Việc vận dụng quy định phân tích dữ liệu quốc tế vào Việt Nam trong bối cảnh công nghệ phát triển đang trở thành một vấn đề quan trọng đối với các lĩnh vực kinh doanh, chính trị và khoa học. Việc áp dụng các quy định này vào Việt Nam sẽ mang lại nhiều lợi ích cho đất nước và xã hội. Tuy nhiên, việc vận dụng quy định phân tích dữ liệu quốc tế cũng đồng thời gặp phải một số thách thức nhất định.
Từ khóa: kiểm toán, phân tích dữ liệu, công nghệ.
1. Giới thiệu
Trong thập kỷ gần đây và đặc biệt sau đại dịch COVID-19, công nghệ và dữ liệu đã trở thành nội dung chính của chuyển đổi số và đổi mới toàn cầu. Tại Việt Nam, sự bùng nổ của ứng dụng công nghệ thông tin trong nhiều lĩnh vực đã tạo ra một làn sóng mới về việc thu thập và phân tích dữ liệu, mang lại giá trị to lớn cho doanh nghiệp và cộng đồng; đặc biệt là trong ngành kế toán - kiểm toán. Trong bối cảnh toàn cầu hóa và số hóa, đặc biệt khi môi trường kinh doanh và quản lý ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu, việc tham khảo và vận dụng các quy định phân tích dữ liệu từ các quốc gia tiên tiến và tổ chức quốc tế vào Việt Nam không chỉ là một xu hướng mà còn là một yêu cầu cấp thiết đối với lĩnh vực tài chính, kế toán.
Bài viết này giúp ngành kế toán - kiểm toán Việt Nam nhận diện và cải thiện ứng dụng công nghệ và phân tích dữ liệu cập nhật tiêu chuẩn quốc tế, đồng thời nắm bắt cơ hội và đối mặt với thách thức trong thời đại số hóa. Qua đó, đẩy mạnh sự phát triển bền vững của ngành nghề trong bối cảnh mới.
2. Cơ sở lý luận
2.1. Khái niệm về phân tích dữ liệu
Việc áp dụng các quy định này sẽ giúp nâng cao năng lực cạnh tranh của Việt Nam, phát triển ngành công nghệ thông tin, đưa ra các quyết định chính xác và giảm thiểu rủi ro cho hoạt động kinh doanh. Sau dịch COVID-19, môi trường ứng dụng công nghệ thông tin tại Việt Nam đã bùng nổ mạnh mẽ, đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Việc phân tích dữ liệu trong môi trường này có thể đem lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp và tổ chức, bao gồm: đánh giá hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng, giám sát và quản lý rủi ro, tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Trong việc phân tích dữ liệu trong môi trường ứng dụng công nghệ thông tin tại Việt Nam, các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, Power BI, Tableau, R, Python, SQL Server, Oracle, SAS… đều được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên, để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả phân tích, các doanh nghiệp và tổ chức cần lưu ý đến những yếu tố như sử dụng nguồn dữ liệu đáng tin cậy, tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu, áp dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu phù hợp, xác định mục tiêu phân tích dữ liệu, sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu chuyên nghiệp (ngoài các công cụ kể trên, các doanh nghiệp và tổ chức cũng có thể sử dụng các phần mềm phân tích dữ liệu chuyên nghiệp khác như IBM SPSS, RapidMiner, KNIME…), đào tạo nhân lực, áp dụng các tiêu chuẩn và quy định liên quan đến bảo vệ dữ liệu.
2.2. Tổng quan các nghiên cứu
Trong bối cảnh công nghệ và dữ liệu ngày càng trở thành hoạt động cốt lõi của kiểm toán báo cáo tài chính thì việc áp dụng và cập nhật phương pháp kiểm toán truyền thống để tương thích với thời đại số hóa là điều cần thiết. Để hiểu rõ hơn về vấn đề này, tác giả đã tham khảo một loạt nguồn tài liệu uy tín và đa dạng từ các tổ chức và nghiên cứu trên toàn cầu.
