Thực tế, lĩnh vực kế toán, kiểm toán đã sử dụng các ứng dụng thông minh từ hơn ba thập niên qua và một trong số đó là các ứng dụng khai phá dữ liệu (KPDL) để giải quyết tốt hơn các rủi ro và thông tin phức tạp. Viện Kế toán công chứng Hoa Kỳ đã đánh giá, KPDL là một trong mười công nghệ hàng đầu cho tương lai.

Vai trò của khai phá dữ liệu trong lĩnh vực kiểm toán 

KPDL là việc áp dụng các thuật toán cụ thể để trích các mẫu từ dữ liệu. KPDL cho phép khám phá tự động các mô hình tiềm ẩn và kiến thức thú vị ẩn chứa trong một lượng lớn dữ liệu. Trọng tâm chính của KPDL là tận dụng các tài sản dữ liệu của tổ chức để thu được lợi ích tài chính hoặc phi tài chính. Vì vậy, KPDL giúp các tổ chức tập trung vào những thông tin và kiến thức quan trọng nhất có sẵn trong cơ sở dữ liệu của DN. Với vai trò to lớn như vậy, KPDL đã được áp dụng cho hầu hết các ngành kinh doanh và trong lĩnh vực kế toán, kiểm toán. 

Các giao dịch kế toán đang dần trở nên phức tạp hơn, tuy nhiên lại dễ dàng thao tác hơn thông qua việc sử dụng hệ thống trực tuyến, các thiết bị thông minh và kết nối vạn vật (IoT). Điều này đòi hỏi các kiểm toán viên phải chuyên nghiệp hơn, bao gồm cả việc sử dụng kỹ thuật KPDL. Các ứng dụng KPDL trong kiểm toán tập trung chủ yếu vào hai nội dung chính là: Kiểm toán bao gồm các giai đoạn ký kết, lập kế hoạch, thực hiện và sau kiểm toán; Kế toán điều tra với nhiệm vụ phát hiện gian lận và quản trị lợi nhuận. Các kỹ thuật nổi trội của KPDL là mạng lưới thần kinh và hồi quy với nhiều nghiên cứu thử nghiệm như: tăng dữ liệu đầu vào cùng các biến số liên quan đến đặc điểm quản trị; thử nghiệm nhiều cách tiếp cận để kết hợp các cách phân loại; tăng thời gian dự đoán bao gồm các biến phi tài chính và phân tích trực quan; chuẩn hóa dữ liệu và khai phá văn bản trong dự báo gian lận tài chính…

KPDL được áp dụng trong suốt chu trình kiểm toán: lập kế hoạch (bao gồm: cam kết, đánh giá rủi ro, lập kế hoạch kiểm toán); thực hiện (chủ yếu thực hiện thử nghiệm cơ bản) và báo cáo (báo cáo kiểm toán). KPDL cũng đã được áp dụng sau khi chu kỳ kiểm toán hoàn thành, bao gồm sự tác động và hậu quả của ý kiến kiểm toán.

Trong giai đoạn ký hợp đồng, các kiểm toán viên sẽ sử dụng KPDL để dự đoán việc lựa chọn và chuyển đổi nhằm tìm ra sự phù hợp tối ưu giữa các đặc tính của cuộc kiểm toán, phân loại mức chi phí cho cuộc kiểm toán, đưa ra sự thay đổi trong giá phí kiểm toán… Trong môi trường giàu thông tin ngày nay, việc đánh giá rủi ro liên quan rất nhiều đến nhận dạng các mẫu trong dữ liệu, cụ thể như: dữ liệu có sự bất thường, phức tạp hoặc có nhiều khác biệt nhằm che dấu một hay nhiều lỗi trọng yếu. Nhằm tăng cường quá trình đánh giá rủi ro cho kiểm toán viên, rất nhiều nghiên cứu về mạng lưới thần kinh được thực hiện và cho ra kết quả khả quan. Cụ thể: mô hình mạng thần kinh có giá trị trong việc định hướng kiểm toán viên nội bộ dành sự quan tâm đến các khía cạnh của tài chính, vận hành và tuân thủ ở các khu vực có rủi ro cao, từ đó tăng hiệu quả của cuộc kiểm toán.

