Trong bối cảnh nền kinh tế số phát triển mạnh mẽ, khối lượng giao dịch và dữ liệu tài chính bùng nổ, các phương pháp kiểm toán và kiểm soát truyền thống trở nên kém hiệu quả và tốn kém.
1.
Tổng quan về KSNB và gian lận kế toán
KSNB (Internal control) là một hệ thống
các quy trình, quy định được thiết lập bởi ban quản lý và nhân viên trong DN,
nhằm đạt được các mục tiêu sau:
Bảo
vệ tài sản: Ngăn chặn việc lạm dụng, chiếm đoạt hoặc
thất thoát tài sản.
Đảm
bảo tính chính xác và tin cậy của thông tin:
Giúp thông tin kế toán và tài chính được ghi nhận đầy đủ, kịp thời và trung thực.
Thúc
đẩy hiệu quả hoạt động: Tối ưu hóa quy trình làm việc và sử
dụng tài nguyên.
Tuân
thủ pháp luật: Đảm bảo DN hoạt động theo đúng các quy định
của pháp luật và chính sách nội bộ.
Mặc dù có hệ thống KSNB, các DN vẫn phải đối
mặt với gian lận kế toán (Accounting Fraud). Đây là hành vi cố ý làm sai lệch
thông tin tài chính, nhằm mục đích lừa đảo hoặc trục lợi bất hợp pháp. Các hình
thức gian lận phổ biến, bao gồm:
Gian lận về doanh thu:
Ghi nhận doanh thu khống, sớm hơn hoặc muộn hơn thực tế.
Gian lận về chi phí:
Thổi phồng chi phí hoặc bỏ qua các khoản chi phí.
Lạm dụng tài sản:
Tham ô, biển thủ hoặc sử dụng tài sản của công ty vào mục đích cá nhân.
Mối quan hệ giữa KSNB và gian lận kế toán,
là một mối quan hệ đối lập nhưng chặt chẽ và không thể tách rời. Hiểu rõ mối
quan hệ này là nền tảng để DN xây dựng một hệ thống quản trị hiệu quả và bền vững.
Mối
quan hệ đối lập
KSNB đóng vai trò là cơ chế phòng ngừa và
bảo vệ tài sản, thông tin của DN. Đây là một hệ thống được thiết lập để giảm
thiểu rủi ro, đảm bảo sự chính xác, đầy đủ của báo cáo tài chính, và thúc đẩy
hiệu quả hoạt động. Các biện pháp KSNB giống như một "lá chắn" bảo vệ
DN khỏi những mối đe dọa từ bên trong và bên ngoài, bao gồm cả hành vi gian lận.
Ngược lại, gian lận kế toán là một hành vi
cố ý vi phạm, đi ngược lại mục tiêu của KSNB. Gian lận là sự tấn công vào hệ thống,
tìm cách lợi dụng những sơ hở, điểm yếu để trục lợi bất hợp pháp. Hành vi gian
lận bao gồm việc cố tình làm sai lệch số liệu, lạm dụng tài sản, hoặc che giấu
thông tin quan trọng. Gian lận kế toán giống như một "cuộc tấn công"
vào sự chính trực và minh bạch của DN.
Mối
quan hệ tương quan
Mặc dù đối lập, hai khái niệm này có mối
quan hệ tương quan chặt chẽ, sự yếu kém của KSNB chính là cơ hội cho gian lận kế
toán. Khi hệ thống KSNB lỏng lẻo, các kẽ hở sẽ xuất hiện, tạo điều kiện thuận lợi
cho những cá nhân có ý đồ xấu thực hiện hành vi gian lận.
- Một
hệ thống không có sự phân tách trách nhiệm rõ ràng có thể cho phép một cá nhân
vừa phê duyệt thanh toán vừa thực hiện việc ghi sổ, từ đó dễ dàng chiếm đoạt quỹ.
- Việc
thiếu kiểm tra, giám sát định kỳ sẽ khiến sai sót và gian lận không được phát
hiện kịp thời, dẫn đến tổn thất lớn hơn.
Vì vậy, một hệ thống KSNB mạnh mẽ không chỉ
là một yêu cầu tuân thủ, mà còn là một khoản đầu tư chiến lược. Nó giúp giảm
thiểu rủi ro gian lận, tăng cường sự tin cậy của báo cáo tài chính và bảo vệ uy
tín của DN trên thị trường; ngược lại, việc xảy ra gian lận kế toán thường là một
dấu hiệu rõ ràng cho thấy hệ thống KSNB đang gặp vấn đề nghiêm trọng.
