúp Bộ Y tế điều chỉnh các chương trình dinh dưỡng học đường và y tế dự phòng.

Tại Slovakia, ứng dụng MuMap (Đô thị trên bản đồ) do Kiểm toán nhà nước phát triển cho phép người dân tra cứu, so sánh chất lượng sống (y tế, giáo dục, an ninh…) giữa các địa phương. Ứng dụng này biến mỗi người dân thành một “KTV”, tạo áp lực minh bạch đối với chính quyền địa phương và thúc đẩy cạnh tranh nâng cao chất lượng sống.

Đánh giá hiệu quả chính sáchdựa trên bằng chứng

Dữ liệu lớn cung cấp bằng chứng định lượng để đánh giá hiệu lực thực tế của các văn bản quy phạm pháp luật.

Tại Nga, nhằm trả lời câu hỏi “Thanh tra thuế tại chỗ ảnh hưởng như thế nào đến doanh nghiệp?”, Phòng Kế toán Liên bang đã sử dụng thuật toán đối sánh trên 30.000 doanh nghiệp. Kết quả cho thấy doanh thu của nhóm bị thanh tra giảm 12-15% so với nhóm đối chứng. Đây là cơ sở quan trọng để Chính phủ Nga điều chỉnh phương thức thanh tra, tránh gây tổn hại đến sức khỏe doanh nghiệp.

Thậm chí, Nga còn triển khai mô hình Mô phỏng vi mô (Microsimulation) để dự báo nghèo đói. Thay vì chỉ kiểm toán quá khứ, cơ quan kiểm toán sử dụng dữ liệu để giả lập các kịch bản tương lai: Nếu tăng tuổi nghỉ hưu, hoặc nếu bổ sung trợ cấp trẻ em, tỷ lệ nghèo sẽ biến động ra sao. Khi đó, kiểm toán không chỉ là công cụ “sửa sai” mà còn trở thành kênh tham vấn chính sách vĩ mô hiệu quả.

Các nghiên cứu điển hình từ Brazil, Nga, Indonesia đến Việt Nam cho thấy, KTV ngày nay không còn đơn thuần là người “bắt lỗi” quá khứ, mà còn đảm nhiệm vai trò cảnh báo rủi ro sớm và tham vấn chính sách thông qua phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, thách thức về chất lượng dữ liệu đầu vào và năng lực phân tích vẫn là rào cản lớn cần được vượt qua để hiện thực hóa nền quản trị quốc gia minh bạch, hiệu quả dựa trên dữ liệu./.

TS. LÊ ANH VŨ - ĐÀO XUÂN AN Cục Công nghệ thông tin, KTNN