Bài viết Cơ hội phát triển trí tuệ nhân tạo trong kiểm toán giới thiệu các vấn đề kế toán và kiểm toán, nhu cầu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence, AI) vào ngành này. Bao gồm các vấn đề kế toán hiện tại, sự phát triển AI khi ứng dụng hệ chuyên gia vào kiểm toán và dịch vụ đảm bảo có hiệu quả. Mời các bạn cùng tham khảo!
CƠ HỘI PHÁT TRIỂN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KIỂM TỐN Huỳnh Ngọc Thành Trung Khoa Cơng nghệ Thơng tin Trường Đại học Tài – Marketing Email: hnttrung@ufm.edu.vn Tóm tắt: : Mơi trường kiểm tốn có đặc điểm có nhiều vụ kiện tụng xét đốn trách nhiệm kiểm tốn viên Các cơng ty kiểm toán phải xem xét lại việc thiết kế quy trình kiểm tốn Nhiệm vụ tương tác với khách hàng kiểm toán phần quan trọng q trình kiểm tốn thường bị bỏ qua Cải thiện nhiệm vụ chìa khóa để kiểm soát rủi ro kiểm toán Bài tham luận giới thiệu vấn đề kế toán kiểm toán, nhu cầu ứng dụng cơng nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence, AI) vào ngành Bao gồm vấn đề kế toán tại, phát triển AI ứng dụng hệ chuyên gia vào kiểm toán dịch vụ đảm bảo có hiệu Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Trí tuệ nhân tạo kế tốn tài chính, Ứng dụng AI kiểm toán GIỚI THIỆU Lĩnh vực kế tốn có lịch sử ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) từ năm 1987 Các nhà nghiên cứu kế tốn áp dụng nhiều cơng nghệ AI kỹ thuật công nghệ khác với số thành công cho nhiệm vụ, cụ thể báo cáo phân tích tài chính, kiểm toán dịch vụ đảm bảo, lĩnh vực khác Lĩnh vực phát triển tốt AI lĩnh vực kế toán liên quan đến việc phát triển sử dụng hệ thống chuyên gia Thật không may, hệ thống chuyên gia không phát huy hết tiềm chúng Việc mở rộng nghiên cứu hệ chuyên gia ứng dụng AI, cho nhiệm vụ kế toán bắt đầu vào năm 1980 Các ứng dụng đề xuất, nghiên cứu phát triển kiểm toán, thuế, kế toán quản trị, kế tốn phân tích tài 1.1 Nhiệm vụ kiểm toán dịch vụ đảm bảo Các nhiệm vụ kế toán viên liên quan đến loạt định có cấu trúc, bán cấu trúc phi cấu trúc Trọng tâm kiểm toán đảm bảo liên quan đến định phân tích cấu trúc hơn, bao gồm rủi ro thiếu thơng tin gây Lý mà kế tốn nghề công nhận chất lĩnh vực chun nghiệp, địi hỏi trình 196 độ học vấn, kinh nghiệm chuyên môn Không có ngạc nhiên nghiên cứu kế tốn thường kế tốn viên thực thành cơng Hai lĩnh vực kế tốn liên quan (i) lĩnh vực kiểm toán dịch vụ đảm bảo (ii) lĩnh vực báo cáo phân tích tài Cả hai lĩnh vực kế tốn rộng lớn gặp phải vấn đề giống rủi ro ngày tăng khơng chắn Ngồi ra, có vụ bê bối thất bại, mối đe dọa kiện tụng hữu 1.2 Mơi trường kiểm tốn Mơi trường kiểm tốn dịch vụ đảm bảo, cho phần quan trọng dễ thấy nghề kế toán, môi trường không chắn kiện tụng Trong bối cảnh thất bại kiểm toán cao cấp với tác động lớn tài chính, phủ quan chuyên môn thực thay đổi quy định, quy tắc đào tạo cho kế toán viên Cả kiểm toán viên người kiểm tốn phải tn theo vơ số quy tắc cạm bẫy tiềm ẩn mà cách vài năm chưa rõ ràng Tại Hoa Kỳ, ban giám sát phủ giám sát nghề nghiệp quốc hội thông qua đạo luật, đạo luật Sarbanes – Oxley năm 2002, nêu bật rủi ro kiểm toán tạo nhiều nhiệm vụ vấn đề liên quan đến kiểm toán để