Lợi ích và thách thức ứng dụng phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn trong kiểm toán báo cáo tài chính

Bài viết "Lợi ích và thách thức ứng dụng phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn trong kiểm toán báo cáo tài chính" giới thiệu về dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu, xu hướng ứng dụng phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn (Big Data) trong kiểm toán báo cáo tài chính, đồng thời đưa ra những lợi ích và khó khăn đối với doanh nghiệp kiểm toán khi áp dụng. Mời các bạn cùng tham khảo!
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lợi ích và thách thức ứng dụng phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn trong kiểm toán báo cáo tài chính LỢI ÍCH VÀ THÁCH THỨC ỨNG DỤNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ DỮ LIỆU LỚN TRONG KIỂM TOÁN BÁO CÁO TÀI CHÍNH Lê Thị Kim Thoa Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Tài chính –Marketing Email: ltkthoa@ufm.edu.vn Tóm tắt: Cách mạng công nghiệp 4.0 (CMCN 4.0) sẽ là cơ hội để các công ty kế toán, kiểm toán nâng cao chất lượng dịch vụ, mở rộng thị trường sang các nước khác nhờ kết nối internet. Cuộc cách mạng này còn tạo điều kiện cho việc khai thác dữ liệu, nâng cao độ tin cậy của việc lập báo cáo thông qua các hệ thống tự động kiểm toán và kế toán theo nhu cầu. Tuy nhiên, để áp dụng được những công nghệ mới vào thực tiễn hoạt động thì cần phải có sự cân nhắc và tính toán kỹ lưỡng những mặt tích cực và hạn chế tiềm ẩn của những công nghệ mới mà doanh nghiệp sử dụng. Bài viết sau giới thiệu về dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu, xu hướng ứng dụng phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn (Big Data) trong kiểm toán báo cáo tài chính, đồng thời đưa ra những lợi ích và khó khăn đối với doanh nghiệp kiểm toán khi áp dụng. Từ khóa: Phân tích dữ liệu, dữ liệu lớn, kiểm toán báo cáo tài chính 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong trong kỷ nguyên công nghệ số, dữ liệu và thông tin đã trở thành chiến lược và quản trị dữ liệu là yêu cầu cấp thiết đối với mọi tổ chức. Các tổ chức luôn luôn sử dụng thông tin để hỗ trợ trong quá trình ra quyết định và quản lý hoạt động. Vì vậy thông tin cần phải kịp thời, chính xác và đáng tin cậy. Hiện nay của các công ty trên thế giới và tại Việt Nam đã và đang ứng dụng phân tích dữ liệu (Data Analytics - DA) và Big Data trong hoạt động nghề nghiệp của mình và công ty kiểm toán cũng không nằm ngoại lệ. Những công nghệ mới giúp ích cho kiểm toán viên (KTV) trong việc phân tích dữ liệu phục vụ quá trình kiểm toán báo cáo tài chính (BCTC). Đối với bất cứ doanh nghiệp (DN) nào, khi đứng trước lựa chọn áp dụng một công cụ mới, họ đều phải đánh giá những lợi ích và thách thức của việc áp dụng chúng. Bài viết đã nêu ra những cơ hội, thách thức từ việc ứng dụng DA và dữ liệu lớn trong kiểm toán báo cáo tài chính với mong muốn đóng góp một cái nhìn đa chiều hơn cho các doanh nghiệp kiểm toán Việt Nam trước thách thức áp dụng công nghệ mới trong thực tiễn nghề nghiệp. 