Xây dựng lực lượng kiểm toán sẵn sàng cho tương lai

AI giúp các kiểm toán viên quản lý nguồn lực hiệu quả hơn. Ảnh minh họa

Đánh giá kỹ năng và các công cụ hỗ trợ

Trong bối cảnh rủi ro và khủng hoảng liên tục xuất hiện, nghiêm trọng và khó dự báo trước, công việc của các nhóm KTNB ngày càng quan trọng hơn. Điều này cũng dẫn đến tình trạng các kiểm toán viên nội bộ quá tải công việc. Không có gì ngạc nhiên khi khảo sát của AuditBoard cho thấy, có tới 52% Giám đốc kiểm toán nội bộ (CAE) xếp hạng quản lý nhân tài (bao gồm tính đa dạng, tuyển dụng và giữ chân) nằm trong nhóm rủi ro hàng đầu cho năm 2025.

Cách tiếp cận đúng đắn mà các chuyên gia khuyến nghị là triển khai một chiến lược quản lý nhân tài phù hợp, hiệu quả, dựa trên các mục tiêu cụ thể của tổ chức. Đồng thời, thực hiện đánh giá kỹ năng, các công cụ, công nghệ hỗ trợ. Theo Tiêu chuẩn 10.2 của IIA, các yêu cầu về “phù hợp” đề cập đến sự kết hợp giữa kiến thức, kỹ năng và khả năng; “đủ” đề cập đến số lượng nguồn lực đủ; và “triển khai hiệu quả” đề cập đến việc phân bổ nguồn lực theo cách tối ưu hóa để hoàn thành kế hoạch KTNB.

Để đáp ứng các yêu cầu này, các tổ chức cần đánh giá kỹ năng để xác định các lĩnh vực cần cải thiện và phân bổ nguồn lực phù hợp cho kế hoạch kiểm toán, bao gồm: Xác định các kỹ năng cốt lõi cần thiết để triển khai kế hoạch kiểm toán và xác định phương pháp đánh giá (chứng chỉ, đào tạo, kinh nghiệm); đánh giá các kiểm toán viên được phân công theo thang điểm dựa trên các năng lực cốt lõi (thành thạo, đang phát triển, cần cải thiện); xem lại kết quả đánh giá để xác định những lỗ hổng trong kỹ năng; đánh giá kỹ năng định kỳ để theo dõi tiến độ. Dựa trên kết quả đánh giá, các CAE thiết kế chương trình đào tạo phù hợp để giải quyết các khoảng cách kỹ năng, cũng như phân công kiểm toán viên thực hiện các cuộc kiểm toán dựa trên năng lực của họ.

Bên cạnh kỹ năng, các CAE cần đánh giá tính phù hợp của lịch trình kiểm toán và khối lượng công việc của nhóm. Nguồn lực cần tập trung nhiều hơn ở những nội dung có rủi ro cao và lịch trình công việc cần có tính linh hoạt để chuyển đổi nguồn lực, xử lý các tình huống phát sinh mà không làm gián đoạn kế hoạch kiểm toán. Hệ thống quản lý kiểm toán được sử dụng để sắp xếp hợp lý lịch trình, theo dõi việc sử dụng tài nguyên và đảm bảo thời gian kiểm toán.

Trong bối cảnh công nghệ vừa là lợi thế, vừa là yêu cầu bắt buộc, các CAE cần đánh giá định kỳ hiệu quả của các công nghệ đang được KTNB sử dụng. Các công nghệ tiên tiến như AI và phân tích dữ liệu sẽ là điểm mạnh để thu hút nhân tài và nâng cao kỹ năng của kiểm toán viên. Điều này cũng đồng nghĩa với việc công việc hằng ngày của kiểm toán viên phải được ghi chép đầy đủ, đáp ứng các tiêu chuẩn và được cấp quyền truy cập vào hệ thống dữ liệu.

AI hỗ trợ quản lý nguồn lực hiệu quả

Con người luôn là yếu tố quan trọng nhất đối với hoạt động kiểm toán. AI không phải để thay thế công việc của các kiểm toán viên nội bộ, nhưng khi được sử dụng đúng cách, AI giúp các kiểm toán viên quản lý nguồn lực hiệu quả hơn, tập trung vào công việc có giá trị cao hơn và tránh tình trạng quá tải. Để sử dụng AI và tận dụng mọi lợi ích của nó, kiểm toán viên cần phải trải qua quá trình đào tạo chuyên sâu để giải quyết các lỗ hổng kỹ năng. Tùy thuộc vào hệ thống AI mà tổ chức sẽ sử dụng, kiểm toán viên có thể cần phải hiểu biết về khoa học dữ liệu, thậm chí là học máy.

Các chuyên gia nhấn mạnh rằng, KTNB không thể triển khai AI mà không có cách tiếp cận chiến lược, bắt đầu bằng cách xác định mục tiêu sử dụng AI trong kiểm toán và xác định các lĩnh vực mà công nghệ này có thể mang lại nhiều giá trị nhất. Kiểm toán viên cần phát triển các kỹ năng phân tích dữ liệu, cơ bản về máy học và hiểu biết về các công cụ kiểm toán do AI hỗ trợ. Ngoài ra, họ cần có khả năng diễn giải để đánh giá dữ liệu đầu ra do AI tạo ra và căn chỉnh chúng với phán đoán chuyên môn. Sự giám sát của kiểm toán viên là điều cần thiết để xác thực đầu ra của AI, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn và giải quyết mọi rủi ro trong dữ liệu hoặc kết quả.

Khi AI và nhiều công nghệ mới càng phát triển, nhân lực KTNB cũng sẽ có sự thay đổi đáng kể về kỹ năng, lĩnh vực hoạt động. Theo đó, trong tương lai, vai trò của kiểm toán viên đòi hỏi sự chuyên môn hóa cao hơn: Các kiểm toán viên am hiểu AI và phân tích dữ liệu được săn đón và đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết sự phức tạp của các cuộc kiểm toán. Họ sẽ thu hẹp khoảng cách giữa công nghệ và các hoạt động kiểm toán truyền thống, đảm bảo sử dụng tối ưu các công cụ AI và thúc đẩy môi trường hợp tác. Bên cạnh đó, các kiểm toán viên chuyên ngành, có kiến thức sâu rộng về ngành và hiểu biết về các lĩnh vực kinh doanh cụ thể đóng vai trò quan trọng trong việc diễn giải các phát hiện của AI. Sự kết hợp này đảm bảo tính toàn diện và hiệu quả của KTNB.

Bối cảnh của ngành kiểm toán đang trải qua một sự thay đổi lớn khi AI cung cấp khả năng hợp lý hóa các nhiệm vụ và nâng cao chất lượng kiểm toán. Việc điều hướng hệ sinh thái mới này đòi hỏi một cách tiếp cận chủ động từ các kiểm toán viên, bao gồm: Học tập liên tục để không tụt hậu; tạo ra sự hợp tác chiến lược với các chuyên gia dữ liệu trong tổ chức hoặc với các đối tác bên ngoài; không phụ thuộc vào công nghệ, nâng cao khả năng phán đoán, diễn giải và cân nhắc về mặt đạo đức; tập trung vào các hoạt động có giá trị gia tăng, trở thành cố vấn chiến lược... Các kiểm toán viên chấp nhận sự chuyển đổi và coi AI là một cộng tác viên thay vì là đối thủ cạnh tranh sẽ có vị thế tốt để thực hiện các cuộc kiểm toán trong thời đại AI./.

THÙY LÊ