điều tra Những thay đổi liên minh Châu Âu thị số nhằm cung cấp thay đổi tương tự Ở New Zealand, dự thảo gần kiểm soát chất lượng nhằm đạt hội tụ quốc tế với tiêu chuẩn kiểm toán quốc tế tiêu chuẩn dịch vụ đảm bảo Rõ ràng, áp lực cung cấp dịch vụ kiểm toán đảm bảo chất lượng cao 1.3 Nhu cầu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo AI quan trọng tương lai nghề kế tốn Với tư cách người cung cấp thơng tin người đánh giá rủi ro, kế toán viên cần công cụ để tăng hiệu cho nhiệm vụ họ, đặc biệt bối cảnh kiểm toán dịch vụ đảm bảo Các nghiên cứu AI kế toán thực nhà nghiên cứu kế toán Phần lớn tác giả chuyên gia nhiều lĩnh vực kế toán, họ thiếu kiến thức tảng kinh nghiệm AI Nhiều người đến với AI thông qua tảng chung hệ thống thông tin Những người khác đơn giản nhận cần thiết ứng dụng AI lĩnh vực nhiệm vụ mà họ nghiên cứu tự đào tạo lĩnh vực AI cho mục đích thực nghiên cứu 197 Các tài liệu AI kế toán viết nhà nghiên cứu kế toán Một số nhà nghiên cứu AI xác định hội nghiên cứu ứng dụng kinh doanh, chí khơng đề cập đến lĩnh vực kiểm toán dịch đảm bảo Với vài trường hợp ngoại lệ xảy ra, tồn miền ứng dụng kiểm toán dịch vụ đảm bảo miền công nghệ AI Một hội lớn tồn cho công việc liên ngành chuyên gia lĩnh vực kế toán chuyên gia ứng dụng AI Sự hợp tác thúc đẩy phát triển AI kế tốn phía trước cách đáng kể Bằng cách kết hợp người hiểu biết lĩnh vực kế tốn hưởng lợi tốt từ việc phát triển AI với người hiểu biết ứng dụng công nghệ AI, áp dụng cho vấn đề cụ thể, ngành chứng kiến bùng nổ nghiên cứu phát triển hiệu quả, vượt xa lý thuyết phát triển mẫu đặc trưng KIỂM TOÁN VÀ DỊCH VỤ ĐẢM BẢO Bản chất kiểm toán cung cấp động lực cho việc sử dụng AI Kiểm toán dịch vụ đảm bảo liên quan đến việc đánh giá rủi ro, định phi cấu trúc bán cấu trúc thường lặp lại, thông tin không đầy đủ không chắn Abdolmohammadi (1991); Abdolmohammadi Usoff (2001) nghiên cứu nhận thức kiểm toán viên trợ giúp định sử dụng cho nhiệm vụ kiểm toán Điều thú vị là, kết cho thấy rằng, độ phức tạp nhiệm vụ, kiểm tốn viên thích xử lý người công cụ hỗ trợ định hệ thống dựa kiến thức biên độ rộng Tuy nhiên, ngày nay, ý tưởng cho chuyên gia có giới hạn khơng cịn lý thuyết chưa kiểm chứng Nhớ lại vụ bê bối Enron, WorldCom, Tyco, Parmalat, AIG, sụp đổ Arthur Andersen chứng Về mặt tích cực, Thibodeau (2003) nghiên cứu khả chuyển giao kiến thức nhiệm vụ kiểm tốn Ơng kết luận rằng, kiến thức phát triển công ty kiểm tốn chuyển giao theo nhiệm vụ bối cảnh ngành Rõ ràng, việc nắm bắt, chuyển giao chia sẻ kiến thức kiểm toán tồn cơng ty có khả nâng cao hiệu hoạt động công ty Các biện pháp hỗ trợ định sử dụng kiểm tốn có hậu sâu rộng khơng để nâng cao hiệu lực hiệu kiểm toán Dillard Yuthas (2001) đề xuất đạo đức trách nhiệm việc sử dụng hệ thống chuyên gia đánh giá 198 Lowe cộng (2002) nghiên cứu việc kiểm toán viên sử dụng hỗ trợ định ảnh hưởng đến đánh giá hội thẩm trách nhiệm pháp lý kiểm tốn viên Các bồi thẩm đồn quy trách nhiệm thấp cho kiểm toán viên dựa vào hỗ trợ định có độ tin cậy cao, trợ giúp khơng xác Rõ ràng, việc xây dựng biện pháp hỗ trợ đưa định tốt ảnh hưởng đến trách nhiệm pháp lý kiểm toán