Xây dựng hạ tầng dữ liệu: Nền tảng quan trọng cho kiểm toán số trong tương lai

Thời gian tới, KTNN sẽ tiếp tục đẩy mạnh các hoạt động xây dựng hạ tầng dữ liệu và ứng dụng phân tích dữ liệu. Ảnh: TL

Hệ thống chính sách, quy định về hạ tầng dữ liệu được quan tâm xây dựng

Thực tế cho thấy, khi thực hiện kiểm toán, ngoài việc thu thập dữ liệu từ chính đơn vị được kiểm toán, KTNN cần thu thập dữ liệu từ các cơ quan tài chính tổng hợp như Bộ Tài chính, Kho bạc Nhà nước, Thuế, Hải quan, các Sở ban ngành... Tuy nhiên, các dữ liệu này đang thuộc các CSDL khác nhau. Bởi vậy, muốn hướng tới việc kiểm toán số trong tương lai, KTNN phải xây dựng CSDL trên nền tảng dữ liệu lớn theo hướng tập trung để hình thành kho dữ liệu ngành kiểm toán phục vụ phân tích và kiểm toán số, từng bước xây dựng nền tảng dữ liệu mở, hình thành hệ sinh thái dữ liệu mở cho ngành kiểm toán.

Theo đó, “Chiến lược phát triển KTNN đến năm 2030”, “Chiến lược phát triển và kiến trúc tổng thể công nghệ thông tin của KTNN giai đoạn 2019-2025, tầm nhìn đến 2030” đều xác định: Việc xây dựng hạ tầng dữ liệu phải được ưu tiên đặt lên hàng đầu và phải tập trung xây dựng, phát triển ngay từ thời điểm hiện tại.

Thực hiện ưu tiên quan trọng hàng đầu, KTNN đã quan tâm xây dựng một số văn bản, chính sách phục vụ cho việc phát triển hạ tầng dữ liệu của Ngành. Nổi bật trong đó là: Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật KTNN đã quy định quyền truy cập, khai thác dữ liệu điện tử của KTNN; Kiến trúc dữ liệu của KTNN được ban hành năm 2023 nhằm đẩy mạnh phát triển hạ tầng dữ liệu và xây dựng các cơ chế, chính sách, quy định, quy trình liên quan đến phát triển, quản trị dữ liệu.

Thêm vào đó, KTNN còn chú trọng xây dựng quy định, quy trình nghiệp vụ và các quy định liên quan đến quản lý công nghệ thông tin (CNTT) để cập nhật, lưu trữ và khai thác dữ liệu phục vụ hoạt động kiểm toán; nâng cao hiệu quả hoạt động của các ứng dụng; triển khai xây dựng mã định danh và hệ thống CSDL dùng chung cho toàn bộ hệ thống; xây dựng hệ thống nền tảng phục vụ việc kết nối, chia sẻ dữ liệu với các đơn vị được kiểm toán và các cơ quan chức năng.

“KTNN đã triển khai kết nối, chia sẻ dữ liệu với Bộ Tài chính, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Ngân hàng Nhà nước, Bảo hiểm xã hội Việt Nam. Thời gian tới, KTNN sẽ tiếp tục triển khai mở rộng kết nối, chia sẻ dữ liệu với các Bộ, ban ngành và đơn vị được kiểm toán” - Phó Kiểm toán trưởng KTNN chuyên ngành VII Phan Trường Giang cho hay.

Chưa kể, KTNN đã xây dựng hệ thống Cổng trao đổi thông tin nhằm tăng cường trao đổi dữ liệu điện tử với đơn vị được kiểm toán, tạo thuận lợi cho việc cung cấp thông tin, tài liệu cho KTNN, cũng như tạo điều kiện cho đơn vị được kiểm toán khai thác, trao đổi thông tin liên quan đến hoạt động kiểm toán. “Đến thời điểm hiện tại, KTNN đã cấp tài khoản cho hơn 6.000 đơn vị được kiểm toán và các đơn vị đã cung cấp gần 10.000 báo cáo tài chính, báo cáo quyết toán ngân sách và dự toán kinh phí cho KTNN” - ông Giang thông tin.

