Trí tuệ nhân tạo và độ tin cậy của thông tin kế toán

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ ĐỘ TIN CẬY CỦA THƠNG TIN KẾ TỐN
Huỳnh Ngọc Thành Trung
Khoa Cơng nghệ Thơng tin. Trường Đại học Tài chính – Marketing
Email:

Tóm tắt: Cung cấp thơng tin kế tốn phù hợp và đáng tin cậy là trách nhiệm chính của kế
tốn. Độ tin cậy và tính phù hợp của thơng tin kế tốn phụ thuộc nhiều vào hệ thống kiểm soát nội
bộ tốt cũng như các đặc điểm về đạo đức và tính liêm chính của nhà quản lý và nhân viên. Bài
tham luận chỉ ra cách trí tuệ nhân tạo hoạt động một cách sáng tạo với hệ thống kiểm soát nội bộ
để giúp nhà quản lý tạo thơng tin kế tốn chất lượng cao bằng cách giảm rủi ro thông tin. Bất chấp
nhiều loại nghiên cứu được đề xuất sử dụng trí tuệ nhân tạo trong kế tốn và kiểm tốn, nhưng
khơng có nghiên cứu nào trực tiếp chỉ ra cách giảm thiểu rủi ro thơng tin bằng trí tuệ nhân tạo.
Nghiên cứu mang lại lợi ích cho các cơng ty trong việc cắt giảm nhiều chi phí và tổn thất do khơng
cung cấp thơng tin kế tốn đáng tin cậy, giúp nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn và về tổng thể
cải thiện hoạt động của đơn vị. Bài tham luận đề xuất mơ hình chung được áp dụng cho tất cả các
loại hình doanh nghiệp về cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa việc loại bỏ điểm yếu của
hệ thống kiểm soát nội bộ. Do đó, điều này làm giảm rủi ro kiểm sốt, rủi ro phát hiện và tăng chất
lượng kiểm toán bằng cách giảm rủi ro thơng tin kế tốn.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Thơng tin kế tốn, Hệ thống kiểm soát nội bộ, Độ tin cậy

1. GIỚI THIỆU
Viện Kế toán Công chứng của Anh và xứ Wales (ICAEW) đã phát hành bài báo “Trí
tuệ nhân tạo và tương lai của ngành kế toán” vào năm 2017 và đề cập đến việc áp dụng và
sử dụng kỹ thuật này trong nghề kế tốn và kiểm tốn. ICAEW nhìn từ nhiều thành cơng
dưới 3 góc độ: tầm nhìn dài hạn, am hiểu cơng nghệ và ứng dụng cho kế tốn. Thiết kế và
phát triển tổ chức, hiểu biết sử dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng.
Tất cả các công ty trong nền kinh tế và kinh doanh tồn cầu đều giải quyết các vấn đề cơng
nghệ để tồn tại, trong đó trí tuệ nhân tạo là giải pháp thích hợp cho vấn đề này. Khảo sát
tồn cầu về trí tuệ nhân tạo (2017) Forrester Research đã dự đốn “đầu tư vào trí tuệ nhân
tạo tăng hơn 300% trong năm 2017”, so với năm 2016, một minh chứng cho thấy ngành
ngân hàng và sản xuất tăng trưởng nhanh chóng trên tồn cầu, được hưởng lợi nhiều hơn

từ trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kế tốn bao gồm phân tích dữ liệu lớn,
tạo ra thơng tin kế tốn chính xác, đáng tin cậy và đúng hạn cho người dùng. Brown và
244


