Kiểm toán thời AI: Nhanh để dẫn đầu hay chắc để bền vững?
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thúc đẩy mạnh mẽ chuyển đổi số trong ngành kiểm toán. Nhiều hãng lớn như Deloitte, EY, KPMG và PwC đã ứng dụng AI để phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và nâng cao chất lượng dịch vụ. Tuy nhiên, giữa năm 2025, Deloitte Australia phải phát hành lại một báo cáo tư vấn cho chính phủ sau khi phát hiện nội dung do AI hỗ trợ soạn thảo chứa nhiều trích dẫn và tham chiếu không có thật. Dù không phải báo cáo kiểm toán báo cáo tài chính, sự việc vẫn là lời cảnh báo cho toàn ngành: doanh nghiệp nên đẩy nhanh ứng dụng AI để tạo lợi thế cạnh tranh hay triển khai thận trọng nhằm kiểm soát rủi ro và phát triển bền vững?
AI đang thay đổi hoạt động kiểm toán như thế nào?
Trong nhiều thập kỷ, kiểm toán được thực hiện chủ yếu dựa trên phương pháp lấy mẫu. Do hạn chế về thời gian và nguồn lực, kiểm toán viên thường chỉ lựa chọn một tỷ lệ giao dịch nhất định để kiểm tra, sau đó sử dụng xét đoán nghề nghiệp nhằm đưa ra kết luận về báo cáo tài chính. Cách tiếp cận này vẫn đáp ứng yêu cầu của các chuẩn mực kiểm toán, nhưng cũng tồn tại một hạn chế cố hữu: những sai sót hoặc gian lận nằm ngoài mẫu kiểm tra có thể không được phát hiện.
Sự phát triển của AI đang làm thay đổi đáng kể phương pháp này. Thông qua công nghệ học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics), AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu vượt xa khả năng của con người. Thay vì kiểm tra một phần giao dịch, hệ thống có thể rà soát gần như toàn bộ dữ liệu kế toán, tự động phát hiện các mẫu giao dịch bất thường, nhận diện xu hướng rủi ro và hỗ trợ kiểm toán viên ưu tiên các khu vực cần xem xét kỹ hơn.
Không chỉ dừng lại ở việc phân tích số liệu, AI còn được ứng dụng trong nhiều công đoạn khác của quy trình kiểm toán như:
- Tự động tổng hợp và phân loại chứng từ.
- Đọc và phân tích hợp đồng bằng công nghệ NLP.
- So sánh dữ liệu giữa nhiều hệ thống khác nhau để phát hiện sai lệch.
- Hỗ trợ lập hồ sơ kiểm toán (working papers).
- Phân tích bút toán điều chỉnh cuối kỳ nhằm nhận diện dấu hiệu gian lận.
- Hỗ trợ đánh giá hiệu quả của hệ thống kiểm soát nội bộ.
- Tóm tắt các quy định pháp lý hoặc chuẩn mực kế toán phục vụ quá trình nghiên cứu.
Có thể thấy, AI không thay thế toàn bộ quy trình kiểm toán mà đóng vai trò như một "trợ lý thông minh", giúp kiểm toán viên xử lý những công việc mang tính lặp lại và dành nhiều thời gian hơn cho các hoạt động có giá trị gia tăng như phân tích, đánh giá và đưa ra xét đoán nghề nghiệp.
Chính vì vậy, nhiều chuyên gia cho rằng AI không chỉ là một công cụ công nghệ, mà đang trở thành yếu tố tạo ra lợi thế cạnh tranh trong ngành kiểm toán.
Vì sao doanh nghiệp triển khai AI sớm có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh?
Trong bối cảnh khách hàng ngày càng yêu cầu dịch vụ nhanh hơn, chính xác hơn và có giá trị tư vấn cao hơn, AI đang giúp các doanh nghiệp kiểm toán nâng cao năng lực cạnh tranh trên nhiều phương diện.
- Nâng cao năng suất và rút ngắn thời gian kiểm toán
Một trong những lợi ích rõ rệt nhất của AI là khả năng tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại.
