Mục tiêu bài viết về vận dụng phân tích dữ liệu lớn vào giai đoạn thực hiện kiểm toán, cụ thể là thử nghiệm cơ bản bao gồm thủ tục phân tích và thử nghiệm chi tiết. Trong đó, bài báo đề cập đến một số kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn thường gặp và ví dụ minh họa nhằm mô tả rõ ràng hơn cách thức vận dụng trong thực tiễn.
JOURNAL OF SCIENCE Q U Y N H O N U N I V E RS I T Y Apply big data analysis in substantive test in financial audit Nguyen Vinh Khuong*, Nguyen Ngoc Tue Minh University of Economics and Law, Vietnam National University HCMC Received: 30/05/2019; Accepted: 04/12/2019 ABSTRACT Big data has a significant impact on auditing and assurance service ensuring that companies are operating and generating more data than ever before With the smart use of the latest technologies, along with the knowledge and experience available, auditors can achieve a better insight into the overall financial situation of customers Hence, auditor can make better decisions, improve audit quality and ultimately create value for customers The purpose of the paper is on the application of big data analysis at the stage of auditing, in particular, substantive test including analytical procedures and test of details of balances In particular, the article discussed some common data analysis techniques and patterns to describe more precisely how to utilise in practice Keywords: Big data, substantive test, auditing Corresponding author Email: khuongnv@uel.edu.vn * Journal of Science - Quy Nhon University, 2019, 13(6), 95-106 95 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN Vận dụng phân tích liệu lớn thử nghiệm kiểm tốn báo cáo tài Nguyễn Vĩnh Khương*, Nguyễn Ngọc Tuệ Minh Trường Đại học Kinh tế-Luật, ĐHQG TP.HCM Ngày nhận bài: 30/05/2019; Ngày nhận đăng: 04/12/2019 TÓM TẮT Dữ liệu lớn cũng ảnh hưởng đáng kể tới ngành nghề kiểm toán và dịch vụ đảm bảo công ty vận hành tạo nhiều liệu hết Với việc sử dụng một cách thông minh các công nghệ nhất, với kiến thức kinh nghiệm có sẵn, các kiểm tốn viên có thể đạt được mợt cái nhìn sâu sắc về toàn cảnh tình hình tài chính của khách hàng, từ đó đưa định tốt hơn, nâng cao chất lượng kiểm toán cuối tạo giá trị cho khách hàng Mục tiêu báo vận dụng phân tích liệu lớn vào giai đoạn thực kiểm toán, cụ thể thử nghiệm bao gồm thủ tục phân tích thử nghiệm chi tiết Trong đó, báo đề cập đến số kỹ thuật phân tích liệu lớn thường gặp ví dụ minh họạ nhằm mơ tả rõ ràng cách thức vận dụng thực tiễn Từ khóa: Dữ liệu lớn, thử nghiệm bản, kiểm tốn ĐẶT VẤN ĐỀ Phân tích liệu để tạo giá trị kinh doanh khái niệm mới, nhiên, việc hiểu các dữ liệu một cách nhanh chóng và đưa các quyết định kinh doanh dựa kết quả phân tích dữ liệu thì ngày càng trở nên quan trọng bao giờ hết Các doanh nghiệp có khả tận dụng được lợi thế của dữ liệu lớn đều có thể thích ứng nhanh với xu hướng kinh doanh mới, thay đổi nhu cầu khách hàng hoạt động hiệu quả Điều giúp nâng cao hài lịng khách hàng dẫn tới sự thành cơng doanh nghiệp Thật vậy, dữ liệu lớn sẽ đem lại rất nhiều lợi ích đáng kể chúng được sử dụng kiểm sốt tốt Các chương trình hỗ trợ việc hợp tiêu thụ khối lượng lớn liệu có cấu trúc phi cấu trúc, tạo hội để phân tích hiểu biết nhanh chóng Trong trước đây, việc phân tích dữ liệu lập tức vậy có thể là bất khả thi có thể tốn nhiều ngày, thậm chí hàng tuần để thực hiện Bằng cách sử dụng thông tin chi tiết từ liệu lớn, doanh nghiệp đưa các định đúng đắn, nhắm vào khách hàng theo những cách sáng tạo khác biệt, phục vụ cho các khách hàng hiện tại với mơ hình phân phối được cải tiến cho cá nhân cung cấp những dịch vụ mới, phân biệt mình với đối thủ cạnh tranh Những doanh nghiệp có thể tận dụng hội mà liệu lớn mang lại phát triển lợi cạnh tranh lâu dài Ngồi ra, liệu lớn nâng cao tính minh bạch doanh nghiệp, cải thiện việc phân tích quản lý báo cáo, giảm chi phí quản lí Dữ liệu lớn cũng ảnh hưởng đáng kể tới ngành nghề kiểm toán và dịch vụ đảm bảo doanh nghiệp, công ty vận hành tạo nhiều liệu hết Với việc sử dụng một cách thông minh các công nghệ nhất, với kiến thức kinh nghiệm có sẵn, Tác giả liên hệ chính: Email: khuongnv@uel.edu.vn * 96 Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Quy Nhơn, 2019, 13(6), 95-106 JOURNAL OF SCIENCE Q U Y N H O N U N I V E RS I T Y các kiểm toán viên có thể đạt được một cái nhìn sâu sắc về toàn cảnh tình hình tài chính của khách hàng, từ đó đưa định tốt hơn, nâng cao chất lượng kiểm toán cuối tạo giá trị cho khách hàng họ Cốt lõi thay đổi khối lượng liệu ngày tăng mà kiểm tốn viên cần phải xử lý Ngồi khối lượng tuyệt đối, liệu còn có nhiều dạng khác văn bản, hình ảnh, âm video đòi hỏi dung lượng lưu trữ lớn (Mohanty cộng sự, 2013) Các quy định pháp lý hành, các chuẩn mực nghề nghiệp các thói quen hành nghề dường ngày tụt hậu một môi trường chứa nhiều thông tin và thay đổi nhanh chóng thế Điều này khiến công ty kiểm tốn ngày khó khăn việc phục vụ nhu cầu khách hàng có khả đe dọa tồn lâu dài công ty Tuy những tác động của dữ liệu lớn tới nền kinh tế nói chung và ngành nghề kiểm toán và dịch vụ đảm bảo nói riêng đã thể hiện rõ tại nhiều nơi thế giới, tại Việt Nam hiện lại có rất viết cách thức vận dụng phân tích liệu lớn bối cảnh kiểm toán dịch vụ đảm bảo Vì vậy, tác giả tổng hợp, phân tích cách thức vận dụng phân tích liệu lớn kiểm tốn báo cáo tài chính, cụ thể thử nghiệm nhằm đáp ứng nhu cầu cấp thiết KHÁI NIỆM MỘT SỐ KỸ THUẬT DÙNG ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN 2.1 Cluster Clustering (phân cụm) q trình phân bở đối tượng thành nhóm có thành phần tương tự thông qua việc tìm ranh giới nhóm này, cách sử dụng số thuật toán phương pháp thống kê khác Phân tích cluster khơng tạo phân biệt nào biến phụ thuộc độc lập Phân tích cluster cho phép kiểm tra tồn tập hợp mối quan hệ phụ thuộc lẫn để tìm mối quan hệ tương đồng đối tượng để xác định cụm Phân tích cluster sử dụng phương pháp giảm kích thước, số lượng đối tượng nhóm thành tập hợp cụm, giúp làm giảm sớ biến lại và dùng cho mơ hình dự đoán Kỹ thuật phân tích giúp giảm vấn đề liên quan đến tính đa cộng tuyến (Đa cộng tuyến tượng phổ biến vấn đề mơ hình hồi quy đa biến Đây tượng biến giải thích có tương quan với biến khác có mơ hình Đa cộng tuyến làm cho kết nghiên cứu bị sai lệch nhiều khía cạnh khác nhau) Clustering nhóm thành ba loại: unsupervised, semisupervised và supervised 2.2 K-means K-means kỹ thuật clustering (phân cụm) sử dụng rộng rãi tính đơn giản tốc độ Nó phân vùng liệu thành cụm cách gán đối tượng cho trung tâm cụm gần (trung tâm cụm là giá trị trung bình biến cho tất đối tượng cụm đó) dựa thước đo khoảng cách sử dụng Ngoài ra, k-means hoạt đợng nhanh chóng cho tập liệu lớn, thứ rất phổ biến hiện Thuật toán cho k-means hoạt động sau: Chọn số cụm, đặt là k Chọn k điểm làm trung tâm cụm (ví dụ: đối tượng k chọn ngẫu nhiên từ tập liệu) Gán đối tượng cho trung tâm cụm gần Tính tốn lại trung tâm cụm Lặp lại bước tiêu chí hội tụ đáp ứng (ví dụ: việc gán đối tượng cho cụm khơng cịn thay đổi qua nhiều lần lặp) đạt số lần lặp tối đa Nhiều vấn đề cần xem xét phân cụm k-means: • Thuật toán k-means yêu cầu số lượng k cụm làm đầu vào Phương pháp ABC sử dụng để ước tính số lượng cụm Journal of Science - Quy Nhon University, 2019, 13(6), 95-106 97 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN • Nên chọn độ tương tự/khoảng cách tùy theo yêu cầu của nhiệm vụ • Các cụm hội tụ đến mức tối thiểu cục Do vấn đề này, cụm thu khơng phải Để tránh điều này, hữu ích chạy thuật tốn với trung tâm cụm ban đầu khác so sánh kết 2.3 Decision tree (cây quyết định) Thuật toán định công cụ dùng để phân lớp liệu, định tượng trưng cho định lớp kiện Mỗi nút tên lớp hay phép thử thuộc tính cụ thể đó, phép thử phân chia không gian trạng thái kiện nút thành kết đạt phép thử Mỗi tập phân chia phép thử không gian kiện, tương ứng với vấn đề phân lớp Các định dùng để hỗ trợ trình định kinh doanh Cây định định nghĩa, diễn giải tập luật IF– THEN, với cách trình bày giúp cho người đọc dễ đọc dễ hiểu Cây định thực với liệu chứa lỗi (noisy data) Về chất, định phương pháp quy nạp dùng phổ biến trình xử lý liệu Một cách tổng thể, định có tính chất sau: • Mỗi nút (internal node) biểu diễn thuộc tính cần kiểm tra giá trị (attribute to be tested) các tập thuộc tính • Nút (leaf node) hay gọi nút trả lời biểu thị cho