cộng sự (1995) cho rằng trí tuệ nhân tạo tác động đáng kể đến hoạt động kế toán và kiểm
toán cũng như cấu trúc kiểm sốt nội bộ.
Về tầm nhìn dài hạn, trí tuệ nhân tạo giúp kế tốn viên tập trung vào mục đích của
nghề kế tốn là sử dụng thơng tin kế tốn để người sử dụng thơng tin ra quyết định đúng
đắn. Khi khai thác các công nghệ mạnh mẽ, hãy suy nghĩ thấu đáo và có khả năng thích
ứng. Khi hiểu về cơng nghệ, trí tuệ nhân tạo giúp con người ra quyết định, điểm mạnh của
máy học và sử dụng quy trình ra quyết định của doanh nghiệp trong quản lý thông tin.
Các hệ thống kế tốn đang tiến rất nhanh theo hướng được tích hợp nhiều và thơng
minh hơn do áp dụng trí tuệ nhân tạo. Vì mục đích của nghề kế tốn là cung cấp thơng tin
tài chính phù hợp và đáng tin cậy cho nhiều người dùng khác nhau để đưa ra quyết định
hữu ích, sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra thông tin đáng tin cậy và phù hợp sẽ được hỗ trợ
nhiều hơn. Tuy nhiên, hệ thống kế toán phụ thuộc đáng kể vào hệ thống kiểm soát nội bộ
để tạo ra thơng tin đáng tin cậy. Vì lý do này, việc xem xét làm thế nào trí tuệ nhân tạo giúp
nhà quản lý loại bỏ các điểm yếu của hệ thống kiểm soát nội bộ để tạo ra thơng tin kế tốn
hữu ích cho người sử dụng sẽ là một câu hỏi khó. Bài tham luận này sẽ chỉ ra cách trí tuệ
nhân tạo sẽ nâng cao hiệu quả và hiệu lực của hệ thống kiểm soát nội bộ trong việc tạo ra
thơng tin kế tốn có độ tin cậy cao.
Trí tuệ nhân tạo là sự kết hợp của phần mềm và thiết bị thay thế cho trí tuệ con người,
cho phép giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp bằng cách sử dụng lý luận, học tập,
làm sáng tỏ và nhận dạng các mẫu giống như chuyên gia. Trí tuệ nhân tạo sử dụng hệ
chuyên gia thay vì chun gia và áp dụng trí thơng minh máy móc thay vì trí tuệ con người.
Trí tuệ nhân tạo có tác động lớn trong việc giúp người quản lý ra quyết định bằng cách giảm
thiểu các quyết định lặp lại, cung cấp thơng tin chính xác hơn, đơn giản hóa các yếu tố
quyết định phức tạp và xử lý dữ liệu phân tích.
Những lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong tương lai của kế toán bao gồm giảm bớt

nhiệm vụ tự động, gia tăng tạo thông tin tài chính đáng tin cậy, đơn giản hóa các trường
hợp kế tốn và kiểm tốn phức tạp, thơng tin chính xác và kịp thời hơn cho người ra quyết
định. Lỗ hổng trong các tài liệu cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể làm giảm rủi ro thơng tin
kế tốn để nâng cao lịng tin của người sử dụng thông tin. Bài tham luận này nhằm giải
quyết lỗ hổng về vai trị của trí tuệ nhân tạo trong việc giảm rủi ro thơng tin kế tốn.

245


Trí tuệ nhân tạo giúp các cơng ty loại bỏ các điểm yếu trong kiểm soát nội bộ như thế
nào để tạo ra thơng tin kế tốn đáng tin cậy. Mặc dù, có nhiều nghiên cứu về tầm quan trọng
của trí tuệ nhân tạo trong việc ra quyết định kinh doanh nhưng chưa có bất kỳ nghiên cứu
nào chỉ ra cách trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện chất lượng thơng tin kế tốn bằng cách tăng
cường hệ thống kiểm sốt nội bộ. Phần cịn lại của bài tham luận được sắp xếp theo cách
này. Đầu tiên, xem xét tài liệu về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong nghề kế tốn và kiểm
tốn. Sau đó, chỉ ra cách trí tuệ nhân tạo có thể được ứng dụng trong việc phát triển và thiết
kế hệ thống kiểm soát nội bộ để tạo ra thơng tin kế tốn đáng tin cậy. Cuối cùng, chỉ ra cách
trí tuệ nhân tạo có thể giảm thiểu rủi ro thơng tin kế tốn.
2. TẦM QUAN TRỌNG VỀ ĐỘ TIN CẬY CỦA THÔNG TIN KẾ TOÁN
Theo Maines và Wahlen (2006), độ tin cậy là một đặc điểm thiết yếu đối với thơng
tin kế tốn, hữu ích cho việc ra quyết định và nó thể hiện mức độ thơng tin khơng thiên vị,
khơng có sai sót và trung thực. Để đạt được điều này, một trong những yếu tố quan trọng
là phải thiết lập một hệ thống kiểm soát nội bộ mạnh mẽ. SEC1 (Ủy ban chứng khoán Mỹ)
định nghĩa kiểm soát nội bộ là “một quá trình bị chi phối bởi ban giám đốc, nhà quản lý và
các nhân viên của đơn vị, được thiết kế để cung cấp một sự đảm bảo hợp lý nhằm đạt được
các mục tiêu: Về sự tin cậy của báo cáo tài chính; Về sự hữu hiệu và hiệu quả của hoạt
động; Về sự tuân thủ các luật lệ và quy định”. Như đã nêu bởi Elbannan (2009) chất lượng
của kiểm soát nội bộ đối với báo cáo tài chính càng cao và do đó người dùng tin tưởng hơn
vào báo cáo để đưa ra quyết định tốt hơn.
Một trong những vấn đề chính trong việc tạo ra thơng tin kế tốn chất lượng thấp do

