Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Kiểm toán môi trường - Giải pháp nâng cao tính minh bạch và phát triển bền vững

Với sự gia tăng các yêu cầu về tuân thủ các tiêu chuẩn ESG (Environmental, Social, and Governance), kiểm toán môi trường và xã hội đang đối diện với những thách thức lớn liên quan đến việc thu thập, xử lý và đánh giá dữ liệu phi tài chính. Theo báo cáo của PwC năm 2024, hơn 72% doanh nghiệp lớn trên toàn cầu đã bắt đầu tích hợp công nghệ AI vào quá trình kiểm toán ESG, trong đó 45% sử dụng AI để phát hiện sai lệch dữ liệu và 38% ứng dụng AI vào phân tích nội dung báo cáo bền vững. Bằng cách tích hợp AI, đặc biệt là máy học (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), nghiên cứu đề xuất một mô hình kiểm toán hiện đại giúp phát hiện sai lệch trong báo cáo bền vững, nâng cao độ chính xác của phân tích dữ liệu và dự báo rủi ro môi trường – xã hội của doanh nghiệp. Dựa trên các nghiên cứu tình huống thực tế và thử nghiệm công nghệ, nghiên cứu sẽ đề xuất một khung kiểm toán ứng dụng AI khả thi, giúp tối ưu hóa quá trình kiểm toán ESG trong kỷ nguyên số.

Giới thiệu

Kiểm toán môi trường và xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tác động của doanh nghiệp đối với các yếu tố phi tài chính như biến đổi khí hậu, sử dụng tài nguyên, quyền lợi người lao động và trách nhiệm xã hội. Tuy nhiên, việc thực hiện kiểm toán ESG vẫn còn gặp nhiều thách thức do dữ liệu phân tán, thiếu sự đồng bộ trong các tiêu chuẩn đánh giá và nguy cơ doanh nghiệp thao túng số liệu để tạo hình ảnh “xanh hóa”. Theo nghiên cứu của Deloitte năm 2023, khoảng 60% kiểm toán viên cho rằng việc xác minh dữ liệu ESG khó khăn hơn nhiều so với kiểm toán tài chính do thiếu quy định cụ thể và dữ liệu không đồng nhất. Trong bối cảnh đó, AI xuất hiện như một giải pháp tiềm năng giúp tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu, phát hiện bất thường và cải thiện độ chính xác trong đánh giá báo cáo bền vững.

Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

Kiểm toán môi trường và xã hội hiện nay dựa trên các tiêu chuẩn như GRI (Global Reporting Initiative), SASB (Sustainability Accounting Standards Board) và TCFD (Task Force on Climate-related Financial Disclosures). Tuy nhiên, do đặc thù dữ liệu ESG rất rộng và không đồng nhất, việc áp dụng các phương pháp kiểm toán truyền thống gặp nhiều hạn chế. Theo một khảo sát của KPMG năm 2024, chỉ có 35% doanh nghiệp niêm yết thực hiện báo cáo ESG đầy đủ theo các tiêu chuẩn quốc tế, trong khi 28% doanh nghiệp thừa nhận gặp khó khăn trong việc thu thập dữ liệu ESG một cách chính xác. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng AI có khả năng cải thiện đáng kể quá trình thu thập và phân tích dữ liệu, giúp kiểm toán viên nhận diện xu hướng và phát hiện sai lệch một cách hiệu quả hơn.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính kết hợp với thử nghiệm công nghệ để đánh giá tính khả thi của việc ứng dụng AI vào kiểm toán môi trường và xã hội. Các dữ liệu được thu thập từ báo cáo bền vững của các doanh nghiệp lớn, sau đó được xử lý bằng các thuật toán máy học và NLP để phân tích mức độ tuân thủ ESG. Theo báo cáo của McKinsey năm 2024, các doanh nghiệp áp dụng AI vào kiểm toán ESG có thể giảm tới 40% thời gian xử lý dữ liệu và tăng độ chính xác lên đến 30% so với phương pháp truyền thống. Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp so sánh để đánh giá hiệu quả của AI so với các phương pháp kiểm toán truyền thống.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kiểm toán ESG

AI có thể hỗ trợ kiểm toán ESG theo nhiều cách. Máy học giúp phát hiện các mẫu sai lệch trong dữ liệu, từ đó xác định các trường hợp doanh nghiệp cung cấp thông tin không chính xác hoặc cố tình thao túng số liệu. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phân tích nội dung báo cáo bền vững, xác định các điểm bất thường trong cam kết của doanh nghiệp với các tiêu chuẩn ESG. Theo nghiên cứu của EY năm 2023, AI có thể phát hiện tới 92% các sai lệch tiềm ẩn trong báo cáo ESG so với chỉ 76% khi kiểm toán bằng phương pháp truyền thống. Ngoài ra, AI còn có thể dự báo rủi ro môi trường và xã hội thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử và các xu hướng thị trường.

Kết quả và thảo luận

Các thử nghiệm ban đầu cho thấy AI có thể giúp nâng cao tính chính xác và hiệu quả trong kiểm toán ESG. Việc sử dụng AI giúp giảm thiểu thời gian xử lý dữ liệu, đồng thời cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về các yếu tố môi trường và xã hội mà doanh nghiệp cần tuân thủ. Một nghiên cứu từ Viện Kiểm toán ESG Quốc tế cho thấy, các công ty kiểm toán ứng dụng AI có thể xử lý dữ liệu ESG nhanh hơn 5 lần so với phương pháp truyền thống, đồng thời giảm thiểu rủi ro sai sót xuống dưới 10%. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc áp dụng AI vào thực tiễn kiểm toán, bao gồm khả năng tiếp cận dữ liệu chất lượng cao, vấn đề đạo đức liên quan đến sử dụng AI và mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp trong việc tích hợp công nghệ này vào hệ thống kiểm toán.

Kết luận và kiến nghị

AI mang lại tiềm năng lớn trong việc cải thiện kiểm toán môi trường và xã hội, giúp tăng cường tính minh bạch và độ tin cậy của báo cáo ESG. Tuy nhiên, để triển khai AI một cách hiệu quả, cần có sự phối hợp giữa các tổ chức kiểm toán, doanh nghiệp và cơ quan quản lý nhằm xây dựng khung pháp lý phù hợp và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu đầu vào. Nghiên cứu kiến nghị các tổ chức kiểm toán nên đầu tư vào công nghệ AI và đào tạo nguồn nhân lực chuyên sâu để tận dụng tối đa lợi ích mà AI mang lại cho lĩnh vực kiểm toán ESG. Theo dự báo của Gartner năm 2025, hơn 85% doanh nghiệp lớn sẽ sử dụng AI trong kiểm toán ESG, cho thấy xu hướng này sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai.

Công ty AGS cảm ơn bạn đã dành thời gian để đọc bài viết này. Hy vọng bạn đã có được những thông tin bổ ích. Hãy tiếp tục theo dõi chúng tôi để cập nhật thêm nhiều thông tin cũng như cơ hội việc làm tại AGS nhé.