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

Chia sẻ: Liễu Yêu Yêu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST

Báo xấu

21
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Trí tuệ nhân tạo và độ tin cậy của thông tin kế toán" 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 thông tin kế toán 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 toán và kiểm toán, nhưng không có nghiên cứu nào trực tiếp chỉ ra cách giảm thiểu rủi ro thông tin bằng trí tuệ nhân tạo. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Trí tuệ nhân tạo và độ tin cậy của thông tin kế toán

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ ĐỘ TIN CẬY CỦA THÔNG TIN KẾ TOÁN Huỳnh Ngọc Thành Trung Khoa Công nghệ Thông tin. Trường Đại học Tài chính – Marketing Email: hnttrung@ufm.edu.vn Tóm tắt: Cung cấp thông tin kế toán phù hợp và đáng tin cậy là trách nhiệm chính của kế toán. Độ tin cậy và tính phù hợp của thông tin kế toán 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 thông tin kế toán 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 toán và kiểm toán, nhưng không có nghiên cứu nào trực tiếp chỉ ra cách giảm thiểu rủi ro thông tin bằng trí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu mang lại lợi ích cho các công ty trong việc cắt giảm nhiều chi phí và tổn thất do không cung cấp thông tin kế toán 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 mô 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 soát, rủi ro phát hiện và tăng chất lượng kiểm toán bằng cách giảm rủi ro thông tin kế toán. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Thông tin kế toán, 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 toán và kiểm toán. ICAEW nhìn từ nhiều thành công dưới 3 góc độ: tầm nhìn dài hạn, am hiểu công nghệ và ứng dụng cho kế toán. 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 toàn cầu đều giải quyết các vấn đề công nghệ để tồn tại, trong đó trí tuệ nhân tạo là giải pháp thích hợp cho vấn đề này. Khảo sát toàn cầu về trí tuệ nhân tạo (2017) Forrester Research đã dự đoán “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 toàn cầu, được hưởng lợi nhiều hơn từ trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kế toán bao gồm phân tích dữ liệu lớn, tạo ra thông tin kế toán 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 soát nội bộ. Về tầm nhìn dài hạn, trí tuệ nhân tạo giúp kế toán viên tập trung vào mục đích của nghề kế toán là sử dụng thông tin kế toán để người sử dụng thông 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 công 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 toán đang tiến rất nhanh theo hướng được tích hợp nhiều và thông minh hơn do áp dụng trí tuệ nhân tạo. Vì mục đích của nghề kế toán là cung cấp thông 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 thông 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 thông tin kế toán 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 thông tin kế toán 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 chuyên gia và áp dụng trí thông 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 thông 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 toán và kiểm toán phức tạp, thông 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 thông tin kế toán để nâng cao lòng tin của người sử dụng thông tin. Bài tham luận này nhằm giải quyết lỗ hổng về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc giảm rủi ro thông tin kế toán. 245
Trí tuệ nhân tạo giúp các công ty loại bỏ các điểm yếu trong kiểm soát nội bộ như thế nào để tạo ra thông tin kế toán 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 thông tin kế toán bằng cách tăng cường hệ thống kiểm soát nội bộ. Phần còn 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 toán và kiểm toán. 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 thông tin kế toán đáng tin cậy. Cuối cùng, chỉ ra cách trí tuệ nhân tạo có thể giảm thiểu rủi ro thông tin kế toán. 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 thông tin kế toán, hữu ích cho việc ra quyết định và nó thể hiện mức độ thông tin không thiên vị, không 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 thông tin kế toán 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 soát hệ thống thông tin bằng cách yêu cầu ban giám đốc và kiểm toán viên báo cáo về tính hiệu quả của các kiểm soát nội bộ đối với phần báo cáo tài chính của hệ thống thông tin quản lý của công ty. Một trong những nguyên nhân chính dẫn đến sự yếu kém của hệ thống kiểm soát nội bộ là do quản trị công ty yếu kém. Ngoài ra, mối ràng buộc về lợi ích- chi phí có thể ảnh hưởng đến việc phát triển, thiết kế, thực hiện và duy trì hệ thống kiểm soát nội bộ hiệu quả. 1 U.S. Securities and Exchange Commission’s 246
Để khắc phục sự yếu kém của hệ thống kiểm soát nội bộ đã có nhiều nghiên cứu. Sau khi khởi xướng SOX 20021, ban lãnh đạo công ty, kiểm toán 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 soát nội bộ. Đồng thời, công 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 toán chỉ ra cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giúp khám phá mối quan hệ giữa các biến số ảnh hưởng đến thông tin kế toán. 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 toán và kiểm toán. Trí tuệ nhân tạo là một trong những giải pháp để loại bỏ điểm yếu của hệ thống kiểm soát nội bộ. Nói chung, Trí tuệ nhân tạo sử dụng vô số công nghệ liên quan và sau đó tích hợp các công 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 thông 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 toán 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 toán. 3. VAI TRÒ CỦA HỆ THỐNG KIỂM SOÁT 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 soát 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 soát nội bộ hữu hiệu và hiệu quả. Hình 1 là mô 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 soát nội bộ có thể ở vị trí tối ưu bằng cách liên tục đánh giá và cải tiến kiểm soát 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 soát nội bộ được công nhận trên toàn cầu. Đầu tiên là Kiểm soát 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 The Committee of Sponsoring Organizations 2 Enterprise Risk Management 248