liên quan đến sự yếu kém của hệ thống kiểm soát nội bộ. Đạo luật Sarbanes-Oxley năm
2002 (Đạo luật căn bản của nghề kế toán, kiểm toán Mỹ) nhấn mạnh tầm quan trọng của
kiểm sốt hệ thống thơng tin bằng cách u cầu ban giám đốc và kiểm tốn viên báo cáo về
tính hiệu quả của các kiểm soát nội bộ đối với phần báo cáo tài chính của hệ thống thơng
tin quản lý của cơng ty. Một trong những ngun nhân chính dẫn đến sự yếu kém của hệ
thống kiểm soát nội bộ là do quản trị cơng ty yếu kém. Ngồi ra, mối ràng buộc về lợi íchchi phí có thể ảnh hưởng đến việc phát triển, thiết kế, thực hiện và duy trì hệ thống kiểm
sốt nội bộ hiệu quả.

1

U.S. Securities and Exchange Commission’s
246


Để khắc phục sự yếu kém của hệ thống kiểm sốt nội bộ đã có nhiều nghiên cứu. Sau
khi khởi xướng SOX 20021, ban lãnh đạo cơng ty, kiểm tốn viên, ủy ban kiểm toán và
SEC cũng như PCAOB2 (Ủy ban giám sát công ty đại chúng Mỹ) đã quan tâm nhiều hơn
đến vấn đề tháo gỡ điểm yếu của hệ thống kiểm sốt nội bộ. Đồng thời, cơng nghệ hiện đại
đã giúp doanh nghiệp giảm thiểu sự yếu kém của hệ thống kiểm soát nội bộ. Tuy nhiên,
hiệu quả việc sử dụng trí tuệ nhân tạo là điều dễ đoán.
Một số nghiên cứu trong lĩnh vực kế toán và kiểm tốn chỉ ra cách ứng dụng trí tuệ
nhân tạo để giúp khám phá mối quan hệ giữa các biến số ảnh hưởng đến thơng tin kế tốn.
Trí tuệ nhân tạo giúp bao phủ tốt hơn tất cả các biến liên quan đến vấn đề, không chỉ bao
phủ trong việc giải quyết tình huống khó xử về kế tốn và kiểm tốn. Trí tuệ nhân tạo là
một trong những giải pháp để loại bỏ điểm yếu của hệ thống kiểm sốt nội bộ. Nói chung,
Trí tuệ nhân tạo sử dụng vơ số cơng nghệ liên quan và sau đó tích hợp các cơng nghệ đó
thành các giải pháp đầy đủ. Kahraman và cộng sự (2011) cho thấy các kỹ thuật thông minh
đã được sử dụng như thế nào trong các hệ thống quản lý thơng tin. Trí tuệ nhân tạo sử dụng
hệ thống hỗ trợ quyết định thông minh (IDSS3) để tự động hóa thực hiện các hoạt động.
Thuật ngữ IDSS mô tả các hệ thống hỗ trợ quyết định dựa vào việc sử dụng các kỹ thuật trí

tuệ nhân tạo. Các kỹ thuật thông minh được sử dụng trong quản lý thông tin doanh nghiệp
(EIM4) như lý thuyết tập mờ (FST5), hệ thống đa tác nhân (MAS6), mạng nơ-ron (NNs7),
thuật tốn di truyền (GAs8), tối ưu hóa đàn kiến (ACO9) và tối ưu hóa bầy đàn (PSO10). Ví

