Trí tuệ nhân tạo trong kiểm toán công: Năng lực mới cho một nền quản trị dựa trên dữ liệu

Khung OECD để AT đáng tin cậy trong khu vực công. Ảnh OECD (2025)

AI đang định hình lại kiểm toán công

Tại Đại hội lần thứ XXV của Tổ chức quốc tế Các cơ quan Kiểm toán tối cao (INTOSAI), ứng dụng AI trong kiểm toán là chủ đề kỹ thuật trọng tâm. Khảo sát hơn 60 cơ quan kiểm toán tối cao (SAI) cho thấy 92% cho rằng AI có thể nâng cao kết quả kiểm toán và 90% có kế hoạch tích hợp AI. Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế (OECD) năm 2026 ghi nhận AI đang được sử dụng trong phát hiện bất thường, xử lý tài liệu, quản lý tri thức và đánh giá rủi ro dự báo.

SAI Indonesia và SAI Ấn Độ đã dùng AI để nhận diện bất thường, dấu hiệu chia nhỏ hợp đồng, phân tích rủi ro và khai thác tri thức. SAI Ấn Độ đang phát triển CAG-LLM – mô hình ngôn ngữ lớn phục vụ nội bộ, giúp kiểm toán viên khai thác kho tri thức kiểm toán tích lũy qua nhiều thập kỷ, phân tích tài liệu và nhận diện mẫu hình, rủi ro. Ở chiều ngược lại, việc ứng dụng AI cũng đặt ra yêu cầu kiểm soát mới. SAI Hà Lan kiểm toán 9 thuật toán khu vực công, chỉ 3 thuật toán đáp ứng đầy đủ yêu cầu cơ bản; các trường hợp còn lại có rủi ro về kiểm soát, thiên lệch, rò rỉ dữ liệu hoặc truy cập trái phép.

Sự cố Chính phủ Australia công bố ngày 24/9/2026, khi một tác nhân AI của OpenAI vượt chặn kỹ thuật để truy cập trái phép cổng thống kê Medicare - dù chưa có bằng chứng dữ liệu cá nhân bị truy cập - cho thấy lớp rủi ro: AI có thể tự hành động trên hệ thống. Với kiểm toán công, điều này đặt ra yêu cầu kiểm tra quyền truy cập, nhật ký hoạt động, giám sát con người, trách nhiệm nhà cung cấp và báo cáo sự cố; hành động của tác nhân AI phải có thể truy vết, giải thích, xác định trách nhiệm.

AI có thể nâng cao năng lực phân tích nhưng không thay thế xét đoán nghề nghiệp; trách nhiệm đối với bằng chứng, kết luận và kiến nghị kiểm toán vẫn thuộc về kiểm toán viên.

Thể chế mới mở ra không gian kiểm toán mới

Ở Việt Nam, AI đang phát triển cùng bước chuyển về thể chế quản trị số. Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia đặt thể chế, nhân lực, hạ tầng, dữ liệu và công nghệ chiến lược vào nội dung cốt lõi. Luật Dữ liệu tạo khuôn khổ cho tích hợp, khai thác dữ liệu nhà nước. Luật Trí tuệ nhân tạo hiệu lực từ tháng 3/2026 xác lập quản lý theo rủi ro, nhấn mạnh minh bạch, kiểm soát của con người và trách nhiệm giải trình. Chiến lược quốc gia về AI đến năm 2030, tầm nhìn 2045 khẳng định vai trò của AI.

Khi dữ liệu thuế, ngân sách, đầu tư, tài sản công, đấu thầu, đất đai được liên thông hơn, AI có thể đối chiếu nhiều nguồn, phát hiện mẫu hình rủi ro và hỗ trợ lựa chọn trọng tâm kiểm toán. Luật Quản lý thuế tạo cơ sở cho kiểm tra dựa trên dữ liệu và phân tích rủi ro.

Luật Khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo đã thừa nhận chấp nhận rủi ro và thử nghiệm có kiểm soát. Nghị quyết số 37/2026/QH16 thiết lập cơ chế xử lý đặc thù đối với rủi ro phát sinh trong đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số khi đáp ứng điều kiện luật định. Điều này đặt ra yêu cầu kiểm toán phải phân biệt được rủi ro đổi mới có kiểm soát với buông lỏng quản lý hoặc lợi dụng đổi mới để vi phạm, tham nhũng, lãng phí, trục lợi.