viên theo nhiều cách Thứ nhất, biện pháp hỗ trợ định tốt giúp kiểm toán viên đưa định tốt tránh trách nhiệm pháp lý kết kiểm toán thất bại Thứ hai, biện pháp hỗ trợ định tốt giúp kiểm tốn viên tránh trách nhiệm pháp lý trường hợp kiểm toán thất bại Ngược lại, việc tuân thủ mức trợ giúp định dẫn đến khó khăn cho kiểm tốn viên Anderson cộng (2003) nghiên cứu tiềm kiểm toán viên dựa vào trợ giúp định so với thơng tin từ khách hàng Kiểm tốn viên có xu hướng đánh giá giải trình cung cấp trợ giúp định đầy đủ so với giải trình khách hàng cung cấp Cần có nhiều nghiên cứu phụ thuộc vào trợ giúp định Swinney (1999) phát vấn đề tương tự việc tuân thủ mức, đặc biệt đầu phủ định Trong nghiên cứu khác, Murphy Yetmar (1996) nghiên cứu ảnh hưởng việc sử dụng hệ chuyên gia kiểm toán viên cấp định cấp Việc sử dụng hệ chuyên gia cấp ảnh hưởng đến niềm tin cấp (khả xảy cao hơn), việc sử dụng cấp không ảnh hưởng đến niềm tin họ kết luận họ Ye Johnson (1995) nhận thấy kiểm tốn viên có nhiều khả chấp nhận khuyến nghị hệ chuyên gia giải trình cung cấp 2.1 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo Nhiều loại lý thuyết định công nghệ AI áp dụng cho vấn đề kiểm toán dịch vụ đảm bảo Tuy nhiên, ứng dụng phần lớn cịn thưa thớt dừng lại mức lý thuyết Một số hệ chuyên gia sử dụng cơng ty kế tốn cơng, chẳng hạn ADAPT (Gillett, 1993), cố vấn lập kế hoạch kiểm toán Deloitte Touche, Price Waterhouse's Planet, Arthur Andersen’s WinProcess KPMG's KRisk Hầu hết hệ thống đề cập đến việc đánh giá rủi ro Không phải tất ứng dụng AI để vấn đề kiểm toán chứng minh thành công thời gian dài Năm 1995, Arthur Andersen cho phát triển 199 hệ thống giúp đánh giá rủi ro kiện tụng liên quan đến khách hàng kiểm toán (Berton, 1995) Lịch sử cho thấy cuối khơng có lợi Ngược lại, AI áp dụng thành cơng cho nhiệm vụ nhiều hơn, có cấu trúc, lập trình lặp lặp lại, thu thập chun mơn người khơng phải khó khăn q lớn Ví dụ, tài liệu hệ chuyên gia cho nhiệm vụ kiểm toán mà ngày từ năm 1980 (Abdolmohammadi, 1987; Gal Steinbart, 1987; Hansen Messier, 1987; Brown Murphy, 1990; DENNA cộng sự, 1991; Brown Coakley, 2000) Đặc biệt, kiểm toán, vấn đề không chắn thúc đẩy phát triển lĩnh vực nghiên cứu mới, chẳng hạn lý thuyết Dempster-Shafer hàm Tuy nhiên, tiến hành việc áp dụng hệ thống thông minh vào vấn đề kiểm toán chưa ấn tượng Do đó, phần tham luận xác định nhiệm vụ kiểm toán mà ứng dụng AI nên phát triển Abdolmohammadi (1991) nghiên cứu 332 nhiệm vụ mà kiểm toán viên thực Mặc dù số lượng nhiệm vụ tiềm nhiều tất phù hợp để ứng dụng AI Một số có cấu trúc thường xuyên, chẳng hạn tính tốn tỷ lệ hàng tồn kho Mặt khác, có cấu trúc nhiều dựa vào thông tin không chắn, không đầy đủ, chẳng hạn xác định mối quan tâm liên tục 2.2 Nhiệm vụ kiểm toán Các nhiệm vụ kiểm toán gợi loạt đặc điểm Hơn 400 nhiệm vụ kiểm toán riêng lẻ xác định Mặc dù việc nghiên cứu trợ giúp định kiểm toán diễn nhiều năm, khơng có mơ hình hệ thống xác định nhiệm vụ kiểm toán để phát triển trợ giúp định (Abdolmohammadi, 1991) Một số nhiệm vụ sau: - Các thủ tục xem xét phân tích: thủ tục sốt xét phân tích kiểm tốn viên thực nhằm mục đích thu thập