1

The Sarbanes-Oxley Act of 2002

2

Public Company Accounting Oversight Board

3

Intelligent decision support systems

4

Enterprise information management

5

Fuzzy set theory

6

Multi-agent systems

7

Neural networks

8

Genetic algorithms

9

Ant colony optimization

10

Particle swarm optimization
247


dụ, logic, lý thuyết mờ và mạng nơ-ron được sử dụng cho nghiên cứu kiểm toán để dự đoán
gian lận và cải thiện chất lượng kiểm tốn.
3. VAI TRỊ CỦA HỆ THỐNG KIỂM SỐT NỘI BỘ
Mục đích chính của hầu hết mọi hệ thống kiểm soát nội bộ là quản lý các yếu tố rủi
ro ngăn cản doanh nghiệp đạt được các mục tiêu chiến lược của họ. Mọi tổ chức đều hướng
đếnviệc đạt được các mục tiêu chiến lược của mình bằng cách thiết kế, phát triển, thực hiện
và duy trì hệ thống kiểm sốt nội bộ hữu hiệu và hiệu quả. Theo SOX (2002), ban lãnh đạo
công ty có trách nhiệm phát triển và duy trì hệ thống kiểm sốt nội bộ hữu hiệu và hiệu quả.
Hình 1 là mơ hình điều chỉnh trong nghiên cứu của Ling cho thấy một hệ thống kiểm soát
nội bộ năng động.
Theo Ling (2015) và như hình 1 cho thấy, hệ thống kiểm sốt nội bộ có thể ở vị trí
tối ưu bằng cách liên tục đánh giá và cải tiến kiểm sốt nội bộ. Điều này có thể đạt được
bằng cách áp dụng khung COSO1 . Theo Länsiluoto và cộng sự (2016) COSO của Ủy ban
Treadway đã ban hành hai khuôn khổ kiểm sốt nội bộ được cơng nhận trên tồn cầu. Đầu

tiên là Kiểm sốt nội bộ - Khung tích hợp, được xuất bản năm 1992 và thứ hai là Quản lý
rủi ro doanh nghiệp COSO, ban hành năm 2004. Các khung của cả hai đều dựa trên khung
khái niệm tương thích với COSO ERM2 (Quản lý rủi ro doanh nghiệp) (2004). COSO xác
định vai trò trung tâm của kiểm soát nội bộ là "... một phương tiện để xác định và phân tích
rủi ro, phát triển và quản lý các phản hồi thích hợp đối với rủi ro trong mức có thể chấp
nhận được và tập trung nhiều hơn vào các biện pháp chống gian lận ..." kiểm soát có ba loại
mục tiêu: mục tiêu hoạt động, báo cáo và tuân thủ.

1
2

The Committee of Sponsoring Organizations
Enterprise Risk Management
248


Hình 1. Mơ hình điều chỉnh

Giám đốc điều hành và giám đốc tài chính của cơng ty, có trách nhiệm báo cáo thông
qua việc quản lý báo cáo về hiệu quả của kiểm soát nội bộ đối với báo cáo tài chính. Theo
lý thuyết kiểm sốt nội bộ, hệ thống kiểm sốt nội bộ càng mạnh thì thơng tin kế tốn và
báo cáo tài chính càng có độ tin cậy và chất lượng cao. Đó là lý do tại sao kiểm toán viên
độc lập phải kiểm tra và báo cáo về hữu hiệu và hiệu quả của kiểm soát nội bộ cùng với báo
cáo kiểm toán về báo cáo tài chính. Ngồi ra, kiểm tốn viên nội bộ, làm việc dưới quyền
của ủy ban kiểm toán, liên tục theo dõi vấn đề và báo cáo thường xuyên cho ủy ban những
gì đang xảy ra.
Điểm yếu chính của hệ thống kiểm soát nội bộ trong mọi tổ chức là liên quan đến
khiếm khuyết của hệ thống để bảo vệ tài sản, cung cấp thơng tin kế tốn đáng tin cậy và
phù hợp. Hệ thống có rủi ro cho phép giao dịch tài chính gian lận được xử lý với hệ thống
tạo ra thơng tin kế tốn khơng đáng tin cậy. Trong trường hợp này, rủi ro kiểm soát sẽ cao

và kiểm tốn viên cần được thơng báo về phát hiện rủi ro. Do đó, tất cả các sai sót trọng
yếu mà kiểm sốt nội bộ khơng thể phát hiện được, kiểm tốn viên cần tìm ra, bằng thử
nghiệm kiểm sốt và trong trường hợp xấu hơn bằng cách tăng bằng chứng kiểm tốn sẽ
làm tăng chi phí kiểm tốn.
249


6. HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ VÀ ĐỘ TIN CẬY CỦA THƠNG TIN
Vào tháng 7 năm 2002, chính phủ Hoa Kỳ đã thông qua Đạo luật Luật SarbanesOxley (SOX) để đối phó với một loạt các vụ bê bối tài chính (ví dụ như Enron, WorldCom,
v.v.), một trong những mối quan tâm là củng cố hệ thống kiểm soát nội bộ và nâng cao chất
lượng thơng tin kế tốn. Lý thuyết chung rút ra từ luật, dựa trên sự tương tác giữa cơ chế
quản trị công ty tốt, hệ thống kiểm soát nội bộ mạnh và mức độ độc lập cao của kiểm tốn
viên để tạo ra thơng tin kế toán đáng tin cậy.
Canelas và cộng sự (2013) đã đặt ra câu hỏi về việc làm thế nào trí tuệ nhân tạo có
thể giúp đỡ và hỗ trợ việc ra quyết định liên quan đến các nhiệm vụ SOX. Có hai loại nghiên
cứu, một trước khi có Luật SOX và một cái khác sau khi luật ra đời. Các nghiên cứu cho
thấy các công ty quan tâm đến việc lập báo cáo tài chính trung thực như thế nào và đề xuất
một số hệ thống thông minh để hỗ trợ kiểm tốn viên độc lập trong q trình ra quyết định,
để xác định xem các báo cáo có trung thực hay khơng. Trí tuệ nhân tạo sẽ giúp các nhà quản
lý tạo ra thông tin mà người dùng sẽ đáng tin cậy hơn. Bằng cách loại bỏ và giải quyết các
tình huống phức tạp thơng qua trí tuệ nhân tạo như sự yếu kém của hệ thống kiểm soát nội
bộ về tiền mặt, hàng tồn kho, ...
Doyle và cộng sự (2005) đã nghiên cứu mối quan hệ giữa kiểm soát nội bộ yếu kém
và cơ hội gia tăng đối với các kỹ thuật quản lý thu nhập có chủ ý và sai sót ước tính kế tốn
khơng chủ ý. Nếu trí tuệ nhân tạo có thể củng cố hệ thống kiểm sốt nội bộ, thì cơ hội cho
những sai lầm cố ý sẽ giảm xuống. Đổi lại, điều này sẽ làm giảm rủi ro kiểm soát và nâng
cao chất lượng thơng tin kế tốn cho người sử dụng.
Trí tuệ nhân tạo, công nghệ mạnh mẽ hiện nay, sẽ giúp nhà quản lý loại bỏ điểm yếu
của kiểm soát nội bộ thơng qua việc nhận biết, phân tích và loại bỏ những điểm yếu đó, sau
đó đưa ra các giải pháp cuối cùng, với các biện pháp khắc phục nhanh chóng và chính xác

hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể giảm rủi ro thơng tin kế tốn bằng cách loại bỏ điểm yếu của
hệ thống kiểm sốt nội bộ thơng qua giải pháp sau. Trí tuệ nhân tạo có thể cảm nhận được
điểm yếu, hiểu được vấn đề chính và thực hiện các hành động để loại bỏ điểm yếu thông
qua việc đưa ra quyết định của một chuyên gia được lập trình một cách tự động.
Giác quan
Giác quan tương tự như trạm kiểm sốt biên giới, máy tính sử dụng công nghệ thị
giác như nhận dạng khuôn mặt để phát hiện ra các đặc điểm về điểm yếu của kiểm soát nội
250


