Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của luận văn là khám phá thực trạng Big Data và phân tích dữ liệu từ Big Data tại các công ty kiểm toán ở Việt Nam Để đạt được mục tiêu này, luận văn đề ra một số mục tiêu nghiên cứu cụ thể nhằm làm rõ hơn về ứng dụng và hiệu quả của Big Data trong lĩnh vực kiểm toán.
Hệ thống hóa lý luận về ảnh hưởng của Big Data đến quá trình phân tích dữ liệu kiểm toán là một chủ đề quan trọng Nghiên cứu này từ Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh nhằm làm rõ cách mà Big Data tác động đến hiệu quả và chính xác trong kiểm toán Việc áp dụng Big Data không chỉ nâng cao khả năng phân tích mà còn giúp phát hiện các bất thường trong dữ liệu kiểm toán Điều này góp phần cải thiện quy trình ra quyết định và tăng cường độ tin cậy của kết quả kiểm toán.
Thứ hai, đánh giá thực trạng ảnh hưởng của Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán đến các doanh nghiệp kiểm toán của Việt Nam
Để nâng cao khả năng ứng dụng Big Data và phân tích dữ liệu trong kiểm toán, cần đề xuất một số phương hướng và giải pháp hiệu quả Trước hết, việc đào tạo nhân lực về công nghệ và phân tích dữ liệu là rất quan trọng Thứ hai, các công ty kiểm toán nên đầu tư vào công nghệ hiện đại để thu thập và xử lý dữ liệu lớn Cuối cùng, việc thiết lập các quy trình và tiêu chuẩn rõ ràng trong việc ứng dụng Big Data sẽ giúp nâng cao chất lượng kiểm toán và đảm bảo tính chính xác trong các báo cáo tài chính.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đạt được những mục tiêu đề ra, nghiên cứu cần trả lời những câu hỏi sau:
- Thế nào là Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán?
- Các doanh nghiệp kiểm toán của Việt Nam hiện nay đang sử dụng Big Data và phân tích dữ liệu như thế nào?
- Giải pháp nào được đưa ra để vận dụng tốt nhất Big Data và phân tích dữ liệu trong quá trình kiểm toán?
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi đã đặt ra, nghiên cứu này chủ yếu áp dụng phương pháp định tính Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng phương pháp phân tích và tổng hợp thông tin.
- Phương pháp phân tích tổng hợp: khái quát lý thuyết về các vấn đề nghiên cứu và các nghiên cứu có liên quan
Phương pháp định tính được áp dụng để tìm hiểu và hệ thống hóa thông tin từ các nguồn uy tín, nghiên cứu của hiệp hội nghề nghiệp và công ty kiểm toán lớn toàn cầu Tác giả sử dụng thống kê mô tả, bao gồm việc khảo sát bằng bảng câu hỏi, sau đó tiến hành thống kê, so sánh và phân tích nhằm đánh giá việc áp dụng Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán trong hoạt động kiểm toán độc lập tại các doanh nghiệp kiểm toán ở Việt Nam.
Những đóng góp khoa học và thực tiễn của luận văn
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá các quan điểm và khái niệm liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu hiện nay Bên cạnh đó, chúng tôi sẽ đánh giá những lợi ích và thách thức khi áp dụng Big Data và phân tích dữ liệu trong quá trình kiểm toán của kiểm toán viên tại các công ty kiểm toán độc lập.
Kết quả nghiên cứu của luận văn sẽ cung cấp những giá trị tham khảo thiết thực cho các kỹ thuật viên (KTV) và các công ty kinh tế điện lực (KTĐL) tại Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh vấn đề hiện nay đang được quan tâm.
Big Data và phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng kiểm toán Bài viết này cung cấp cái nhìn rõ ràng về Big Data, đồng thời giới thiệu các giải pháp hiệu quả để ứng dụng công nghệ này trong quy trình kiểm toán Việc áp dụng Big Data giúp cải thiện khả năng phân tích và đưa ra quyết định chính xác hơn trong kiểm toán.
Kết cấu của luận văn
Ngoài phần mở đầu, nghiên cứu được thiết kế gồm 3 chương:
Chương 1: Tổng quan về Big Data và phân tích dữ liệu trong kiểm toán
Chương 1 tóm tắt các vấn đề liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu, đồng thời điểm qua những nghiên cứu gần đây về hai lĩnh vực này.
Chương 2: Thực trạng ảnh hưởng của Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán tại các doanh nghiệp kiểm toán của Việt Nam
Chương 2 cung cấp những số liệu cụ thể về thực trạng nhận thức và ứng dụng
Big Data và phân tích dữ liệu đang trở thành công cụ quan trọng cho các doanh nghiệp kiểm toán, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh đã chỉ ra những ưu điểm như khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn, cải thiện độ chính xác và giảm thiểu rủi ro trong kiểm toán Tuy nhiên, cũng tồn tại những hạn chế như chi phí đầu tư ban đầu cao và thiếu hụt nhân lực có kỹ năng Những vấn đề này cần được giải quyết để tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data trong ngành kiểm toán.
Big Data và phân tích dữ liệu
Chương 3: Giải pháp nâng cao tính hữu ích của Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán tại các doanh nghiệp kiểm toán của Việt Nam
Chương này trình bày quan điểm tổng quát về các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng kiểm toán, sau đó phân tích chi tiết các giải pháp cụ thể và hỗ trợ liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu.
Kết luận Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
TỔNG QUAN VỀ BIG DATA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Big Data
1.1.1 Tóm lược một số thay đổi trong dữ liệu
Big Data và phân tích dữ liệu hiện nay đóng vai trò trung tâm trong khoa học và kinh doanh hiện đại, với nguồn dữ liệu phong phú từ giao dịch trực tuyến, email, video, âm thanh, hình ảnh, và các tương tác trên mạng xã hội Những dữ liệu này được lưu trữ trong các nền tảng cơ sở dữ liệu phát triển mạnh mẽ, tạo ra thách thức trong việc nắm bắt, lưu trữ, quản lý, chia sẻ, phân tích và hình dung thông tin bằng các phần mềm cơ sở dữ liệu truyền thống.
