ỨNG DỤNG AI TRONG KIỂM TOÁN: PHÒNG CHỐNG GIAN LẬN VÀ RỦI RO TÀI CHÍNH

Mục lục [Ẩn]

Trong bối cảnh dữ liệu tài chính ngày càng phức tạp và yêu cầu minh bạch từ các cơ quan quản lý ngày càng cao, ứng dụng AI trong kiểm toán đang trở thành giải pháp chiến lược giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, tăng tốc độ xử lý và kiểm soát rủi ro hiệu quả. Trong bài viết này, AI First sẽ cùng bạn khám phá toàn diện cách AI đang tái định nghĩa ngành kiểm toán từ lợi ích, ứng dụng thực tế cho đến các bước triển khai bài bản cho doanh nghiệp hiện đại.

Những điểm đáng chú ý trong bài viết:

Thực trạng ứng dụng AI trong kiểm toán hiện nay.

Lý do doanh nghiệp nên ứng dụng AI trong kiểm toán.

Những ứng dụng của AI trong nghiệp vụ kiểm toán: Phân tích dữ liệu giao dịch lớn và phát hiện bất thường, tự động hoá thủ tục kiểm toán, đánh giá tuân thủ và kiểm toán nội bộ theo thời gian thực, dự đoán rủi ro, tạo báo cáo kiểm toán.

Các bước triển khai ứng dụng AI trong kiểm toán: Từ xác định mục tiêu và phân khúc dữ liệu, thu thập và làm sạch dữ liệu, lựa chọn công cụ AI phù hợp, kiểm thử hệ thống, triển khai chính thức đến theo dõi và tối ưu kết quả.

Bí kíp tận dụng tối đa chức năng của AI trong kiểm toán.

Xu hướng ứng dụng AI trong ngành kiểm toán độc lập.

1. Thực trạng ứng dụng AI trong kiểm toán hiện nay

Một khảo sát toàn cầu của ICAEA năm 2023 cho thấy 69% người tham gia có thái độ tích cực, sẵn sàng ứng dụng AI cho công tác kiểm toán. Trong khi đó, 97% thừa nhận AI có giá trị và mang lại lợi ích rõ ràng trong kiểm toán.

Theo báo cáo nội bộ của The IIA (Hiệp hội Kiểm toán Nội bộ quốc tế), việc sử dụng generative AI trong kiểm toán nội bộ đã tăng mạnh: từ khoảng 15% năm trước lên đến 40% hiện tại.

Thực trạng ứng dụng AI trong kiểm toán hiện nay

Ở cấp quốc tế, các công ty kiểm toán hàng đầu (Big Four Kiểm toán và tương đương) đã bắt đầu sử dụng AI không chỉ để tự động hoá nghiệp vụ thủ công, mà còn hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn, phát hiện bất thường giao dịch, và hỗ trợ lập báo cáo giúp tăng hiệu quả, giảm chi phí và thời gian kiểm toán.

2. Vì sao doanh nghiệp nên ứng dụng AI trong kiểm toán?

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào kiểm toán không còn là xu hướng mà đã trở thành giải pháp tất yếu cho doanh nghiệp hiện đại. AI giúp kiểm toán nội bộ không chỉ dừng lại ở việc phát hiện sai phạm mà còn chủ động phòng ngừa rủi ro. Dưới đây là những lợi ích cụ thể:

