Đặt vấn đề

Công nghệ đang thay đổi cách thực hiện kiểm toán. Kiểm toán viên (KTV) đang ngày càng sử dụng nhiều các công cụ và kỹ thuật tự động (ATT) để thực hiện đánh giá rủi ro và các thủ tục kiểm toán tiếp theo. Ủy ban Tiêu chuẩn Kiểm toán và Đảm bảo Quốc tế (IAASB) đưa ra tác động của công nghệ đối với kiểm toán và đảm bảo KTV được trang bị để tận dụng tối đa sự đổi mới và đảm bảo tiến bộ công nghệ không phải là trở ngại đối với kiểm toán chất lượng cao.

IAASB xem xét tác động của công nghệ trong các dự án thiết lập tiêu chuẩn đang diễn ra và các tiêu chuẩn được ban hành gần đây như: Chuẩn mực Quản lý chất lượng kiểm toán và chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA) 315-Xác định và đánh giá rủi ro của sai sót trọng yếu (sửa đổi năm 2019) đề cập đến chủ đề ATT. Ngoài ra, IAASB đã thành lập Nhóm Công tác Công nghệ (TWG) để xác định các vấn đề liên quan đến công nghệ mà có cơ hội phản hồi ngay lập tức hơn thông qua việc phát triển và ban hành hướng dẫn. Kể từ năm 2019, TWG đã ban hành một số hướng dẫn tập trung vào việc sử dụng ATT khi thực hiện kiểm toán. Tài liệu này có thể hỗ trợ các KTV kết hợp ATT vào quy trình làm việc.

Công cụ và kỹ thuật tự động hóa

ATT là thuật ngữ mô tả các công cụ và kỹ thuật mà KTV sử dụng để thực hiện các thủ tục kiểm toán. Khi áp dụng các chuẩn mực kiểm toán, KTV có thể thiết kế và thực hiện các thủ tục kiểm toán theo cách thủ công hoặc sử dụng ATT và cả 2 kỹ thuật đều có hiệu quả. Bất kể các công cụ và kỹ thuật được sử dụng, KTV được yêu cầu tuân thủ các tiêu chuẩn.

Trong một số trường hợp nhất định, khi thu thập bằng chứng kiểm toán, KTV có thể xác định rằng, việc sử dụng ATT để thực hiện các thủ tục kiểm toán nhất định có thể tạo ra bằng chứng kiểm toán thuyết phục hơn so với cơ sở dẫn liệu đang được kiểm tra. Trong các trường hợp khác, việc thực hiện các thủ tục kiểm toán có thể hiệu quả mà không cần sử dụng ATT.

Hướng dẫn của Ủy ban Tiêu chuẩn Kiểm toán và Đảm bảo Quốc tế

Chuẩn mực IAS 315 đã được cập nhật gần đây sửa đổi tập trung vào các khía cạnh khác nhau của ATT. Một số nội dung sửa đổi bổ sung này cung cấp giải thích về cách KTV có thể sử dụng ATT trong việc thực hiện các thủ tục để đáp ứng các yêu cầu của IAS 315.

Phân tích dữ liệu kiểm toán (ADA) và các công cụ, kỹ thuật tự động ngày càng trở nên quan trọng trong nghề kiểm toán. Theo khảo sát của Deloitte, có 91% chuyên gia kiểm toán tin rằng, phân tích dữ liệu rất cần thiết hoặc rất quan trọng đối với hoạt động kiểm toán của họ trong hai năm tới (Deloitte, 2020). Điều này cho thấy, việc áp dụng ADA cũng như các công cụ và kỹ thuật tự động đang gia tăng, các doanh nghiệp đang nhận ra tầm quan trọng của các công nghệ này trong quy trình kiểm toán.

Việc áp dụng phân tích dữ liệu kiểm toán cũng như các công cụ và kỹ thuật tự động là rất quan trọng đối với KTV để bắt kịp với quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của các doanh nghiệp. Với công cụ phù hợp cho công việc, KTV có thể cung cấp nhiều giá trị hơn cho khách hàng của họ, nâng cao hiệu suất và hiệu quả của quy trình kiểm toán, đồng thời đảm bảo rằng các dịch vụ kiểm toán của họ vẫn phù hợp trong thời đại kỹ thuật số.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu tiền đề: Gồm việc nghiên cứu và đánh giá các nghiên cứu và dữ liệu liên quan đến các ứng dụng công nghệ để xác định các tiền đề và giả thuyết cho các nghiên cứu sau này. Phương pháp này bao gồm phân tích các báo cáo và nghiên cứu đã được công bố, tham khảo tài liệu.