bộ. Khi điều này được tích hợp với các cơng nghệ khác như phân tích hình ảnh đa phương
diện (ví dụ như phân tích video, cơ sở dữ liệu thơng tin mở rộng và các thuật tốn đối sánh),
nó sẽ loại bỏ các điểm chính yếu như liên quan đến hệ thống kiểm sốt hàng tồn kho.
Hiểu
Hệ thống trí tuệ nhân tạo cũng sử dụng các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên,
công cụ suy luận và hệ chuyên gia để khắc phục điểm yếu của hệ thống kiểm sốt nội bộ.
Mỗi cơng nghệ có thể được sử dụng thông qua các ứng dụng khác nhau.
Hoạt động
Hệ thống trí tuệ nhân tạo hoạt động theo hai cách; độc lập và xử lý. Nếu trí tuệ nhân
tạo có thể hoạt động độc lập để loại bỏ điểm yếu của kiểm sốt nội bộ, thì trí tuệ nhân tạo
giúp thực hiện công việc mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người để tìm kiếm,
phân tích và quyết định cách giải quyết điểm yếu mà không cần bất kỳ sự trợ giúp nào của
con người. Nếu điểm yếu giả sử được loại bỏ trong quá trình xử lý thì loại hành vi này sẽ
được áp dụng cho các hệ thống kiểm sốt nội bộ có chức năng riêng biệt.
Trí tuệ nhân tạo, bằng cách giảm rủi ro kiểm sốt (rủi ro xảy ra sai sót trọng yếu trong
báo cáo tài chính khi tính riêng rẽ hoặc tính gộp mà hệ thống kế toán và hệ thống kiểm sốt
nội bộ khơng ngăn ngừa hết hoặc khơng phát hiện và sửa chữa kịp thời), sẽ có thể giảm rủi
ro phát hiện (là rủi ro mà trong quá trình kiểm toán, các thủ tục mà kiểm toán viên thực
hiện nhằm làm giảm rủi ro kiểm toán xuống tới mức thấp có thể chấp nhận được nhưng vẫn
khơng phát hiện được hết các sai sót trọng yếu khi xét riêng lẻ hoặc tổng hợp lại) của kiểm

toán viên và rủi ro kiểm tốn (rủi ro do kiểm tốn viên và cơng ty kiểm tốn đưa ra ý kiến
nhận xét khơng thích hợp khi báo cáo tài chính đã được kiểm tốn cịn có những sai sót
trọng yếu) có thể chấp nhận được. Rủi ro phát hiện được xác định bằng cách lấy rủi ro kiểm
tốn có thể chấp nhận được chia cho rủi ro kiểm soát theo số lần rủi ro ban đầu. Rủi ro kiểm
soát là rủi ro liên quan đến sự yếu kém của hệ thống kiểm soát nội bộ. Do đó, trí tuệ nhân
tạo bằng cách giảm rủi ro kiểm soát, điều này tự động giảm rủi ro kiểm tốn, tăng chất
lượng kiểm tốn và do đó, giảm rủi ro thông tin cho người sử dụng thông tin kế toán.
Moudud-Ul-Huq (2014) được chứng minh từ Welch và cộng sự (1998) nghiên cứu
giới thiệu các thuật toán di truyền như một ứng dụng hữu ích tiềm năng của kiểm tốn viên
để mơ hình hóa các quyết định gian lận. Lensberg và cộng sự (2006) áp dụng lập trình di
truyền để dự đốn phá sản. Điều này cũng có thể hữu ích trong các quyết định liên quan khi
251


kiểm toán viên đưa ra ý kiến về khách hàng với tương lai kinh doanh khơng thể đốn trước.
Mạng nơ-ron đã được đề xuất như một ứng dụng tốt cho một loạt các nhiệm vụ kiểm tốn.
Do khả năng mơ hình hóa các mối quan hệ phi tuyến và xử lý dữ liệu khơng đầy đủ, mạng
nơ-ron có thể đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ đánh giá rủi ro.
Koh và cộng sự (2004) đề xuất việc sử dụng mạng nơ-ron và khai thác dữ liệu cho
các dự đoán liên tục. Họ phát hiện ra mạng nơ-ron và cây quyết định là những công cụ
mạnh mẽ trong việc phân tích các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến và tương tác liên quan
đến phân tích hoạt động liên tục. Hệ thống mờ có thể đặc biệt hữu ích đối với một số nhiệm
vụ kiểm tốn vì sự cho phép vốn có của các yếu tố định tính. Đối với các quyết định trọng
yếu, điều này có thể tốt hơn nhiều so với các quy tắc ngón tay cái định lượng điển hình.
7. TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ
Moudud-Ul-Hug (2014) đã liệt kê mười đối tượng thuộc chủ đề kế tốn có thể tích
hợp với trí tuệ nhân tạo. Các đối tượng đó là ủy quyền tín dụng và sàng lọc, phân tích rủi
ro thế chấp, phân tích tài chính và kinh tế, đánh giá rủi ro hối đoái giao dịch, phát hiện bất
thường trong biến động giá chứng khoán, dự đoán khả năng vỡ nợ và phá sản, phân tích rủi
ro đầu tư thu nhập cố định, phát hiện gian lận trong quản lý, các kỹ thuật máy học để tự