Tiết kiệm chi phí kiểm toán: Việc tích hợp AI vào kiểm toán giúp doanh nghiệp cắt giảm đáng kể chi phí nhân sự, thời gian xử lý dữ liệu và công sức rà soát thủ công. Nhiều doanh nghiệp ghi nhận mức tiết kiệm từ 25–40% chi phí kiểm toán nhờ tự động hóa các quy trình kiểm toán.
Tăng tốc độ và hiệu quả kiểm toán: AI giúp xử lý hàng triệu dòng giao dịch trong vài phút, rút ngắn chu kỳ kiểm toán từ vài tuần xuống còn vài ngày mà vẫn đảm bảo độ chính xác cao. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể phát hiện sớm vấn đề, kiểm soát tài chính kịp thời và đẩy nhanh tiến độ ra quyết định trong các kỳ báo cáo.
Cải thiện độ chính xác và giảm rủi ro: AI loại bỏ phần lớn sai sót do thao tác thủ công và có khả năng phát hiện các hành vi gian lận tinh vi thông qua phân tích hành vi giao dịch bất thường. Điều này giúp tăng độ tin cậy của báo cáo tài chính và giảm thiểu rủi ro bị xử phạt, mất uy tín hoặc sai lệch trong công bố thông tin ra công chúng.
Tăng khả năng mở rộng và tương tác: Trí tuệ nhân tạo có thể kết nối trực tiếp với hệ thống kế toán, hệ thống ERP và ngân hàng dữ liệu để thực hiện kiểm toán theo thời gian thực, thay vì phải chờ đến kỳ hạn. Việc này đặc biệt có lợi với các doanh nghiệp đa chi nhánh, hoạt động tại nhiều quốc gia hoặc có mô hình kinh doanh phức tạp cần giám sát liên tục.
Tăng tính chiến lược của kiểm toán nội bộ: AI giúp chuyển đổi vai trò của kiểm toán nội bộ từ kiểm tra sau sang phân tích trước, hỗ trợ dự báo xu hướng rủi ro, tư vấn cải tiến quy trình và tối ưu hiệu suất kinh doanh. Nhờ đó, kiểm toán viên không chỉ phát hiện sai phạm mà còn trở thành cố vấn chiến lược, đồng hành cùng ban lãnh đạo trong hành trình phát triển bền vững.

3. Những ứng dụng của AI trong nghiệp vụ kiểm toán

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách thức kiểm toán truyền thống bằng việc tự động hóa các quy trình, phân tích dữ liệu ở quy mô lớn và cung cấp thông tin chiến lược theo thời gian thực.

Dưới đây là những ứng dụng nổi bật của AI trong nghiệp vụ kiểm toán hiện đại:

Phân tích dữ liệu giao dịch lớn và phát hiện bất thường

Tự động hóa thủ tục kiểm toán định kỳ

Đánh giá tuân thủ và kiểm toán nội bộ theo thời gian thực

Dự đoán rủi ro và lập kế hoạch kiểm toán chủ động

Tạo báo cáo kiểm toán và dashboard phân tích tự động

3.1. Phân tích dữ liệu giao dịch lớn và phát hiện bất thường

AI cho phép kiểm toán viên xử lý toàn bộ tập dữ liệu thay vì chỉ chọn mẫu, giúp phát hiện những điểm sai sót hoặc giao dịch bất thường mà con người dễ bỏ qua. Thông qua việc học từ dữ liệu lịch sử và hành vi, AI phát hiện các mẫu gian lận tài chính có độ chính xác cao và liên tục cải thiện theo thời gian.

Phân tích toàn bộ dữ liệu kế toán thay vì chọn mẫu: Giúp đảm bảo tính bao quát, phát hiện rủi ro ở mọi cấp độ giao dịch.
Tự động phát hiện sai lệch bất thường về số liệu, thời gian, tần suất: AI nhận diện các mẫu lặp không logic hoặc đột biến trong dòng tiền.
Nhận diện mối liên hệ ẩn giữa các bên liên quan: Phân tích dữ liệu để phát hiện các giao dịch liên kết có khả năng gây rủi ro.
Khoanh vùng điểm kiểm tra có mức độ rủi ro cao: Gợi ý các khu vực cần ưu tiên kiểm toán chuyên sâu.