chứng kiểm tốn Họ sử dụng nhiều kỹ thuật khác Koskivaara (2004) đánh giá việc sử dụng mạng nơ-ron cho mục đích - Phân loại: số nhiệm vụ kiểm toán, phần lớn vấn đề phân loại: Đây nợ phải thu hay nợ khó địi? Đây giao dịch hợp pháp hay giao dịch đáng nghi vấn? 200 Welch cộng (1998) nghiên cứu hành vi định kiểm toán viên bối cảnh gian lận đề xuất thuật toán di truyền cách tiếp cận thích hợp để giải vấn đề Viaene cộng (2002) thử nghiệm số kỹ thuật AI để phát yêu cầu gian lận bảo hiểm Kết kỹ thuật phi tuyến tính (ví dụ mạng nơ-ron) không hoạt động tốt kỹ thuật tuyến tính Hiệu suất kỹ thuật phi tuyến tính cho thiếu liệu cụ thể miền kịch thử nghiệm, hạn chế dẫn đến kết luận rằng, người dùng có kiến thức kỹ cụ thể lĩnh vực, kỹ thuật phi tuyến tính cung cấp linh hoạt việc phát triển phân loại gian lận - Đánh giá mức độ trọng yếu: kiểu phân loại Comunale Sexton (2005) đề xuất phương pháp tiếp cận hệ chuyên gia mờ nguyên mẫu sơ cấp để đánh giá tính trọng yếu biến liên tục Steinbart (1987) mô tả hệ chuyên gia phát triển để đưa đánh giá trọng yếu giai đoạn lập kế hoạch - Đánh giá kiểm soát nội bộ: Với đời Sarbanes – Oxley, việc đánh giá kiểm soát nội trở nên quan trọng công tác kiểm toán Meservey cộng (1986) phát triển mơ hình tính tốn q trình xem xét kiểm soát nội kiểm toán viên thực hệ chuyên gia Changchit Holsapple (2001) phát triển hệ chuyên gia để hỗ trợ đánh giá kiểm soát nội nhà quản lý mô tả miễn cưỡng nhà quản lý sử dụng Changchit Holsapple (2004) nhận thấy hệ chuyên gia kiến thức kiểm soát nội kiểm toán viên phương tiện hữu hiệu hiệu để chuyển giao kiến thức cho nhà quản lý Một mơ hình mờ phát triển de Korvin cộng (2004) để đánh giá rủi ro từ mối đe dọa kiểm soát nội - Đánh giá rủi ro: nhiều nhiệm vụ kiểm toán tổng hợp để đánh giá rủi ro Đánh giá rủi ro liên quan đến việc đối sánh mơ hình xác định sai lệch biến thể Ramamoorti cộng (1999), Chiu Scott (1994) đề xuất việc sử dụng mạng nơron để hỗ trợ đánh giá rủi ro Lin cộng (2003) đánh giá mạng nơ-ron mờ tích hợp để phát gian lận tài thấy hoạt động tốt hầu hết mơ hình thống kê mạng nơ-ron nhân tạo trước Davis cộng (1997) mô tả hệ thống nguyên mẫu để đánh giá rủi ro kết hợp công nghệ mạng nơ-ron hệ chuyên gia Hwang cộng (2004) áp dụng lý luận dựa tình để đánh giá rủi ro 201 kiểm soát nội Eining Jones (1997) nhận thấy việc dựa vào hệ thống chuyên gia nâng cao khả kiểm toán viên để phân biệt mức độ rủi ro gian lận quản lý khác quán việc lựa chọn hành động kiểm toán Peters (1990) phát triển triển khai hệ chuyên gia để đánh giá rủi ro vốn có q trình lập kế hoạch kiểm tốn - Các định liên quan: kiểm toán viên đưa định tính khơng chắn hoạt động liên tục, khách hàng có nguy thất bại gặp mối đe dọa tính liên tục khách hàng Quyết định nhiệm vụ kiểm toán phi cấu trúc hưởng lợi từ việc sử dụng mơ hình định Thơng thường, định bao gồm phán đốn định tính phân tích định lượng Biggs cộng (1993) phát triển hệ chuyên gia để đánh giá liên tục Mạng nơ- ron đề xuất mơ hình thay tiềm Lenard cộng (1995), Koh (2004), Etheridge cộng (2000) so sánh ba kỹ thuật mạng nơ-ron cho định liên quan Các hệ thống kết hợp, sử dụng mơ hình thống