(sav.gov.vn) - Sáng 10/11, Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Bùi Quốc Dũng chủ trì cuộc họp Hội đồng khoa học KTNN nghiệm thu Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ “Giải pháp tổ chức, quản lý và phân tích dữ liệu lớn trong công tác kiểm toán” do TS. Phạm Huy Thông - Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin làm chủ nhiệm. Tham dự cuộc họp có các thành viên Hội đồng nghiệm thu và Ban Đề tài.

Trình bày kết quả nghiên cứu, TS. Phạm Huy Thông cho biết, đối với hoạt động kiểm toán, sự gia tăng nhanh chóng về quy mô, tính đa dạng và tốc độ phát sinh dữ liệu đặt ra yêu cầu phải đổi mới phương pháp tổ chức, quản lý và khai thác dữ liệu theo hướng hiện đại, khoa học và dựa trên công nghệ số.

Việc ứng dụng dữ liệu lớn và các công nghệ phân tích tiên tiến không chỉ góp phần nâng cao chất lượng, hiệu quả hoạt động kiểm toán mà còn đáp ứng yêu cầu xây dựng KTNN số, phù hợp với xu hướng phát triển của các cơ quan kiểm toán trên thế giới.

Đánh giá thực trạng hiện nay của KTNN, TS. Phạm Huy Thông cho rằng, KTNN đã đạt được nhiều kết quả tích cực trong quá trình ứng dụng công nghệ thông tin, xây dựng các hệ thống thông tin và từng bước triển khai các hoạt động phân tích dữ liệu.

Tuy nhiên, việc thu thập, tổ chức và khai thác dữ liệu vẫn còn nhiều hạn chế do dữ liệu phân tán, chưa được chuẩn hóa đồng bộ; việc kết nối và chia sẻ dữ liệu với các bộ, ngành còn hạn chế; hạ tầng công nghệ và nguồn nhân lực chưa đáp ứng đầy đủ yêu cầu triển khai phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kiểm toán. Những hạn chế này là rào cản đối với mục tiêu chuyển đổi từ phương thức kiểm toán truyền thống sang kiểm toán dựa trên dữ liệu.

Từ kết quả nghiên cứu, Ban Đề tài đề xuất mô hình tổ chức, quản lý và khai thác dữ liệu lớn theo hướng tập trung, thống nhất trên phạm vi toàn ngành, bao gồm: Xây dựng kho dữ liệu kiểm toán tập trung, chuẩn hóa dữ liệu, thiết lập cơ chế quản trị dữ liệu, tăng cường hạ tầng công nghệ thông tin, bảo đảm an toàn dữ liệu, mở rộng kết nối và chia sẻ dữ liệu với các bộ, ngành, đồng thời phát triển các công cụ phân tích dữ liệu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo phục vụ hoạt động kiểm toán.

Bên cạnh đó, Ban Đề tài cũng đề xuất các giải pháp về tổ chức bộ máy, đào tạo nguồn nhân lực và xây dựng đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu nhằm bảo đảm tính bền vững trong quá trình triển khai.

Một trong những giải pháp quan trọng của Đề tài là việc đề xuất ứng dụng phân tích dữ liệu trong toàn bộ quy trình kiểm toán, từ giai đoạn lập kế hoạch, lựa chọn chuyên đề và đối tượng kiểm toán, đến giai đoạn thực hiện kiểm toán, tổng hợp kết quả và theo dõi việc thực hiện kiến nghị kiểm toán. Cách tiếp cận này góp phần nâng cao tính khách quan, khả năng phát hiện rủi ro, hiệu quả sử dụng nguồn lực và chất lượng bằng chứng kiểm toán, đồng thời tạo nền tảng cho việc triển khai kiểm toán số và kiểm toán liên tục trong tương lai.

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và các công nghệ số mới cần được thực hiện theo lộ trình phù hợp, trên cơ sở dữ liệu được chuẩn hóa, hạ tầng công nghệ đồng bộ và đội ngũ cán bộ có đủ năng lực chuyên môn. AI được xác định là công cụ hỗ trợ kiểm toán viên trong xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu, không thay thế vai trò đánh giá chuyên môn, đưa ra kết luận và chịu trách nhiệm về kết quả kiểm toán. Đây là nguyên tắc quan trọng nhằm bảo đảm tính độc lập, khách quan và độ tin cậy của hoạt động kiểm toán - TS. Phạm Huy Thông nhấn mạnh.