Những nhiệm vụ như đối chiếu dữ liệu, kiểm tra hóa đơn, tổng hợp hồ sơ, so sánh hợp đồng hay rà soát các bút toán cuối kỳ vốn tiêu tốn rất nhiều thời gian của kiểm toán viên nay có thể được AI hỗ trợ thực hiện trong thời gian ngắn hơn đáng kể.
Điều này không chỉ giúp giảm thời gian thực hiện kiểm toán mà còn cho phép doanh nghiệp xử lý nhiều hợp đồng hơn với cùng một nguồn lực.
- Cải thiện khả năng phát hiện rủi ro
Khác với phương pháp kiểm tra theo mẫu, AI có thể phân tích gần như toàn bộ dữ liệu giao dịch.
Thông qua các thuật toán học máy, hệ thống có khả năng nhận diện các giao dịch bất thường, phát hiện xu hướng gian lận hoặc cảnh báo những khoản mục có mức độ rủi ro cao để kiểm toán viên tập trung kiểm tra.
Khả năng phân tích dữ liệu trên quy mô lớn giúp giảm nguy cơ bỏ sót các dấu hiệu sai phạm và góp phần nâng cao chất lượng kiểm toán.
- Chuyển vai trò của kiểm toán viên sang hoạt động có giá trị cao hơn
Khi AI đảm nhận phần lớn các công việc mang tính thủ công, kiểm toán viên có thêm thời gian để tập trung vào những nhiệm vụ đòi hỏi tư duy chuyên môn như: đánh giá rủi ro; phân tích nguyên nhân của các sai lệch; trao đổi với khách hàng; đưa ra khuyến nghị cải thiện hệ thống kiểm soát nội bộ; tư vấn về quản trị và tuân thủ,...
Điều này góp phần nâng cao giá trị dịch vụ và củng cố vai trò của kiểm toán viên như một đối tác tư vấn chiến lược cho doanh nghiệp.
- Nâng cao trải nghiệm khách hàng và chất lượng dịch vụ
Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, khách hàng không chỉ quan tâm đến việc báo cáo kiểm toán có được phát hành đúng hạn hay không, mà còn kỳ vọng đơn vị kiểm toán mang lại những phân tích sâu hơn về rủi ro, hệ thống kiểm soát nội bộ và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. AI góp phần đáp ứng kỳ vọng này bằng cách rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu và cung cấp thêm nhiều góc nhìn phân tích dựa trên khối lượng thông tin lớn.
Ví dụ, thay vì chỉ xác định một giao dịch có sai sót, AI có thể chỉ ra mô hình giao dịch bất thường giữa nhiều đơn vị, xu hướng biến động theo thời gian hoặc các khoản mục có nguy cơ gian lận cao. Những thông tin này giúp kiểm toán viên đưa ra các khuyến nghị có giá trị hơn cho khách hàng.
- Thu hút và giữ chân nhân sự chất lượng
Thế hệ nhân sự trẻ bước vào ngành kế toán – kiểm toán hiện nay có xu hướng mong muốn làm việc trong môi trường ứng dụng công nghệ hiện đại. Một doanh nghiệp đầu tư vào AI không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn xây dựng hình ảnh của một tổ chức đổi mới, tạo điều kiện để nhân viên phát triển kỹ năng số và tiếp cận các phương pháp làm việc tiên tiến.
Đối với các hãng kiểm toán, đây cũng là một lợi thế trong cuộc cạnh tranh thu hút nhân tài, đặc biệt khi nguồn nhân lực chất lượng cao ngày càng khan hiếm.
Đi nhanh nhưng không kiểm soát: Những rủi ro doanh nghiệp không thể bỏ qua
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, việc triển khai công nghệ này một cách nóng vội cũng có thể tạo ra những rủi ro đáng kể. Thực tế cho thấy, trong lĩnh vực kiểm toán – nơi tính chính xác và độ tin cậy được đặt lên hàng đầu – chỉ một sai sót nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến uy tín của doanh nghiệp và niềm tin của khách hàng.