3.2. Tự động hóa thủ tục kiểm toán định kỳ

AI giúp doanh nghiệp giảm tải các tác vụ lặp đi lặp lại như đối chiếu số dư, kiểm tra chứng từ, kiểm tra hợp đồng… giúp tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc mỗi quý. Việc này không chỉ tối ưu năng suất mà còn giảm thiểu rủi ro do thao tác sai lệch từ con người.

Tự động thu thập dữ liệu từ hệ thống ERP, phần mềm kế toán: Đảm bảo dữ liệu kiểm toán luôn cập nhật và đầy đủ.
Đối chiếu tự động giữa các sổ sách, báo cáo và chứng từ: Phát hiện sai số ngay trong thời điểm ghi nhận.
Phát hiện các lỗi logic giữa hóa đơn, hợp đồng, phiếu chi: Cảnh báo ngay khi có sự không khớp dữ liệu.
Gợi ý quy trình kiểm tra tiếp theo dựa trên mức rủi ro: Giúp kiểm toán viên tập trung vào phần quan trọng thay vì xử lý toàn bộ hồ sơ.

3.3. Đánh giá tuân thủ và kiểm toán nội bộ theo thời gian thực

AI mang lại hệ thống kiểm toán có thể theo dõi, giám sát và cảnh báo các hành vi không tuân thủ ngay tại thời điểm xảy ra, thay vì chờ đến kỳ kiểm toán định kỳ. Điều này giúp doanh nghiệp hạn chế rủi ro phát sinh và giữ vững chuẩn mực vận hành nội bộ.

Tích hợp AI với quy trình vận hành doanh nghiệp: Theo dõi hành vi tài chính trên toàn hệ thống 24/7.
Gửi cảnh báo tức thì khi có hành vi vượt quy định: Hạn chế vi phạm quy trình, tiêu chuẩn hoặc luật pháp.
Theo dõi tuân thủ trong quy trình mua sắm, thanh toán, phê duyệt: Kiểm soát mọi bước của nghiệp vụ tài chính.
Đánh giá rủi ro theo thời gian thực: Tăng khả năng kiểm soát và ra quyết định tức thời.

3.4. Dự đoán rủi ro và lập kế hoạch kiểm toán chủ động

AI không chỉ dừng lại ở việc phát hiện sai phạm mà còn có thể dự đoán trước rủi ro tài chính dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng vận hành. Từ đó, kiểm toán nội bộ có thể chủ động lên kế hoạch, phân bổ nguồn lực và kiểm soát chặt chẽ hơn các điểm nóng trong hệ thống tài chính.

Phân tích xu hướng dữ liệu để dự đoán khu vực rủi ro cao: Ưu tiên kiểm toán những phần dễ xảy ra sai phạm.
Xác định hành vi bất thường dựa trên lịch sử giao dịch: Cảnh báo trước các dấu hiệu tiềm ẩn gian lận.
Hỗ trợ xây dựng kế hoạch kiểm toán linh hoạt theo rủi ro: Giúp kiểm toán viên sử dụng hiệu quả nguồn lực.
Tối ưu hóa tần suất kiểm toán theo thực tế phát sinh: Tránh lãng phí thời gian vào những khu vực không có rủi ro.

3.5. Tạo báo cáo kiểm toán và dashboard phân tích tự động

AI hỗ trợ kiểm toán viên xây dựng các báo cáo phân tích dữ liệu trực quan, sinh động và đầy đủ theo thời gian thực, từ đó cung cấp thông tin kịp thời cho lãnh đạo ra quyết định. Thay vì phải tổng hợp dữ liệu thủ công, AI giúp trình bày báo cáo bằng biểu đồ, bảng điều khiển và các chỉ số rõ ràng, dễ hiểu.