Đánh giá cao kết quả nghiên cứu của Ban Đề tài, các thành viên Hội đồng nghiệm thu nhận xét: Về mặt lý luận, Đề tài đã hệ thống hóa các vấn đề liên quan đến dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu lớn và quản trị dữ liệu trong hoạt động kiểm toán. Đồng thời, làm rõ vai trò của dữ liệu trong quá trình chuyển đổi từ phương thức kiểm toán truyền thống sang kiểm toán dựa trên dữ liệu.

Về mặt thực tiễn, Đề tài đã tập trung đánh giá thực trạng tổ chức, thu thập, quản lý, khai thác và phân tích dữ liệu tại KTNN, trên cơ sở đó đề xuất các giải pháp về mô hình quản trị dữ liệu, hạ tầng công nghệ, kết nối và chia sẻ dữ liệu, phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và phát triển nguồn nhân lực.

Đề hoàn thiện Đề tài, ThS. Lê Thanh Tùng - Phó Giám đốc Trung tâm Công nghệ thông tin, Bộ Nội vụ (Phản biện 1) gợi mở, để nâng cấp hạ tầng đồng bộ với cơ sở dữ liệu, dựa trên lộ trình đã được xác định rõ ràng, KTNN cần xác định nhu cầu đầu tư, đánh giá hiện trạng để phù hợp với nhu cầu khai thác và vận hành. Riêng ứng dụng AI, cần lưu ý thêm về thời điểm triển khai theo từng giai đoạn, đảm bảo sử dụng công nghệ phù hợp.

TS. Lê Thế Sáu - Phó Kiểm toán trưởng KTNN chuyên ngành VI (Phản biện 2) - nhấn mạnh, đối với nghiệp vụ kiểm toán, giá trị của dữ liệu lớn không chỉ nằm ở khả năng thu thập, xử lý khối lượng dữ liệu lớn, mà quan trọng hơn là chất lượng, độ tin cậy và khả năng kiểm chứng của dữ liệu, bảo đảm kết quả phân tích có thể hỗ trợ hữu hiệu việc đánh giá rủi ro, xác định trọng yếu và thu thập bằng chứng kiểm toán.

Trên cơ sở những hạn chế đã nhận diện, Ban Đề tài cần làm nổi bật các điều kiện có tính tiên quyết, nhất là chuẩn hóa dữ liệu, kiểm soát chất lượng và cơ chế kết nối, chia sẻ dữ liệu, góp phần xác định rõ hơn thứ tự ưu tiên và tính khả thi trong tổ chức thực hiện. Đây cũng là cơ sở để các giải pháp được triển khai theo lộ trình phù hợp với điều kiện và nguồn lực thực tế của KTNN.

Các thành viên Hội đồng nghiệm thu cũng đề nghị, Ban Đề tài bổ sung, cụ thể hóa các văn bản cần được ban hành hoặc sửa đổi liên quan đến quản lý và phân tích dữ liệu lớn trong công tác kiểm toán; bổ sung các số liệu thực chứng để các giải pháp đề xuất trong đề tài có tính thuyết phục cao; bổ sung phần đánh giá sơ bộ về nguồn lực tài chính và làm rõ hơn tiềm năng mở rộng kết quả thí điểm sang các lĩnh vực khác.

Kết luận cuộc họp, Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Bùi Quốc Dũng đề nghị Ban Đề tài tiếp thu tối đa ý kiến của Hội đồng, trong đó lưu ý các nội dung: Bổ sung số liệu, dữ liệu thực tế làm minh chứng cụ thể cho từng nhận định, đánh giá trong phần thực trạng; bổ sung phương pháp nghiên cứu tình huống/thực nghiệm.

Với lợi thế Cục Công nghệ thông tin là đơn vị chủ trì về quản lý, khai thác, sử dụng công nghệ thông tin toàn Ngành, Ban Đề tài có thể chủ động trong việc thử nghiệm mô hình và các công cụ phân tích mới dựa trên các nguồn dữ liệu hiện có, từ đó đánh giá hiệu quả và dự báo các kết quả nếu triển khai trên quy mô toàn Ngành. Ngoài ra, với các giải pháp về trí tuệ nhân tạo, kiểm toán liên tục và khai thác dữ liệu theo thời gian thực, cần được tiếp tục nghiên cứu, hoàn thiện trong quá trình triển khai thực tế.

Đây sẽ là các căn cứ quan trọng, mang tính tham khảo trong quá trình xây dựng chiến lược phát triển dữ liệu, hoàn thiện mô hình quản trị dữ liệu và triển khai các giải pháp chuyển đổi số tại KTNN, góp phần nâng cao chất lượng, hiệu lực và hiệu quả hoạt động kiểm toán trong giai đoạn mới.

Hội đồng nghiệm thu đánh giá Đề tài xếp loại Khá./.