Mối
quan hệ giữa hai khái niệm này rất chặt chẽ
Một hệ thống KSNB yếu kém sẽ tạo ra kẽ hở,
làm tăng rủi ro và tạo điều kiện cho gian lận kế toán xảy ra. Do đó, việc thiết
lập và duy trì một hệ thống KSNB hiệu quả là yếu tố then chốt để phòng chống
gian lận.
2. Ứng
dụng của AI trong KSNB và phát hiện gian lận
Trong kỷ nguyên số, khi dữ liệu giao dịch
tài chính bùng nổ, các phương pháp KSNB và phát hiện gian lận truyền thống đã bộc
lộ nhiều hạn chế. Việc dựa vào kiểm tra thủ công hay lấy mẫu ngẫu nhiên không
còn đủ để đối phó với sự tinh vi của các hành vi gian lận. Đây chính là lúc AI trở
thành một công cụ đột phá, mang đến những giải pháp hiệu quả và toàn diện.
Phát hiện gian lận theo thời gian thực
(Real-time Fraud Detection)
Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của
AI là khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực để phát hiện các giao dịch
đáng ngờ. Các thuật toán học máy (Machine learning) có thể xử lý và so sánh
hàng triệu giao dịch chỉ trong vài giây, nhận diện các mẫu hình bất thường mà
con người khó có thể phát hiện. Ví dụ, một mô hình AI có thể nhận ra một giao dịch
có giá trị nhỏ, nhưng được lặp đi lặp lại nhiều lần với cùng một nhà cung cấp
trong thời gian ngắn, hoặc một giao dịch bất thường về địa điểm và thời gian, từ
đó cảnh báo ngay lập tức cho bộ phận kiểm soát. Điều này cho phép DN phản ứng
nhanh chóng, ngăn chặn thiệt hại trước khi nó trở nên nghiêm trọng.
Phân
tích hành vi và dự đoán rủi ro (Behavioral Analysis and Risk Prediction)
AI không chỉ dừng lại ở việc phát hiện các
giao dịch riêng lẻ mà còn có thể phân tích hành vi của người dùng và hệ thống.
Bằng cách xây dựng các mô hình hành vi bình thường dựa trên dữ liệu lịch sử, AI
có thể xác định được khi nào một người dùng (nhân viên, khách hàng) có hành vi
khác thường, chẳng hạn như truy cập vào những dữ liệu không liên quan đến công
việc hoặc thực hiện các giao dịch bất thường. Điều này giúp các tổ chức chủ động
hơn trong việc đánh giá và dự báo rủi ro, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa
cần thiết trước khi gian lận xảy ra.
Tự
động hóa quy trình kiểm soát (Automating Internal Control Processes)
Nhiều quy trình KSNB mang tính lặp lại và
tốn thời gian, như đối chiếu chứng từ, kiểm tra sự chính xác của các con số. AI
có thể tự động hóa hoàn toàn các công việc này. Các công cụ tự động hóa quy
trình bằng robot (RPA - Robotic Process Automation) được hỗ trợ bởi AI có thể
thực hiện các tác vụ như nhập liệu, kiểm tra tính đầy đủ của tài liệu và tạo
báo cáo tự động. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu sai sót do con người mà còn
giải phóng nhân lực để họ tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp hơn, đòi hỏi sự
đánh giá và phân tích chuyên sâu.
KSNB liên tục (Continuous Auditing)
Với các phương pháp truyền thống, việc kiểm
tra thường diễn ra định kỳ (hàng quý hoặc hàng năm). Tuy nhiên, AI cho phép
chuyển đổi sang mô hình KSNB liên tục (Continuous Auditing). Các thuật toán AI
có thể hoạt động 24/7, liên tục giám sát mọi giao dịch và hoạt động của hệ thống.
Bằng cách này, bất kỳ sự sai lệch hoặc rủi ro nào cũng được phát hiện ngay lập
tức, giúp ban lãnh đạo có được bức tranh toàn diện và cập nhật nhất về tình
hình KSNB của DN.
Phân tích tài chính
chuyên sâu (Advanced Financial Analytics)
AI có khả năng phân tích một lượng lớn dữ
liệu tài chính, tìm ra các mối quan hệ phức tạp và các chỉ số ẩn. Điều này giúp
các nhà quản lý không chỉ phát hiện gian lận mà còn hiểu rõ hơn về hiệu quả của
các quy trình kinh doanh. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều phòng ban
(kế toán, kho, bán hàng) để phát hiện sự không nhất quán, từ đó xác định các lỗ
hổng trong quy trình làm việc và đề xuất các giải pháp cải thiện.
