Digital transformation in state audit: opportunities and challenges for improving audit quality
ThS. Đoàn Trần Trọng Nhân
Kiểm toán nhà nước
(Quanlynhanuoc.vn) – Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ trong khu vực công, ứng dụng công nghệ số vào hoạt động kiểm toán nhà nước có ý nghĩa quan trọng trong nâng cao hiệu quả giám sát tài chính công và tăng cường minh bạch ngân sách nhà nước. Trên cơ sở tổng hợp tài liệu và các nghiên cứu cho thấy, chuyển đổi số góp phần đổi mới phương thức kiểm toán theo hướng tăng cường khai thác dữ liệu, hỗ trợ đánh giá rủi ro, mở rộng phạm vi kiểm toán và nâng cao khả năng phát hiện sai phạm. Tuy nhiên, vẫn tồn tại thách thức về năng lực công nghệ của kiểm toán viên, hạ tầng dữ liệu chưa đồng bộ và khung pháp lý về quản lý, khai thác, bảo mật dữ liệu chưa hoàn thiện. Từ đó, bài viết đề xuất phát triển hạ tầng dữ liệu, nâng cao năng lực kiểm toán viên, hoàn thiện pháp lý và tăng cường hợp tác quốc tế trong kiểm toán số.
Từ khóa: Chuyển đổi số; kiểm toán nhà nước; chất lượng kiểm toán; dữ liệu lớn; trí tuệ nhân tạo (AI).
Abstract: In the context of strong digital transformation in the public sector, the application of digital technologies in state audit activities plays a crucial role in enhancing the efficiency of public financial oversight and increasing the transparency of the state budget. Based on a synthesis of documents and relevant studies, this article shows that digital transformation contributes to innovating audit methodologies by strengthening data exploitation, supporting risk assessment, expanding audit coverage, and improving the detection of violations. However, challenges remain regarding the technological capacity of auditors, the lack of synchronized data infrastructure, and the incomplete legal framework for data management, exploitation, and security. Accordingly, the article proposes solutions focusing on developing data infrastructure, enhancing auditors’ competencies, perfecting the legal framework, and strengthening international cooperation in digital auditing.
Keywords: Digital transformation; state audit; audit quality; big data; artificial intelligence (AI).
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, công nghệ số đang làm thay đổi sâu sắc phương thức quản trị và vận hành của cả khu vực tư và khu vực công. Các công nghệ, như: dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán đám mây và phân tích dữ liệu cho phép các tổ chức xử lý khối lượng thông tin lớn, nâng cao chất lượng ra quyết định và cải thiện hiệu quả quản lý (OECD, 2020)1. Trong khu vực công, chuyển đổi số ngày càng được xem là một động lực quan trọng của quá trình hiện đại hóa quản trị nhà nước.
Đối với kiểm toán công, sự phát triển của công nghệ số đang thúc đẩy sự chuyển dịch từ phương pháp kiểm toán truyền thống dựa trên chọn mẫu và kiểm tra thủ công sang mô hình kiểm toán dựa trên dữ liệu. Các công cụ phân tích dữ liệu cho phép cơ quan kiểm toán xử lý khối lượng dữ liệu lớn, qua đó, nâng cao khả năng phát hiện sai phạm, nhận diện rủi ro và mở rộng phạm vi kiểm toán (Appelbaum et al., 2017)2. Việc ứng dụng công nghệ cũng góp phần giảm thiểu rủi ro bỏ sót sai phạm và nâng cao độ tin cậy của kết quả kiểm toán (Alles, 2015)3. Theo INTOSAI (2021)4, khai thác dữ liệu và sử dụng các công cụ phân tích hiện đại đã trở thành xu hướng chủ đạo trong quá trình hiện đại hóa hoạt động kiểm toán công trên thế giới.
Trên cơ sở đó, bài viết phân tích vai trò của chuyển đổi số trong hoạt động kiểm toán nhà nước, làm rõ tác động của các công nghệ, như: Big Data, AI và phần mềm kiểm toán đối với quy trình và chất lượng kiểm toán; đồng thời, chỉ ra các cơ hội, thách thức và hàm ý chính sách nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong hoạt động kiểm toán nhà nước tại Việt Nam.
2. Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Kiểm toán nhà nước là hoạt động kiểm tra, đánh giá độc lập đối với việc quản lý và sử dụng tài chính công, tài sản công nhằm bảo đảm tính minh bạch, hiệu quả và trách nhiệm giải trình trong khu vực công. Theo INTOSAI (2019)5, kiểm toán nhà nước không chỉ góp phần kiểm soát việc sử dụng nguồn lực công mà còn hỗ trợ nâng cao chất lượng quản trị và hoạch định chính sách. Trong khi đó, chất lượng kiểm toán thường được tiếp cận thông qua khả năng phát hiện và báo cáo sai phạm. Theo DeAngelo (1981)6, chất lượng kiểm toán phụ thuộc vào hai yếu tố cốt lõi là năng lực phát hiện sai sót và khả năng công bố các sai sót đó. Đối với kiểm toán nhà nước, chất lượng kiểm toán còn được phản ánh qua độ tin cậy của kết quả kiểm toán, hiệu quả thực hiện các kiến nghị và mức độ đóng góp đối với cải thiện quản trị công.
Các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào vai trò của Big Data, phân tích dữ liệu và AI trong việc cải thiện hiệu quả kiểm toán. Alles (2015)7 cho rằng, Big Data giúp kiểm toán viên phân tích toàn bộ dữ liệu thay vì dựa vào chọn mẫu, qua đó, nâng cao khả năng phát hiện sai sót và gian lận. Appelbaum và cộng sự (2017)8 nhấn mạnh, các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại có thể cải thiện đáng kể hiệu quả kiểm toán thông qua tự động hóa quy trình và hỗ trợ phân tích các giao dịch phức tạp. Tương tự, Issa và cộng sự (2016)9 chỉ ra rằng, AI có tiềm năng hỗ trợ kiểm toán viên trong phân tích dữ liệu, đánh giá rủi ro và phát hiện các dấu hiệu gian lận mà phương pháp truyền thống khó nhận diện. Ở góc độ rộng hơn, Vasarhelyi và cộng sự (2015)10 cho rằng, sự phát triển của công nghệ dữ liệu đang thúc đẩy sự chuyển dịch từ kiểm toán truyền thống sang kiểm toán dựa trên dữ liệu, trong đó các quyết định kiểm toán được hỗ trợ ngày càng nhiều bởi hệ thống phân tích và thuật toán.
Mặc dù đã có khá nhiều nghiên cứu về ứng dụng công nghệ trong kiểm toán, phần lớn vẫn tập trung vào kiểm toán độc lập trong khu vực tư nhân. Nghiên cứu về kiểm toán nhà nước, đặc biệt trong bối cảnh các quốc gia đang phát triển còn tương đối hạn chế. Khoảng trống này cho thấy, cần tiếp tục làm rõ tác động của chuyển đổi số đối với quy trình và chất lượng kiểm toán nhà nước, cũng như các cơ hội và thách thức đặt ra trong quá trình ứng dụng công nghệ. Trên cơ sở đó, nghiên cứu tập trung phân tích vai trò của chuyển đổi số trong hoạt động kiểm toán nhà nước nhằm bổ sung cơ sở lý luận và gợi mở hàm ý chính sách cho Việt Nam.
3. Tác động của chuyển đổi số đến hoạt động kiểm toán nhà nước
Sự phát triển của công nghệ số đang làm thay đổi đáng kể hoạt động kiểm toán, đặc biệt trong lĩnh vực kiểm toán công. Các công nghệ, như: phân tích Big Data, AI và phần mềm kiểm toán chuyên dụng không chỉ hỗ trợ xử lý khối lượng dữ liệu lớn mà còn nâng cao khả năng phân tích, giám sát và phát hiện rủi ro trong quản lý tài chính công. Theo OECD (2020)11, chuyển đổi số trong khu vực công góp phần cải thiện chất lượng ra quyết định, tăng cường tính minh bạch và nâng cao hiệu quả của các cơ quan quản lý, giám sát. Trong bối cảnh đó, hoạt động kiểm toán nhà nước đang chuyển dịch từ phương thức kiểm toán truyền thống sang mô hình kiểm toán dựa nhiều hơn vào dữ liệu và công nghệ.
