Giải pháp phân tích dữ liệu lớn phục vụ hoạt động kiểm toán dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo

Kết quả, hạn chế và thách thức

Đến nay, hạ tầng CNTT của KTNN đã được xây dựng và phát triển đồng bộ, Trung tâm dữ liệu đạt tiêu chuẩn kỹ thuật theo quy định. KTNN đã bước đầu kiểm toán các hệ thống CNTT và các cơ sở dữ liệu quốc gia dựa trên AI; hình thành một lĩnh vực kiểm toán mới dựa trên AI, tổ chức đối chiếu, kiểm tra BD mang tính chất hệ thống, phạm vi rộng. KTNN cũng đã xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung cho toàn bộ hệ thống, đặc biệt là danh mục đơn vị được kiểm toán với hơn 70.000 đơn vị với 4 cấp hành chính; đang triển khai kết nối, trao đổi dữ liệu điện tử với Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch và Đầu tư; Ngân hàng Nhà nước; Bảo hiểm xã hội Việt Nam. Đội ngũ cán bộ chuyên trách CNTT trẻ, được đào tạo căn bản, nhiều cán bộ có hiểu biết sâu, rộng trong lĩnh vực áp dụng AI và BD.

Bên cạnh những kết quả đã đạt được, KTNN vẫn phải đối mặt với một số thách thức như: Hệ thống pháp luật và văn bản quản lý trong lĩnh vực CNTT chưa đồng bộ, đặc biệt là chưa có văn bản dưới luật hướng dẫn đảm bảo môi trường pháp lý cho việc truy cập, khai thác dữ liệu trên các cơ sở dữ liệu quốc gia và dữ liệu điện tử các Bộ, ngành, địa phương; kết nối, chia sẻ, trao đổi dữ liệu điện tử với các đơn vị được kiểm toán; thiếu cơ chế cho việc thu thập, chuẩn hóa, cập nhật dữ liệu định kỳ.

Hạ tầng kỹ thuật, hạ tầng dữ liệu và hệ thống phần mềm hỗ trợ hoạt động kiểm toán chưa đáp ứng nhu cầu triển khai hệ thống nền tảng quản trị thông minh, tạo nền tảng cho quá trình chuyển đổi phương pháp kiểm toán truyền thống sang phương pháp kiểm toán hiện đại dựa trên dữ liệu số; thiếu các phần mềm ứng dụng hỗ trợ công tác lập kế hoạch và thực hiện kiểm toán. Nhân lực giỏi về CNTT còn thiếu và yếu.

8 nhóm giải pháp phân tích dữ liệu lớn phục vụ hoạt động kiểm toán

Từ thực trạng trên, KTNN cần xây dựng Kế hoạch hành động, Đề án nhằm triển khai Chiến lược phát triển KTNN về ứng dụng BD và AI, tập trung vào 8 nhóm nội dung chính sau:

Một là, hoàn thiện cơ sở pháp lý về ứng dụng BD và AI trong hoạt động kiểm toán thông qua việc xây dựng, ban hành các văn bản quy phạm pháp luật, văn bản quản lý liên quan đến thu thập, tạo lập, quản lý dữ liệu; quy định về kết nối, liên thông và chia sẻ dữ liệu trong nội bộ KTNN, với Chính phủ, Bộ, ngành, các đơn vị được kiểm toán; xây dựng bộ chỉ số, tiêu chuẩn kết nối chia sẻ thông tin, cơ chế và trách nhiệm cung cấp thông tin trong nội bộ ngành, cơ chế, tránh nhiệm cung cấp thông tin từ các Bộ, ngành, địa phương, tổ chức cho KTNN; bộ chỉ số đánh giá hiệu quả hoạt động (KPI) trong kiểm toán số; xây dựng chính sách thu hút nguồn nhân lực chất lượng cao về BD và AI; xây dựng chính sách, quy định về thuê dịch vụ và nhân lực BD và AI...

Hai là, xây dựng hạ tầng kỹ thuật đáp ứng mô hình điện toán đám mây phục vụ BD và AI. Thiết kế hạ tầng hướng kiến trúc theo định hướng SDN - mạng điều khiển bằng phần mềm. Xây dựng quy hoạch về mạng; hoàn thiện quy định về quy chuẩn, tiêu chuẩn đối với các thiết bị phần cứng cũng như phần mềm trong KTNN. Đảm bảo tính sẵn sàng của hệ thống; tiếp tục thực hiện ảo hóa, tập trung hóa và hạ tầng điện toán đám mây dùng riêng; tạo nền tảng để ứng dụng BD và AI...

Ba là, xây dựng hạ tầng dữ liệu thông qua việc số hóa dữ liệu và xây dựng các hệ thống cơ sở dữ liệu của KTNN: Xây dựng cơ sở dữ liệu kiểm toán tập trung, đồng bộ, thống nhất, chia sẻ, liên thông các lĩnh vực trên phạm vi cả nước. Xây dựng hạ tầng tích hợp dữ liệu của KTNN. Xây dựng nền tảng dữ liệu mở kết hợp với việc thu thập, tích hợp dữ liệu, chia sẻ kiểm toán trong khu vực và trên thế giới, hướng đến hình thành hệ sinh thái dữ liệu mở ngành kiểm toán…

Bốn là, xây dựng hạ tầng ứng dụng, tập trung phát triển những phương pháp chuyên biệt cho việc phân tích và khai thác BD, trọng tâm là xây dựng các ứng dụng, công cụ phân tích dữ liệu để cung cấp công cụ báo cáo thống kê và phân tích, dự báo phục vụ công tác chỉ đạo, điều hành và kiểm toán BD; tiếp tục kế thừa, phát triển và khai thác các ứng dụng đã và đang triển khai, làm tiền đề cho sự chuyển dịch và hình thành kiểm toán số.

Năm là, kiểm toán số dựa trên BD và AI theo định hướng đến năm 2030 hướng đến tự động hoá việc đối sánh tri thức kiểm toán với thông tin, dữ liệu của đơn vị được kiểm toán để hỗ trợ xác định các rủi ro kiểm toán và đánh giá kiểm toán.

Sáu là, phát triển, đào tạo nguồn nhân lực có khả năng ứng dụng BD và AI vào hoạt động kiểm toán, trọng tâm là kiện toàn cán bộ chuyên trách có khả năng ứng dụng BD và AI; đổi mới chương trình, nội dung, phương thức đào tạo, đẩy mạnh đào tạo trực tuyến để góp phần nâng cao chất lượng nguồn nhân lực về ứng dụng BD và AI vào hoạt động kiểm toán.

Bảy là, đảm bảo an toàn, bảo mật thông tin, bảo vệ dữ liệu nhưng phải thuận tiện cho công tác chuyên môn; tuân thủ Luật An toàn thông tin, Luật An ninh mạng, đáp ứng nhu cầu thực tế, phù hợp chiến lược phát triển CNTT của KTNN.

Cuối cùng, các cơ quan có thẩm quyền cần luật hóa các vấn đề về BD và AI, quy định về kết nối, liên thông và chia sẻ dữ liệu trong nội bộ KTNN; với Chính phủ, Bộ, ngành, các đơn vị được kiểm toán; đồng bộ cơ sở dữ liệu của KTNN với hạ tầng dữ liệu quốc gia, kết nối cơ sở dữ liệu của KTNN với các cơ sở dữ liệu của thuế, hải quan, kho bạc và các cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư, đất đai, doanh nghiệp, tài chính, bảo hiểm.../.

Theo Báo Kiểm toán số 3/2024