Đến năm 2003, con người đã tạo ra 5 exabytes dữ liệu, nhưng hiện nay lượng thông tin này có thể được tạo ra chỉ trong hai ngày Năm 2012, dữ liệu số toàn cầu đã đạt 2.72 zettabytes và dự báo sẽ tăng gấp đôi sau mỗi hai năm, có thể đạt khoảng 8 zettabytes vào năm 2015 IBM cho biết mỗi ngày có 2.5 exabytes dữ liệu được tạo ra, tương đương với 90% dữ liệu trong hai năm qua Một máy tính cá nhân chứa khoảng 500 gigabytes, do đó cần khoảng 20 tỷ máy tính để lưu trữ toàn bộ dữ liệu thế giới Trong quá khứ, việc giải mã bộ gen của con người mất khoảng 10 năm, nhưng hiện nay chỉ mất không quá một tuần Dữ liệu đa phương tiện được dự kiến sẽ tăng 70% vào năm 2013 Google sở hữu hơn một triệu máy chủ toàn cầu, trong khi thế giới đã có hơn 6 tỷ thuê bao điện thoại di động và hơn một tỷ tin nhắn được gửi mỗi ngày Dự báo đến năm 2020, sẽ có 50 tỷ thiết bị kết nối với mạng và internet.
Năm 2012, Big Data đã phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu với mục tiêu thu thập, hình dung và phân tích khối lượng lớn dữ liệu Dự án này đã công bố nhiều thống kê ấn tượng, chẳng hạn như Facebook có 955 triệu tài khoản hoạt động hàng tháng bằng 70 ngôn ngữ, với 140 tỷ hình ảnh được tải lên và 125 tỷ kết nối bạn bè Hàng ngày, nền tảng này ghi nhận 30 tỷ nội dung mới cùng 2.7 tỷ lượt thích và bình luận Đến tháng 06/2017, số lượng tài khoản Facebook trên các châu lục được thể hiện rõ ràng Ngoài ra, mỗi phút có tới 48 giờ video được tải lên YouTube, tạo ra 4 tỷ lượt xem mỗi ngày.
Google cung cấp nhiều dịch vụ, bao gồm giám sát 7,2 tỷ trang web mỗi ngày và xử lý 20 petabyte dữ liệu, tương đương với 10^15 byte, để dịch sang 66 ngôn ngữ khác nhau Hiện có khoảng 1 tỷ người sử dụng các dịch vụ của Google.
Mỗi 72 giờ, hơn 140 triệu người dùng Twitter tạo ra hàng triệu tweet, tương đương với hàng triệu mẫu tin nhỏ Đồng thời, có tới 571 trang web mới được ra đời mỗi phút, cho thấy sự bùng nổ thông tin trên Internet Dự báo trong thập kỷ tới, khối lượng thông tin sẽ tiếp tục gia tăng đáng kể.
50 lần, tuy nhiên số lượng các chuyên gia về công nghệ thông tin theo kịp với tiến độ phát triển đó chỉ tăng 1.5 lần (C Tankard et al., 2012)
Hình 1.1: Số lượng tài khoản Facebook trên thế giới vào 06/2017
1.1.2.1 Các vấn đề quan trọng Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Big Data là thuật ngữ chỉ những bộ dữ liệu phức tạp và đa dạng, gây khó khăn trong việc lưu trữ, phân tích và hiển thị Các đặc trưng chính của Big Data bao gồm sự đa dạng (variety), tốc độ (velocity) và dung lượng (volume), theo Intel IT Center (2012).
Sự đa dạng của Big Data tạo ra nguồn dữ liệu khổng lồ, thường đến từ nhiều nguồn khác nhau và được phân loại thành ba loại chính: có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc Dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong kho dữ liệu, được gắn thẻ và dễ dàng sắp xếp, trong khi dữ liệu phi cấu trúc lại ngẫu nhiên và khó phân tích Dữ liệu bán cấu trúc không phù hợp cho các lĩnh vực cố định mà chứa những phần tử dữ liệu riêng biệt.
Dung lượng dữ liệu hiện nay đã vượt qua terabytes và petabytes, dẫn đến sự gia tăng quy mô dữ liệu mà các kỹ thuật phân tích và lưu trữ truyền thống không thể đáp ứng.
Tốc độ đề cập đến vận tốc mà dữ liệu được tạo ra và xử lý, nhằm đáp ứng các nhu cầu và thách thức trong quá trình tăng trưởng và phát triển.
Cụ thể từng thành phần được minh họa như sau:
Hình 1.2: Ba thành phần đặt trưng cấu thành Big Data
Dưới áp lực của sự phát triển thông tin, việc xác minh nguồn dữ liệu trở nên quan trọng, đặc biệt trong việc kiểm soát khối lượng dữ liệu lớn Bảo mật dữ liệu cũng cần được chú trọng, vì sau khi xử lý Big Data, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh có thể tạo ra giá trị gia tăng cho tổ chức Nghiên cứu của TDWI – Transforming Data with Intelligence (P Russom, 2011) đã chỉ ra một số yêu cầu cần thiết cho các chuyên gia quản lý.
Sau khi áp dụng các phương pháp phân tích Big Data, doanh nghiệp có thể đạt được nhiều lợi ích đáng kể như cải thiện chiến lược marketing, tăng cường hiểu biết về thị trường và khách hàng, mở rộng các phân khúc khách hàng, cũng như ghi nhận sự thay đổi tích cực trong doanh thu và vị thế cạnh tranh.
Khi thực hiện phân tích Big Data, người dùng thường gặp phải nhiều rào cản như thiếu chuyên môn, chi phí cao, khó khăn trong thiết kế hệ thống phân tích và thiếu phần mềm cơ sở cần thiết Mặc dù Big Data mang đến cơ hội phân tích toàn diện trong hiện tại và tương lai, nhưng nó cũng tạo ra những thách thức lớn do tính khó tiếp cận và quản lý của nó.
Hiện nay, Big Data được lưu trữ và sử dụng thông qua các kỹ thuật tiên tiến, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, phức hợp, dữ liệu sự kiện và không cấu trúc.
Khi chuyển đổi nền tảng phân tích, có thể gặp phải một số vấn đề như không tương thích với khối lượng dữ liệu lớn, không hỗ trợ các mô hình phân tích cần thiết, tốc độ tải dữ liệu chậm và công nghệ thông tin không theo kịp nhu cầu phát triển.
Phân tích Big Data cần được chú trọng hơn nữa, không chỉ vì tính đa dạng, dung lượng lớn và tốc độ xử lý nhanh mà còn vì khả năng cung cấp những hiểu biết mới giúp tối ưu hóa quyết định Big Data không chỉ dành cho các doanh nghiệp lớn; "big" ở đây còn ám chỉ độ sâu của phân tích Điều quan trọng không phải là số lượng dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được, mà là cách phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để mang lại lợi ích tối ưu cho hoạt động của doanh nghiệp Thống kê dự báo doanh thu cho ngành công nghiệp Big Data và phân tích kinh doanh toàn cầu từ 2015-2020 được thể hiện trong Hình 1.2, theo dữ liệu từ Statistics Portal.