Tác động của chuyển đổi số trước hết thể hiện ở sự thay đổi trong quy trình kiểm toán. Trong giai đoạn lập kế hoạch, các công cụ phân tích dữ liệu cho phép kiểm toán viên khai thác dữ liệu tài chính và dữ liệu hoạt động để xác định khu vực có rủi ro cao, qua đó, nâng cao chất lượng đánh giá rủi ro và hiệu quả phân bổ nguồn lực kiểm toán (Vasarhelyi et al., 2015)12. Ở giai đoạn thu thập dữ liệu, công nghệ thông tin giúp kiểm toán viên tiếp cận dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau, như: cơ sở dữ liệu tài chính, hệ thống thông tin quản lý và giao dịch điện tử, làm giảm sự phụ thuộc vào hồ sơ giấy và tăng tính kịp thời, đầy đủ của dữ liệu kiểm toán. Trong giai đoạn phân tích và thực hiện kiểm toán, các công cụ phân tích dữ liệu và AI hỗ trợ nhận diện các mẫu dữ liệu bất thường, phát hiện dấu hiệu gian lận và xử lý các tập dữ liệu phức tạp mà phương pháp truyền thống khó bao quát (Issa et al., 2016)13. Ở giai đoạn báo cáo, các công cụ trực quan hóa dữ liệu giúp nâng cao khả năng trình bày, truyền đạt và sử dụng kết quả kiểm toán trong quá trình ra quyết định. Như vậy, chuyển đổi số không chỉ cải thiện từng khâu của quy trình kiểm toán mà còn làm tăng tính liên kết và hiệu quả tổng thể của hoạt động kiểm toán nhà nước.
Bên cạnh quy trình, chuyển đổi số còn có tác động trực tiếp đến chất lượng kiểm toán. Trước hết, việc ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu cho phép kiểm toán viên mở rộng phạm vi kiểm tra từ chọn mẫu sang phân tích toàn bộ tập dữ liệu, qua đó, nâng cao khả năng phát hiện sai sót và gian lận trong quản lý tài chính công (Alles, 2015)14. Đồng thời, công nghệ số giúp giảm sai sót trong quá trình xử lý dữ liệu, tăng độ chính xác của bằng chứng kiểm toán và hỗ trợ kiểm toán viên phân tích các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số tài chính. Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn cũng cho phép đánh giá toàn diện hơn các hoạt động tài chính và quản lý công, từ đó, nâng cao độ tin cậy của kết quả kiểm toán. Ngoài ra, tự động hóa một số thủ tục kiểm toán còn góp phần nâng cao năng suất làm việc, cho phép kiểm toán viên tập trung nhiều hơn vào phân tích chuyên sâu và đánh giá rủi ro.
Tuy nhiên, tác động tích cực của chuyển đổi số không tự động chuyển hóa thành cải thiện chất lượng kiểm toán nếu thiếu các điều kiện hỗ trợ cần thiết. Hiệu quả ứng dụng công nghệ phụ thuộc đáng kể vào mức độ hoàn thiện của hạ tầng dữ liệu, năng lực công nghệ của kiểm toán viên và khung pháp lý liên quan đến khai thác, chia sẻ và bảo mật dữ liệu. Do đó, chuyển đổi số trong kiểm toán nhà nước cần được tiếp cận như một quá trình cải cách tổng thể, trong đó công nghệ chỉ phát huy hiệu quả khi đi kèm với đổi mới thể chế, nâng cao năng lực nhân sự và chuẩn hóa hệ thống dữ liệu phục vụ kiểm toán.