động xác định các đặc điểm của gian lận và trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị.
Sử dụng Bataller và Harris (2018), mơ hình thực tế về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo
được áp dụng để tạo ra thơng tin kế tốn chất lượng thông qua việc giảm thiểu sự yếu kém
của kiểm soát nội bộ trong hầu hết các ngành. Ma trận sau đây cho thấy các nhà quản lý
phải suy nghĩ và xem xét loại điểm yếu nào của kiểm soát nội bộ có thể được tự động loại
bỏ hoặc tăng cường bằng các giải pháp trí tuệ nhân tạo.
Ma trận trong hình 2 cho thấy hai chiều của dữ liệu và độ phức tạp của cơng việc. Cả
hai khía cạnh cần được xem xét từ quan điểm tự động hóa và cải tiến chức năng kiểm soát
nội bộ. Tự động hóa các cơng việc thường xun có thể cải thiện năng suất tổng thể trong
việc tạo ra thông tin kế tốn và tính hiệu quả của các kiểm sốt nội bộ.
Mơ hình hiệu quả đặc trưng cho các hoạt động thường xuyên hơn dựa trên các quy
tắc, thủ tục và tiêu chí đó làm cho kiểm sốt nội bộ trở nên mạnh mẽ hơn. Mục tiêu chính
là thiết kế các biện pháp kiểm sốt thỏa mãn lợi ích-chi phí, hiệu suất chất lượng và áp dụng
nhất quán trong việc loại bỏ các điểm yếu. Trong giải pháp trí tuệ nhân tạo, con người liên
quan đến việc giám sát độ chính xác và các quy tắc cần thiết để đối phó với các điều kiện
252


kinh doanh thay đổi. Máy học nên được áp dụng cho các quy tắc như vậy. Ví dụ: với sự can
thiệp tối thiểu của con người, kiểm soát nội bộ giám sát tính hợp lệ của dữ liệu trực tuyến
bằng cách áp dụng kiến thức và logic được hệ thống hóa và đưa ra quyết định về độ chính
xác và độ tin cậy của dữ liệu.

Hình 2: Mơ hình trí tuệ nhân tạo của kiểm sốt nội bộ

Trong mơ hình chuyên gia, trí tuệ nhân tạo tích hợp các nhiệm vụ phán đoán về cách
loại bỏ điểm yếu của kiểm sốt nội bộ. Chính xác như cố vấn tài chính, mơ hình cung cấp
giải pháp tốt nhất dựa trên thực tế của dữ liệu và điều kiện hệ thống, phân tích tự động và
tìm ra giải pháp tốt nhất sẽ được áp dụng một cách tự động. Hệ thống như vậy có thể tìm
kiếm các nguồn dữ liệu rộng lớn, đưa ra các suy luận, khuyến nghị dựa trên kiến thức. Mơ

hình này tương tự như một hệ thống chẩn đốn y tế mà các bác sĩ tìm ra giải pháp cho bệnh
nhân bằng cách kiểm tra các xét nghiệp phức tạp khác nhau, cuối cùng bác sĩ sẽ nêu kết
quả. Do đó, bằng cách sử dụng các kỹ thuật ngơn ngữ tự nhiên, phân tích và tìm kiếm dữ
liệu tự động, trí tuệ nhân tạo sẽ đưa ra các giải pháp cho điểm yếu của các kiểm soát nội bộ
mà không cần con người can thiệp và phán xét.
Mô hình hữu hiệu cho thấy sự cải thiện khả năng tổng thể của hệ thống kiểm soát nội
bộ trong việc tạo ra thơng tin kế tốn đáng tin cậy và phù hợp. Điều này địi hỏi phải thiết
kế mơ hình dựa trên một lượng kiến thức đáng kể về các đặc điểm của thực thể kinh doanh,
môi trường quản lý và lập pháp cũng như đặc điểm kỹ thuật của ngành. Trong mơ hình này,
253