85 2. TỔNG QUAN VỀ BIG DATA VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 2.1. Khái niệm về Big data Xuất hiện từ những năm cuối thế kỷ 20, Dữ liệu lớn (Big Data) là một thuật ngữ dùng để chỉ lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp. Big Data được tạo ra bởi các Chính phủ, tổ chức, doanh nghiệp từ các ngành nghề khác nhau, các cá nhân và thiết bị điện tử, mà công cụ xử lý dữ liệu truyền thống không còn đáp ứng được nữa. Theo Gartner Research (2014): “Big Data là tài sản thông tin, mà những thông tin này có khối lượng dữ liệu lớn, tốc độ cao và dữ liệu đa dạng, đòi hỏi phải có công nghệ mới để xử lý hiệu quả nhằm đưa ra được các quyết định hiệu quả, khám phá được các yếu tố ẩn sâu trong dữ liệu và tối ưu hóa được quá trình xử lý dữ liệu”. Các đặc điểm về khối lượng dữ liệu (Volume), tốc độ dữ liệu xử lý cần được phân tích (Velocity) và dữ liệu đa dạng (Variety) mô tả các chức năng làm cho dữ liệu lớn trở nên độc đáo. Tuy nhiên, như Gartner (2013) giải thích, dữ liệu lớn phải được phân tích hoặc xử lý một cách sáng tạo để trợ giúp cho việc ra quyết định hữu ích, phù hợp. 2.2. Khái niệm về phân tích dữ liệu Phân tích dữ liệu là quá trình phát hiện, giải thích và truyền đạt các mô hình có ý nghĩa trong dữ liệu. Đặc biệt có giá trị trong các lĩnh vực có nhiều thông tin được ghi lại, phân tích dựa vào sự ứng dụng đồng thời của số liệu thống kê, lập trình máy tính và nghiên cứu hoạt động để định lượng hiệu suất. Trong DA, số lượng lớn dữ liệu được thu thập và khảo sát đảm bảo đầy đủ để giải quyết các câu hỏi nghiên cứu cụ thể. Sau đó, các dữ liệu đó được phân tích thông qua các phần mềm thống kê để xác định mô hình hoặc mối quan hệ của các dữ liệu. Bước tiếp theo chính là phân tích và diễn giải kết quả của các công cụ xử lý này - đây là bước đòi hỏi phải có trình độ chuyên môn cao trong lĩnh vực của nhà nghiên cứu. Việc phân tích kết quả dữ liệu chỉ có thể được hoàn thành bởi các cá nhân với khả năng phân tích hành vi một cách chuyên sâu như nhận dạng mẫu và tư duy phản biện, vì vậy không thể tự động hóa hoàn toàn quy trình phân tích dữ liệu được. Trong thời đại công nghệ kỷ nguyên, nhiều tập đoàn lớn đã có những chiến lược và hành động để đưa ứng dụng công nghệ mới vào hoạt động kinh doanh. Ví dụ như Tập đoàn VinGroup đã đầu tư xây dựng Viện Nghiên cứu dữ liệu lớn (Vingroup Big Data Institute) vào năm 2018 nhằm nghiên cứu các lĩnh vực mũi nhọn trong ngành Dữ liệu lớn, đồng thời 86 nghiên cứu các công nghệ mới có tính ứng dụng cao, áp dụng trực tiếp vào sản phẩm (VinGroup). Trong đầu năm 2020, Tập đoàn FPT đã triển khai thành công việc xây dựng hệ thống và phân tích dữ liệu lớn cho Ngân hàng TPBank, đây là hợp đồng đầu tiên về Big Data của FPT cho các ngân hàng tại Việt Nam, bao gồm các phần chính: Kho dữ liệu Data Lake được xây dựng dựa trên nền tảng mở Hortonworks Data Platform (HDP)- lưu trữ dữ liệu lớn, từ nhiều nguồn, bao gồm các nhóm dữ liệu thô và phi cấu trúc; Nền tảng xây dựng mô hình học máy Watson Studio Local, kết hợp thiết bị IBM Integrated Analytics System (IIAS) tối ưu cho việc phân tích dữ liệu với tốc độ cao, giảm thời gian huấn luyện mô hình. Trong thời gian tới, FPT IS sẽ tiếp tục triển khai tư vấn giải pháp Big Data Analyst cho các ngân hàng Hàng Hải (MSB), Techcombank, Vietinbank, BIDV, Trung tâm Thông tin tín dụng (CIC)… (theo FPT Information System) cho thấy các DN đã và ...