4. Cơ hội và thách thức đối với nâng cao chất lượng kiểm toán
Chuyển đổi số tạo ra nhiều cơ hội quan trọng đối với việc nâng cao chất lượng kiểm toán nhà nước; đồng thời, cũng đặt ra các thách thức đáng kể về dữ liệu, nhân lực, công nghệ và thể chế. Nếu phương thức kiểm toán truyền thống chủ yếu dựa trên chọn mẫu, kiểm tra hồ sơ và xét đoán nghề nghiệp thì môi trường số cho phép hoạt động kiểm toán chuyển dần sang cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, phân tích rủi ro và bằng chứng điện tử. Vì vậy, tác động của chuyển đổi số cần được nhìn nhận ở khả năng nâng cao hiệu quả kiểm toán và những điều kiện cần thiết để kiểm soát các rủi ro phát sinh.
Thứ nhất, chuyển đổi số mở ra cơ hội mở rộng phạm vi và chiều sâu kiểm toán. Với sự hỗ trợ của Big Data, AI và các công cụ phân tích dữ liệu, kiểm toán viên có thể xử lý khối lượng thông tin lớn hơn, bao quát nhiều giao dịch hơn và giảm dần sự phụ thuộc vào kỹ thuật chọn mẫu truyền thống. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong các lĩnh vực có quy mô dữ liệu lớn và nguy cơ sai phạm cao, như: ngân sách nhà nước, đầu tư công, mua sắm công, thuế, hải quan, quản lý đất đai và tài sản công. Khi dữ liệu được khai thác hiệu quả, cơ quan kiểm toán có thể nhận diện sớm các khu vực rủi ro, lựa chọn trọng tâm kiểm toán chính xác hơn và nâng cao khả năng phát hiện sai sót, gian lận hoặc bất thường trong quản lý tài chính công.
Thứ hai, chuyển đổi số góp phần nâng cao chất lượng đánh giá rủi ro và độ tin cậy của bằng chứng kiểm toán. Việc thu thập, đối chiếu và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau giúp kiểm toán viên có cái nhìn toàn diện hơn về hoạt động tài chính, ngân sách và quản lý công của đơn vị được kiểm toán. Các công cụ phân tích dữ liệu có thể hỗ trợ nhận diện mẫu hình bất thường, so sánh xu hướng, phát hiện giao dịch có dấu hiệu sai lệch và cảnh báo rủi ro tiềm ẩn. Nhờ đó, bằng chứng kiểm toán không chỉ dựa vào hồ sơ do đơn vị cung cấp mà còn có thể được kiểm chứng thông qua dữ liệu điện tử, góp phần nâng cao tính khách quan và sức thuyết phục của kết luận kiểm toán.
Thứ ba, chuyển đổi số giúp nâng cao hiệu quả, năng suất và tính kịp thời của hoạt động kiểm toán. Tự động hóa một số thủ tục kiểm toán, chuẩn hóa quy trình thu thập dữ liệu và sử dụng phần mềm kiểm toán chuyên dụng có thể rút ngắn thời gian xử lý thông tin, giảm sai sót thủ công và giúp kiểm toán viên tập trung nhiều hơn vào phân tích chuyên sâu. Khi dữ liệu được cập nhật thường xuyên, cơ quan kiểm toán có điều kiện chuyển dần từ kiểm toán sau sự kiện sang kiểm toán dựa trên rủi ro, giám sát liên tục và cảnh báo sớm. Bên cạnh đó, các công cụ trực quan hóa dữ liệu và hệ thống báo cáo điện tử cũng giúp kết quả kiểm toán dễ tiếp cận, dễ so sánh và có giá trị hơn trong quá trình hoạch định chính sách, hoàn thiện cơ chế quản lý và tăng cường trách nhiệm giải trình.
Tuy nhiên, chuyển đổi số trong kiểm toán nhà nước cũng đối mặt với nhiều thách thức.
Một là, chất lượng và mức độ liên thông của dữ liệu công. Kiểm toán dựa trên dữ liệu chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, chính xác, thống nhất và có khả năng kết nối. Trong thực tế, dữ liệu phục vụ kiểm toán thường phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau, tiêu chuẩn dữ liệu chưa đồng bộ, mức độ số hóa giữa các cơ quan, lĩnh vực và địa phương còn khác biệt. Nếu dữ liệu thiếu tin cậy hoặc không được chuẩn hóa, kết quả phân tích có thể sai lệch, ảnh hưởng trực tiếp đến đánh giá rủi ro và kết luận kiểm toán.
