Hai chuyên gia chia sẻ góc nhìn hướng tới tương lai về cách các hiểu biết từ dữ liệu đang góp phần thúc đẩy đổi mới trong kiểm toán nội bộ. Hiểu cách tích hợp phân tích dữ liệu vào hoạt động kiểm toán nội bộ vẫn đang là ưu tiên hàng đầu hiện nay.
Dịch giả
Nghiep Nguyen, CIA, CRMA
---
Chuyên gia 1: Grant Ostler
Giám đốc chuyên ngành (Industry Principal) tại Workiva
KTNB đang sử dụng dữ liệu theo những cách sáng tạo nào?
Trong bối cảnh “Làn sóng nghỉ việc hàng loạt” (Great Resignation) và các thách thức khác, các nhóm kiểm toán đang chịu áp lực phải “làm nhiều hơn với nguồn lực ít hơn”. Phân tích dữ liệu có thể giúp giải quyết vấn đề này. Bằng cách sử dụng phân tích để kết nối, so sánh và thấu hiểu dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau, kiểm toán viên có thể xác định các mối tương quan và xu hướng mới, từ đó tạo ra các thông tin giá trị hỗ trợ tổ chức ra quyết định.
Một số nhóm kiểm toán đang cung cấp công cụ phân tích cho Tuyến phòng thứ 1 và thứ 2 nhằm phục vụ giám sát kiểm soát liên tục. Hoặc, phân tích cũng có thể được dùng để lọc ra các giao dịch bất thường có dấu hiệu lỗi kiểm soát nhằm kịp thời điều tra. Một số tổ chức đang tận dụng các công cụ này để nâng cao hiệu quả các kiểm soát tuân thủ luật Sarbanes-Oxley, giúp giảm bớt công sức thử nghiệm kiểm toán của kiểm toán viên và giảm sự “mệt mỏi vì kiểm toán” cho các tuyến phòng. Việc tích hợp các phân tích dữ liệu do kiểm toán nội bộ phát triển vào quy trình vận hành giúp giảm thiểu rủi ro tốt hơn nhiều so với việc chỉ tăng tần suất kiểm toán.
Làm thế nào để các tổ chức cải thiện việc khai thác thông tin từ dữ liệu?
Hầu hết các hệ thống hiện đại, đặc biệt là hệ thống tài chính, đều có sẵn khả năng phân tích để tổ chức hiểu rõ hơn về hoạt động của mình. Tuy nhiên, thách thức của việc phân tích dữ liệu rời rạc (siloed) là vẫn còn tồn tại nhiều “điểm mù”.
Những giá trị lớn thường xuất hiện khi tổ chức kết nối và phân tích dữ liệu từ các nguồn hoặc hệ thống khác nhau để tìm ra các mối quan hệ trước đây chưa được nhận diện hoặc chưa thể hành động nếu chỉ nhìn riêng lẻ từng hệ thống. Những mối quan hệ mới này giúp làm sáng tỏ các tương quan có thể dùng để bắt đầu hành trình giám sát liên tục, và trong một số trường hợp là phân tích dự báo (predictive analytics).
Tầm quan trọng của dữ liệu chính xác đối với các báo cáo ESG là gì?
Thông tin phi tài chính ngày càng trở nên quan trọng hơn đối với các bên liên quan khi họ muốn hiểu tác động tổng thể của tổ chức đối với xã hội. Họ đang thay đổi hành vi và quyết định đầu tư dựa nhiều vào nguồn dữ liệu phi tài chính này. Ví dụ:
Thị trường lao động: Nhân viên muốn làm việc tại các tổ chức có giá trị tương đồng với mình. Các tổ chức có thành tích kém về sự đa dạng, công bằng và hòa nhập (DEI) sẽ khó thu hút và giữ chân nhân tài.
Thị trường tài chính: Xếp hạng ESG bắt đầu ảnh hưởng đáng kể đến khả năng tiếp cận vốn của doanh nghiệp, bao gồm giá cổ phiếu và khả năng vay vốn để tài trợ hoạt động.
Quan hệ kinh doanh: Các tổ chức thiếu chủ động trong việc cắt giảm phát thải khí nhà kính đang gặp khó khăn hơn trong việc duy trì quan hệ với các khách hàng ưu tiên mục tiêu bền vững trong chuỗi cung ứng của họ.