Ngoài ra, KTNN cũng đã xây dựng các phần mềm hỗ trợ kiểm toán viên (KTV) phân tích dữ liệu của các lĩnh vực doanh nghiệp, tài chính ngân hàng và dự án đầu tư; xây dựng hệ thống nhằm quản lý, số hóa hồ sơ kiểm toán để thuận tiện cho việc truy xuất, tìm kiếm; xây dựng một số CSDL tài chính, đấu thầu… phục vụ hoạt động kiểm toán.

Bước đầu ứng dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán theo quy trình 3 bước

Việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu tạo cơ sở, nền tảng quan trọng để KTNN bước đầu ứng dụng phân tích dữ liệu vào hoạt động kiểm toán.

Đại diện KTNN chuyên ngành VII cho hay, việc ứng dụng phân tích dữ liệu trong hoạt động kiểm toán của KTNN đang trong giai đoạn chuẩn bị ban đầu về xây dựng hạ tầng dữ liệu, nguồn nhân lực và hành lang pháp lý. Quy trình cụ thể được KTNN tiến hành theo 3 bước:

Bước thứ nhất là khảo sát, thu thập dữ liệu về đối tượng được kiểm toán. Theo đó, một Tổ kiểm toán với sự tham gia của các chuyên gia kiểm toán CNTT sẽ khảo sát hệ thống CNTT của đơn vị được kiểm toán trong một khoảng thời gian nhất định với mục tiêu thu thập các dữ liệu có liên quan đến mục tiêu của đợt kiểm toán. Khi đã có dữ liệu, KTV sử dụng các công cụ để phân tích dữ liệu theo phương pháp tiếp cận trọng yếu rủi ro, xác định các mẫu kiểm toán phù hợp.

Bước thứ hai là thực hiện kiểm toán. Các KTV CNTT làm việc tại trụ sở đơn vị được kiểm toán - nơi gắn với dữ liệu hệ thống được lưu trữ để truy cập trực tiếp và sẵn sàng phân tích dữ liệu theo các yêu cầu của các KTV nghiệp vụ về tài chính đối với các vấn đề kiểm toán có tính hệ thống.

Bước thứ ba là phân tích dữ liệu. KTV sử dụng kết hợp các công cụ phân tích dữ liệu phổ thông với các công cụ phân tích dữ liệu chuyên sâu.

“Thông thường, các KTV sử dụng phần mềm Excel để xử lý, phân tích lượng dữ liệu khoảng 30.000-100.000 dòng dữ liệu. Do đó, các KTV có kiến thức, kinh nghiệm về phân tích dữ liệu chuyên sâu thường sử dụng phần mềm IDEA để xử lý, phân tích khối dữ liệu khoảng trên 1 triệu dòng dữ liệu. Còn đối với các KTV kiểm toán CNTT, số dòng dữ liệu phân tích sẽ là 10 triệu dòng dữ liệu và có thể kết nối phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau” - ông Giang chia sẻ.

Bên cạnh kết quả đạt được ban đầu, đại diện KTNN chuyên ngành VII cũng thừa nhận, hệ thống dữ liệu lớn, thống nhất phục vụ hoạt động kiểm toán của KTNN mới chỉ được xây dựng từ các báo cáo thống kê, chưa đạt đến cấp độ lưu trữ toàn bộ các giao dịch chi tiết hay các dữ liệu dưới các định dạng đặc thù như video, hình ảnh. KTNN cũng chưa có kinh nghiệm về phân tích dữ liệu ở cấp độ toàn tổ chức, mà chủ yếu mới chỉ dừng lại ở phân tích dữ liệu đối với từng đối tượng được kiểm toán/cuộc kiểm toán. Về cơ bản, KTNN vẫn chưa có hướng dẫn riêng phân tích dữ liệu trong hoạt động kiểm toán; chất lượng của phân tích dữ liệu phụ thuộc nhiều vào chất lượng nhân sự am hiểu phân tích dữ liệu tham gia đoàn kiểm toán, trong khi lực lượng này chưa phát triển kịp so với nhu cầu…

Do đó, thời gian tới, KTNN sẽ tiếp tục đẩy mạnh các hoạt động xây dựng hạ tầng dữ liệu và ứng dụng phân tích dữ liệu từ các khía cạnh: Cơ chế, chính sách; xây dựng nền tảng dữ liệu lớn, các CSDL và phát triển dữ liệu phục vụ hoạt động kiểm toán; xây dựng và triển khai công cụ phân tích dữ liệu; xây dựng nguồn nhân lực chất lượng cao./.

H.THOAN - X.HỒNG