Nghiên cứu phân tích: Gồm việc sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu để phân tích và đánh giá các ứng dụng công nghệ.

Kết quả nghiên cứu ứng dụng các phần mềm trong kiểm toán báo cáo tài chính

Phần mềm phân tích R

Phần mềm R là một phần mềm rất mạnh và linh hoạt. Phần mềm R có thể được sử dụng để trích xuất, chuyển đổi và phân tích cấu trúc (ví dụ: bán hàng và dữ liệu hàng tồn kho từ hệ thống doanh nghiệp của công ty) và dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: Tweets, email, blog…).

Một số lợi ích của việc sử dụng R để phân tích dữ liệu kiểm toán như sau: R là mã nguồn mở và miễn phí; R cung cấp khả năng gần như vô tận để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu, vì phần mềm này có nhiều công cụ và gói tích hợp để phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, khả năng hiển thị rất tốt và giao diện lập trình đơn giản và hiệu quả; R có thể xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả và nhanh chóng; R có thể giúp sử dụng phân tích dữ liệu để thu thập bằng chứng kiểm toán, đánh giá mô hình và ghi lại kết quả cũng như giải quyết vấn đề.

Một trong những nghiệp vụ có thể thực hiện với R là xác định các khoản thanh toán trùng lặp trong tập dữ liệu các giao dịch tài khoản phải trả. Điều này có thể giúp KTV phát hiện các lỗi hoặc gian lận tiềm ẩn trong quá trình thanh toán. Ngoài ra, còn có nhiều nghiệp vụ phân tích dữ liệu khác mà kiểm toán viên có thể thực hiện với R, chẳng hạn như: Xác định các mục nhật ký bất thường bằng cách sử dụng luật Benford; Phân tích các giao dịch doanh thu bằng cách sử dụng phân tầng, phân tích xu hướng hoặc phân tích hồi quy; Kiểm tra định giá hàng tồn kho bằng thống kê mô tả, trực quan hóa hoặc thử nghiệm giả thuyết; Đánh giá kiểm soát nội bộ bằng biểu đồ kiểm soát, ma trận rủi ro hoặc cây quyết định.

Microsoft Power

Microsoft Power Platform là một bộ công cụ có thể giúp KTV tạo và tự động hóa các ứng dụng, quy trình làm việc, chatbot và bảng biểu (dashboard). KTV có thể sử dụng Microsoft Power Platform để thực hiện phân tích dữ liệu kiểm tra (ADA) bằng cách xuất dữ liệu sử dụng và kho lưu trữ Power Platform sang Azure Data Lake Storage, sau đó, phân tích dữ liệu đó bằng Power BI hoặc các công cụ khác. KTV cũng có thể sử dụng kiểm tra Dataverse để ghi lại các thay đổi, quyền truy cập của người dùng vào các bản ghi trong môi trường có cơ sở dữ liệu Dataverse và có thể xem, quản lý nhật ký kiểm tra trong Power Platform.

Microsoft Power Platform là một bộ công cụ low-code và no-code được thiết kế để giúp các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình, xây dựng ứng dụng và phân tích dữ liệu. Một trong những công cụ phổ biến nhất trong nền tảng này là Power BI Desktop, một dịch vụ kinh doanh thông minh cung cấp thông tin chi tiết để phân tích dữ liệu Brett Powell (2017). Power BI là một dịch vụ phân tích kinh doanh có thể giúp KTV thực hiện ADA bằng cách tạo các báo cáo và bảng điều khiển tương tác trực quan hóa dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu.

Một trong những ưu điểm chính của Power BI Desktop là khả năng trực quan hóa dữ liệu không cần mã. Người dùng có thể dễ dàng tạo trực quan hóa và bảng điều khiển mà không cần viết bất kỳ mã nào. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ có thể truy cập cho người dùng doanh nghiệp, những người có thể không có nền tảng kỹ thuật nhưng cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Power BI Desktop có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình kiểm toán báo cáo tài chính.

Như vậy, Power BI Desktop có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình kiểm toán báo cáo tài chính bằng cách giúp kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu, phát hiện sự bất thường, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, và tạo các báo cáo tài chính tùy chỉnh.

Tableau

Tableau Prep và Tableau Desktop là 2 sản phẩm của Tableau Software có thể giúp KTV lập dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Tableau Prep là một công cụ cho phép KTV kết hợp, định hình và làm sạch dữ liệu của mình để phân tích trong Tableau. Trong khi đó, Tableau Desktop là công cụ cho phép KTV tạo và chia sẻ các báo cáo và bảng điều khiển (dashboard) tương tác trực quan hóa dữ liệu của họ và cung cấp thông tin chuyên sâu. KTV có thể sử dụng Tableau Prep và Tableau Desktop cùng nhau bằng cách kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chuyển đổi và lập mô hình dữ liệu của họ với Tableau Prep, đồng thời tạo hình ảnh và báo cáo với Tableau Desktop.