Hình 1.3: Doanh thu dự báo từ Big Data và phân tích kinh doanh toàn thế giới từ năm 2015 đến 2020 (tỷ đô la Mỹ)
1.1.2.2 Những yếu tố tạo nên Big Data
Các nghiên cứu về Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán
1.3.1 Các nghiên cứu về Big Data trong kiểm toán
Hiện nay, sự quan tâm đối với Big Data trong lĩnh vực kiểm toán đang gia tăng đáng kể, với việc ứng dụng phân tích dữ liệu ngày càng phổ biến trong các lĩnh vực kinh doanh Điều này đã đặt ra nhiều câu hỏi cho kiểm toán viên (KTV), chẳng hạn như liệu có nên phát triển các phương pháp phân tích mới trong quá trình kiểm toán và phương pháp nào được coi là hiệu quả nhất.
Trong quá trình kiểm toán, việc áp dụng các phương pháp mới có thể được xem xét trong những trường hợp cụ thể Cần đánh giá xem có nên điều chỉnh các chuẩn mực kiểm toán để tạo điều kiện thuận lợi cho việc áp dụng các phương pháp này hay không Đồng thời, kiểm toán viên (KTV) cũng cần xác định liệu có cần tìm hiểu và báo cáo thêm thông tin để nâng cao chất lượng kiểm toán hay không Cuối cùng, KTV cần trang bị những năng lực cần thiết để thích ứng với môi trường kiểm toán đang thay đổi.
Nhiều hệ thống làm việc hiện nay của khách hàng tích hợp với đám mây và Internet vạn vật, dẫn đến việc tạo ra một khối lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn như cảm biến, video và phương tiện truyền thông xã hội Những dữ liệu này không chỉ đa dạng về cấu trúc mà còn có tốc độ truyền tải nhanh chóng, mở ra cơ hội nghiên cứu phân tích gần như vô hạn.
Big Data mang lại nhiều cơ hội cho kiểm toán viên (KTV) trong việc thực hiện các cuộc kiểm toán hiệu quả và chất lượng hơn Môi trường Big Data tạo điều kiện thuận lợi cho KTV áp dụng các phương pháp phân tích tiên tiến, giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu rủi ro trong quá trình kiểm toán.
2015), các thiết bị cá nhân và internet vạn vật (Atzori, Lena and Morabito, 2010;
Sự kết nối giữa các hệ thống nội bộ doanh nghiệp ngày càng mạnh mẽ nhờ vào sự phát triển của phần cứng và phần mềm với chi phí hợp lý hơn so với các hệ thống truyền thống Các phương pháp phân tích số liệu như hồi quy có thể được tích hợp vào chip phần mềm, giúp giải thích kết quả và đưa ra đề xuất cho người dùng, bao gồm cả kiểm toán viên Những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ, nhận diện giọng nói, video và hình ảnh đã tăng cường sự kết nối trong công nghệ, đồng thời giảm độ trễ của thông tin và hệ thống xử lý nhờ vào các chip nhanh và mạnh hơn Trong bối cảnh này, các cuộc kiểm toán truyền thống hàng năm và báo cáo quý, giữa niên độ sẽ dần trở nên kém ý nghĩa trong thế giới đo lường theo thời gian thực.
Big Data bao gồm tất cả các loại dữ liệu từ bên trong và bên ngoài doanh nghiệp, như dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không có cấu trúc, cũng như dữ liệu từ máy tính, trực tuyến và di động, nhằm bổ sung vào nguồn dữ liệu của tổ chức (Ernst & Young, 2014).
Big Data sẽ cách mạng hóa cách thức cạnh tranh và hoạt động của doanh nghiệp, giúp những công ty đầu tư và khai thác dữ liệu thành công có lợi thế rõ rệt hơn so với đối thủ Trong môi trường Big Data, sẽ xuất hiện nhiều nguồn thông tin mới mẻ, đòi hỏi các kiểm toán viên (KTV) phải thảo luận và xem xét các tiêu chuẩn liên quan đến bằng chứng kiểm toán với sự tham gia của nhiều chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả công nghệ thông tin KTV cần tìm hiểu cách phân tích Big Data hiện có trong và ngoài doanh nghiệp, đồng thời xem xét liệu lượng dữ liệu lớn có thể bù đắp cho những dữ liệu không chắc chắn hoặc có chất lượng thấp hay không.
Mayer-Schoenberger, 2013) Trong trường hợp nguồn dữ liệu có nguồn gốc không đáng tin cậy hoặc không để lại dấu vết kiểm toán (Appelbaum, 2016), những
CMKT hiện tại cho thấy rằng không có giá trị nào có thể bù đắp được những dữ liệu thiếu giá trị và không đáng tin cậy đó
Gian lận là một thách thức lớn trong môi trường Big Data đối với đội ngũ kiểm toán viên Trong bối cảnh này, không phải tất cả thông tin đều có giá trị, và sự phức tạp của Big Data làm cho việc đánh giá bằng chứng kiểm toán liên quan đến gian lận trở nên khó khăn hơn (Srivastava et al, 2009; Srivastava, 2011).
Phát hiện gian lận cần chú trọng vào việc đánh giá hệ thống kiểm soát nội bộ, bất chấp khả năng phân tích hiện nay có thể xử lý 100% giao dịch Tuy nhiên, cần lưu ý rằng, dù hệ thống kiểm soát có hiệu quả đến đâu, khả năng gian lận vẫn có thể xảy ra Khối lượng lớn và sự phức tạp của Big Data có thể cản trở việc xác định khả năng xảy ra gian lận.
Trong môi trường Big Data, việc đo lường số lượng bằng chứng kiểm toán trở thành một thách thức quan trọng Cần xác định cách thức kết hợp các bằng chứng thu thập được từ Big Data với những bằng chứng khác để đảm bảo tính toàn diện Phương pháp định lượng cũng cần được áp dụng hiệu quả nhằm hỗ trợ kiểm toán viên đánh giá sự đầy đủ của bằng chứng kiểm toán Do đó, các tiêu chuẩn về bằng chứng kiểm toán có thể cần được xem xét và điều chỉnh để phù hợp với yêu cầu của thời đại công nghệ số.