Nhìn chung, việc ứng dụng AI không chỉ
giúp DN bảo vệ tài sản và giảm thiểu rủi ro gian lận, mà còn nâng cao hiệu quả
và tính minh bạch của toàn bộ hệ thống KSNB. Đây là bước đi chiến lược, giúp
các tổ chức tăng cường khả năng quản trị và phát triển bền vững trong môi trường
kinh doanh đầy biến động.
3. Tổng
hợp các lợi ích mà việc ứng dụng AI mang lại
Ứng dụng AI mang lại một loạt các lợi ích
đáng kể trong việc tăng cường KSNB và phát hiện gian lận kế toán, vượt xa khả
năng của các phương pháp truyền thống. Một trong những lợi ích nổi bật nhất là
khả năng tăng cường hiệu quả hoạt động và tiết kiệm chi phí. Bằng cách tự động
hóa các tác vụ lặp lại và tốn thời gian như đối chiếu dữ liệu, kiểm tra chứng từ
và tạo báo cáo, AI giúp giải phóng nhân lực để họ tập trung vào các công việc
có giá trị cao hơn, đòi hỏi tư duy phân tích và đánh giá chuyên sâu. Điều này
không chỉ giảm thiểu sai sót do con người mà còn tối ưu hóa quy trình, giúp DN
vận hành trơn tru và hiệu quả hơn.
Bên cạnh đó, AI còn đóng vai trò then chốt
trong việc nâng cao tính chính xác và minh bạch của hệ thống tài chính. Với khả
năng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, AI giúp
phát hiện các điểm bất thường và sai sót một cách chính xác, từ đó đảm bảo rằng
các báo cáo tài chính là trung thực và đáng tin cậy. Điều này không chỉ giúp
ban lãnh đạo đưa ra các quyết định chiến lược đúng đắn, mà còn củng cố niềm tin
của các bên liên quan như nhà đầu tư và cơ quan quản lý.
Cuối cùng, có lẽ là quan trọng nhất, AI
giúp giảm thiểu rủi ro gian lận một cách chủ động và hiệu quả. Thay vì chỉ phản
ứng sau khi gian lận đã xảy ra, các mô hình AI có thể dự đoán và cảnh báo sớm về
các nguy cơ tiềm ẩn dựa trên hành vi và mẫu giao dịch bất thường. Hệ thống kiểm
soát liên tục 24/7 của AI tạo ra một lớp bảo vệ vững chắc, giúp DN ngăn chặn
thiệt hại tài chính ngay từ khi chúng mới manh nha. Nhờ vậy, AI không chỉ là một
công cụ kiểm soát mà còn là một chiến lược bảo vệ tài sản, đảm bảo sự phát triển
bền vững cho tổ chức trong môi trường kinh doanh đầy biến động.
Những
khó khăn khi triển khai AI
Trong khi tiềm năng của AI là rất lớn, việc
triển khai và tích hợp nó vào hệ thống KSNB cũng đối mặt với nhiều thách thức
đáng kể. Một trong những rào cản lớn nhất là chi phí đầu tư ban đầu cao. Việc
xây dựng một hệ thống AI mạnh mẽ, đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng, phần mềm
và đặc biệt là chi phí thuê chuyên gia. Các công ty nhỏ và vừa có thể gặp khó
khăn về tài chính, khiến họ không thể tiếp cận được công nghệ này.
Bên cạnh chi phí, vấn đề về dữ liệu là một
thách thức cốt lõi. Hiệu quả của các mô hình AI phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng
và số lượng dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên, nhiều DN gặp phải tình trạng dữ liệu rời
rạc, không đồng nhất, thiếu sạch sẽ hoặc không đủ lớn để huấn luyện mô hình.
Hơn nữa, việc thu thập, xử lý và bảo mật dữ liệu nhạy cảm như thông tin tài
chính cũng đặt ra những yêu cầu nghiêm ngặt về mặt kỹ thuật và pháp lý.
Yếu tố con người cũng là một rào cản quan
trọng. Việc chuyển đổi sang một hệ thống dựa trên AI đòi hỏi thay đổi về năng lực
và tư duy của đội ngũ nhân sự. Nhân viên kế toán và kiểm toán cần được đào tạo
lại để làm việc với các công cụ mới, hiểu cách diễn giải kết quả từ AI, và chuyển
từ vai trò kiểm tra thủ công sang giám sát và phân tích chiến lược. Sự thay đổi
này có thể gặp phải sự kháng cự và đòi hỏi một chiến lược quản lý chuyển đổi hiệu
quả.