Liên đoàn Kế toán quốc tế (IFAC), đã ban hành nhiều hướng dẫn và chuẩn mực về việc áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán. Trong lĩnh vực kiểm toán báo cáo tài chính tại Việt Nam, việc áp dụng các hướng dẫn quốc tế để phân tích dữ liệu là rất quan trọng. Đây là cách để đảm bảo tính khách quan và đáng tin cậy của quá trình kiểm toán. Các hướng dẫn quốc tế thường được sử dụng trong kiểm toán báo cáo tài chính tại Việt Nam bao gồm: Hướng dẫn Kế toán Quốc tế (International Accounting Standards - IAS) và Chuẩn mực lập báo cáo tài chính quốc tế (International Financial Reporting Standards - IFRS). Đây là các hướng dẫn quốc tế được ban hành bởi Hội đồng Tiêu chuẩn Kế toán Quốc tế (IASB). IAS và IFRS được áp dụng rộng rãi trên thế giới và Việt Nam cũng đã chấp nhận áp dụng các chuẩn mực này. Chuẩn mực kiểm toán quốc tế (International Standards on Auditing - ISA) là các hướng dẫn kiểm toán quốc tế được ban hành bởi Hội đồng Kiểm toán Quốc tế (IAASB). ISA được sử dụng rộng rãi trong việc kiểm toán báo cáo tài chính trên toàn thế giới và được sử dụng tại Việt Nam. Việc áp dụng các chuẩn mực, hướng dẫn quốc tế giúp cho việc phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính tại Việt Nam được tiến hành một cách đồng nhất và có tính khách quan cao. Bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn và hướng dẫn này, các kiểm toán viên có thể đánh giá mức độ tuân thủ của các doanh nghiệp, tổ chức đối với các tiêu chuẩn và quy định quốc tế, từ đó đưa ra những nhận xét và đề xuất cần thiết để cải thiện quá trình quản lý tài chính.
Đồng thời, tại Singapore, “Hướng dẫn kiểm toán số 13” do Viện Kế toán công chứng Singapore (ISCA) và Cơ quan Quản lý doanh nghiệp và kế toán Singapore (ACRA) ban hành là minh chứng rõ ràng về sự tiến bộ trong việc áp dụng phân tích dữ liệu vào kiểm toán tài chính. Tài liệu “Hướng dẫn kiểm toán số 13 - Phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính” (AGS 13) do ISCA và ACRA phối hợp biên soạn và ban hành tháng 8/2021. Theo đó, phân tích dữ liệu là một trong những kỹ năng cần thiết của kiểm toán viên trong quá trình kiểm toán báo cáo tài chính. Phân tích dữ liệu giúp cho các kiểm toán viên có thể đánh giá chính xác hơn về tình trạng tài chính của doanh nghiệp, nhận diện các rủi ro và đưa ra các khuyến nghị cho doanh nghiệp để nâng cao hiệu quả hoạt động. Trong phần này, AGS 13 hướng dẫn về cách phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính. Có thể bao gồm các bước như sau: (1) Thu thập dữ liệu: Các kiểm toán viên cần thu thập các tài liệu liên quan đến tài chính của doanh nghiệp như báo cáo tài chính, báo cáo thuế, bảng cân đối kế toán, báo cáo phân tích kết quả kinh doanh; (2) Đánh giá chỉ số kinh doanh: Các kiểm toán viên cần phân tích các chỉ số kinh doanh như tỷ lệ lợi nhuận, tỷ lệ thanh toán nợ phải trả, tỷ lệ nợ phải trả trên tài sản; (3) So sánh dữ liệu: Các kiểm toán viên cần so sánh các chỉ số kinh doanh của doanh nghiệp với các chỉ số của ngành và các doanh nghiệp cùng kích cỡ; (4) Kiểm tra tính đáng tin cậy của dữ liệu; (5) Đưa ra khuyến nghị: Các kiểm toán viên cần đưa ra khuyến nghị cho doanh nghiệp dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, các khuyến nghị này sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể cải thiện hoạt động kinh doanh và nâng cao hiệu quả tài chính. Như vậy, AGS 13 cung cấp hướng dẫn về cách kết hợp phân tích dữ liệu vào kiểm toán báo cáo tài chính. Việc sử dụng và phân tích dữ liệu có thể nâng cao hiệu lực và hiệu quả của các thủ tục kiểm toán, đồng thời giúp kiểm toán viên xác định các khu vực có rủi ro cao hơn và các sai sót trọng yếu tiềm ẩn trong báo cáo tài chính.
Phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong quá trình thực hiện cuộc kiểm toán báo cáo tài chính ở Hoa Kỳ. Việc sử dụng phân tích dữ liệu giúp cho cho kiểm toán viên hiểu toàn diện hơn về các giao dịch tài chính của doanh nghiệp, tổ chức và giúp xác định các khu vực tiềm ẩn rủi ro hoặc sai sót trọng yếu trong báo cáo tài chính.
Chuẩn mực kế toán Hoa Kỳ (Generally Accepted Accounting Principles - GAAP): Đây là các hướng dẫn kế toán được áp dụng ở Hoa Kỳ. Mặc dù GAAP không được sử dụng rộng rãi tại Việt Nam, nhưng các công ty hoạt động quốc tế có thể sử dụng GAAP để báo cáo tài chính. Viện Kế toán Công chứng Hoa Kỳ (AICPA) đã ban hành các hướng dẫn cho kiểm toán viên về cách kết hợp phân tích dữ liệu vào quy trình kiểm toán. Hướng dẫn kiểm toán và kế toán về phân tích dữ liệu của AICPA cung cấp cho kiểm toán viên những hỗ trợ thiết thực trong lập kế hoạch, thực hiện và đánh giá phân tích dữ liệu trong quá trình kiểm toán. Hướng dẫn này đưa ra các gợi ý giúp phân tích dữ liệu có thể được sử dụng theo nhiều cách khác nhau trong kiểm toán báo cáo tài chính. Trong các hướng dẫn này, AICPA cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng xét đoán chuyên môn và thái độ hoài nghi nghề nghiệp khi sử dụng phân tích dữ liệu trong quy trình kiểm toán. Kiểm toán viên cần đánh giá đầy đủ dữ liệu và kết quả phân tích để đảm bảo chúng phù hợp và đáng tin cậy với các mục tiêu kiểm toán. Ngoài ra, Ủy ban Giám sát Kế toán Công ty Đại chúng (Public Company Accounting Oversight Board - PCAOB), là cơ quan quản lý chính đối với kiểm toán viên của các công ty đại chúng ở Hoa Kỳ, cũng đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng phân tích dữ liệu trong quy trình kiểm toán. PCAOB đã ban hành Cảnh báo Thực hành Kiểm toán (Staff Audit Practice Alert) về việc sử dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính, trong đó nhấn mạnh kiểm toán viên cần kết hợp phân tích dữ liệu vào quy trình đánh giá rủi ro. Nhìn chung, việc sử dụng phân tích dữ liệu trong quy trình kiểm toán báo cáo tài chính ở Hoa Kỳ ngày càng trở nên phổ biến. Kiểm toán viên được khuyến khích kết hợp phân tích dữ liệu vào các thủ tục kiểm toán của họ để nâng cao hiệu lực và hiệu quả của cuộc kiểm toán và để xác định các khu vực tiềm ẩn rủi ro hoặc sai sót trọng yếu trong báo cáo tài chính.
T heo báo cáo của Gartner “Top Strategic Technology Trends for 2021”, đã đề cập đến xu hướng công nghệ hàng đầu và tầm quan trọng của việc áp dụng phân tích dữ liệu trong nhiều lĩnh vực, trong đó có kiểm toán. Các bài viết, nghiên cứu của các tổ chức nghề nghiệp quốc tế như AICPA-CIMA, ACCA cũng đề cập đến và nhấn mạnh tầm quan trọng và cách thức áp dụng phân tích dữ liệu trong lĩnh vực kiểm toán hiện nay. Ngoài ra, khi so sánh Chuẩn mực kiểm toán số 520 của IFAC, Singapore và Việt Nam, tác giả nhận thấy những điểm tương đồng và khác biệt trong việc đánh giá và áp dụng công nghệ và dữ liệu trong quá trình kiểm toán báo cáo tài chính.