Mục đích chính của kiểm toán độc lập (KTĐL) là đảm bảo rằng báo cáo tài chính (BCTC) của khách hàng không chứa các sai sót trọng yếu, nhằm cung cấp ý kiến chính xác trong báo cáo kiểm toán Để đạt được điều này, kiểm toán viên (KTV) tại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh cần thiết kế và thực hiện các thủ tục kiểm toán nhằm thu thập bằng chứng đầy đủ và thích hợp Hơn nữa, quy trình kiểm toán còn yêu cầu KTV phải đánh giá và kiểm tra bằng chứng vật chất như một phần quan trọng trong quá trình đánh giá rủi ro (PCAOB 2010, AICPA 2012).
Theo tiêu chuẩn ISA 500, nếu thông tin không đáng tin cậy hoặc không thể kiểm chứng, cần thu thập thêm bằng chứng Tuy nhiên, trong bối cảnh công nghệ thông tin và Big Data hiện nay, chất lượng bằng chứng trở nên quan trọng hơn số lượng Bằng chứng điện tử thường gặp khó khăn trong việc xác định nguồn gốc so với bằng chứng giấy, vì dữ liệu điện tử dễ thay đổi và khó phát hiện Mặc dù bằng chứng từ nguồn độc lập thường đáng tin cậy hơn, việc xác minh độ tin cậy của bằng chứng điện tử lại phức tạp hơn Hơn nữa, thông tin trên giấy dễ hiểu hơn, trong khi bằng chứng điện tử yêu cầu chuyên môn cao từ kiểm toán viên Do đó, việc sửa đổi tiêu chuẩn về độ tin cậy của bằng chứng điện tử là cần thiết để đảm bảo tính đầy đủ và thích hợp trong quá trình thu thập bằng chứng.
1.3.2 Các nghiên cứu về phân tích dữ liệu kiểm toán
Trong kỷ nguyên Big Data, các chuyên gia kiểm toán đang tìm cách tận dụng lợi ích từ dữ liệu lớn để thích ứng với những thay đổi mới Việc áp dụng công nghệ phân tích dữ liệu không chỉ giúp cải thiện quy trình kiểm toán mà còn nâng cao khả năng ra quyết định.
Việc áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán đang mở ra một kỷ nguyên mới, cho phép kiểm toán viên (KTV) tiếp cận toàn bộ hệ thống sổ sách và cơ sở dữ liệu của các công ty, thay vì chỉ dựa vào mẫu giao dịch Theo Tammy Whithouse (2014), điều này giúp KTV có thể xem xét 100% giao dịch, phát hiện các dấu vết kiểm toán và các giao dịch bất thường Các công ty đại chúng sẽ sớm cung cấp quyền truy cập đầy đủ cho KTV, giúp nâng cao chất lượng kiểm toán và giảm rủi ro Hiện nay, các công ty kiểm toán lớn, như Big4, đang đầu tư vào công nghệ phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu quả và hiệu suất kiểm toán Mặc dù KTV đã sử dụng các thủ tục phân tích từ lâu, nhưng sự phức tạp của dữ liệu hiện tại đòi hỏi phải áp dụng các phương pháp và công cụ phân tích hiện đại thay vì những kỹ thuật cũ.
Deloitte & Touche phân tích dữ liệu từ Big Data qua ba khía cạnh chính: đầu tiên, họ kiểm tra các bộ dữ liệu lớn và toàn diện thay vì chỉ chọn mẫu; thứ hai, họ thúc đẩy trí thông minh nhân tạo để không chỉ tìm kiếm dữ liệu mà còn phát hiện các văn bản liên quan và các vùng “red flags” tiềm ẩn gian lận; và cuối cùng, họ tìm kiếm các dữ liệu liên quan có sẵn từ các nguồn khác.
THỰC TRẠNG ẢNH HƯỞNG CỦA BIG DATA ĐẾN QUÁ TRÌNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TẠI CÁC DOANH NGHIỆP KIỂM TOÁN CỦA VIỆT NAM
Sơ lược về đặc điểm hoạt động kiểm toán độc lập Việt Nam
2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển hoạt động kiểm toán độc lập Việt Nam
Kiểm toán độc lập đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế thị trường, mang lại độ tin cậy cho thông tin tài chính thông qua các báo cáo tài chính đã được kiểm toán Điều này tạo cơ sở cho các bên liên quan đưa ra quyết định kinh tế chính xác Hoạt động kiểm toán độc lập tại Việt Nam chính thức bắt đầu từ tháng 05 năm 1991, với sự ra đời của hai doanh nghiệp kiểm toán đầu tiên, bao gồm Công ty Kiểm toán Việt Nam.
(VACO), công ty dịch vụ tư vấn tài chính kế toán và kiểm toán (AASC) trực thuộc
Hoạt động kiểm toán độc lập (KTĐL) đã xuất hiện tại Việt Nam từ khi các doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài hoạt động theo Luật Đầu tư nước ngoài đầu tiên vào tháng 12/1987 Một bước đột phá quan trọng là quyết định của Chính phủ Việt Nam, cụ thể là Thủ tướng Chính phủ, cho phép thành lập văn phòng đại diện của Công ty Ernst & Young Việt Nam vào giữa năm 1989 Sau đó, một số năm sau, các doanh nghiệp kiểm toán 100% vốn nước ngoài cũng được phép hoạt động tại Việt Nam, đánh dấu sự phát triển của ngành KTĐL tại quốc gia này.
KPMG, công ty Pricewater- House Coopers Việt Nam )
Hoạt động kiểm toán độc lập (KTĐL) đóng vai trò thiết yếu trong nền kinh tế Việt Nam, đặc biệt trong bối cảnh hội nhập toàn cầu ngày càng sâu rộng Nhận thức được tầm quan trọng này, Chính phủ Việt Nam đã tiến hành thể chế hóa các hoạt động kiểm toán nhằm nâng cao tính minh bạch và hiệu quả trong quản lý tài chính.
19/01/1994, Chính phủ đã ban hành quy chế độc lập theo Nghị định số 07/CP về
“Kiểm toán độc lập trong nền kinh tế quốc dân” và được hướng dẫn bởi Thông tư số
22/TC/CĐKT ngày 19/03/1994 Đến năm 2004, Chính phủ tiếp tục ban hành Nghị định số 105/2004/NĐ-CP ngày 30/03/2004 về KTĐL để thay thế cho nghị định
Vào ngày 29/06/2004, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Thông tư 64/2004/TT-TC để hướng dẫn thực hiện Nghị định số 105 Tiếp theo, Nghị định số 133/2005/NĐ-CP cũng được ban hành, liên quan đến các quy định trong lĩnh vực giáo dục và đào tạo, đặc biệt là tại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh.