lớp trường hợp mà nhãn tên lớp, biểu diễn lớp (a classififcation) • Nút nhánh (branch) từ nút tương ứng với giá trị thuộc tính gắn với nút • Nhãn (lable) nút tên thuộc tính có nhánh nối nút đến ứng với kết có phép thử Nhãn nhánh giá trị thuộc tính Nút gọi nút gốc 98 2.4 Artificial Neuron Network (ANN) Artificial Neural Network (ANN), hay còn gọi là mạng nơron nhân tạo, mơ hình xử lý thơng tin mơ dựa hoạt động hệ thống thần kinh sinh vật, bao gồm số lượng lớn nơron gắn kết để xử lý thông tin ANN giống não người, học kinh nghiệm (thông qua huấn luyện), có khả lưu giữ kinh nghiệm hiểu biết (tri thức) sử dụng tri thức việc dự đốn liệu chưa biết (unseen data) Cấu trúc tổng quát ANN gồm thành phần là: Input Layer, Hidden Layer Output Layer Trong đó, lớp ẩn (Hidden Layer) gồm Nơron nhận liệu input từ Nơron lớp (Layer) trước chuyển đổi input cho lớp xử lý Trong ANN có nhiều lớp ẩn Trong Processing Elements (PE) ANN gọi Nơron, Nơron nhận liệu vào (Inputs) xử lý chúng cho kết (Output) Kết xử lý Nơron làm Input cho Nơron khác VẬN DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀO THỦ TỤC PHÂN TÍCH Phân tích dữ liệu lớn là (những) kỹ thuật phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để thực hiện các bước của một cuộc kiểm toán đánh giá rủi ro, thử nghiệm kiểm soát và thủ tục bản (gồm phân tích bản và kiểm tra chi tiết) Trong phạm vi viết này, tác giả sẽ dựa những tài liệu, công trình nghiên cứu trước về phân tích dữ liệu lớn để trình bày những ứng dụng của phân tích dữ liệu lớn vào việc thực hiện thủ tục phân tích thử nghiệm chi tiết Dựa vào hướng dẫn phân tích dữ liệu kiểm toán được ban hành bởi Viện Kế toán công chứng Mỹ nghiên cứu liên quan áp dụng kỹ thuật q trình thực kiểm tốn (AICPA, 2017, GTAG, 2017) 3.1 Định nghĩa thủ tục phân tích Thủ tục phân tích bao gồm việc đánh giá thông tin tài qua việc phân tích mối quan hệ liệu tài phi tài chính; kiểm tra biến động mối quan hệ xác Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Quy Nhơn, 2019, 13(6), 95-106 JOURNAL OF SCIENCE Q U Y N H O N U N I V E RS I T Y định không quán với tài liệu, thơng tin liên quan khác có chênh lệch lớn so với giá trị dự kiến Như vậy, thủ tục phân tích ngồi mục đích xác định nội dung, lịch trình phạm vi thủ tục kiểm tốn khác, cịn thực thử nghiệm việc sử dụng thủ tục có hiệu so với kiểm tốn chi tiết nhằm giảm bớt rủi ro phát liên quan đến sở dẫn liệu báo cáo tài chính 3.2 Trình tự thực hiện thủ tục phân tích bằng phân tích dữ liệu lớn Dưới là năm bước mà kiểm tốn viên sử dụng việc lập kế hoạch, thực đánh giá kết thủ tục phân tích bản có áp dụng dữ liệu lớn Bước 1: Lập kế hoạch thủ tục phân tích bản • Xác định các khoản mục báo cáo tài chính, các tài khoản hoặc thút minh cần phân tích • Xác định rủi ro có sai sót trọng yếu đã đánh giá • Xác định các kỳ vọng kiểm toán viên, bao gồm: - Các biến độc lập (dự đoán) sử dụng - Nguồn liệu cho biến - Mức độ phân tổ liệu • Xác định độ xác mong muốn kiểm tốn viên • Xác định ngưỡng chênh lệch có thể bỏ qua • Xác định thủ tục phân tích bản (ví dụ: phân tích xu hướng, phân tích tỷ lệ, mơ hình dự báo phi thống kê, phân tích hồi quy,…) đáp ứng mục tiêu kiểm tốn viên • Phát triển mơ hình sử dụng, nếu có • Xác định các loại bảng biểu minh họa sẽ được sử dụng Bước 2: Thu thập dữ liệu Bước 3: Đánh giá độ tin cậy liệu Xem xét đến nguồn dữ liệu, tính so sánh, chất mức độ phù hợp thơng tin kiểm sốt việc chuẩn bị liệu Bước 4: Thực hiện thủ tục phân tích bản • Thiết lập kỳ vọng kiểm tốn viên dữ liệu ghi nhận tỷ lệ tính toán • Đánh giá xem kỳ vọng kiểm tốn viên có đủ xác khơng, khơng thì cần có các phương án bở sung để tăng độ xác • Thực quy trình phân tích bản so sánh với kỳ vọng kiểm toán viên Bước 5: Đánh giá kết thủ tục phân tích bản • Xác định xem khác biệt kỳ vọng kiểm toán viên kết quả phân tích có đáng kể hay khơng • Điều tra khác biệt đáng kể, xác định nguyên nhân • Xác định xem liệu thủ tục phân tích bản có xác định được sai sót nào khơng đánh giá sai sót đó • Kết luận xem thủ tục phân tích đã đạt được mục tiêu hay chưa Nếu mục tiêu chưa đạt được, cần lập kế hoạch thực thủ tục khác để đạt mục tiêu v Tính hợp lí và khả dự đoán Tiền