T hông qua việc phân tích và đối chiếu giữa các nguồn tài liệu đã tham khảo, chúng tôi tin rằng việc áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán không chỉ là xu hướng mà còn là yêu cầu cần thiết để nâng cao chất lượng và hiệu quả trong ngành kiểm toán hiện đại.
2.3. Phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu và nội dung bài viết đã được tìm kiếm, thu thập và phân tích các tài liệu, hướng dẫn và báo cáo từ các tổ chức kiểm toán uy tín trên thế giới như IFAC, AICPA, ISAC và VACPA. Mục tiêu của bước này là đảm bảo rằng nghiên cứu này được dựa trên nền tảng lý thuyết vững chắc và có sự cập nhật thông tin.
Dữ liệu được thu thập từ các nguồn công bố chính thống từ IFAC, AICPA, ISAC, VACPA và các báo cáo quốc tế. Để bổ sung cho khía cạnh thực tiễn và độ sâu của nghiên cứu, tác giả đã tiến hành phỏng vấn một số chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực kiểm toán và phân tích dữ liệu tại Singapore và Việt Nam. Qua đó, chúng tôi nhận được những ý kiến, góc nhìn và kinh nghiệm thực tế từ những người làm việc trực tiếp và am hiểu sâu trong lĩnh vực này.
3. kết quả nghiên cứu và bàn luận
T hực tế tại Việt Nam, Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam (VSA) số 520 - Thủ tục phân tích được xây dựng dựa trên Chuẩn mực kiểm toán quốc tế (ISA) 520 phiên bản năm 2009 với các yêu cầu và hướng dẫn chung mang tính trừu tượng, chưa có các ví dụ cụ thể về phân tích dữ liệu cũng như ứng dụng công nghệ để phân tích dữ liệu trong kiểm toán. Thêm vào đó, hiện nay, các kiểm toán viên mới chỉ sử dụng các thủ tục phân tích đơn giản như phân tích biến động cuối năm so với đầu năm hoặc biến động năm nay so với năm trước… mà chưa sử dụng nhiều các thủ tục phân tích chuyên sâu. Ngoài ra, kiểm toán viên chưa thực sự ứng dụng nhiều thủ tục phân tích để đánh giá rủi ro của cuộc kiểm toán. Tại Việt Nam, để hỗ trợ kiểm toán viên, Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam VSA 520 đã có quy định về thủ tục phân tích, tuy nhiên, nội dung chuẩn mực chỉ dừng lại ở mức thông tin cơ bản dành cho phân tích dữ liệu chứ chưa có các hướng dẫn chi tiết, sâu trong bối cảnh bùng nổ dữ liệu và các ứng dụng công nghệ. Gần đây, Hội Kiểm toán viên hành nghề Việt Nam (VACPA), được sự đồng ý của ISCA, đã dịch thuật “Hướng dẫn kiểm toán số 13 - Phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính” do Viện Kế toán Công chứng Singapore (ISCA) và ACRA phối hợp biên soạn và ban hành tháng 8/2021 là tài liệu được đánh giá tương đồng với VSA, giúp kiểm toán viên biết cách ứng dụng thủ tục phân tích trong nhiều tình huống, sử dụng linh hoạt cho nhiều mục đích để tăng cường chất lượng kiểm toán. Đồng thời, bản hướng dẫn này cũng có thể trở thành tài liệu đào tạo cho kiểm toán viên.
Việc vận dụng quy định phân tích dữ liệu quốc tế vào Việt Nam trong bối cảnh công nghệ phát triển sẽ mang lại nhiều lợi ích cho đất nước và xã hội. Tuy nhiên, cũng có một số thách thức cần được đối mặt, bao gồm sự khác biệt về quy định pháp lý giữa các quốc gia, khả năng thu thập và xử lý dữ liệu phức tạp và khả năng đào tạo và phát triển nguồn nhân lực. Vấn đề cần đặt ra là làm thế nào để áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính của các quốc gia và quốc tế vào tình hình thực tiễn Việt Nam? Để áp dụng các nguyên tắc phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể thực hiện theo hướng dẫn của các cơ quan chuyên môn có liên quan của IFAC, Hoa Kỳ, Singapore. Tuy nhiên, Việt Nam cần điều chỉnh cách tiếp cận cho phù hợp với hoàn cảnh cụ thể.