Vào ngày 31/10/2005, Chính phủ đã ban hành Nghị định số 105/2004/NĐ-CP, nhằm hoàn thiện các quy định pháp lý về hoạt động kiểm toán độc lập (KTĐL) Quá trình này đã tạo dựng nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững của ngành kiểm toán tại Việt Nam trong tương lai.
Luật kiểm toán độc lập số 67/2011/QH12, được Quốc hội thông qua vào ngày 29/03/2011, đánh dấu một bước ngoặt lớn sau 20 năm hoạt động kiểm toán độc lập tại Việt Nam Đây là văn bản pháp luật cao nhất về kiểm toán độc lập, góp phần nâng cao vị thế của nghề nghiệp này và thúc đẩy sự phát triển bền vững trong giai đoạn tiếp theo Luật KTĐL 2011 đã tiếp cận và phù hợp với thông lệ quốc tế cũng như điều kiện thực tế tại Việt Nam.
Nam, tạo cơ sở pháp lý cho việc tiếp tục thành lập và hoạt động của các tổ chức
Vào ngày 13/03/2012, Chính phủ đã ban hành Nghị định số 17/2012/NĐ-CP, quy định chi tiết và hướng dẫn thi hành một số điều của Luật.
Tiếp theo đó, Bộ tài chính đã ban hành thêm những thông tư về KTĐL, cụ thể:
- Thông tư 129/2012/TT-BTC ngày 09/08/2012 quy định về việc thi và cấp chứng chỉ KTV và chứng chỉ hành nghề kế toán có hiệu lực thi hành từ ngày
25/09/2012 Đến ngày 31/08/2017, Thông tư 91/2017/TT-BTC ra đời quy định những nội dung mới trong thi, cấp, quản lý chứng chỉ KTV và chứng chỉ kế toán viên
- Thông tư 150/2012/TT-BTC ngày 12/09/2012 hướng dẫn cập nhật kiến thức hàng năm cho KTV đăng ký hành nghề kiểm toán có hiệu lực thi hành từ ngày
01/01/2013 Đến ngày 23/04/2015 Bộ tài chính đã ban hành Thông tư 56/2015/TT-
BTC để sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư 150
- Thông tư 202/2012/TT-BTC ngày 19/11/2012 hướng dẫn về đăng ký, quản lý và công khai danh sách KTV hành nghề kiểm toán có hiệu lực thi hành từ ngày
01/03/2013 KTV đã đăng ký hành nghề năm 2013 trước ngày 31/03/2013 chỉ được ký báo cáo kiểm toán và báo cáo kết quả công tác soát xét đến hết ngày 30/06/2013
Kể từ ngày 01/07/2013, chỉ những Kế toán viên hành nghề được cấp Giấy chứng nhận từ Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh và đã đăng ký hành nghề kiểm toán theo quy định của thông tư mới có quyền ký báo cáo kiểm toán cũng như báo cáo kết quả công tác soát xét.
Thông tư 203/2012/TT-BTC, ban hành ngày 19/11/2012, quy định về trình tự và thủ tục cấp, quản lý, sử dụng Giấy chứng nhận đủ điều kiện kinh doanh dịch vụ kiểm toán, có hiệu lực từ ngày 01/05/2013.
- Thông tư 214/2012/TT-BTC ngày 06/12/2012 ban hành hệ thống CMKT Việt
Theo đề nghị của Chủ tịch Hội Kế toán viên hành nghề Việt Nam (VACPA) và Vụ Chế độ Kế toán và Kiểm toán, quy định mới sẽ có hiệu lực từ ngày 01/01/2014.
Hoạt động kiểm toán độc lập (KTĐL) đã nâng cao uy tín và chất lượng thông tin kinh tế, tài chính của các đơn vị được kiểm toán, đồng thời tăng cường tính trung thực và minh bạch Điều này không chỉ giúp cải thiện môi trường đầu tư tại Việt Nam mà còn nâng cao hiệu quả quản lý và điều hành của Nhà nước, cũng như các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
2.1.2 Tình hình hoạt động của KTĐL hiện nay
2.1.2.1 Số lượng, cơ cấu và loại hình công ty kiểm toán
Tính từ năm 1991, Việt Nam đã chứng kiến sự phát triển của ngành kiểm toán với chỉ hai công ty kiểm toán thuộc Bộ Tài chính, và đến năm 1995, con số này đã tăng lên chín công ty, bao gồm cả doanh nghiệp nhà nước và công ty có vốn đầu tư nước ngoài Tính đến ngày 10/06/2016, có 142 công ty kiểm toán đủ điều kiện kinh doanh dịch vụ kiểm toán theo VACPA, và con số này tăng lên 170 vào cuối năm 2017 Mặc dù số lượng doanh nghiệp kiểm toán hiện nay có xu hướng giảm so với giai đoạn bùng nổ năm 2007-2008, nhưng điều này phản ánh quá trình "thanh lọc" thị trường nhằm nâng cao chất lượng và chuyên nghiệp hóa hoạt động kiểm toán Các công ty kiểm toán quy mô nhỏ hoặc yếu kém không đáp ứng đủ điều kiện theo Luật Kiểm toán độc lập buộc phải giải thể hoặc sáp nhập để tồn tại Hiện tại, các công ty kiểm toán tại Việt Nam có thể được phân chia thành ba nhóm chủ yếu.
- Nhóm 1: các công ty có quy mô rất lớn – Big Four: PwC, E&Y, KPMG,
Deloitte đạt doanh thu từ 100 tỷ đồng trở lên, với đội ngũ nhân viên từ 400 đến 600 người, và phục vụ hơn 1.000 khách hàng mỗi năm.
Nhóm 2 bao gồm các công ty kiểm toán quy mô vừa, trong đó có những công ty trước đây chuyển đổi từ doanh nghiệp nhà nước như A&C, AASC, AISC và các công ty khác Những công ty này có doanh thu bình quân từ 50-100 tỷ đồng mỗi năm, với số lượng nhân viên dao động từ 100-200 và phục vụ từ 300-1.000 khách hàng.
Nhóm 3 bao gồm các công ty kiểm toán quy mô nhỏ, trong đó một số ít đạt doanh thu bình quân trên 10 tỷ đồng mỗi năm và có khoảng 50 nhân viên Tuy nhiên, phần lớn các công ty trong nhóm này có doanh thu thấp hơn 10 tỷ đồng.