Hai là, năng lực số của đội ngũ kiểm toán viên. Môi trường kiểm toán số không chỉ yêu cầu kiểm toán viên biết sử dụng phần mềm, mà còn cần hiểu cấu trúc dữ liệu, đánh giá chất lượng dữ liệu, nhận diện rủi ro công nghệ thông tin và diễn giải kết quả phân tích do hệ thống tạo ra. Nếu thiếu năng lực này, kiểm toán viên có thể khai thác công nghệ không hiệu quả hoặc phụ thuộc quá mức vào kết quả tự động, từ đó làm suy giảm vai trò xét đoán nghề nghiệp – yếu tố vẫn giữ vị trí cốt lõi trong bảo đảm chất lượng kiểm toán.
Ba là, rủi ro về bảo mật dữ liệu, an toàn thông tin và quyền tiếp cận dữ liệu cũng là vấn đề cần được quan tâm. Hoạt động kiểm toán nhà nước liên quan trực tiếp đến dữ liệu tài chính, ngân sách, tài sản công, thông tin của tổ chức và cá nhân. Khi dữ liệu được chia sẻ và xử lý trên môi trường số, nguy cơ rò rỉ thông tin, truy cập trái phép hoặc sử dụng dữ liệu không đúng mục đích có thể gia tăng. Đồng thời, việc sử dụng bằng chứng điện tử, thuật toán phân tích và AI cũng đặt ra yêu cầu hoàn thiện chuẩn mực, quy trình và hướng dẫn nghiệp vụ về tính xác thực, tính toàn vẹn, khả năng giải thích và giá trị pháp lý của bằng chứng kiểm toán.
Bốn là, chuyển đổi số còn đòi hỏi chi phí đầu tư lớn và năng lực quản trị thay đổi phù hợp. Nếu quá trình này chỉ tập trung vào mua sắm công nghệ mà thiếu tái thiết kế quy trình, thiếu chuẩn hóa dữ liệu và thiếu đào tạo nhân lực, hiệu quả đạt được có thể không tương xứng với chi phí bỏ ra. Do đó, chuyển đổi số trong kiểm toán nhà nước cần được tiếp cận như một quá trình đổi mới tổng thể về phương pháp kiểm toán, tổ chức dữ liệu, năng lực nhân sự và cơ chế quản trị.
5. Hàm ý chính sách và khuyến nghị
Từ các phân tích trên, có thể thấy, chuyển đổi số trong kiểm toán nhà nước không chỉ là vấn đề ứng dụng công nghệ mà còn là yêu cầu đổi mới phương thức kiểm toán nhằm nâng cao chất lượng giám sát tài chính công. Thực tiễn đã chỉ ra, vai trò của Kiểm toán nhà nước trong quản lý tài chính công là rất lớn. Năm 2023, Kiểm toán nhà nước đã kiến nghị tăng thu, giảm chi ngân sách nhà nước 21.346,33 tỷ đồng; kiến nghị xử lý khác 28.595,09 tỷ đồng; đồng thời, kiến nghị sửa đổi, bổ sung, thay thế hoặc hủy bỏ 198 văn bản chưa phù hợp15. Đây là cơ sở thực tiễn cho thấy, nếu hoạt động kiểm toán được hỗ trợ bởi dữ liệu số, phân tích Big Data và AI, hiệu quả phát hiện rủi ro, xử lý sai phạm và hoàn thiện chính sách có thể được nâng cao hơn nữa.