Cuối cùng, việc triển khai AI cũng đi kèm
với các rủi ro về mặt đạo đức và pháp lý. Các mô hình AI hoạt động dựa trên thuật
toán, nhưng nếu không được thiết kế và giám sát cẩn thận, chúng có thể dẫn đến
những quyết định thiếu công bằng hoặc không chính xác. Ví dụ, một mô hình AI có
thể vô tình đưa ra kết luận sai lệch do dữ liệu huấn luyện có sai sót. Vấn đề về
trách nhiệm giải trình cũng là một câu hỏi lớn: ai sẽ chịu trách nhiệm nếu một
mô hình AI đưa ra quyết định sai lầm gây hậu quả nghiêm trọng? DN cần phải xây
dựng các khuôn khổ pháp lý và đạo đức rõ ràng, để đảm bảo AI được sử dụng một
cách có trách nhiệm và minh bạch.
Trong khi tiềm năng của AI là rất lớn, việc
triển khai và tích hợp nó vào hệ thống KSNB cũng đối mặt với nhiều thách thức
đáng kể. Một trong những rào cản lớn nhất là chi phí đầu tư ban đầu cao. Việc
xây dựng một hệ thống AI mạnh mẽ đòi hỏi đầu tư đáng kể vào phần cứng, phần mềm
và đặc biệt là chi phí thuê chuyên gia. Các công ty nhỏ và vừa có thể gặp khó
khăn về tài chính, khiến họ không thể tiếp cận được công nghệ này.
Bên cạnh chi phí, vấn đề về dữ liệu là một
thách thức cốt lõi. Hiệu quả của các mô hình AI phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng
và số lượng dữ liệu đầu vào. Tuy nhiên, nhiều DN gặp phải tình trạng dữ liệu rời
rạc, không đồng nhất, thiếu sạch sẽ, hoặc không đủ lớn để huấn luyện mô hình.
Hơn nữa, việc thu thập, xử lý và bảo mật dữ liệu nhạy cảm như thông tin tài
chính cũng đặt ra những yêu cầu nghiêm ngặt về mặt kỹ thuật và pháp lý.
Yếu tố con người cũng là một rào cản quan
trọng. Việc chuyển đổi sang một hệ thống dựa trên AI đòi hỏi thay đổi về năng lực
và tư duy của đội ngũ nhân sự. Nhân viên kế toán và kiểm toán cần được đào tạo
lại để làm việc với các công cụ mới, hiểu cách diễn giải kết quả từ AI, và chuyển
từ vai trò kiểm tra thủ công sang giám sát và phân tích chiến lược. Sự thay đổi
này có thể gặp phải sự kháng cự và đòi hỏi một chiến lược quản lý chuyển đổi hiệu
quả.
Cuối cùng, việc triển khai AI cũng đi kèm
với các rủi ro về mặt đạo đức và pháp lý. Các mô hình AI hoạt động dựa trên thuật
toán, nhưng nếu không được thiết kế và giám sát cẩn thận, chúng có thể dẫn đến
những quyết định thiếu công bằng hoặc không chính xác. Ví dụ, một mô hình AI có
thể vô tình đưa ra kết luận sai lệch do dữ liệu huấn luyện có sai sót. Vấn đề về
trách nhiệm giải trình cũng là một câu hỏi lớn: ai sẽ chịu trách nhiệm nếu một
mô hình AI đưa ra quyết định sai lầm gây hậu quả nghiêm trọng? DN cần phải xây
dựng các khuôn khổ pháp lý và đạo đức rõ ràng để đảm bảo AI được sử dụng một
cách có trách nhiệm và minh bạch.
Đánh
giá hiệu quả của AI so với các phương pháp truyền thống
Trong cuộc chiến chống gian lận kế toán và
tăng cường KSNB, việc đánh giá hiệu quả của AI so với các phương pháp truyền thống
là rất quan trọng. Các phương pháp truyền thống, chủ yếu dựa trên kiểm toán thủ
công và lấy mẫu ngẫu nhiên, đã tồn tại hàng thế kỷ và vẫn có vai trò nhất định.
Tuy nhiên, chúng bộc lộ nhiều hạn chế khi đối mặt với sự phức tạp của môi trường
kinh doanh hiện đại.