2.1.2.2 Đội ngũ KTV và nhân viên chuyên nghiệp
Kết quả khảo sát
Với những số liệu thu thập được, người viết sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu thành bốn phần chính, gồm:
(1) Khái niệm về Big Data
(2) Những nhận định về Big Data
(i) Big Data cải thiện việc ra quyết định dựa vào số liệu; Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
(ii) Trọng tâm chính khi sử dụng Big Data là hướng đến khách hàng và giảm thiểu rủi ro;
(iii) Big Data quan trọng ở sự đa dạng (variety) chứ không phải ở dung lượng (volume);
(iv) Cơ cấu tổ chức trong môi trường Big Data sẽ ảnh hưởng đến thành công của doanh nghiệp;
(v) Thách thức nhất khi sử dụng Big Data không phải đến từ công nghệ mà xuất phát từ con người
(3) Phân tích dữ liệu kiểm toán từ Big Data
(4) Nguồn nhân lực trong những vấn đề liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán từ Big Data
2.3.1 Khái niệm về Big Data Để thiết lập cơ sở về Big Data, ngay từ đầu cuộc khảo sát đã đưa ra định nghĩa về Big Data cho những người tham gia, và 100% người tham gia đều đồng ý với định nghĩa này:
Big Data là thuật ngữ chỉ những bộ dữ liệu lớn và phức tạp, đòi hỏi xử lý nhanh chóng, khiến cho việc sử dụng các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu truyền thống trở nên khó khăn Việc thao tác với Big Data thường cần nhiều phần mềm chạy song song trên hàng chục, hàng trăm, hoặc thậm chí hàng ngàn máy chủ Sự phát triển của Big Data được thể hiện rõ qua sự bùng nổ của mạng xã hội, video, hình ảnh và văn bản phi cấu trúc thu thập từ các thiết bị cảm biến, bao gồm cả smartphone.
Big Data mang đến nhiều thách thức như lưu trữ, tìm kiếm, chia sẻ, phân tích và hình dung dữ liệu Độ lớn của dữ liệu này có thể khác nhau tùy thuộc vào năng lực và quy mô của từng doanh nghiệp.
Nội dung cuộc khảo sát đề cập đến quy mô dữ liệu là bao nhiêu để được xem là
Big Data (hình 2.1) và loại dữ liệu nào được xem là Big Data (hình 2.2)
Kết quả khảo sát cho thấy hầu hết người tham gia cho rằng Big Data không chỉ bao gồm dữ liệu cụ thể với dung lượng lớn, mà còn bao gồm mọi loại dữ liệu phát sinh trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp, tạo thành nền tảng cho Big Data.
Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau
Kiểu dữ liệu mới, dữ liệu trực tuyến
Dữ liệu từ 100 terabytes - 1 petabytes
Dữ liệu từ 1 terabyte - 100 terabytes
Hình 2.1: Kích thước dữ liệu được xem là
Big data Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Big Data bao gồm tất cả dữ liệu liên quan từ bên trong doanh nghiệp như giao dịch, email và tài liệu, đến thông tin xã hội bên ngoài Tuy nhiên, KTV chủ yếu chú trọng vào tiêu chuẩn và cấu trúc của dữ liệu phi cấu trúc, đa phương tiện và biểu đồ Kết quả khảo sát về vấn đề này được thể hiện trong hình 2.3.
Hình 2.2: Dữ liệu thuộc Big Data
Các giao dịch nghiệp vụ Lịch sử dữ liệu đã truy cập
Dữ liệu phi cấu trúc (email, tài liệu…)
Dữ liệu âm thanh Thông tin xã hội (Facebook, Twitter…)
Dữ liệu phần tử/máy móc/thiết bị
Dữ liệu vị trí/không gian
Dữ liệu khoa học/hệ gen
Dữ liệu hình ảnh Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Flat file: các ứng dụng lưu trữ dữ liệu lên các tập tin dạng văn bản
Mô hình dữ liệu quan hệ cho phép lưu trữ thông tin trong nhiều bảng khác nhau, trong đó các bảng này được liên kết với nhau thông qua các trường dữ liệu chung, được gọi là khóa.
Dữ liệu phi cấu trúc là loại dữ liệu không được lưu trữ trong các cơ sở dữ liệu cột hàng truyền thống, thường bao gồm các nội dung văn bản và đa phương tiện.
XML được thiết kế để tạo ra các ngôn ngữ đánh dấu khác nhau, giúp mô tả đa dạng các loại dữ liệu Điều này làm cho XML trở thành công cụ hữu ích trong việc chia sẻ dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
Kết quả từ hình 2.3 cho thấy sự phù hợp giữa lựa chọn của những người được khảo sát và định nghĩa ban đầu về Big Data, đặc biệt khi dữ liệu phi cấu trúc và đa phương tiện ngày càng trở nên phổ biến và thu hút sự chú ý.
Big Data hiện đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả ngành kiểm toán Sự hiện diện của Big Data trong doanh nghiệp kiểm toán không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn nâng cao hiệu quả phân tích và ra quyết định Các chức năng trong kiểm toán đã và đang tận dụng Big Data để cải thiện chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của khách hàng.
Flat file Relational Dữ liệu phi cấu trúc
Biểu đồ XML Đa phương tiện Độc quyền
Hình 2.3: Những tiêu chuẩn và cấu trúc được quan tâm khi nói về Big Data Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Big Data và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như marketing, dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro… trong hoạt động thường ngày (hình 2.4)
Theo nghiên cứu của Ernst & Young (2014), việc sử dụng dữ liệu để tạo ra giá trị kinh doanh không phải là ý tưởng mới, nhưng đã trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng giữa các doanh nghiệp Các doanh nghiệp ngày càng muốn khai thác thông tin thu thập được để đưa ra quyết định tốt hơn và thông minh hơn, dựa trên thực tế Nghiên cứu này cũng đã xem xét tính phù hợp, chính xác và kịp thời của dữ liệu tại các doanh nghiệp kiểm toán ở Việt Nam, với kết quả được thể hiện trong hình 2.5.