Bên cạnh đó, KTV có thể sử dụng Tableau trong ADA bằng cách tạo các báo cáo và bảng điều khiển tương tác trực quan hóa dữ liệu của bạn và cung cấp thông tin chi tiết về kiểm toán, rủi ro và tuân thủ; sử dụng Tableau để tạo bảng điều khiển hiển thị các khoản thanh toán trùng lặp trong dữ liệu tài khoản phải trả, giúp KTV phát hiện gian lận hoặc lỗi tiềm ẩn trong quy trình thanh toán. Ngoài ra, KTV cũng có thể sử dụng Tableau để tạo bảng điều khiển hiển thị việc tuân thủ chính sách công tác phí trong dữ liệu chi phí của mình để theo dõi và kiểm tra việc thực thi các chính sách công tác phí và xác định các nội dung cần tiết kiệm chi phí.

Tableau giúp KTV phát hiện các hoạt động đáng ngờ, xác định gian lận và cảnh báo sớm cho các bên liên quan thông qua 5 bước: (1) Xác định các yếu tố dẫn đến rủi ro có gian lận; (2) Xác định các lĩnh vực dễ bị gian lận; (3) Tìm hiểu các nguồn dữ liệu liên quan; (4) Trộn, kết hợp và phân tích dữ liệu; (5) Chia sẻ thông tin chi tiết và cảnh báo. Đồng thời, nó giúp cho việc thực hiện kiểm toán nội bộ nhanh hơn và hiệu quả hơn; Visual Risk IQ LLC hướng dẫn KTV các kỹ thuật walks through để tận dụng dữ liệu và giúp hoàn thành công việc nhanh hơn và chính xác hơn.

Alteryx

Alteryx Designer là một công cụ lập trình trên máy tính để bàn cho phép các KTV phát triển các phép đo quy trình có thể lặp lại bằng giao diện kéo và thả tự nhiên.

KTV có thể kéo các mục từ bộ công cụ vào canvas, kết nối chúng và sửa đổi thuộc tính của chúng để tạo quy trình công việc, ứng dụng và macro của Alteryx.

Các ứng dụng mà KTV có thể ứng dụng trong công việc như sau: tự động hóa phân tích, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, trộn, báo cáo và phân tích dự đoán, đồng thời quản lý việc nhập các tập dữ liệu lớn thông qua nền tảng tự phục vụ bằng hơn 250 công cụ không cần mã.

Kết luận

Từ các nội dung và phân tích ở trên, có thể rút ra một số kinh nghiệm từ việc sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và hình ảnh hóa dữ liệu vào kiểm toán báo cáo tài chính như sau:

Thứ nhất, KTV nên bắt đầu từ nhưng việc ứng dụng nhỏ và đơn giản, tìm một trường hợp sử dụng để bắt đầu; giải quyết một điểm khó khăn hoặc tự động hóa một thao tác hoặc phân tích có thể lặp lại.

Thứ hai, ứng dụng các công cụ này cần có sự bền bỉ và nhẫn nại, không thể nóng vội, cần có thời gian để xây dựng; học hỏi từ những thất bại trong quá trình ứng dụng.

Thứ ba, thích ứng với những thay đổi trong việc lập kế hoạch, thiết kế và thực hiện công cụ ứng dụng và đặc biệt quan tâm đến dữ liệu (lọc và làm sạch dữ liệu).

Thứ tư, tìm kiếm sự hỗ trợ của Google. Vì rất có thể ai đó đã thực hiện phân tích hoặc tự động hóa giống như bạn đang muốn tạo và đã viết một bài đăng trên blog về nó, viết nó trong một diễn đàn hoặc tạo một hướng dẫn trên YouTube về nó. Có một cộng đồng trực tuyến khổng lồ giúp việc sử dụng các công cụ này trở nên dễ tiếp cận hơn đối với người dùng bình thường.

Tài liệu tham khảo:

1. ACCA (2019), Artificial Intelligence in Accounting and Auditing;
2. Deloitte (2020), Technology in the Audit;
3. IIA (2016), Computer-Assisted Audit Techniques;
4. Stratopoulos, Theophanis C. and Shields, Gregory (2018), Basic Audit Data Analytics with R;
5. Jonathan Lin (2021), Audit Analytics with R;
6. Kyle Pew, Anthony Nesavich (2018), Power BI for Accountants and Financial Analysts.