Hình 1. Mô hình điều chỉnh Giám đốc điều hành và giám đốc tài chính của công 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 soát nội bộ, hệ thống kiểm soát nội bộ càng mạnh thì thông tin kế toán 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. Ngoài ra, kiểm toán 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 thông tin kế toán 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 thông tin kế toán không đáng tin cậy. Trong trường hợp này, rủi ro kiểm soát sẽ cao và kiểm toán viên cần được thông báo về phát hiện rủi ro. Do đó, tất cả các sai sót trọng yếu mà kiểm soát nội bộ không thể phát hiện được, kiểm toán viên cần tìm ra, bằng thử nghiệm kiểm soát và trong trường hợp xấu hơn bằng cách tăng bằng chứng kiểm toán sẽ làm tăng chi phí kiểm toán. 249
6. HỆ THỐNG KIỂM SOÁT NỘI BỘ VÀ ĐỘ TIN CẬY CỦA THÔNG TIN Vào tháng 7 năm 2002, chính phủ Hoa Kỳ đã thông qua Đạo luật Luật Sarbanes- Oxley (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 thông tin kế toán. 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 toán viên để tạo ra thông 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 toán viên độc lập trong quá trình ra quyết định, để xác định xem các báo cáo có trung thực hay không. 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 thông 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 toán không chủ ý. Nếu trí tuệ nhân tạo có thể củng cố hệ thống kiểm soát 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 thông tin kế toán 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 thông 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 thông tin kế toán bằng cách loại bỏ điểm yếu của hệ thống kiểm soát nội bộ thông 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 soát 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 công nghệ khác như phân tích hình ảnh đa phương diện (ví dụ như phân tích video, cơ sở dữ liệu thông tin mở rộng và các thuật toán đối sánh), nó sẽ loại bỏ các điểm chính yếu như liên quan đến hệ thống kiểm soát 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 soát nội bộ. Mỗi công 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 soát 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 soát nội bộ có chức năng riêng biệt. Trí tuệ nhân tạo, bằng cách giảm rủi ro kiểm soát (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 soát nội bộ không ngăn ngừa hết hoặc không 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 không 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 toán (rủi ro do kiểm toán viên và công ty kiểm toán đưa ra ý kiến nhận xét không thích hợp khi báo cáo tài chính đã được kiểm toán còn có những sai sót trọng yếu) có thể chấp nhận được. Rủi ro phát hiện được xác định bằng cách lấy rủi ro kiểm toán 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 toán, tăng chất lượng kiểm toán 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 toán viên để mô hình hóa các quyết định gian lận. Lensberg và cộng sự (2006) áp dụng lập trình di truyền để dự đoán 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 không thể đoán trước. Mạng nơ-ron đã được đề xuất như một ứng dụng tốt cho một loạt các nhiệm vụ kiểm toán. Do khả năng mô hình hóa các mối quan hệ phi tuyến và xử lý dữ liệu không 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 toán 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 toán 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), mô hình thực tế về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo được áp dụng để tạo ra thông tin kế toán 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 công 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 công việc thường xuyên có thể cải thiện năng suất tổng thể trong việc tạo ra thông tin kế toán và tính hiệu quả của các kiểm soát nội bộ. Mô 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 soát nội bộ trở nên mạnh mẽ hơn. Mục tiêu chính là thiết kế các biện pháp kiểm soát 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: Mô hình trí tuệ nhân tạo của kiểm soát nội bộ Trong mô hình chuyên gia, trí tuệ nhân tạo tích hợp các nhiệm vụ phán đoán về cách loại bỏ điểm yếu của kiểm soát nội bộ. Chính xác như cố vấn tài chính, mô 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. Mô hình này tương tự như một hệ thống chẩn đoán 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 ngôn 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 thông tin kế toán đáng tin cậy và phù hợp. Điều này đòi hỏi phải thiết kế mô 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 mô 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 mô 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 môi trường kiểm soát hiện tại. Một ví dụ về cách trí tuệ nhân tạo có thể tăng cường khả năng kiểm soát quảng cáo là phần mềm thông minh mà nó có thể phân tích hoạt động kiểm soát và sau đó đưa ra các khuyến nghị để tăng khả năng kiểm soát đó sẽ gặp rủi ro. Ngoài ra, mô 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 mô hình: hiệu quả và chuyên 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 chuyên 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 toán và kiểm toán. Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc loại bỏ điểm yếu của hệ thống kiểm soát nội bộ để tạo ra thông tin kế toán có chất lượng. Để đạt được điều này, việc hợp tác giữa kế toán 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 mô hình thực tế về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo được áp dụng để tạo ra thông tin kế toán chất lượng thông 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]. https://www.researchgate.net/ [6]. http://www.vacpa.org.vn/Page/Detail.aspx?newid=5268 [7]. https://vietnambiz.vn/ [8]. https://www.slideshare.net/swatifariya/financial-advertising- ppt#:~:text=FINANCIAL%20ADVERTISINGFINANCIAL%20ADVERTISING%E F%81%AC%20Financial,%2C%20banking%2Cand%20mortgage%20consumer.&te xt=firms%2C%20banks%2C%20or%20insurance%20companies. 255