đề việc áp dụng thủ tục phân tích bản mối quan hệ hợp lý liệu dự kiến tồn tiếp tục Điều quan trọng phải xem xét những yếu tố nào làm cho mối quan hệ trở nên hợp lý có nhiều loại liệu khác nhau, đơi dường chúng có vẻ liên quan thực sự thì lại là không Điều dẫn đến những kết luận sai lầm của kiểm toán viên Ngoài ra, diện mối quan hệ bất ngờ cung cấp chứng quan trọng xem xét kỹ lưỡng Journal of Science - Quy Nhon University, 2019, 13(6), 95-106 99 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN Sự hiểu biết kiểm toán viên doanh nghiệp mơi trường doanh nghiệp sẽ rất hữu ích việc giúp xác định tồn tiếp tục mối quan hệ giữa các dữ liệu Các mối quan hệ dễ dự đốn kỳ vọng kiểm tốn viên xác Sau yếu tố kiểm tốn viên xem xét dự đốn số về các mới quan hệ: • Bản chất sớ dư khoản mục (ví dụ: tài khoản bao gồm ước tính kế toán là lũy kế sớ phát sinh thực tế được) • Sự kết hợp các sản phẩm bán • Hồ sơ doanh nghiệp (ví dụ: số lượng, kích cỡ vị trí đơn vị sản xuất) • Quyết định ban quản lý (ví dụ: việc lập dự tốn, mua tài sản cớ định) • Sự ổn định mơi trường mà doanh nghiệp hoạt động • Khoản mục là mợt tài khoản bảng cân đối kế tốn hay tḥc báo cáo kết quả hoạt đợng kinh doanh Ví dụ: kỳ vọng được hình thành cho tài khoản báo cáo kết quả hoạt đợng kinh doanh có xu hướng xác kỳ vọng cho tài khoản bảng cân đối kế tốn mối quan hệ báo cáo thu nhập thường dễ dự đốn hơn, chúng xảy khoảng thời gian, thay thời điểm Ngồi ra, kỳ vọng hình thành điều kiện kinh tế ổn định (ví dụ: lãi suất ổn định) yếu tố môi trường ổn định (ví dụ: khơng có thay đổi quy định) có xu hướng xác kỳ vọng hình thành kinh tế môi trường không ổn định v Mức độ phân tán của dữ liệu Mức độ phân tán của dữ liệu liên quan đến việc các số dư tài khoản, giao dịch nhóm khác kết hợp để sử dụng thủ tục phân tích bản Sau mợt vài ví dụ: • Dữ liệu hàng năm phân chia thành cấp độ hàng tháng hàng tuần • Doanh thu chi phí bán hàng phân chia theo dịng sản phẩm • Dữ liệu cho tồn nhà máy phân chia theo vị trí của phân xưởng Một sai sót trọng yếu dễ dàng xác định thông qua việc sử dụng liệu được phân tách Ví dụ, rủi ro mà sai sót trọng yếu bị che khuất yếu tố bù đắp tăng lên hoạt động doanh nghiệp trở nên phức tạp đa dạng Phân tán dữ liệu sẽ giúp làm giảm rủi ro Ngồi ra, kỳ vọng kiểm tốn viên chính xác liệu phân tách sử dụng Kiểm tốn viên xem xét liệu phân tách theo cách khác (ví dụ: doanh thu cho thuê theo tháng theo tài sản cho thuê) số trường hợp, điều làm tăng khả xác định sai sót trọng yếu Mặt khác, việc phân tán liệu đưa vấn đề để kiểm toán viên xem xét Trong số trường hợp, kiểm soát doanh nghiệp có thể hoạt động hiệu cho liệu mức tổng hợp cao lại không hiệu liệu phân tách Ví dụ: liệu hàng q khơng chịu kiểm soát giống liệu hàng năm Hơn nữa, liệu giữa niên độ thường không kiểm toán mà chỉ được soát xét 3.3 Minh họa trường hợp công ty thuộc lĩnh vực sản xuất Kiểm tốn viên kiểm tốn báo cáo tài doanh nghiệp tư nhân sở hữu quản lý 10 khu chung cư Có 1.200 hợ có kích thước khác và nằm khu vực khác thành phố Doanh thu cho th hàng năm từ hợ trung bình khoảng 14 triệu đô la năm vài năm qua v Lập kế hoạch thủ tục phân tích bản • Xác định các khoản mục và sở dẫn liệu liên quan - Thủ tục phân tích bản sẽ nguồn chứng kiểm toán liên quan đến doanh thu cho thuê Các sở dẫn liệu được xác định sau: - Phát sinh Tất giao dịch doanh thu cho thuê ghi nhận xảy liên quan đến công ty 100 Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Quy Nhơn, 2019, 13(6), 95-106 JOURNAL OF SCIENCE Q U Y N H O N U N I V E RS I T Y - Đầy đủ Tất giao dịch cho thuê cần ghi lại ghi lại - Giá cho thuê trung bình hàng tháng thị trường mà doanh nghiệp hoạt động - Chính xác Các khoản tiền liệu khác liên quan đến giao dịch cho thuê ghi lại • Mức đợ chính xác mong ḿn của kỳ vọng và các sai lệch đáng kể - Đúng kỳ Giao dịch cho thuê ghi nhận đúng kỳ • Các rủi ro có sai sót trọng yếu đã được xác định Thủ tục phân tích bản thiết kế để xử lý với mức độ rủi ro sai lệch vừa phải doanh thu cho thuê Mức độ đảm bảo cung cấp thủ tục bị ảnh hưởng vấn đề sau: - Kết cơng việc kiểm tốn thực mợt mơi trường kiểm sốt tớt Khơng có bất kỳ dấu hiệu nào về động xu hướng của chủ sở