Mức
độ bao quát và tính toàn diện
Các phương pháp KSNB truyền thống thường
chỉ có thể kiểm tra một phần nhỏ của các giao dịch, dựa trên mẫu ngẫu nhiên. Điều
này làm tăng nguy cơ bỏ sót các hành vi gian lận tinh vi được che giấu trong phần
lớn dữ liệu không được kiểm tra. Trái lại, AI có khả năng phân tích toàn bộ dữ
liệu (100% giao dịch) một cách liên tục và theo thời gian thực. Điều này cho
phép DN có một cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về tình hình tài chính, từ đó
ngăn chặn gian lận ở giai đoạn sớm nhất.
Tốc
độ và hiệu quả
Quy trình kiểm toán và kiểm soát truyền thống
thường rất tốn thời gian và công sức. Việc thu thập, đối chiếu và phân tích dữ
liệu thủ công không chỉ chậm mà còn dễ mắc sai sót. AI, với tốc độ xử lý vượt
trội, có thể hoàn thành các tác vụ này chỉ trong vài giây, giúp tiết kiệm đáng
kể thời gian và chi phí. Khả năng tự động hóa của AI còn giúp giảm thiểu sai
sót do con người, từ đó nâng cao độ chính xác của kết quả kiểm tra.
Khả
năng phát hiện và dự đoán
Các phương pháp truyền thống thường chỉ
phát hiện gian lận sau khi chúng đã xảy ra, dựa trên các dấu hiệu đã biết.
Trong khi đó, AI sử dụng các thuật toán học máy để tự học hỏi và nhận diện những
mẫu hành vi bất thường mới. Điều này cho phép AI không chỉ phát hiện các hình
thức gian lận đã biết, mà còn dự đoán và cảnh báo về những rủi ro tiềm ẩn, mang
lại khả năng phòng ngừa chủ động. AI có thể phân tích các mối quan hệ phức tạp
giữa nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, điều mà con người khó có thể làm được.
Phân
bổ nguồn lực
Với phương pháp truyền thống, nhân lực kiểm
toán và kiểm soát thường phải dành phần lớn thời gian cho các công việc lặp lại,
mang tính thủ công. AI giúp giải phóng nguồn lực này. Thay vì chỉ kiểm tra, các
chuyên gia có thể tập trung vào việc phân tích các cảnh báo từ AI, điều tra
chuyên sâu các trường hợp đáng ngờ và đưa ra các quyết định chiến lược. Điều
này giúp tối ưu hóa việc sử dụng nhân sự có chuyên môn cao, mang lại giá trị
gia tăng lớn hơn cho DN.
Tóm lại, mặc dù các phương pháp truyền thống
vẫn có vai trò nhất định, AI đã chứng minh được sự vượt trội về tốc độ, tính
toàn diện, khả năng dự đoán và tối ưu hóa nguồn lực. Việc kết hợp AI không phải
là thay thế hoàn toàn mà là nâng cao hiệu quả của hệ thống KSNB, giúp DN chủ động
đối phó với những thách thức trong kỷ nguyên số.
4. Kết luận
Bài viết này đã chỉ ra rằng, việc ứng dụng
AI trong KSNB và phát hiện gian lận kế toán không chỉ là một xu hướng, mà là một
yêu cầu tất yếu trong kỷ nguyên số. AI đã chứng minh được sự vượt trội so với
các phương pháp truyền thống ở nhiều khía cạnh: từ khả năng phân tích dữ liệu lớn,
phát hiện gian lận theo thời gian thực, đến tự động hóa quy trình và cho phép
kiểm soát liên tục. Việc tích hợp AI không chỉ giúp DN giảm thiểu tổn thất tài
chính do gian lận, mà còn nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng cường tính minh bạch
và độ tin cậy của hệ thống kiểm soát. AI đóng vai trò là một công cụ chiến lược,
chuyển đổi DN từ trạng thái phản ứng bị động sang chủ động phòng ngừa rủi ro. Để
triển khai thành công AI trong lĩnh vực này, các DN cần đảm bảo có một hệ thống
dữ liệu sạch, có cấu trúc và đủ lớn để huấn luyện các mô hình AI. Tổ chức các
chương trình đào tạo để nâng cao năng lực cho đội ngũ kế toán và kiểm toán,
giúp họ làm chủ công nghệ mới và chuyển đổi vai trò. Thiết lập các quy tắc rõ
ràng, để đảm bảo việc sử dụng AI là công bằng, minh bạch và có trách nhiệm.