Tự động hóa quá trình tổng hợp và xử lý dữ liệu kiểm toán: Giảm đáng kể thời gian lập báo cáo.
Thiết kế dashboard phân tích chuyên sâu theo từng KPI tài chính: Giúp lãnh đạo nắm bắt nhanh tình hình doanh nghiệp.
So sánh kết quả kiểm toán giữa các kỳ một cách trực quan: Hiển thị xu hướng, biến động và cảnh báo.
Tùy chỉnh báo cáo theo chuẩn quốc tế hoặc nhu cầu nội bộ: Đáp ứng cả yêu cầu pháp lý và quản trị doanh nghiệp.

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

4. Các bước triển khai ứng dụng AI trong kiểm toán hiệu quả

Việc ứng dụng AI vào kiểm toán không thể diễn ra trong một sớm một chiều. Doanh nghiệp cần xây dựng một lộ trình triển khai bài bản, rõ ràng. Dưới đây là 7 bước quan trọng giúp doanh nghiệp áp dụng AI vào kiểm toán một cách thực tế, hiệu quả và phù hợp với mô hình vận hành nội bộ.

Bước 1: Xác định mục tiêu kiểm toán và phân khúc dữ liệu cần kiểm sử dụng AI.

Bước 2: Thu thập và làm sạch dữ liệu từ hệ thống nội bộ.

Bước 3: Lựa chọn công cụ AI phù hợp với nhu cầu và quy mô doanh nghiệp.

Bước 4: Xây dựng mô hình AI và thiết lập quy trình kiểm toán mới.

Bước 5: Kiểm thử hệ thống (pilot), đào tạo nhân sự kiểm toán nội bộ.

Bước 6: Triển khai chính thức và đo lường KPI.

Bước 7: Theo dõi và tối ưu liên tục.

Bước 1: Xác định mục tiêu kiểm toán và phân khúc dữ liệu cần kiểm sử dụng AI

Trước khi ứng dụng bất kỳ công nghệ nào, điều quan trọng nhất là doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu kiểm toán: kiểm tra tuân thủ, phát hiện gian lận hay tối ưu quy trình. Sau đó, lựa chọn phân khúc dữ liệu phù hợp để đưa AI vào phân tích nhằm mang lại kết quả cụ thể, khả thi và đo lường được.

Xác định mục tiêu kiểm toán cụ thể: Ví dụ như kiểm toán theo thời gian thực, kiểm toán nội bộ tự động, hoặc phát hiện rủi ro gian lận.
Xác định quy trình hoặc phòng ban cần ứng dụng AI trước: Nên chọn những mảng có dữ liệu lớn, độ lặp lại cao.
Phân loại và chuẩn hóa dữ liệu tài chính liên quan: Xác định dữ liệu từ hệ thống ERP, phần mềm kế toán, CRM,...
Xác định chỉ số đo lường hiệu quả (KPI): Đặt ra tiêu chí đánh giá thành công của việc ứng dụng AI trong kiểm toán.

Bước 2: Thu thập và làm sạch dữ liệu từ hệ thống nội bộ

Dữ liệu là nhiên liệu cho bất kỳ hệ thống AI nào. Tuy nhiên, dữ liệu trong doanh nghiệp thường phân tán, thiếu chuẩn hóa hoặc chứa lỗi. Do đó, trước khi đưa vào AI, doanh nghiệp cần thực hiện bước thu thập, chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu để đảm bảo đầu vào đạt chất lượng cao.

Kết nối và trích xuất dữ liệu từ các hệ thống nguồn: ERP, kế toán, CRM, ngân hàng, hóa đơn điện tử,...
Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, sai định dạng hoặc không đầy đủ.
Chuẩn hóa định dạng dữ liệu tài chính: Đảm bảo đồng bộ giữa các hệ thống (ví dụ: mã hóa tài khoản, đơn vị tiền tệ).
Lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu tập trung (data warehouse): Giúp AI truy xuất nhanh và học hiệu quả.