Bài học từ sự cố của Deloitte Australia
Giữa năm 2025, Deloitte Australia trở thành tâm điểm chú ý khi một báo cáo tư vấn trị giá khoảng 440.000 AUD (tương đương 290.000 USD) mà hãng thực hiện cho Bộ Việc làm và Quan hệ Lao động Úc bị phát hiện chứa hàng loạt trích dẫn học thuật không tồn tại và một câu trích dẫn bản án tòa án được gán sai. Báo cáo dài 237 trang này được công bố từ tháng 7/2025 nhưng chỉ vài tuần sau, một nhà nghiên cứu tại Đại học Sydney đã phát hiện và công khai các sai sót. Đến đầu tháng 10/2025, Deloitte buộc phải phát hành lại bản báo cáo đã sửa lỗi, đồng thời công khai thừa nhận đã sử dụng công cụ AI tạo sinh (Azure OpenAI GPT-4o) trong quá trình soạn thảo, và chấp nhận hoàn trả một phần khoản thanh toán cuối cùng của hợp đồng. Tuy bản chất đây là một báo cáo tư vấn, không phải báo cáo kiểm toán báo cáo tài chính, nhưng chính vì cùng thuộc nhóm dịch vụ chuyên môn mà các hãng Big 4 cung cấp — nơi khách hàng đặt niềm tin tuyệt đối vào tính chính xác và khả năng kiểm chứng của từng con số, từng trích dẫn — sự việc này vẫn là một hồi chuông cảnh báo sâu sắc dành cho toàn ngành kiểm toán.
Sự cố không xuất phát từ việc AI "hỏng" hay hoạt động sai kỹ thuật, mà từ quy trình kiểm soát chưa đủ chặt chẽ đối với kết quả do AI tạo ra. Đây là minh chứng rõ ràng rằng AI có thể hỗ trợ rất tốt trong việc xử lý thông tin, nhưng không thể tự chịu trách nhiệm về tính chính xác của thông tin đó.
Ngay sau sự việc, các hãng Big 4 khác đã đồng loạt khẳng định quan điểm của mình. EY cho biết mọi nội dung do AI tạo ra đều phải được nhân viên rà soát trước khi sử dụng. KPMG nhấn mạnh doanh nghiệp đã xây dựng khung Trustworthy AI cùng các cơ chế quản trị nhằm đảm bảo AI được sử dụng minh bạch và có trách nhiệm. PwC cũng khẳng định con người luôn giữ vai trò xem xét, phê duyệt và chịu trách nhiệm cuối cùng đối với mọi sản phẩm có sự hỗ trợ của AI.
Điểm chung trong phản hồi của các hãng kiểm toán không phải là phủ nhận AI, mà là khẳng định AI chỉ là công cụ hỗ trợ, còn trách nhiệm nghề nghiệp vẫn thuộc về con người.
Rủi ro "hallucination" và thông tin không chính xác
Một trong những hạn chế lớn nhất của AI tạo sinh là hiện tượng hallucination – tình trạng mô hình tạo ra câu trả lời, số liệu hoặc trích dẫn nghe có vẻ hợp lý nhưng thực tế không tồn tại.
Trong kiểm toán, đây là rủi ro đặc biệt nghiêm trọng. Báo cáo kiểm toán và các tài liệu làm việc phải dựa trên bằng chứng đầy đủ, thích hợp và có thể kiểm chứng. Nếu kiểm toán viên sử dụng kết quả của AI mà không xác minh lại, nguy cơ đưa thông tin sai vào hồ sơ hoặc báo cáo là hoàn toàn có thể xảy ra.
Điều này cho thấy AI không thể thay thế quy trình thu thập bằng chứng kiểm toán theo chuẩn mực nghề nghiệp.
Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Doanh nghiệp kiểm toán thường tiếp cận những thông tin tài chính nhạy cảm nhất của khách hàng như báo cáo tài chính chưa công bố, dữ liệu giao dịch, hợp đồng thương mại, chiến lược kinh doanh hoặc thông tin cá nhân của người lao động.
Nếu những dữ liệu này được đưa vào các công cụ AI công cộng mà không có chính sách quản lý phù hợp, doanh nghiệp có thể đối mặt với nguy cơ rò rỉ dữ liệu, vi phạm thỏa thuận bảo mật hoặc không tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu.