kê hệ chuyên gia, phát triển Lenard cộng (2001), Lenard cộng (2000) mô tả hệ thống kết hợp hệ thống thống kê, chuyên gia phân cụm mờ để hỗ trợ định liên tục Phân cụm mờ mô hình lai sử dụng Lenard cộng (2000) để mơ hình hóa q trình định kiểm tốn viên liên quan đến phân tích hoạt động liên tục - Dự đoán phá sản: nhóm nghiên cứu lớn điều tra việc sử dụng AI dự đoán phá sản Zhang cộng (1999) phát triển khuôn khổ cho việc sử dụng mạng nơr-on dự đoán phá sản xem xét kỹ lưỡng tài liệu tồn trước năm 1999 McKee Lensberg (2002) kết hợp lập trình di truyền lý thuyết tập hợp thô để phát triển hệ thống lai dự đoán phá sản Anandarajan cộng (2001) sử dụng mạng nơ-ron để dự đoán phá sản cơng ty gặp khó khăn tài nhận thấy mơ hình phi tuyến tính xác mơ hình tuyến tính truyền thống Pendharkar (2005) sử dụng số kỹ thuật AI (mạng nơ-ron, lập trình di truyền phân lớp) để phát triển mơ hình dự đốn phá sản nhị phân - Tổng hợp chứng kiểm toán: Srivastava đồng nghiệp (Srivastava Shafer, 1992; Dutta Srivastava 1993; Gillett Srivastava, 2000) điều tra việc sử dụng hàm xác suất để tổng hợp chứng kiểm tốn 202 2.3 Cơng nghệ kỹ thuật AI Với tất nghiên cứu chuyên gia kiểm toán, việc sử dụng chúng phải phổ biến Tuy nhiên, chúng khơng phát huy hết tiềm vấn đề thiếu tính trung lập người dùng (O'Leary, 2003) Do đó, phương pháp tiếp cận AI khác, phức tạp cần nghiên cứu cho nhiệm vụ kiểm toán Các thuật toán di truyền đề xuất Welch cộng sự, ứng dụng hữu ích, tiềm để lập mơ hình hành vi kiểm tốn viên định gian lận Lensberg cộng sự, áp dụng lập trình di truyền để dự đốn phá sản Điều hữu ích định liên quan Mạng nơ-ron đề xuất ứng dụng tốt cho loạt nhiệm vụ kiểm tốn Do khả mơ hình hóa mối quan hệ phi tuyến tính xử lý liệu khơng đầy đủ, mạng nơ-ron đặc biệt hữu ích cho nhiệm vụ đánh giá rủi ro Việc áp dụng chúng vào kiểm toán nội làm tăng khả kiểm toán viên nội việc đưa khuyến nghị kiểm sốt q trình tái thiết kinh doanh Fanning cộng sự, sử dụng mạng nơ-ron để đánh giá rủi ro gian lận quản lý Chiu Scott, thúc đẩy việc sử dụng mạng nơ ron để đánh giá rủi ro Koh (2004) đề xuất việc sử dụng mạng nơ-ron khai thác liệu cho dự đoán mối quan tâm liên tục Koh phát mạng nơ-ron định cơng cụ mạnh mẽ việc phân tích mối quan hệ phức tạp, phi tuyến tính tương tác liên quan đến phân tích mối quan tâm Koskivarra (2000) sử dụng mạng nơ-ron để lập mơ hình số dư hàng tháng cho cơng ty sản xuất Ví dụ: Bảng Dữ liệu Document No Doc type Account type Username Saturday Sunday Finding 2000000131 KR K Ahansen 2000000132 KR K Kbridge 2000000133 KR K Khamad 1 2000000175 DZ D Lappiah 0 2000000176 DZ D Mlincoln 1 203 Hình: Áp dụng định Chúng ta thấy rõ ràng trường hợp cần xem xét kỹ phân loại liệu tương lai cho phù hợp Tất nhiên, tiêu chí hiển thị khơng thiết phải "Finding", thuật tốn tương ứng tính đến xác suất bổ sung "Finding" định khả khơng rõ ràng Là kiểm tốn viên, cần tập trung vào hóa đơn nhà cung cấp (KR) đăng vào thứ bảy khoản toán khách hàng (DZ) đăng tên người dùng bắt đầu “K” Hệ thống mờ đặc biệt hữu ích số nhiệm vụ kiểm tốn cho phép yếu tố định tính Đối với định trọng yếu, điều tốt nhiều so với quy tắc ngón tay