Kinh nghiệm quốc tế cho thấy, ứng dụng dữ liệu lớn (DLL) có thể giúp các cuộc kiểm toán môi trường (KTMT) đạt hiệu quả cao hơn. So với phương pháp truyền thống, công nghệ DLL không chỉ làm giảm đáng kể khối lượng công việc mà còn đảm bảo các đặc tính ban đầu của dữ liệu, giúp kiểm toán viên (KTV) xác định điểm đáng ngờ và đưa ra những phân tích, đánh giá chính xác.
Phương thức tổ chức kiểm toán dựa trên dữ liệu. Ảnh: ASOSAI
Trong những năm gần đây, các cơ quan kiểm toán tối cao (SAI) khu vực châu Á đã tích hợp phân tích cơ sở dữ liệu trong việc lập bản đồ địa lý, sử dụng công nghệ viễn thám, hệ thống thông tin địa lý và hệ thống định vị toàn cầu, đồng thời liên tục mở rộng có chiều sâu KTMT.
Giảm chi phí, tăng độ chính xác cho kiểm toán môi trường
Theo nghiên cứu “Ứng dụng công nghệ DLL trong kiểm toán tài nguyên - môi trường” do SAI Trung Quốc phối hợp cùng 8 SAI khu vực châu Á thực hiện, ứng dụng công nghệ DLL khiến cho KTMT chính xác hơn thông qua chế độ dữ liệu đầy đủ “Mẫu = Toàn bộ”. Phương pháp này giúp KTV phân tích tất cả dữ liệu liên quan đến đối tượng kiểm toán, thiết lập chế độ kiểm toán từ toàn bộ đến từng phần.
Đối với KTMT truyền thống, dữ liệu hiển thị chủ yếu ở dạng văn bản hoặc biểu đồ thống kê (như biểu đồ đường và biểu đồ tần suất) và KTV sẽ khó khăn trong việc thu thập bằng chứng mở rộng. Còn trong môi trường DLL, nhiều kỹ thuật trực quan được áp dụng như: Tableau, DOMO, PowerBI... nên kết quả kiểm toán sẽ được hiển thị theo cách trực quan hơn. Công nghệ DLL có thể cải thiện khả năng phân tích vĩ mô cho KTMT, tăng cường mức độ tìm kiếm vấn đề kiểm toán và nâng cao hiệu quả KTMT, cảnh báo sớm nhằm chống lại rủi ro môi trường.
Những năm gần đây, công nghệ thông tin đã có những tiến bộ vượt bậc và một số dữ liệu chung trở thành điều kiện cần thiết cho các cuộc KTMT. Theo Khảo sát KTMT lần thứ sáu của Nhóm công tác về KTMT thuộc Tổ chức quốc tế Các cơ quan Kiểm toán tối cao, các ứng dụng về dữ liệu được áp dụng trong KTMT để đánh giá chương trình (chọn chủ đề, nghiên cứu mẫu/trường hợp điển hình) và thực hiện kiểm toán (đánh giá các kế hoạch quản lý, rủi ro, dữ liệu, khuyến nghị kiểm toán).
Tùy thuộc vào mục đích sử dụng dữ liệu, các SAI có thể tham khảo các nguồn dữ liệu môi trường khác nhau, như: Nguồn dữ liệu quốc gia, nguồn dữ liệu theo khu vực, nguồn dữ liệu toàn cầu, nguồn dữ liệu không gian - thông tin địa lý mô tả sự phân bố của các hiện tượng trên bề mặt trái đất.
Trong bối cảnh DLL, SAI có thể áp dụng phương thức tổ chức phẳng và phương thức tổ chức dựa trên dữ liệu. Trong đó, phương thức tổ chức phẳng đòi hỏi phân bổ nguồn lực, tuyển dụng nhân tài từ bên ngoài, thiết lập nền tảng dự án và định vị trung tâm quản lý quyết định; thiết lập nhóm phân tích dữ liệu, định vị trung tâm phân tích dữ liệu; thiết lập trung tâm thực thi hoạt động. Đối với phương thức này, các trung tâm khác nhau đều chịu trách nhiệm quản lý (Trưởng nhóm kiểm toán - Trung tâm - KTV) nhằm giảm thiểu phân cấp quản lý, ngăn chặn nguồn nhân lực bị phân tán, tạo điều kiện phân tích tập trung DLL, truyền tải và truyền đạt thông tin nhanh chóng.