Bước 3: Lựa chọn công cụ AI phù hợp với nhu cầu và quy mô doanh nghiệp

Không phải công cụ AI nào cũng phù hợp với mọi loại hình doanh nghiệp. SME nên cân nhắc giữa các giải pháp có sẵn trên thị trường, nền tảng tùy chỉnh hoặc phát triển riêng theo đặc thù ngành. Việc lựa chọn đúng ngay từ đầu giúp tiết kiệm chi phí và tránh phải thay đổi sau này.

Đánh giá các phần mềm kiểm toán AI phổ biến trên thị trường: ACL Robotics, MindBridge Ai, Deloitte Cortex, IBM OpenPages,...
Xác định công cụ phù hợp với ngân sách, quy mô và dữ liệu hiện có: Tránh chọn công nghệ quá phức tạp so với khả năng nội bộ.
Xem xét khả năng tích hợp với hệ thống hiện tại: Phải dễ dàng kết nối với phần mềm kế toán, hệ thống ERP của doanh nghiệp.
Ưu tiên công cụ có khả năng mở rộng và bảo mật cao: Đảm bảo lâu dài khi doanh nghiệp tăng trưởng.

Bước 4: Xây dựng mô hình AI và thiết lập quy trình kiểm toán mới

Sau khi lựa chọn công cụ phù hợp, doanh nghiệp cần xây dựng mô hình AI phù hợp với mục tiêu kiểm toán đã đặt ra và cấu trúc lại quy trình kiểm toán để tích hợp AI vào hệ thống một cách liền mạch. Đây là giai đoạn quan trọng để chuyển đổi từ mô hình thủ công sang tự động.

Huấn luyện mô hình AI dựa trên dữ liệu lịch sử của doanh nghiệp: Tăng khả năng nhận diện rủi ro đặc thù của doanh nghiệp.
Tùy chỉnh thuật toán kiểm toán theo mục tiêu cụ thể: Ví dụ: phát hiện giao dịch bất thường, đối chiếu hóa đơn, kiểm tra tuân thủ,...
Thiết kế lại quy trình kiểm toán nội bộ tích hợp AI: Thay đổi cách phân công công việc, báo cáo, giám sát.
Thiết lập quy tắc kiểm toán tự động: Định nghĩa ngưỡng cảnh báo, nhóm kiểm soát, mức độ can thiệp của con người.

Bước 5: Kiểm thử hệ thống (pilot), đào tạo nhân sự kiểm toán nội bộ

Trước khi triển khai trên diện rộng, cần chạy thử hệ thống với một quy mô nhỏ hoặc một bộ phận cụ thể để đánh giá tính hiệu quả và điều chỉnh kịp thời. Đồng thời, việc đào tạo nhân sự kiểm toán về cách sử dụng AI là yếu tố then chốt quyết định thành công của dự án.

Thực hiện pilot kiểm toán trên một phòng ban hoặc dự án cụ thể: Đánh giá khả năng phát hiện rủi ro và hiệu suất.
Thu thập phản hồi từ nhân sự và cải thiện mô hình AI: Điều chỉnh quy trình, thuật toán nếu cần.
Tổ chức đào tạo nội bộ cho kiểm toán viên: Hướng dẫn sử dụng phần mềm, đọc dashboard, phân tích dữ liệu.
Xây dựng tài liệu hướng dẫn và quy trình vận hành chuẩn (SOP): Đảm bảo tính đồng bộ và kế thừa.

Bước 6: Triển khai chính thức và đo lường KPI

Sau giai đoạn thử nghiệm thành công, doanh nghiệp có thể triển khai chính thức trên toàn bộ hệ thống. Đồng thời, thiết lập bộ chỉ số KPI để đo lường hiệu quả của việc ứng dụng AI trong kiểm toán từ đó liên tục cải tiến và tối ưu.