Marketing Quản lý gian lận Phân tích thị trường và khách hàng
Dịch vụ khách hàng Phát triển/Quản lý sản phẩm
Công nghệ thông tin Quản lý hoạt động Quản lý rủi ro
Hình 2.4: Những chức năng trong doanh nghiệp sử dụng
Big Data và phân tích dữ liệu
Chưa đầy đủ Khá đầy đủ Rất đầy đủ Được xem như chuyên nghiệp
Hình 2.5: Đánh giá tính phù hợp, chính xác và đúng thời điểm của dữ liệu Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Kết quả cho thấy hơn một nửa số người đánh giá tính phù hợp, chính xác và kịp thời của dữ liệu cho rằng chúng là “chưa đầy đủ” Chỉ có 20% người tham gia khảo sát đánh giá khả năng tiếp cận dữ liệu tại doanh nghiệp của họ là “rất đầy đủ”.
Khả năng tiếp cận dữ liệu tại các doanh nghiệp kiểm toán hiện nay được đánh giá là "chỉ ở mức tối thiểu", điều này tạo ra một tín hiệu không khả quan Dữ liệu là yếu tố then chốt trong chuỗi hoạt động cạnh tranh; nếu không đảm bảo khả năng tiếp cận, quá trình xử lý và phân tích dữ liệu sẽ bị chậm trễ, dẫn đến việc thiếu thông tin cần thiết cho các quyết định kinh doanh kịp thời.
Dữ liệu từ Big Data được đánh giá là có ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh, với 95% người được khảo sát khẳng định vai trò của nó là rất quan trọng trong hệ thống sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Điều này cho thấy Big Data không chỉ tác động đến một hoạt động hay bộ phận cụ thể, mà bao trùm toàn bộ doanh nghiệp, từ lập kế hoạch kinh doanh, kế hoạch kiểm toán đến cung cấp dịch vụ và các nghiệp vụ cụ thể.
Hình 2.6: Vai trò của Big Data trong doanh nghiệp
Chỉ lập kế hoạch Bằng chứng đánh giá Công nghệ bảo vệ máy tính
Nền tảng của tri thức kinh doanh
Là một phần quan trọng của hệ thống hoạt động kinh doanh
Hệ thống sản xuất tự động 24/7 Khác Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Các doanh nghiệp rõ ràng mong muốn sẽ có những giá trị được tạo ra từ Big
Để đánh giá sự thành công của việc ứng dụng Big Data, hiện vẫn tồn tại nhiều quan điểm khác nhau Theo khảo sát, có đến 85% người tham gia cho rằng các chỉ số định tính và định lượng liên quan đến hiệu suất công nghệ thông tin là rất quan trọng.
Đánh giá chung về thực trạng
Kết quả khảo sát cho thấy các doanh nghiệp kiểm toán tại Việt Nam có những ưu điểm và hạn chế rõ rệt, phản ánh một trong những xu hướng quan trọng của thời đại hiện nay.
Big Data là phân tích dữ liệu từ Big Data
Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các doanh nghiệp kiểm toán tại Việt Nam đang tích cực thích nghi và khai thác cơ hội từ công nghệ, đặc biệt là Big Data và phân tích dữ liệu Các công ty kiểm toán và kiểm toán viên (KTV) đã nắm bắt được khái niệm Big Data, nhận diện các đặc trưng của nó, cùng với những lợi ích và thách thức mà công nghệ này mang lại cho ngành kiểm toán.
Dữ liệu hiện nay không chỉ là những thông tin truyền thống mà còn bao gồm hình ảnh, video, tương tác xã hội và thông tin đa phương tiện Sự đa dạng này cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu để cải thiện dịch vụ khách hàng, đưa ra quyết định kinh tế chính xác, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động Các doanh nghiệp kiểm toán đang đầu tư vào công nghệ mới và phát triển kỹ năng cần thiết để sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn, đồng thời chú trọng vào việc nâng cao năng lực của nhân viên và áp dụng các công cụ phân tích tiên tiến nhằm cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.
Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Mặc dù Big Data và phân tích dữ liệu mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp kiểm toán, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế đáng lưu ý.
Nguồn nhân lực hiện nay vẫn còn thiếu hụt về trình độ và kỹ năng trong lĩnh vực dữ liệu và phân tích dữ liệu Các kỹ thuật viên chủ yếu áp dụng các phương pháp phân tích truyền thống như so sánh, phân tích tỷ trọng và xem xét số liệu kế toán để tìm kiếm các dấu hiệu bất thường Họ thường không mở rộng phạm vi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu ngành và các thông tin phi tài chính, điều này hạn chế khả năng đưa ra những phân tích sâu sắc và toàn diện hơn.
Ban giám đốc cần phải tiên phong trong việc nghiên cứu, phát triển và ứng dụng Big Data cũng như phân tích dữ liệu Họ cũng phải định hướng cho nhân viên trong doanh nghiệp nhận thức rõ ràng về tầm quan trọng và sự cần thiết của những công nghệ này.
Nhiều doanh nghiệp hiện nay vẫn chưa xác định được mức đầu tư cho Big Data và phân tích dữ liệu, cho thấy thiếu kế hoạch cụ thể trong lĩnh vực này Sự e dè trong việc đầu tư vào Big Data có thể là nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng này.
Big Data đang trở thành một yếu tố quan trọng trong hoạt động kinh doanh, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ Khi khách hàng ngày càng sử dụng Big Data như một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, các cơ quan liên quan cũng bắt đầu xây dựng quy định về lĩnh vực này Do đó, việc các doanh nghiệp kiểm toán chú trọng đến Big Data và phân tích dữ liệu là điều không thể thiếu trong thời đại số hóa hiện nay.
Mặc dù Big Data và phân tích dữ liệu trong kiểm toán đã được nghiên cứu và phát triển rộng rãi trên thế giới, tại Việt Nam, đây vẫn là một lĩnh vực mới mẻ, chưa thu hút nhiều sự quan tâm từ các cơ quan cấp cao, doanh nghiệp và cá nhân kiểm toán viên.
Hiện nay, vẫn chưa có hướng dẫn cụ thể nào từ các cơ quan chức năng về cách tiếp cận và xử lý các vấn đề liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu, khiến Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh gặp khó khăn trong việc áp dụng Thêm vào đó, do chưa có quy định bắt buộc về nghiên cứu và tìm hiểu Big Data, nhiều doanh nghiệp vẫn còn mơ hồ và thờ ơ với lĩnh vực này.
Chi phí nghiên cứu và phát triển Big Data rất cao, yêu cầu trình độ kỹ thuật chuyên sâu, điều này khiến các doanh nghiệp kiểm toán tại Việt Nam gặp khó khăn trong việc đáp ứng.