hữu người quản lý cố tình làm sai lệch doanh thu cho thuê - Kết thủ tục liên quan đến việc thiết kế kiểm sốt cơng ty doanh thu cho thuê việc thực kiểm soát - Kết thủ tục kiểm tốn khác trực tiếp gián tiếp cung cấp chứng kiểm tốn liên quan đến doanh thu cho th, ví dụ xác minh khoản thu tiền mặt từ người thuê, gửi thư xác nhận cho người thuê khoản phải thu điều khoản hợp đồng cho thuê • Kỳ vọng của kiểm toán viên Kỳ vọng kiểm tốn viên ước tính doanh thu cho thuê cho tháng tổng hợp để cung cấp ước tính doanh thu cho thuê năm kiểm toán Các biến độc lập (dự đoán) sử dụng để thực ước tính bao gồm: - Số lượng hộ 10 khu chung cư doanh nghiệp - Kích thước số phịng hộ - Ngày hết hạn hợp đồng thuê, đặc biệt ngày hết hạn năm Độ xác mong muốn cho thủ tục phân tích bản này mức trọng yếu thực hiện xác định kiểm toán viên cách sử dụng xét đoán chuyên môn Sự khác biệt kỳ vọng kiểm toán viên doanh thu cho thuê tháng số doanh thu cho thuê ghi nhận tháng coi đáng kể chênh lệch đó đơn lẻ hoặc tổng hợp với sai sót khác, vượt quá mức trọng yếu thực hiện • Loại kỹ thuật phân tích được sử dụng Một mơ hình ANN (mạng lưới noron nhân tạo) sử dụng để phát triển kỳ vọng doanh thu cho thuê kiểm toán viên Kiểm toán viên sử dụng bộ dữ liệu về doanh thu của các năm trước cho quá trình học tập (learning process) để tìm xu hướng và từ đó xây dựng mô hình dự đoán về doanh thu năm Kiểm toán viên hình thành kỳ vọng số doanh thu hàng tháng từ tịa nhà chung cư cơng ty Các khu chung cư có kích thước số lượng phịng tương tự nhóm lại Số lượng hợ nhóm nhân với tỷ lệ cho thuê thị trường trung bình hàng tháng cho loại hợ Việc tính tốn điều chỉnh yếu tố phản ánh tỷ lệ trống trung bình hàng tháng thị trường ngày hết hạn hợp đồng th Các tính tốn tổng hợp sẽ biểu thị tổng doanh thu cho thuê dự kiến theo tháng tổng doanh thu hàng năm cho số 10 khu chung cư • Các bảng biểu Các biểu đồ sau sử dụng: - Biểu đồ so sánh tổng doanh thu dự kiến với tổng doanh thu cho thuê thực tế theo tháng Mục đích biểu đồ giúp xác định tháng cụ thể, có, để phân tích sâu Journal of Science - Quy Nhon University, 2019, 13(6), 95-106 101 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN - Biểu đồ cho thấy tổng doanh thu khu chung cư Phân chia doanh thu theo từng khu sẽ cung cấp cho kiểm toán viên cái nhìn rõ ràng tồn sai sót trọng yếu Ví dụ, cho phép kiểm toán viên phát những sai sót đã bị bù đắp doanh thu cho thuê mức của mợt khu bù đắp doanh thu cho thuê cho khu khác Biểu đồ Doanh thu dự kiến và thực tế theo tháng Đánh giá kết thủ tục phân tích bản v Mơ hình kiểm tốn viên tính đến việc số lượng lớn hợp đồng thuê sẽ hết hạn vào cuối tháng sáu Thông thường, hộ sau hết hợp đờng th bị trống hai tuần Tuy nhiên, trường hợp này, người th tìm thấy nhanh Ngồi ra, kiểm toán viên còn tìm hiểu được rằng nỗ lực làm khu phố khiến cho thành phố sạch đẹp và sống động hơn, đặc biệt là khu vực xung quanh khu chung cư doanh nghiệp, điều này làm cho doanh thu cao dự kiến Tất hợp đồng thuê kiểm tra để xác minh thực tế, người thuê tìm thấy nhanh doanh nghiệp tính giá th cao đáng kể cho hộ khu so với mơ hình kiểm tốn viên sử dụng để dự đốn Dựa việc thu thập chứng thích hợp, kiểm tốn viên kết luận khơng có sai lệch trọng yếu doanh thu cho thuê VẬN DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀO THỬ NGHIỆM CHI TIẾT 4.1 Định nghĩa thử nghiệm chi tiết Biểu đồ Doanh thu dự kiến và thực tế theo từng khu chung cư v Thực hiện thủ tục phân tích bản Kiểm tốn viên thực hiện mợt ANN áp dụng mơ hình dự đốn cho doanh thu cho thuê theo kế hoạch Như thể biểu đồ 1, doanh thu cho thuê tháng 2, 12 tìm thấy cao dự kiến Biểu đồ lại cho thấy một vài khu chung cư cụ thể có doanh thu cho thuê vượt mong đợi Những khác biệt so với kỳ vọng coi đáng kể cần tìm hiểu sâu Kiểm toán viên thực thủ tục để điều tra khác biệt đáng kể so với kỳ vọng Các thủ tục bao gồm phỏng vấn quản lý thu thập chứng kiểm toán để chứng thực phản bác phản hồi nhận từ ban quản lý 102 Thử nghiệm chi tiết (các nhóm giao dịch, số dư tài khoản và thuyết minh) là một loại thử nghiệm bản Nếu kiểm toán viên xác định rủi ro có sai sót trọng yếu đánh giá cấp độ sở dẫn liệu rủi ro đáng kể kiểm