Trong lập kế hoạch kiểm toán, hệ thống tiếp cận được áp dụng theo nguyên tắc giúp kiểm toán viên thiết kế các thử nghiệm cơ bản khi sai sót trọng yếu và sai sót trong báo cáo tài chính có thể xảy ra.

Trong giai đoạn thực hiện kiểm toán, công cụ bán giám sát (được sử dụng cho việc tập hợp dữ liệu kế toán) có thể nén một lượng lớn các giao dịch kế toán, tạo ra các cụm đồng nhất, tách biệt và dễ hiểu, từ đó hỗ trợ cho việc kiểm soát nội bộ, xác minh việc xử lý kế toán các giao dịch và đánh giá báo cáo tài chính. Kỹ thuật mạng lưới thần kinh cũng được sử dụng trong giai đoạn này nhằm cung cấp các chỉ dẫn đáng tin cậy về sự có mặt của các sai sót trọng yếu, đồng thời phân tích và đưa ra đánh giá sâu hơn về nguyên nhân của những sai sót này. 

Công cụ hiệu quả để phát hiện gian lận

Việc đánh giá rủi ro gian lận là quá trình rất phức tạp và là một phần của tất cả các cuộc kiểm toán. Hiện nay, nếu chỉ sử dụng các thủ tục kiểm toán thông thường, kiểm toán viên sẽ gặp rất nhiều khó khăn trong việc phát hiện hành vi thao túng báo cáo tài chính. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, KPDL là công cụ hiệu quả để kiểm toán viên phát hiện và giải quyết các dạng gian lận ở nhiều mức độ khác nhau. Cụ thể như: đối với gian lận trong bút toán, việc sử dụng phân tích số liệu sẽ giúp kiểm toán viên phát hiện gian lận trong các hồ sơ thanh toán điện tử; kỹ thuật KPDL mô tả sẽ giúp phát hiện và giảm nguy cơ gian lận nội bộ ở cấp chu trình kinh doanh; ứng dụng khai phá quy trình kinh doanh giúp giảm thiểu các rủi ro gian lận nội bộ của các giao dịch trong quá trình mua hàng…

“Quản trị” gian lận là một loại hình gian lận có ảnh hưởng lớn đến các bên liên quan thông qua hành vi gian lận trên báo cáo tài chính hoặc cố tình gây hiểu nhầm khi nhà đầu tư đọc báo cáo tài chính. Nhiều nhà nghiên cứu đã thử nghiệm và chỉ ra rằng, kiểm toán viên có thể phát hiện hành vi gian lận này với sự trợ giúp của KPDL ở các cấp khác nhau.

Cụ thể như: phát hiện gian lận dựa trên dự đoán về kết quả hoạt động trong tương lai của công ty; áp dụng mô hình mạng lưới thần kinh để đánh giá nguy cơ gian lận; sử dụng hồi quy logic và mạng lưới thần kinh để tìm ra sự tương đồng giữa phát hiện báo cáo tài chính giả mạo và các mô hình dự báo thất bại kinh doanh, qua đó phát hiện các báo cáo gian lận và chỉ ra hoạt động kinh doanh thất bại. Việc sử dụng KPDL cũng được các nhà nghiên cứu đánh giá là giúp cải thiện các xét đoán của kiểm toán viên về các sự kiện quản trị gian lận.

Trong lĩnh vực tiên đoán về quản trị lợi nhuận, mạng lưới thần kinh và các mô hình cây sẽ hỗ trợ cho các nhà đầu tư trong việc dự đoán mức độ quản trị lợi nhuận trước đó và đánh giá mức độ tăng giảm lợi nhuận của DN sau đó. Việc sử dụng các kỹ thuật KPDL đã làm tăng đáng kể dự báo về quản trị lợi nhuận và các quy tắc ra quyết định giúp xác định việc quản trị lợi nhuận.

Có thể nói, KPDL ngày càng đóng vai trò quan trọng và tăng tính hiệu quả cho công việc của kiểm toán viên. Tại Việt Nam, các nghiên cứu về ứng dụng KPDL trong kiểm toán vẫn chưa được chú ý, hy vọng trong tương lai gần, việc nghiên cứu và ứng dụng KPDL sẽ được triển khai trong thực tiễn.