Chính vì vậy, nhiều tổ chức hiện ưu tiên sử dụng các mô hình AI nội bộ hoặc nền tảng AI dành riêng cho doanh nghiệp, kết hợp với cơ chế phân quyền truy cập, mã hóa dữ liệu và giám sát hoạt động của người dùng.
Thiếu kỹ năng sử dụng AI
Một rủi ro khác đến từ chính con người. AI có thể tạo ra câu trả lời rất thuyết phục, khiến người dùng dễ tin tưởng mà bỏ qua bước kiểm chứng.
Đối với kiểm toán viên, điều quan trọng không chỉ là biết sử dụng AI mà còn phải biết đặt câu hỏi đúng, đánh giá chất lượng đầu ra và nhận diện những trường hợp AI có thể đưa ra kết luận sai.
Nói cách khác, kỹ năng quan trọng nhất trong kỷ nguyên AI không phải là "biết dùng AI", mà là biết kiểm soát AI.
Doanh nghiệp đi sau có thực sự mất lợi thế?
Khi chứng kiến các hãng kiểm toán lớn đầu tư mạnh vào AI, nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ lo ngại rằng nếu chưa đủ nguồn lực để triển khai ngay, họ sẽ nhanh chóng bị bỏ lại phía sau. Tuy nhiên, thực tế không hoàn toàn như vậy.
Việc trở thành người tiên phong luôn đi kèm với cơ hội, nhưng cũng đồng nghĩa với việc phải chấp nhận nhiều chi phí thử nghiệm và rủi ro hơn. Những doanh nghiệp triển khai AI ở giai đoạn sau có thể học hỏi từ kinh nghiệm của các đơn vị đi trước, lựa chọn những giải pháp đã được kiểm chứng và tránh được nhiều sai lầm trong quá trình chuyển đổi.
Chẳng hạn, sau những bài học từ các sự cố liên quan đến AI tạo sinh, nhiều nhà cung cấp đã cải thiện đáng kể khả năng kiểm soát đầu ra, bổ sung tính năng kiểm chứng nguồn thông tin và tăng cường các công cụ quản trị AI. Nhờ đó, doanh nghiệp triển khai sau có thể tiếp cận công nghệ trưởng thành hơn với chi phí hợp lý hơn.
Bên cạnh đó, doanh nghiệp đi sau cũng có thêm thời gian để chuẩn bị về hạ tầng công nghệ, đào tạo nhân sự và xây dựng quy trình quản trị phù hợp trước khi áp dụng AI trên diện rộng. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro phát sinh trong quá trình triển khai.
Tuy nhiên, lợi thế này chỉ tồn tại khi doanh nghiệp chủ động chuẩn bị. Nếu trì hoãn quá lâu và không có kế hoạch chuyển đổi, doanh nghiệp có thể đối mặt với nhiều bất lợi như năng suất thấp hơn đối thủ, khó thu hút nhân sự chất lượng cao, chi phí vận hành lớn và giảm sức cạnh tranh trong việc cung cấp dịch vụ.
Vì vậy, vấn đề không nằm ở việc doanh nghiệp đi trước hay đi sau, mà là có một lộ trình chuyển đổi phù hợp và nhất quán hay không.
AI Governance: Yếu tố quyết định thành công của chuyển đổi AI trong kiểm toán
Thực tế cho thấy, thách thức lớn nhất của doanh nghiệp kiểm toán hiện nay không còn là "có nên sử dụng AI hay không", mà là "quản trị AI như thế nào".
Khi AI tham gia vào các quy trình xử lý dữ liệu, đánh giá rủi ro hay hỗ trợ lập báo cáo, doanh nghiệp cần đảm bảo mọi kết quả đều minh bạch, có thể kiểm chứng và tuân thủ các chuẩn mực nghề nghiệp. Đây cũng là lý do khái niệm AI Governance (quản trị AI) ngày càng được các tổ chức nghề nghiệp và doanh nghiệp kiểm toán quan tâm.