tốn viên phải thực thử nghiệm để xử lý rủi ro Nếu thực thử nghiệm rủi ro đáng kể thử nghiệm phải bao gồm kiểm tra chi tiết 4.2 Trình tự thực hiện thử nghiệm chi tiết bằng phân tích dữ liệu lớn Dưới năm bước quy trình liên quan để sử dụng lập kế hoạch, thực đánh giá kết phép phân tích sử dụng để thực kiểm tra chi tiết Bước 1: Lập kế hoạch cho phép phân tích • Xác định khoản mục, tài khoản, thuyết minh, sở dẫn liệu liên quan, Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Quy Nhơn, 2019, 13(6), 95-106 JOURNAL OF SCIENCE Q U Y N H O N U N I V E RS I T Y đồng thời xác định chất, thời gian mức độ tổng thể mà kiểm toán viên sẽ phân tích • Xác định mục đích chung việc phân tích dữ liệu • Xác định mục tiêu cụ thể việc phân tích dữ liệu • Xác định tởng thể liệu phân tích kiểm tra, bao gồm cho mục đích lập kế hoạch, xem xét sơ vấn đề ảnh hưởng đến sự liên quan, tính sẵn có độ tin cậy liệu • Chọn phép phân tích dữ liệu phù hợp mục đích cũng kỹ thuật, cơng cụ, loại bảng biểu sử dụng Bước 2: Truy cập chuẩn bị liệu cho phép phân tích Bước 3: Xem xét liên quan độ tin cậy liệu sử dụng Bước 4: Thực phép phân tích • Nếu kết ban đầu phép phân tích cho thấy việc thiết kế hiệu quả cần phải sửa đổi thì phải điều chỉnh lại thực hiện lại phân tích • Nếu kiểm toán viên kết luận phép phân tích thiết kế thực phù hợp phép phân tích xác định được khoản mục cần được xem xét, thì việc lập kế hoạch thực thủ tục bổ sung cho khoản mục cần phù hợp với mục tiêu phép phân tích Bước 5: Đánh giá kết kết luận mục đích mục tiêu cụ thể việc thực phép phân tích đạt hay chưa Phép phân tích dữ liệu sử dụng để thực kiểm tra chi tiết giúp kiểm tốn viên xác định được sai sót Sai sót cho thấy thiếu hụt kiểm soát có liên quan sự sai sót của mợt kiểm soát mà kiểm toán viên ý định tin tưởng vào Một sai sót thường coi thiếu sót kiểm sốt nội bộ, mức độ nghiêm trọng của sai sót này yêu cầu sự đánh giá kiểm toán viên Khi đánh giá hiệu hoạt động kiểm sốt có liên quan, kiểm toán viên cần đánh giá xem sai sót phát thủ tục phân tích bản cho thấy kiểm soát có hoạt động hiệu hay khơng Tuy nhiên, việc khơng có sai sót phát thủ tục bản khơng cung cấp chứng kiểm tốn cho thấy kiểm sốt liên quan hoạt đợng có hiệu Một phép phân tích được thiết kế và thực hiện phù hợp có thể xác định được một số ít sai sót có thể xảy ra, nhiên, nhiều trường hợp, số lượng sai sót có thể xảy sau kiểm tra chi tiết lại rất lớn Trong những trường hợp vậy kiểm toán viên cần đánh giá xem liệu phép phân tích lên kế hoạch thực cách thích hợp hay chưa, chưa, phải thiết kế và thực hiện lại Kiểm tốn viên định áp dụng cách phân nhóm sàng lọc để giải số lượng lớn sai sót xác định Xem xét một ví dụ đơn giản kiểm toán viên thiết kế và thực hiện một phép phân tích để kiểm tra chi tiết đối chiếu tiền mặt nhận được với hóa đơn Đây số những thủ tục sử dụng để cung cấp chứng liên quan đến sở dẫn liệu xác doanh thu Áp dụng kỹ thuật phân tích k-means clustering để phân cụm, kết quả phân tích xác định số lượng lớn sai sót xảy ra, vì đã phát hiện một lượng lớn nghiệp vụ có số tiền và hóa đơn không khớp Đánh giá của kiểm toán viên về kết quả phân tích này đã nhiều sai sót tḥc cụm liên quan đến tiền mặt ghi có vào tài khoản tạm thời (suspense account) Kiểm toán viên hỏi ban quản lý cách họ dự định thực hiện để ghi đúng lại tài khoản này Kiểm toán viên cũng sử dụng kỹ thuật phân tích clustering để phân cụm mục tài khoản theo nguồn đăng thuộc tính thích hợp khác Thơng tin sau sử dụng để đánh giá việc xử lý mục tài khoản tạm thời Kết quả của phép phân tích xác định cụm sai sót tiềm khác mà kiểm tốn viên đánh giá khơng quan trọng Kiểm tốn viên xem xét khía cạnh định tính Journal of Science - Quy Nhon University, 2019, 13(6), 95-106 103 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN chất hạng mục cụm kết luận không cần thực hiện thêm thủ tục nào liên quan đến khoản mục cụm 4.3 Minh họa trường hợp công ty thuộc lĩnh vực sản xuất Đây là một minh họa về việc sử dụng phân tích dữ liệu lớn thực hiện quy trình kiểm tra ba bước: hóa đơn - phiếu nhập kho - giá niêm ́t Báo cáo tài kiểm tốn ví dụ mợt nhà sản xuất đồ nội thất Có khoảng 60.000 giao dịch bán hàng