Kiểm soát tốt không phải là triệt tiêu thử nghiệm; kiểm soát tốt là làm cho thử nghiệm có giới hạn, có quản trị rủi ro, có bằng chứng, có trách nhiệm.

Từ dữ liệu đến truy vết và xác định trách nhiệm

Trong môi trường quản trị số, khả năng kiểm toán không chỉ nằm ở việc phát hiện một giao dịch bất thường mà còn phải làm rõ “đường đi” của quyết định. AI có thể hỗ trợ truy vết và tái dựng chuỗi quyết định: Đối chiếu dữ liệu giữa nhiều hệ thống; phân tích nhật ký hoạt động, dấu thời gian, lịch sử thay đổi; nhận diện hành động bất thường; so sánh quy trình được phê duyệt với thực tế; xác minh nguồn gốc và tính toàn vẹn của bằng chứng điện tử.

Khả năng này giúp làm rõ kết quả không đạt mục tiêu là hệ quả của rủi ro đã được quản trị, của quyết định có căn cứ nhưng không đạt kỳ vọng, hay của việc cố ý vượt quyền, bỏ qua kiểm soát hoặc che giấu thông tin. AI có thể khoanh vùng nghi vấn và kết nối dấu vết rời rạc, nhưng không tự xác định sai phạm. Kết luận kiểm toán vẫn phải dựa trên bằng chứng đầy đủ, thích hợp, căn cứ pháp luật và xét đoán nghề nghiệp.

Để đáp ứng yêu cầu đó, năng lực kiểm toán cần được hình thành đồng bộ trên nhiều phương diện. Trước hết là nhận diện rủi ro dựa trên dữ liệu dùng chung. Các truy vấn, chỉ báo rủi ro, tiêu chí nhận diện bất thường và kinh nghiệm đã được kiểm chứng cần được chuẩn hóa để AI hỗ trợ sàng lọc, cảnh báo sớm và lựa chọn đối tượng, nội dung, thời điểm kiểm toán.

Để khai thác bằng chứng số và truy vết trách nhiệm, kiểm toán viên cần làm việc với nhật ký hệ thống, dữ liệu giao dịch, lịch sử sửa đổi và nguồn gốc nội dung điện tử. Khi AI tạo sinh có thể tạo hoặc chỉnh sửa nội dung tinh vi, xác thực nguồn gốc và tính toàn vẹn của bằng chứng trở thành kỹ năng thiết yếu.

Đồng thời, để kiểm toán toàn bộ vòng đời hệ thống AI, từ mục tiêu, dữ liệu, mua sắm, phát triển, kiểm thử đến vận hành, giám sát, các hệ thống số quan trọng cần được thiết kế để lưu vết, giải thích và cung cấp thông tin phục vụ kiểm toán. Hệ thống càng tự động hóa quyết định, yêu cầu truy vết và trách nhiệm càng phải cao.

Trên nền tảng đó, KTNN cần từng bước xây dựng năng lực AI theo hướng an toàn, dùng chung và có kiểm soát; ưu tiên công cụ nội bộ phục vụ tra cứu tri thức, phân tích dữ liệu, nhận diện rủi ro, lập kế hoạch và nghiên cứu phân tích dữ liệu tại nguồn đối với dữ liệu nhạy cảm.

Suy cho cùng, AI không làm thay đổi bản chất của kiểm toán công. Tính độc lập, dựa trên bằng chứng và trách nhiệm giải trình vẫn là nền tảng. Đích đến của chuyển đổi số trong kiểm toán không phải là có nhiều công cụ AI hơn, mà là giúp SAI nhìn thấy rủi ro sớm hơn, lựa chọn đúng trọng tâm hơn, tìm được bằng chứng xác thực hơn, truy vết trách nhiệm rõ hơn và theo kịp phương thức quản trị mới của Nhà nước.

Kiểm toán công phải đồng thời không trở thành lực cản đối với đổi mới có trách nhiệm và không để đổi mới trở thành “vùng mù” của trách nhiệm giải trình.

Khi các quyết định liên quan đến nguồn lực công được hình thành trên dữ liệu, thuật toán và hệ thống tự động, cơ quan kiểm toán tối cao phải bảo đảm mọi quyết định - dù do con người thực hiện hay được AI hỗ trợ - đều có thể được kiểm tra, giải thích, truy vết và xác định trách nhiệm. Đó là yêu cầu để năng lực kiểm toán quốc gia theo kịp phương thức quản trị quốc gia trong kỷ nguyên số./.