Thứ nhất, cần phát triển hạ tầng dữ liệu phục vụ kiểm toán theo hướng chuẩn hóa, liên thông và chia sẻ có kiểm soát giữa các cơ quan nhà nước. Các công nghệ, như: Big Data, AI và phần mềm kiểm toán chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu đầu vào đầy đủ, chính xác và có khả năng kết nối. Mặc dù Việt Nam đã có bước tiến trong chuyển đổi số khu vực công, thể hiện qua việc xếp hạng 71/193 quốc gia trong Chỉ số phát triển chính phủ điện tử của Liên hợp quốc năm 202416, song dữ liệu công vẫn còn phân tán, chưa đồng bộ và chưa được khai thác hiệu quả cho hoạt động kiểm toán. Vì vậy, Kiểm toán nhà nước cần ưu tiên xây dựng cơ sở dữ liệu kiểm toán tập trung, kết nối với các hệ thống dữ liệu về ngân sách, đầu tư công, mua sắm công, thuế, hải quan, tài sản công và doanh nghiệp nhà nước.
Thứ hai, từng bước chuyển từ mô hình kiểm toán chủ yếu dựa trên chọn mẫu sang mô hình kiểm toán dựa trên dữ liệu và rủi ro. Các nghiên cứu cho thấy, phân tích dữ liệu lớn có thể giúp kiểm toán viên mở rộng phạm vi kiểm tra, phát hiện giao dịch bất thường và nâng cao độ tin cậy của bằng chứng kiểm toán (Alles, 2015)17, (Appelbaum et al., 2017)18, (Vasarhelyi et al., 2015)19. Do đó, Kiểm toán nhà nước cần xây dựng các bộ chỉ báo rủi ro đối với những lĩnh vực có nguy cơ sai phạm cao, như: đầu tư công, mua sắm công, quản lý đất đai, tài sản công, y tế, giáo dục và các chương trình mục tiêu. Cách tiếp cận này không thay thế vai trò xét đoán nghề nghiệp của kiểm toán viên, nhưng giúp xác định trọng tâm kiểm toán chính xác hơn, giảm phụ thuộc vào kiểm tra thủ công và nâng cao khả năng phát hiện sai phạm.
Thứ ba, nâng cao năng lực số và năng lực phân tích dữ liệu của đội ngũ kiểm toán viên. Trong môi trường kiểm toán số, kiểm toán viên không chỉ cần kiến thức về tài chính công, kế toán và pháp luật, mà còn phải có khả năng khai thác dữ liệu, sử dụng công cụ phân tích, đánh giá rủi ro công nghệ thông tin và kiểm tra độ tin cậy của bằng chứng điện tử. Vì vậy, cần xây dựng chương trình đào tạo theo các cấp độ năng lực, từ sử dụng công cụ số cơ bản đến phân tích dữ liệu nâng cao và kiểm toán hệ thống thông tin. Đồng thời, nên hình thành các nhóm kiểm toán liên ngành, gồm: kiểm toán viên, chuyên gia công nghệ thông tin, chuyên gia phân tích dữ liệu và chuyên gia an toàn thông tin để xử lý các cuộc kiểm toán có mức độ phức tạp cao.
Thứ tư, hoàn thiện khuôn khổ pháp lý và chuẩn mực nghiệp vụ về kiểm toán số. Việc khai thác dữ liệu số trong kiểm toán đặt ra nhiều vấn đề liên quan đến quyền tiếp cận dữ liệu, bảo mật thông tin, giá trị pháp lý của bằng chứng điện tử và trách nhiệm khi sử dụng AI. Nghị định số 47/2020/NĐ-CP ngày 09/4/2020 của Chính phủ về quản lý, kết nối và chia sẻ dữ liệu số của cơ quan nhà nước đã tạo cơ sở cho việc quản lý, kết nối và chia sẻ dữ liệu số của cơ quan nhà nước; Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 của Chính phủ về bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật An ninh mạng năm 2018 đặt ra yêu cầu về bảo vệ dữ liệu cá nhân và an toàn thông tin. Trên cơ sở đó, cần ban hành hướng dẫn cụ thể về thu thập, lưu trữ, xác thực, sử dụng và bảo mật bằng chứng kiểm toán điện tử. Đối với AI, cần bảo đảm nguyên tắc minh bạch, có khả năng giải thích và luôn có sự kiểm soát của kiểm toán viên, tránh phụ thuộc hoàn toàn vào kết quả do thuật toán tạo ra.