Mở rộng triển khai ra toàn bộ phòng kiểm toán hoặc toàn doanh nghiệp: Đảm bảo quy mô phù hợp.
Thiết lập các chỉ số KPI cụ thể: Thời gian kiểm toán, số lượng rủi ro phát hiện, mức độ tuân thủ,...
Đánh giá hiệu quả định kỳ theo từng quý hoặc bán niên: Có thể dùng dashboard phân tích để theo dõi.
Tối ưu hiệu suất theo kết quả đo lường: Điều chỉnh quy trình, cải thiện mô hình nếu KPI chưa đạt.

Bước 7: Theo dõi và tối ưu liên tục

AI không phải là công nghệ cài đặt một lần, doanh nghiệp cần liên tục theo dõi hiệu suất, điều chỉnh mô hình, cập nhật dữ liệu và cải tiến thuật toán để hệ thống luôn hoạt động ổn định và hiệu quả theo thời gian.

Thiết lập cơ chế theo dõi và bảo trì mô hình AI: Tránh tình trạng AI lỗi thời khi dữ liệu thay đổi.
Cập nhật mô hình theo các thay đổi về luật, chuẩn mực kế toán: Đảm bảo tính phù hợp liên tục.
Phân tích hiệu suất mô hình sau mỗi chu kỳ kiểm toán: So sánh với dữ liệu thực tế để cải tiến.
Đề xuất các cải tiến công nghệ tiếp theo (như AI Generative, RPA): Đưa kiểm toán tiến lên các cấp độ tự động hóa mới.

5. Bí kíp tận dụng tối đa chức năng của AI trong lĩnh vực kiểm toán

Không chỉ đơn thuần là công cụ hỗ trợ kiểm toán viên, AI nếu được khai thác đúng cách sẽ trở thành một đòn bẩy chiến lược giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tối ưu chi phí và tăng tốc ra quyết định tài chính.

Bí kíp giúp doanh nghiệp tận dụng trọn vẹn sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong kiểm toán:

Hiểu rõ chức năng cốt lõi của AI trong kiểm toán

Bắt đầu từ những quy trình kiểm toán dễ tiêu chuẩn hóa

Tận dụng AI để chuyển đổi vai trò của kiểm toán nội bộ

Không ngừng tối ưu và học từ dữ liệu kiểm toán

1 - Hiểu rõ chức năng cốt lõi của AI trong kiểm toán

Trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần hiểu đúng về những chức năng chính mà AI có thể thực hiện trong nghiệp vụ kiểm toán. Điều này giúp chọn đúng giải pháp, đúng điểm chạm và sử dụng hiệu quả, thay vì kỳ vọng vào những tính năng ảo. AI không thay thế kiểm toán viên, mà hỗ trợ xử lý dữ liệu, phân tích rủi ro và cung cấp thông tin kịp thời để đưa ra quyết định chuẩn xác hơn.

Tìm hiểu các ứng dụng chính của AI trong kiểm toán: Phân tích dữ liệu, phát hiện bất thường, tự động hóa thủ tục, tạo báo cáo,...
Xác định rõ giới hạn của AI: AI không thể hoàn toàn thay thế tư duy đánh giá của con người trong các tình huống nhạy cảm hoặc cần phán đoán.

2 - Bắt đầu từ những quy trình kiểm toán dễ tiêu chuẩn hóa

Một trong những chiến lược hiệu quả nhất khi bắt đầu áp dụng AI là chọn những quy trình kiểm toán mang tính lặp lại cao, dễ tiêu chuẩn hóa và có sẵn dữ liệu. Điều này giúp AI học nhanh hơn, hoạt động ổn định và tạo ra kết quả rõ ràng trong thời gian ngắn, từ đó tạo đà triển khai cho những nghiệp vụ phức tạp hơn về sau.

Chọn các nghiệp vụ có tần suất cao và ít biến động: Ví dụ: kiểm toán thanh toán nhà cung cấp, kiểm tra tuân thủ định kỳ.
Thiết lập quy tắc, tiêu chuẩn dữ liệu ngay từ đầu: Giúp AI hoạt động chính xác và dễ dàng mở rộng sang quy trình khác.