Ngày nay, các bên liên quan rất am hiểu và có thể nhìn thấu những nỗ lực che đậy thiếu sót của doanh nghiệp. Việc báo cáo thông tin ESG sai lệch hoặc gây hiểu nhầm nghiêm trọng đến mức thuật ngữ “greenwashing” (tẩy xanh) đã được bổ sung vào từ điển Merriam-Webster. Việc bị phát hiện "tẩy xanh" có thể gây tác động tiêu cực lớn đến uy tín và khiến tổ chức phải đối mặt với các khoản phạt nặng từ cơ quan quản lý.
Chuyên gia 2: Ken Petersen
Giám đốc và Quản lý sản phẩm TeamMate Analytics tại Wolters Kluwer
Các tổ chức coi dữ liệu là tài sản để giảm thiểu rủi ro như thế nào?
Giống như sở hữu một chiếc xe hơi, dữ liệu của tổ chức là một tài sản cần luôn sẵn sàng để sử dụng khi cần. Bạn sẽ thực hiện các biện pháp phòng ngừa để xe không bị mất trộm, bảo trì định kỳ để xe vận hành tốt và sửa chữa khi hỏng hóc. Thậm chí bạn có thể nâng cấp thêm phụ kiện để phù hợp hơn với nhu cầu sử dụng.
Các tổ chức cũng quản trị dữ liệu theo cách tương tự vì giá trị mà nó mang lại. Việc này giúp chuẩn hóa các quy trình kinh doanh và cung cấp thông tin chuyên sâu về hoạt động vận hành. Do đó, bảo trì dữ liệu thường xuyên và khắc phục lỗi ngay khi phát hiện là lợi ích sát sườn của tổ chức. Quyền riêng tư và rò rỉ dữ liệu là những rủi ro lớn thúc đẩy các tổ chức phải cập nhật các biện pháp an ninh và bảo mật tốt nhất.
Kiểm toán viên nội bộ có thể làm gì để dữ liệu dễ tiếp cận hơn?
Vấn đề không nằm ở công cụ. Có rất nhiều công cụ trên thị trường để truy cập dữ liệu, ngay cả Microsoft Excel cũng có các tính năng tương tự Microsoft Power BI. Thay vào đó, quyền riêng tư và an ninh dữ liệu mới là rủi ro trọng yếu. Điều này có nghĩa là những người quản lý dữ liệu (data stewards) cần tuân thủ các quy tắc tốt nhất khi cấp quyền truy cập, kể cả với KTNB. Trưởng kiểm toán nội bộ nên làm việc với Giám đốc công nghệ thông tin để thiết lập cơ chế cho phép kiểm toán truy cập dữ liệu mà vẫn duy trì tính ổn định và bảo mật của hệ thống. Những nhóm kiểm toán thành công nhất thường có nhân sự am hiểu cấu trúc dữ liệu để giao tiếp hiệu quả với bộ phận CNTT.
Kiểm toán viên nội bộ trong tương lai sẽ làm việc với dữ liệu ra sao?
Nhiều tổ chức đang liên tục đánh giá cơ hội áp dụng phân tích dữ liệu cho mọi cuộc kiểm toán. Họ tìm cách tăng số lượng cuộc kiểm toán có sử dụng phân tích cũng như tăng chiều sâu của việc phân tích đó.
Năng lực phân tích dữ liệu của kiểm toán viên ngày càng được nâng cao. Trong tương lai, mọi kiểm toán viên đều sẽ được kỳ vọng có năng lực phân tích dữ liệu ở một mức độ nào đó. Điều này bao gồm không chỉ kỹ năng thực hiện phân tích, mà còn là khả năng xác định loại phân tích nào cần thực hiện để hỗ trợ mục tiêu kiểm toán. Sự gia tăng cả về số lượng và chiều sâu của phân tích giúp tăng cường mức độ đảm bảo và nâng cao vị thế của KTNB như một đối tác kinh doanh giá trị. Khi năng lực của kiểm toán viên ngày càng được nâng cao, những người có kỹ năng phân tích dữ liệu tốt nhất thường sẽ hỗ trợ cả nhóm trong việc khai thác dữ liệu, đồng thời hướng dẫn cách xây dựng và thực hiện các thủ tục kiểm tra dữ liệu phục vụ mục tiêu kiểm toán. Điều này cho phép đội ngũ có thời gian cho các phân tích chuyên sâu hơn, đồng thời nâng cao mức độ hài lòng công việc trong toàn bộ nhóm kiểm toán.
Khóa học sắp tới của IIA Việt Nam