Thứ năm, cần thiết lập cơ chế đánh giá hiệu quả chuyển đổi số trong hoạt động kiểm toán nhà nước. Hiệu quả chuyển đổi số không nên chỉ được đo bằng số lượng phần mềm hay hệ thống được đầu tư, mà cần gắn với kết quả thực chất của hoạt động kiểm toán. Một số chỉ số có thể sử dụng gồm: tỷ lệ cuộc kiểm toán có ứng dụng phân tích dữ liệu; tỷ lệ dữ liệu được tiếp nhận dưới dạng điện tử; thời gian xử lý dữ liệu kiểm toán; số lượng chỉ báo rủi ro được tự động hóa; tỷ lệ phát hiện sai phạm từ phân tích dữ liệu và tỷ lệ thực hiện kiến nghị kiểm toán được theo dõi trên nền tảng số. Việc lượng hóa các chỉ tiêu này giúp bảo đảm chuyển đổi số gắn với cải thiện chất lượng kiểm toán, thay vì chỉ dừng lại ở đầu tư công nghệ.
6. Kết luận
Chuyển đổi số trong kiểm toán nhà nước cần được triển khai như một quá trình đổi mới đồng bộ về dữ liệu, phương pháp, nhân lực và thể chế. Trọng tâm chính sách không chỉ là ứng dụng công nghệ, mà là tái thiết kế hoạt động kiểm toán trên nền tảng dữ liệu. Nếu được thực hiện hiệu quả, chuyển đổi số sẽ giúp Kiểm toán nhà nước mở rộng phạm vi giám sát, nâng cao khả năng phát hiện sai phạm, rút ngắn thời gian kiểm toán và tăng cường tính minh bạch, trách nhiệm giải trình trong quản lý tài chính công.
Chú thích:
1, 11. OECD (2020). The OECD digital government policy framework: Six dimensions of a digital government. OECD Publishing.
2, 8, 18. Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), 1-27.
3, 7, 14, 17. Alles, M. (2015). Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of big data by the audit profession. Accounting Horizons, 29(2), 439-449.
4. INTOSAI (2021). Digital transformation of Supreme Audit Institutions. International Organization of Supreme Audit Institutions.
5. INTOSAI (2019). Principles of public-sector auditing (ISSAI 100). International Organization of Supreme Audit Institutions.
6. DeAngelo, L. (1981). Auditor size and audit quality. Journal of Accounting and Economics, 3(3), 183-199.
9, 13. Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1-20.
10, 12, 19. Vasarhelyi, M., Kogan, A., & Tuttle, B. (2015). Big data in accounting: An overview. Accounting Horizons, 29(2), 381-396.
15. Phó Tổng Kiểm toán nhà nước Hà Thị Mỹ Dung chủ trì họp báo công khai kết quả kiểm toán năm 2023. https://www.sav.gov.vn/Pages/chi-tiet-tin.aspx?ItemID=41280&l=TinTucSuKien
16. United Nations Department of Economic and Social Affairs (2024). United Nations E-Government Survey 2024: Accelerating Digital Transformation for Sustainable Development. United Nations.
Tài liệu tham khảo:
1. Kiểm toán nhà nước (2022). Chiến lược phát triển Kiểm toán nhà nước đến năm 2030. H. NXB bản Tài chính.
2. Kiểm toán nhà nước (2023). Báo cáo tổng kết hoạt động kiểm toán năm 2023.
3. Phạm Quang Huy (2022). Ứng dụng công nghệ thông tin trong hoạt động kiểm toán nhà nước tại Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính – Kế toán, số 12(221), tr. 45-50.
4. Nguyễn Thị Liên Hương (2021). Chuyển đổi số trong khu vực công tại Việt Nam: Thực trạng và một số hàm ý chính sách. Tạp chí Quản lý nhà nước, 307, tr. 34-39.
5. Nguyễn Đình Thọ (2014). Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh. H. NXB bản Tài chính.
6. Vial, G. (2019). Understanding digital transformation: A review and a research agenda. Journal of Strategic Information Systems, 28(2), 118-144.
7. World Bank (2021). GovTech maturity index: The state of public sector digital transformation. World Bank.