Còn với phương thức tổ chức dựa trên dữ liệu, nhiệm vụ kiểm toán được thúc đẩy bởi phân tích dữ liệu. Thông qua các điểm nóng xã hội và những phản ánh của người dân về các điểm rủi ro môi trường, các cơ quan quản lý sẽ tự thành lập trung tâm chỉ huy quản lý, trung tâm phân tích dữ liệu và trung tâm thực thi hoạt động. Đối với phương thức này, trung tâm chỉ huy sẽ đặt mục tiêu kiểm toán, trung tâm phân tích dữ liệu thực hiện mục tiêu kiểm toán dựa trên nhiệm vụ, danh sách và phát hiện kiểm toán thông qua phân tích dữ liệu. Với phương thức này, các mục tiêu kiểm toán rất rõ ràng và các nhiệm vụ tại chỗ được chỉ định, giúp giảm đáng kể chi phí và cải thiện hiệu quả kiểm toán.
Những thách thức và khuyến nghị cho cơ quan kiểm toán
Nghiên cứu của SAI Trung Quốc và 8 SAI đã chỉ ra những thách thức đối với các SAI khi áp dụng công nghệ DLL vào KTMT như: KTV không có kiến thức và công nghệ đầy đủ; công tác đào tạo chuyên nghiệp về KTMT dữ liệu lớn; việc mua trang thiết bị cần thiết gặp khó khăn về tài chính; những khó khăn trong việc truy cập vào những dữ liệu cần được phân tích; sự đòi hỏi của công nghệ vượt quá năng lực của cơ sở hạ tầng hiện tại; độ tin cậy của dữ liệu…
Để có thể vượt qua những thử thách trên, nghiên cứu đã đưa ra một số khuyến nghị với các SAI. Theo đó,
thứ nhất, các SAI cần thiết lập một hệ thống thu thập dữ liệu với sự hỗ trợ của Chính phủ để truy cập được dữ liệu nguồn, đảm bảo những đơn vị được kiểm toán cung cấp dữ liệu cho SAI kịp thời, toàn diện.
Thứ hai, các SAI tập trung vào công tác đào tạo, trao đổi và cải thiện khả năng công nghệ của các KTV, bao gồm cả việc thu thập dữ liệu, đối chiếu và phân tích, tăng cường giao lưu giữa các SAI và cơ quan liên quan để học hỏi những thực hành tiên tiến và áp dụng vào hoạt động kiểm toán cụ thể.
Thứ ba, tăng nguồn vốn, cải thiện xây dựng cơ sở vật chất và đặt nền tảng vững chắc cho ứng dụng công nghệ DLL trong KTMT. Các SAI nên dành thêm nguồn vốn cho việc xây dựng DLL, mở rộng cơ sở hạ tầng, cải thiện phần mềm không còn phù hợp để thích nghi với sự phát triển của kiểm toán trong môi trường DLL./.
| Nhiều SAI đã ứng dụng công nghệ DLL trong KTMT như: SAI Trung Quốc ứng dụng công nghệ thông tin địa lý vào kiểm toán chức trách của cán bộ lãnh đạo trong quản lý tài sản tài nguyên thiên nhiên. SAI Thái Lan áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán quản lý chất thải, kiểm toán tính hiệu quả của quy hoạch đô thị. SAI Ấn Độ sử dụng Phần mềm Tableau để biểu thị và trực quan hóa dữ liệu tốt hơn. SAI Indonesia áp dụng Công nghệ GIS trong đánh giá hiệu suất của các phòng khám tại các làng ven biển... |
THÙY LÊ
(Báo Kiểm toán số 43/2022)