3 - Tận dụng AI để chuyển đổi vai trò của kiểm toán nội bộ

AI không chỉ giúp kiểm toán nội bộ hoạt động hiệu quả hơn, mà còn nâng tầm vai trò của bộ phận này. Nếu tận dụng đúng, AI sẽ biến kiểm toán nội bộ thành bộ phận chiến lược, tham gia trực tiếp vào hoạch định tài chính và phòng ngừa rủi ro cho doanh nghiệp.

4 - Không ngừng tối ưu và học từ dữ liệu kiểm toán

AI chỉ thực sự hiệu quả khi được cung cấp đầu vào bằng dữ liệu chất lượng và được cập nhật, điều chỉnh liên tục. Doanh nghiệp cần xem việc triển khai AI là một quá trình cải tiến không ngừng, thay vì một dự án ngắn hạn. Mỗi kỳ kiểm toán là cơ hội để AI học thêm, phát hiện tốt hơn và đóng góp sâu hơn vào quản trị doanh nghiệp.

6. Xu hướng ứng dụng AI trong ngành kiểm toán độc lập

Ngành kiểm toán độc lập đang bước vào giai đoạn chuyển đổi mạnh mẽ nhờ vào làn sóng công nghệ mới, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI). Dưới đây là những xu hướng ứng dụng AI nổi bật mà các công ty kiểm toán độc lập cần nắm bắt để không bị tụt lại phía sau.

Tự động hóa quy trình kiểm toán thủ công lặp lại: Một trong những xu hướng đầu tiên và phổ biến nhất là sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong kiểm toán. Không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm sai sót do con người đặc biệt trong các thao tác như kiểm tra chứng từ, đối chiếu số dư hay lập bảng xác minh.
AI tích hợp vào phần mềm kiểm toán độc lập: Các phần mềm kiểm toán hiện đại đã bắt đầu tích hợp AI như một chức năng cốt lõi, biến công cụ kiểm toán truyền thống thành hệ thống thông minh. Nhờ đó, kiểm toán viên có thể truy xuất dữ liệu, phân tích và đưa ra nhận định trên nền tảng số hóa nhanh hơn, chính xác hơn.
Tích hợp GenAI vào quy trình kiểm toán: Generative AI (GenAI) là cấp độ cao hơn của AI, có khả năng tự tạo nội dung, nhận định và đề xuất. Trong kiểm toán, GenAI có thể hỗ trợ tạo báo cáo kiểm toán sơ bộ, phân tích tình huống bất thường hoặc hỗ trợ dự đoán xu hướng tài chính dựa trên dữ liệu lịch sử.
AI Chatbot trở thành trợ lý kiểm toán: Một xu hướng mới nổi là sử dụng chatbot AI làm trợ lý kiểm toán để hỗ trợ nhân viên kiểm toán trong việc tra cứu thông tin, phân tích dữ liệu hoặc giải thích quy trình kiểm toán một cách nhanh chóng và chính xác.
AI hỗ trợ xử lý hợp đồng: Kiểm toán hợp đồng là công việc mất nhiều thời gian và dễ bỏ sót điều khoản quan trọng. AI giúp tự động trích xuất, đọc hiểu và phân tích các hợp đồng để phát hiện rủi ro tài chính hoặc các điều khoản không tuân thủ quy định.

Có thể thấy, ứng dụng AI trong kiểm toán không chỉ đơn thuần là tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ, mà còn là bước chuyển mình quan trọng trong hành trình nâng cao năng lực quản trị tài chính và kiểm soát rủi ro cho doanh nghiệp. Qua bài viết trên, AI First mong rằng sẽ giúp doanh nghiệp có những chiến lược triển khai AI trong quy trình kiểm toán thực tế, giúp doanh nghiệp bạn dẫn đầu cuộc chơi kiểm toán trong thời đại AI.