năm Doanh nghiệp ghi nhận doanh thu chuyển giao hàng hóa cho khách hàng sở FOB (khi quyền kiểm soát chuyển cho khách hàng) Phép phân tích thử nghiệm chi tiết để cung cấp chứng sở dẫn liệu phát sinh xác giao dịch bán hàng Cơng ty có hai loại sản phẩm chính: đồ nội thất gia đình bán cho nhà bán lẻ đồ nội thất thương mại bán cho cơng ty để sử dụng riêng Có nhóm sản phẩm (ví dụ: ghế sơ pha, ghế gỗ, bàn gỗ, bàn sô pha, ) khoảng 80 loại sản phẩm cụ thể nhóm sản phẩm Các loại sản phẩm mô tả đặc trưng cụ thể nhóm sản phẩm (ví dụ: ghế sơ pha, ghế gỡ) Có hàng ngàn biến thể sản phẩm dựa kết hợp giữa vải, màu sắc vật liệu Mỗi kiểu cụ thể đều có mã sớ hàng hóa riêng (SKU – Stock Keeping Unit) mỡi mã sớ có mức giá riêng Chỉ có sáu khách hàng cao cấp có khối lượng đặt hàng mua nhiều mới được hưởng giảm giá Mỗi đại lý bán hàng ủy quyền giảm giá tùy ý cho khách hàng cao cấp chấp thuận trước lên tới 15% so với giá quy định bảng giá Nếu giảm 15% thì yêu cầu thêm phê duyệt phó tổng giám đốc v Lập kế hoạch cho phép phân tích khác biệt liệu sử dụng việc tạo hóa đơn bán hàng Những liệu bao gồm loại sản phẩm, số lượng, giá mức giảm giá, liệu liên quan đến loại sản phẩm khách hàng đặt hàng và hạn mức giảm giá Phép phân tích số thủ tục sử dụng để thu thập chứng liên quan đến sở dẫn liệu phát sinh xác doanh thu Điều bao gồm chứng thu từ thử nghiệm kiểm sốt có liên quan chứng từ thử nghiệm bản khác, chẳng hạn xác nhận số dư khoản phải thu với khách hàng (bao gồm chi tiết hóa đơn) • Xác định tổng thể dữ liệu cần kiểm tra Kiểm toán viên định thủ tục kiểm tra chi tiết tập trung vào việc so sánh sản phẩm và giá bán sản phẩm mà khách hàng đã đặt với hóa đơn liên quan chứng từ vận chuyển doanh nghiệp phát hành Đơn đặt hàng khách hàng chứng từ ng̀n bên ngồi Tuy nhiên, liệu đơn đặt hàng khách hàng chuyển đến tài liệu đặt hàng nội để định dạng phù hợp với sở liệu cơng ty Kiểm tốn viên thu thập liệu liên quan từ sở liệu công ty Dữ liệu sử dụng bao gồm: - Thông tin tài khoản khách hàng - Thông tin đơn đặt hàng - Thông tin sản phẩm được đặt - Số lượng đặt hàng - Giá bán của sản phẩm - Thông tin đơn vận chuyển - Thông tin sản phẩm được vận chuyển - Số lượng sản phẩm vận chuyển - Đơn vị vận chuyển - Đơn giá vận chuyển • Xác định khoản mục và sở dẫn liệu liên quan - Thơng tin hóa đơn Các sở dẫn liệu cần quan tâm phát sinh xác doanh thu Các loại sai sót xảy bao gồm sai lệch doanh thu - Số tiền hóa đơn - Thơng tin sản phẩm hóa đơn - Tỷ lệ chiết khấu - Ngày ghi sở 104 Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Quy Nhơn, 2019, 13(6), 95-106 JOURNAL OF SCIENCE Q U Y N H O N U N I V E RS I T Y Kiểm toán viên cũng sử dụng thêm các sở liệu khác doanh nghiệp các tập tin liên quan đến trình hợp đồng (liên kết đơn đặt hàng khách hàng với đơn đặt hàng chuẩn bị nội bộ) bảng giá của từng loại sản phẩm • Xác định phép phân tích phù hợp Kiểm toán viên định thực hiện kỹ thuật xử lí dữ liệu lớn quyết định (decision tree) để kiểm tra chi tiết xem thông tin các tài liệu hỗ trợ có khớp với hay không, và nếu không khớp thì tổng sai lệch có vượt quá mức trọng ́u hay khơng Điều này địi hỏi thực hiện hai quy trình kiểm tra ba bước Đối với giao dịch bán hàng năm kiểm toán, thực hiện hai so sánh sau: - Số lượng bán theo hóa đơn bán hàng, chứng từ giao hàng đơn đặt hàng nội để xác định xem tất chúng có khớp khơng - Giá hóa đơn bán hàng, đơn đặt hàng tài liệu hỗ trợ tương tự bảng giá cơng ty để xác định xem tất chúng có khớp khơng v Ch̉n bị dữ liệu Kiểm tốn viên sử dụng mợt phép phân tích quyết định (decision tree) khác để kiểm tra tính liên tục đơn đặt hàng, hóa đơn chứng từ vận chuyển để xử lý số cịn thiếu Phần mềm kiểm tốn sử dụng để xác định xử lý tập tin khơng có liệu liệu định dạng không phù hợp trước thực phân tích dữ liệu kiểm tra chi tiết v Thực hiện phân tích và đánh giá kết quả Biểu đồ Kiểm tra ba bước về số lượng Biểu đồ Kiểm tra ba bước về giá bán Kiểm toán viên thực hai quy trình kiểm tra ba bước Đối với phép so sánh về số lượng thì không phát hiện được sự không phù hợp nào Điều thể biểu đồ Số lượng sản phẩm hiển thị trục tung, các dấu chấm màu khác biểu hiện cho số lượng hóa đơn, số lượng đơn đặt