hệ thống phải đảm bảo rằng tất cả các giao dịch và tài khoản được cập nhật trên cơ sở liên
tục và việc sử dụng tự động có thể truy cập thông tin thông qua các đại lý ảo. Người dùng
thông tin đang ngày càng sử dụng các đại lý ảo như Google trên điện thoại thông minh. Các
công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên hoặc nhận dạng giọng nói cho phép tìm kiếm trên
internet và tìm câu trả lời dưới dạng báo cáo.
Ở mơ hình đổi mới, giải pháp trí tuệ nhân tạo cho phép tạo ra các phương pháp, mục
tiêu và phương pháp kiểm soát mới theo khuyến nghị dựa trên mơi trường kiểm sốt hiện
tại. Một ví dụ về cách trí tuệ nhân tạo có thể tăng cường khả năng kiểm soát quảng cáo là
phần mềm thơng minh mà nó có thể phân tích hoạt động kiểm sốt và sau đó đưa ra các
khuyến nghị để tăng khả năng kiểm sốt đó sẽ gặp rủi ro. Ngồi ra, mơ hình nên ngăn chặn
các kỹ thuật quản lý thu nhập đó bằng cách phân tích các giao dịch và số dư tài khoản.
Trong khi con người đưa ra quyết định và hành động, công nghệ giúp xác định các lựa chọn
thay thế và tối ưu hóa đề xuất.
Rủi ro và tuân thủ quy định nên được xem xét theo hai mơ hình: hiệu quả và chun
gia. Một trong những rủi ro lớn trong kinh doanh hiện nay là rủi ro vi phạm về không tuân
thủ pháp luật và các quy định. Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như máy học có thể được sử
dụng để tự động phát hiện và xác định rủi ro. Ngoài ra, hệ chun gia có thể được sử dụng
để tìm, phân tích và tạo ra giải pháp bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học.

8. KẾT LUẬN
Không chỉ ICAEW (Institute of Chartered Accountants in England and Wales) mà
gần đây, các nhà nghiên cứu cũng hướng tới trọng tâm của trí tuệ nhân tạo trong kế tốn và
kiểm tốn. Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc loại bỏ điểm yếu của hệ thống kiểm soát nội
bộ để tạo ra thơng tin kế tốn có chất lượng. Để đạt được điều này, việc hợp tác giữa kế
tốn với trí tuệ nhân tạo để phát triển chức năng phần mềm cũng như các ứng dụng cho
các hệ thống kiểm soát nội bộ cụ thể là sự hợp tác tất yếu. Sử dụng Bataller và Harris (2018),
tạo ra mơ hình thực tế về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo được áp dụng để tạo ra thơng tin kế
tốn chất lượng thơng qua việc giảm thiểu sự yếu kém của kiểm soát nội bộ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Todoroi, D. (2013). How to create adaptable ROBO-intelligences? Academy of
Economic Studies.Economy Informatics, 13(1), 27-39.
254


[2]. Lu, H., Li, Y., Chen, M., Kim, H., & Serikawa, S. (2018). Brain intelligence: Go
beyond artificial intelligence. Mobile Networks and Applications, 23(2), 368-375
[3]. Kahraman, C., Kaya, I., & Çevikcan, E. (2011). Intelligence decision systems in
enterprise information management. Journal of Enterprise Information Management,
24(4), 360-379.
[4]. Segars, S. (2017). AI Today, Ai Tomorrow. In N. R. P. Ltd (Ed.), Global Artificial
Intelligence Survey. UK: ARM NORTHSTAR [5]. Brown, C E, Coakley, J, and Phllip,
M E, (1995) Neural networks enter the World of Management Accounting.
Management Accounting. May.51-57.
[5]. />[6]. />[7]. />[8]. />F%81%AC%20Financial,%2C%20banking%2Cand%20mortgage%20consumer.&te
xt=firms%2C%20banks%2C%20or%20insurance%20companies.

255