Dưới đây, theo quan điểm của tác giả, một số cách áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính trong bối cảnh phát triển của Việt Nam hiện nay, như sau:
- Lập kế hoạch sử dụng phân tích dữ liệu: Kiểm toán viên nên lập kế hoạch về cách sử dụng phân tích dữ liệu trong cuộc kiểm toán, bao gồm xác định nguồn dữ liệu, lựa chọn công cụ và kỹ thuật thích hợp, đồng thời xác định phạm vi và mục tiêu của phân tích. Tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể cần xem xét tính sẵn có và độ tin cậy của các nguồn dữ liệu cũng như mức độ áp dụng công nghệ của đối tượng được kiểm toán.
- Chuẩn bị dữ liệu để phân tích: Kiểm toán viên nên chuẩn bị dữ liệu để phân tích, bao gồm xác minh tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu và đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng có thể sử dụng được với các công cụ phân tích dữ liệu. Tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể cần xác minh tính chính xác của dữ liệu tài chính và đảm bảo rằng dữ liệu ở định dạng có thể sử dụng được với các công cụ phân tích dữ liệu.
- Thực hiện phân tích dữ liệu: Kiểm toán viên nên thực hiện phân tích dữ liệu bằng các công cụ và kỹ thuật thích hợp, chẳng hạn như phân tích thống kê, phân tích hồi quy hoặc phân tích xu hướng. Tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể cần lựa chọn các công cụ và kỹ thuật phù hợp với ngành hoặc lĩnh vực kinh doanh cụ thể.
- Đánh giá kết quả phân tích: Kiểm toán viên cần đánh giá kết quả phân tích dữ liệu để xác định bất kỳ khu vực nào có rủi ro cao hơn hoặc tiềm ẩn sai sót trọng yếu trong báo cáo tài chính. Tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể cần đặc biệt chú ý đến các lĩnh vực có rủi ro gian lận hoặc tham nhũng cao hơn.
- Ghi lại các quy trình phân tích dữ liệu đã thực hiện: Kiểm toán viên nên ghi lại các quy trình phân tích dữ liệu đã thực hiện, bao gồm các nguồn dữ liệu, công cụ và kỹ thuật được sử dụng cũng như kết quả phân tích. Tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể cần đảm bảo rằng tài liệu của họ tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định kiểm toán của Bộ Tài chính và Hội nghề nghiệp (VACPA).
Tại Việt Nam, kiểm toán viên có thể gặp phải những thách thức liên quan đến tính sẵn có và độ tin cậy của nguồn dữ liệu khi áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính. Điều này là do các nguồn dữ liệu có thể không có sẵn hoặc chất lượng của dữ liệu có thể không đủ để phân tích. Kiểm toán viên cũng có thể cần xem xét mức độ áp dụng công nghệ của đối tượng được kiểm toán khi lập kế hoạch sử dụng phân tích dữ liệu. Để giải quyết những thách thức này, kiểm toán viên cần hợp tác chặt chẽ với khách hàng để đảm bảo tính có sẵn dữ liệu cần thiết và đủ chất lượng để phân tích. Đồng thời, kiểm toán viên cần nhận thức được những thách thức đặc thù và các yêu cầu pháp lý liên quan đến việc kiểm toán các tổ chức tài chính tại Việt Nam và các Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam và quốc tế.