định lượng điển hình (Comunale Sexton, 2005) Deshmukh cộng sự, cung cấp khuôn khổ để phát triển hệ thống mờ để đánh giá rủi ro gian lận quản lý Framework họ xây dựng dựa nghiên cứu cờ đỏ kiểm toán lý thuyết tập mờ Deshmukh cộng nghiên cứu để xây dựng thử nghiệm hệ thống mờ phát triển từ framework Hệ thống hybrid, số nhiệm vụ kiểm tốn liên quan đến việc sử dụng phân tích định lượng định tính, hệ thống kết hợp phù hợp Lenard cộng sự, phát triển hệ thống kết hợp mơ hình thống kê với hệ chun gia để giả định phán đoán liên quan Các nhiệm vụ kiểm tốn khác hưởng lợi từ cách tiếp cận May cộng sự, áp dụng cách tiếp cận tương tự để kiểm toán yêu cầu bồi thường Blue Cross, ứng dụng thương mại Davis cộng sự, xây dựng mạng lưới chuyên gia hỗn hợp nguyên mẫu, kết hợp hệ chuyên gia mạng nơ-ron, để đánh giá rủi ro kiểm soát Stefanowski Wilk, sử dụng hệ thống kết hợp quy tắc định 204 học tập dựa tình để phân loại đơn đăng ký tín dụng kinh doanh theo năm mức độ rủi ro KẾT LUẬN Các nhiệm vụ kiểm toán nhiều phức tạp Hầu hết nghiên cứu AI kiểm toán kế toán thực nhà nghiên cứu kế tốn khơng có tham gia chuyên gia AI Nghiên cứu AI cho nhiệm vụ cải thiện nhà nghiên cứu kế toán nhà nghiên cứu AI vượt qua giới hạn kỷ luật làm việc Các nhà nghiên cứu kế toán phải thu hẹp khoảng cách lĩnh vực kinh doanh kế toán lĩnh vực khoa học máy tính AI, hợp tác với nhà nghiên cứu AI để cải thiện việc kiểm toán dịch vụ đảm bảo Các nghiên cứu AI kiểm tốn kế tốn liên quan đến cơng nghệ hệ chuyên gia Rõ ràng, ứng dụng AI phức tạp tạo để giải số vấn đề kiểm toán cách đầy đủ Các nhà nghiên cứu AI nắm giữ chìa khóa để giải số vấn đề nhiệm vụ kiểm tốn dịch vụ đảm bảo thơng qua việc sử dụng kỹ thuật AI logic mờ, mạng nơ-ron có lẽ lĩnh vực khác AI chưa áp dụng bối cảnh kế toán Các nhiệm vụ kiểm toán viên, chẳng hạn thủ tục sốt xét phân tích, đánh giá tính trọng yếu, định liên tục đánh giá rủi ro, phức tạp quan trọng Thực nhiệm vụ gây hậu nghiêm trọng Tiềm cải tiến thông qua việc phát triển sử dụng ứng dụng AI phức tạp, chẳng hạn hệ chuyên gia, lập trình di truyền, mạng nơ-ron, hệ thống mờ hệ thống lai, cần nghiên cứu để hạn chế rủi ro TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] https://onlinelibrary.wiley.com/ [2] https://www.zapliance.com [3] https://zephyrnet.com [4] https://www.slideshare.net/donewenlong/kim-ton-15895463 [5] https://www.vcci.com.vn/ung-dung-cong-nghe-cao-tri-tue-nhan-tao-trong-kiem-toan http://raw.rutgers.edu/MiklosVasarhelyi/Resume%20Articles/BOOKS/B13.%20artificial %20intelligence.pdf 205 ... bùng nổ nghiên cứu phát triển hiệu quả, vượt xa lý thuyết phát triển mẫu đặc trưng KIỂM TOÁN VÀ DỊCH VỤ ĐẢM BẢO Bản chất kiểm toán cung cấp động lực cho việc sử dụng AI Kiểm toán dịch vụ đảm bảo... nhằm đạt hội tụ quốc tế với tiêu chuẩn kiểm toán quốc tế tiêu chuẩn dịch vụ đảm bảo Rõ ràng, áp lực cung cấp dịch vụ kiểm toán đảm bảo chất lượng cao 1.3 Nhu cầu nghiên cứu trí tuệ nhân tạo AI... tâm liên tục 2.2 Nhiệm vụ kiểm toán Các nhiệm vụ kiểm toán gợi loạt đặc điểm Hơn 400 nhiệm vụ kiểm toán riêng lẻ xác định Mặc dù việc nghiên cứu trợ giúp định kiểm toán diễn nhiều năm, khơng