Một lý do khác cần lưu ý là các chương trình đào tạo giáo dục hiện tại vẫn chưa chú trọng vào tầm quan trọng và những thành tựu thực tiễn mà Big Data và phân tích dữ liệu từ Big Data mang lại.
Nguyên nhân chính dẫn đến sự chậm phát triển trong lĩnh vực Big Data và phân tích dữ liệu là nhận thức còn hạn chế, cùng với sự nhầm lẫn giữa phân tích dữ liệu và quy trình phân tích Trước đây, kiểm toán viên (KTV) đã áp dụng các quy trình phân tích từ giai đoạn lập kế hoạch đến khi hoàn tất kiểm toán Tuy nhiên, với sự phức tạp ngày càng tăng của dữ liệu, việc sử dụng các kiến thức và công cụ phân tích cũ không còn phù hợp Nếu các doanh nghiệp kiểm toán và KTV không thay đổi, họ sẽ không đáp ứng được nhu cầu của khách hàng và khả năng cạnh tranh sẽ bị suy giảm.
Kỹ năng công nghệ thông tin, dữ liệu và phân tích dữ liệu của đa số KTV hiện nay chưa đáp ứng kịp thời với sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu Việc ứng dụng Big Data trong phân tích dữ liệu vẫn còn hạn chế và chưa được quan tâm đúng mức.
Khảo sát thực tế về Big Data tại các doanh nghiệp kiểm toán ở Việt Nam cho thấy nhận thức của kiểm toán viên (KTV) về Big Data, cũng như cơ hội và thách thức mà nó mang lại Kết quả cho thấy năng lực phân tích dữ liệu và quản lý công nghệ thông tin của các doanh nghiệp kiểm toán vẫn còn hạn chế, kỹ năng phân tích dữ liệu từ Big Data chưa đáp ứng yêu cầu phát triển Do đó, cần có sự đầu tư mạnh mẽ hơn từ các doanh nghiệp và KTV để nâng cao chất lượng phân tích dữ liệu Một số giải pháp nhằm cải thiện tình hình này sẽ được trình bày trong chương 3.
GIẢI PHÁP NÂNG CAO TÍNH HỮU ÍCH CỦA BIG DATA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KIỂM TOÁN TẠI CÁC DOANH NGHIỆP KIỂM TOÁN CỦA VIỆT NAM
Quan điểm chung về giải pháp
Nền kinh tế Việt Nam đang có những bước phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là vào năm 2017 khi lần đầu tiên sau nhiều năm, Việt Nam đã đạt và vượt 13 chỉ tiêu kinh tế - xã hội Diễn đàn Kinh tế Thế giới đã nâng hạng năng lực cạnh tranh của Việt Nam lên 5 bậc, xếp thứ 55/137 quốc gia Ngân hàng Thế giới cũng ghi nhận sự cải thiện trong môi trường kinh doanh của Việt Nam, tăng 14 bậc, đạt thứ 68/190 Chỉ số phát triển bền vững của Việt Nam cũng tăng 20 bậc, đứng ở vị trí 68/157 quốc gia và vùng lãnh thổ Thêm vào đó, vốn thực hiện của các dự án đầu tư trực tiếp nước ngoài cũng đạt được kết quả khả quan.
17.5 tỷ đô la, tăng 10.8% so với cùng kỳ năm 2016 và là mức kỷ lục trong vòng 10 năm qua… đây là những con số đánh dấu sự tăng trưởng và lớn mạnh khi Việt Nam đã hội nhập với kinh tế toàn cầu Chính sự gia nhập các tổ chức thương mại quốc tế và có giao dịch kinh tế với rất nhiều cơ quan, tổ chức nên việc mở cửa trong nhiều chính sách, trong đó có những quy định về kế toán – kiểm toán là một việc làm tất yếu, vì vậy quan điểm chung đầu tiên đó là các giải pháp phải tuân thủ các thông lệ chung trên thế giới, cụ thể trong lĩnh vực kiểm toán thì đó chính là những CMKT quốc tế Việc xây dựng một hệ thống CMKT dựa theo quốc tế là một bước đi đúng đắn bởi vì bề dày lịch sử phát triển của ngành kiểm toán tại các quốc gia này với nhiều doanh nghiệp kiểm toán lớn, kinh nghiệm và những tiến bộ trong nghiên cứu, ứng dụng liên quan đến Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán là rất hữu ích, trong khi ngành kiểm toán ở Việt Nam còn khá non trẻ khi phát triển chưa đến 30 năm, trình độ công nghệ thông tin chưa phát triển mạnh, nhiều số liệu vẫn còn chưa minh bạch, công khai, do đó không thể xây dựng các giải pháp theo đúng như yêu cầu của chuẩn mực quốc tế mà phải có sự linh động thay đổi phù hợp với thực tiễn tại Việt Nam Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh
Khi xây dựng giải pháp cho doanh nghiệp kiểm toán, cần cân nhắc giữa lợi ích và chi phí đầu tư vào cơ sở vật chất và nguồn nhân lực để đáp ứng yêu cầu phát triển của Big Data và phân tích dữ liệu Đầu tư này thường đòi hỏi chi phí lớn, trong khi nhiều doanh nghiệp kiểm toán hiện nay là doanh nghiệp vừa và nhỏ với doanh thu và thị phần hạn chế Khách hàng chủ yếu là các công ty quy mô vừa và nhỏ, dẫn đến phí kiểm toán không cao Do đó, các giải pháp cần tuân thủ chuẩn mực và hướng dẫn liên quan, đồng thời phù hợp với thực trạng của các doanh nghiệp kiểm toán hiện nay.
Mục tiêu chính là nâng cao chất lượng kiểm toán để đáp ứng kỳ vọng xã hội và tăng cường uy tín nghề nghiệp Kết quả khảo sát cho thấy rằng các doanh nghiệp kiểm toán còn thiếu quan tâm đến Big Data và phân tích dữ liệu kiểm toán, trong khi trình độ và kinh nghiệm của kiểm toán viên trong lĩnh vực này còn hạn chế Điều này dẫn đến sự cạnh tranh yếu kém so với các công ty kiểm toán lớn như Big4, gây khó khăn trong việc giữ chân và thu hút khách hàng mới Để cải thiện chất lượng kiểm toán thông qua Big Data và phân tích dữ liệu, cần có sự đồng thuận từ ban giám đốc và xây dựng quy trình, tổ chức thực hiện, cùng với việc phát triển nguồn nhân lực, từ đó quán triệt tất cả các yếu tố này khi đề xuất giải pháp cụ thể.