hàng số lượng được vận chuyển Kết của phép so sánh cho thấy số lượng ở ba bên đều giống Trong biểu đồ 4, trục tung thể hiện giá bán sản phẩm Các dấu chấm tương tự biểu đồ cũng được sử dụng để thể hiện giá bán sản phẩm hóa đơn, đơn đặt hàng và bảng giá Ta thấy rằng dấu chấm màu xanh dương (giá niêm yết bảng giá) nằm cao các dấu chấm khác Kiểm toán viên xử lí sự bất thường này cách sử dụng phép phân tích k-means clustering bổ sung để xác định xem không phù hợp này có phân tách theo các điểm đặc trưng nào hay không và có thể mô hình nào khơng, để giúp xác định ngun nhân có thể có Ví dụ, kiểm tốn viên dự đoán liệu chênh lệch này xảy vào ngày cụ thể, chuỗi ngày cụ thể hay liệu không phù hợp chỉ liên quan đến số khách hàng hay khơng Kiểm tốn viên thu chứng từ phép phân tích bổ sung không phù hợp này q trình đới chiếu khơng tính đến phần giảm giá Sau đó, kiểm tốn viên thiết kế lại phép phân tích để kiểm tra xem liệu có khách hàng nào, khách hàng cao cấp, có giảm giá hay khơng có khách hàng cao cấp có giảm giá vượt 15% hay không Sau thực hiện lại Journal of Science - Quy Nhon University, 2019, 13(6), 95-106 105 TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠN phép phân tích thì không tìm được trường hợp nào vậy Kiểm toán viên kết luận quy trình lập hóa đơn khách hàng số lượng giá là phù hợp với đơn đặt hàng khách hàng, cung cấp chứng sở dẫn liệu phát sinh xác giao dịch bán hàng năm KẾT LUẬN Dữ liệu lớn chủ đề nhà nghiên cứu nhà thực hành Tuy nhiên, đem đến nhiều sự thay đởi nhiều thị trường Phân tích liệu lớn hành trình dài nhiều năm, nhiều giai đoạn Điều quan trọng phải có tầm nhìn chiến lược, định hướng phù hợp để đáp ứng tốt với yếu tố tiêu cực Tang Kostic (2017) cho rằng nghiên cứu số sở liệu điện tử cho thấy tình trạng các nghiên cứu liên quan đến dữ liệu lớn và việc triển khai quy trình kiểm tốn theo dữ liệu lớn giai đoạn sơ khai Các học giả nỗ lực để đạt thống nhất việc xây dựng khung lý thuyết cho phép thực ứng dụng thành công dữ liệu lớn Trong đó, báo cáo công ty kiểm toán thuộc Big lại tập trung nhiều vào tiềm gây gián đoạn các công nghệ này đới với ngành kiểm tốn ngành cơng nghiệp khác Một điểm chung giữa những người hành nghề nhà nghiên cứu học thuật họ đều nhận thức về sự hiện diện của dữ liệu lớn họ phản ứng với phát triển cách đầu tư nhiều nguồn lực 106 vào việc nghiên cứu chúng Một dấu hiệu rõ ràng xu hướng tăng vọt gần số lượng ấn phẩm lĩnh vực khoảng thời gian ngắn, cụ thể hai năm qua Tuy nhiên, những người hành nghề học giả cịn nằm ở mợt khoảng cách khá xa so với đích đến là đưa những hướng dẫn cụ thể, rõ ràng việc áp dụng dữ liệu lớn vào ngành nghề của mình Thực tế, khách hàng lớn và có nhiều ứng dụng công nghệ tiên tiến quỹ đầu tư, các ngân hàng người sử dụng công cụ phân tích dữ liệu lớn tiên tiến, đó, động lực cho các cơng ty kiểm toán áp dụng công nghệ vào hoạt động kinh doanh của mình TÀI LIỆU THAM KHẢO Mohanty, S., Jagadeesh, M., & Srivatsa, H Big data imperatives: Enterprise ‘Big Data’ warehouse, ‘BI’ implementations and analytics, Apress, 2013 American Institute of Certified Public Accountants (AICPA) Guide to audit data analytics, American Institute of Certified Public Accountants, 2017 Global Technology Audit Guide (GTAG) Understanding and Auditing Big Data, 2017 Tang, X., & Kostic, N The future of audit: Examining the opportunities and challenges stemming from the use of Big Data Analytics and Blockchain technology in audit practice, Working paper, 2017 Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Quy Nhơn, 2019, 13(6), 95-106 ... cách thức vận dụng phân tích liệu lớn bối cảnh kiểm toán dịch vụ đảm bảo Vì vậy, tác giả tổng hợp, phân tích cách thức vận dụng phân tích liệu lớn kiểm tốn báo cáo tài chính, cụ thể thử nghiệm. .. lượng kiểm toán cuối tạo giá trị cho khách hàng Mục tiêu báo vận dụng phân tích liệu lớn vào giai đoạn thực kiểm toán, cụ thể thử nghiệm bao gồm thủ tục phân tích thử nghiệm chi tiết Trong đó, báo. .. đến số kỹ thuật phân tích liệu lớn thường gặp ví dụ minh họạ nhằm mơ tả rõ ràng cách thức vận dụng thực tiễn Từ khóa: Dữ liệu lớn, thử nghiệm bản, kiểm tốn ĐẶT VẤN ĐỀ Phân tích liệu để tạo giá