Phân tích dữ liệu lớn trong kiểm toán báo cáo tài chính – Xu hướng tất yếu tại Việt Nam

2. Lợi ích rõ rệt của phân tích dữ liệu lớn trong kiểm toán

2.1. Kiểm toán toàn diện và minh bạch hơn

Ứng dụng Big Data cho phép phân tích 100% dữ liệu giao dịch. Điều này mang lại hai lợi ích lớn:
- Mở rộng phạm vi kiểm toán, không giới hạn trong mẫu chọn.
- Bằng chứng kiểm toán chất lượng hơn, giảm thiểu nguy cơ bỏ sót gian lận.

2.2. Xây dựng mô hình dự đoán

Dữ liệu lớn giúp thiết lập các mô hình dự đoán mối quan hệ tài chính.

- Ví dụ: So sánh biến động doanh thu với số lượng khách hàng, hoặc đối chiếu lợi nhuận với chi phí quảng cáo. 

Qua đó, kiểm toán viên dễ dàng nhận diện những bất thường và rủi ro tiềm ẩn.

2.3. Kết hợp dữ liệu tài chính – phi tài chính

Một trong những điểm mạnh của phân tích dữ liệu lớn là khả năng kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau. Kiểm toán viên có thể so sánh số liệu tài chính với dữ liệu thị trường, hành vi khách hàng, hay thậm chí cả phản hồi trên mạng xã hội. Sự kết hợp này tạo ra cái nhìn toàn diện, giúp nâng cao giá trị tư vấn cho doanh nghiệp.

2.4. Hỗ trợ quản trị và ra quyết định

Thông qua phân tích chuyên sâu, kiểm toán viên có thể đưa ra khuyến nghị về cải thiện chính sách quản trị, điều chỉnh chiến lược kinh doanh, hoặc xây dựng mô hình cảnh báo sớm rủi ro. Như vậy, kiểm toán không chỉ là “kiểm tra”, mà còn trực tiếp đóng góp vào quá trình vận hành và phát triển của doanh nghiệp.

3. Những thách thức trong triển khai tại Việt Nam

3.1. Hạn chế về nhân lực

Hiện nay, đa số kiểm toán viên chưa được đào tạo chuyên sâu về khoa học dữ liệu hay phân tích nâng cao. Các kỹ năng như lập trình, xây dựng mô hình dự báo, trực quan hóa dữ liệu vẫn còn xa lạ với nhiều người làm nghề. Điều này khiến việc ứng dụng Big Data chưa được phổ biến rộng rãi.

3.2. Rào cản từ hệ thống dữ liệu

Không phải doanh nghiệp nào cũng có sẵn hệ thống dữ liệu “sạch”, có thể sử dụng ngay cho kiểm toán. Thực tế, dữ liệu thường phân tán, thiếu chuẩn hóa, hoặc chứa nhiều thông tin nhạy cảm khó chia sẻ. Điều này gây khó khăn cho kiểm toán viên trong việc thu thập và xử lý.

3.3. Khoảng cách kỳ vọng từ xã hội

Khi biết rằng kiểm toán viên sử dụng phân tích dữ liệu toàn diện, người sử dụng báo cáo tài chính (như nhà đầu tư, cổ đông) thường kỳ vọng kiểm toán phải phát hiện mọi gian lận. Nếu có sai sót xảy ra, kiểm toán viên có thể chịu áp lực lớn hơn so với phương pháp truyền thống. Đây chính là “khoảng cách kỳ vọng” mà ngành kiểm toán cần tìm cách thu hẹp.

4. Kinh nghiệm quốc tế và hướng đi cho Việt Nam

Một trong những tài liệu tham khảo hữu ích là Hướng dẫn kiểm toán số 13 – Phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính, được Viện Kế toán công chứng Singapore (ISCA) và Cơ quan Quản lý kế toán và doanh nghiệp Singapore (ACRA) ban hành từ năm 2021.
Hướng dẫn này đưa ra quy trình 5 bước triển khai phân tích dữ liệu:
- Xác định mục tiêu phân tích.
- Thiết kế phương pháp phân tích.
- Thu thập và hiểu dữ liệu.
- Thực hiện phân tích.
- Đánh giá kết quả và đưa ra kết luận.
Đây có thể xem là “kim chỉ nam” để kiểm toán viên Việt Nam học hỏi và áp dụng, nhằm nâng cao chất lượng kiểm toán trong thời đại số hóa.

5. Kết luận

Ứng dụng dữ liệu lớn trong kiểm toán báo cáo tài chính là xu hướng không thể đảo ngược. Nó giúp kiểm toán trở nên toàn diện hơn, minh bạch hơn và giá trị hơn đối với doanh nghiệp và xã hội. Tuy nhiên, để hiện thực hóa điều này, ngành kiểm toán Việt Nam cần:
- Đầu tư mạnh mẽ vào đào tạo nhân lực.
- Xây dựng hạ tầng dữ liệu chuẩn hóa, dễ tiếp cận.
- Học hỏi kinh nghiệm quốc tế để xây dựng quy trình phù hợp.
Trong tương lai gần, kiểm toán viên sẽ không chỉ là người “kiểm tra báo cáo” mà còn là chuyên gia dữ liệu, cố vấn quản trị và đối tác chiến lược của doanh nghiệp. Và phân tích dữ liệu lớn chính là chìa khóa để mở cánh cửa đó.