AI Governance không đơn thuần là việc ban hành quy định sử dụng AI, mà là một hệ thống chính sách, quy trình và cơ chế giám sát nhằm bảo đảm AI được triển khai an toàn, có trách nhiệm và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Đối với doanh nghiệp kiểm toán, một khung quản trị AI hiệu quả thường bao gồm các nội dung sau:
- Quy định rõ phạm vi sử dụng AI, xác định những công việc AI được phép hỗ trợ và những hoạt động bắt buộc phải có sự xem xét của kiểm toán viên.
- Thiết lập cơ chế kiểm tra đầu ra, trong đó mọi nội dung do AI tạo ra đều phải được đối chiếu với tài liệu gốc và xác minh trước khi sử dụng.
- Bảo vệ dữ liệu khách hàng, thông qua các biện pháp mã hóa, phân quyền truy cập, lưu trữ an toàn và kiểm soát việc chia sẻ dữ liệu với các nền tảng AI.
- Theo dõi và đánh giá hiệu quả của AI, bao gồm việc ghi nhận các lỗi phát sinh, đánh giá độ chính xác và liên tục cải tiến mô hình.
- Xác định trách nhiệm của con người, bảo đảm luôn có cá nhân hoặc bộ phận chịu trách nhiệm cuối cùng đối với mọi kết luận chuyên môn.
Đây cũng là hướng đi mà nhiều hãng kiểm toán lớn đang theo đuổi. Thay vì tập trung vào việc mở rộng ứng dụng AI bằng mọi giá, các doanh nghiệp đang đầu tư nhiều hơn vào các nguyên tắc Responsible AI, Trustworthy AI và cơ chế quản trị nhằm cân bằng giữa đổi mới công nghệ và kiểm soát rủi ro.
AI trong kiểm toán tại Việt Nam: Cơ hội lớn nhưng vẫn còn nhiều thách thức
Tại Việt Nam, xu hướng ứng dụng AI trong kiểm toán đang diễn ra nhưng chưa đồng đều giữa các doanh nghiệp. Các hãng kiểm toán quốc tế như Deloitte, EY, KPMG và PwC đã từng bước đưa những nền tảng AI toàn cầu vào hoạt động kiểm toán và tư vấn tại thị trường Việt Nam, đặc biệt trong các lĩnh vực phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và hỗ trợ đánh giá rủi ro. Trong khi đó, nhiều doanh nghiệp kiểm toán trong nước vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi số, tập trung vào số hóa hồ sơ, sử dụng phần mềm kế toán, phân tích dữ liệu và tự động hóa một số quy trình nghiệp vụ trước khi triển khai các giải pháp AI ở quy mô lớn.
Sự khác biệt này chủ yếu xuất phát từ những rào cản về nguồn lực. Không ít doanh nghiệp, đặc biệt là các công ty kiểm toán vừa và nhỏ, còn gặp khó khăn về chi phí đầu tư, hạ tầng công nghệ, chất lượng dữ liệu và đội ngũ nhân sự có khả năng khai thác AI. Bên cạnh đó, việc thiếu các hướng dẫn chuyên biệt về sử dụng AI trong hoạt động kiểm toán cũng khiến nhiều doanh nghiệp lựa chọn cách tiếp cận thận trọng nhằm bảo đảm tuân thủ chuẩn mực nghề nghiệp và bảo mật thông tin khách hàng.
Dù vậy, AI vẫn được xem là xu hướng tất yếu của ngành kiểm toán tại Việt Nam. Khi Chính phủ thúc đẩy chương trình chuyển đổi số quốc gia, dữ liệu doanh nghiệp ngày càng được số hóa và nhu cầu về các dịch vụ kiểm toán chất lượng cao tiếp tục gia tăng, việc ứng dụng AI sẽ dần trở thành lợi thế cạnh tranh quan trọng. Trong giai đoạn tới, doanh nghiệp kiểm toán không nhất thiết phải đầu tư ồ ạt vào những công nghệ phức tạp, nhưng cần xây dựng lộ trình phù hợp, chuẩn hóa dữ liệu, nâng cao năng lực của đội ngũ và thiết lập cơ chế quản trị AI ngay từ đầu để sẵn sàng thích ứng với những thay đổi của thị trường.
Nguồn: Tổng hợp
.png)