Việc thực hiện phân tích dữ liệu là một phần quan trọng của quy trình kiểm toán báo cáo tài chính vì nó cho phép kiểm toán viên kiểm tra tính chính xác và đầy đủ của dữ liệu tài chính và xác định các khu vực tiềm ẩn rủi ro hoặc sai sót trọng yếu. Tại Việt Nam, việc sử dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán ngày càng trở nên phổ biến, kiểm toán viên cần có hiểu biết vững chắc về các công cụ và kỹ thuật phù hợp để sử dụng khi thực hiện phân tích dữ liệu. Các công cụ và kỹ thuật cụ thể được sử dụng trong phân tích dữ liệu sẽ phụ thuộc vào mục tiêu của cuộc kiểm toán và bản chất của dữ liệu được phân tích. Có nhiều công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu mà kiểm toán viên có thể sử dụng khi thực hiện phân tích dữ liệu trong cuộc kiểm toán báo cáo tài chính. Một số công cụ và kỹ thuật phổ biến bao gồm: (1) Alteryx: Alteryx là một nền tảng phân tích dữ liệu cho phép người dùng kết hợp, làm sạch và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó bao gồm các tính năng để trộn dữ liệu, phân tích dự đoán và báo cáo; (2) Power BI: Power BI là công cụ trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng tạo bảng điều khiển và báo cáo tương tác. Nó bao gồm các tính năng để mô hình hóa dữ liệu, chuyển đổi dữ liệu và phân tích dữ liệu; (3) ACL: ACL là công cụ phân tích dữ liệu kiểm toán cho phép người dùng phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống kế toán, bảng tính và cơ sở dữ liệu. Nó bao gồm các tính năng để trích xuất, phân tích và báo cáo dữ liệu; (4) IDEA: IDEA là một công cụ phân tích dữ liệu cho phép người dùng nhập, phân tích và báo cáo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Nó bao gồm các tính năng để trích xuất, phân tích và trực quan hóa dữ liệu; (5) Tableau: Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu cho phép người dùng tạo các bảng điều khiển và báo cáo tương tác. Nó bao gồm các tính năng để lập mô hình dữ liệu, trộn dữ liệu và phân tích dữ liệu. Những công cụ này không ngừng phát triển, đồng thời các tính năng và khả năng mới luôn được bổ sung. Do đó, kiểm toán viên nên cập nhật những phát triển mới nhất về công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu để đảm bảo họ đang sử dụng công cụ phù hợp nhất cho nhu cầu của mình.
Ngoài ra, kiểm toán viên tại Việt Nam nên xem xét các yếu tố ngôn ngữ, văn hóa và các yêu cầu pháp lý khi áp dụng phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính. Việt Nam cũng cần chú ý đảm bảo rằng phương pháp tiếp cận nhất quán với Chuẩn mực kiểm toán quốc tế và các quy định của Bộ Tài chính. Điều này bao gồm các quy định liên quan đến quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu, cũng như các quy định về kế toán và thuế địa phương như Luật An ninh mạng của Việt Nam yêu cầu thông tin và dữ liệu cá nhân phải được lưu trữ trong lãnh thổ Việt Nam. Điều này có thể ảnh hưởng đến khả năng của kiểm toán viên trong việc truy cập và phân tích các nguồn dữ liệu nhất định, đặc biệt nếu hệ thống của đối tượng được kiểm toán nằm ngoài Việt Nam. Tương tự, các quy định về thuế và kế toán có thể ảnh hưởng đến tính khả dụng và độ tin cậy của các nguồn dữ liệu.
Nhìn chung, kiểm toán viên cần hiểu biết về khuôn khổ pháp lý và quy định của Việt Nam khi áp dụng phân tích dữ liệu trong cuộc kiểm toán báo cáo tài chính và cần đảm bảo rằng cách tiếp cận của họ nhất quán với luật pháp và quy định của Việt Nam. Hướng dẫn của Hội đồng Chuẩn mực Kiểm toán và Đảm bảo Quốc tế (IAASB) và Hội Kiểm toán viên hành nghề Việt Nam (VACPA) cũng có thể cung cấp hướng dẫn hữu ích cho kiểm toán viên tại Việt Nam.
Kết luận
Sự phát triển vượt trội của công nghệ và dữ liệu đang thay đổi cách thế giới tiếp cận và thực hiện các hoạt động kiểm toán. Nghiên cứu của tác giả đã chỉ ra một số điểm quan trọng khi áp dụng quy định phân tích dữ liệu quốc tế vào Việt Nam. Chuẩn mực và quy định của Việt Nam có những điểm tương đồng nhưng cũng tồn tại nhiều khác biệt với quốc tế. Tuy nhiên, Việt Nam hoàn toàn có khả năng và cơ sở để tiếp tục cập nhật và tích hợp những tiêu chuẩn mới nhất từ quốc tế vào hệ thống chuẩn mực của quốc gia, đặc biệt là các nội dung có liên quan đến phân tích dữ liệu.
Việc áp dụng phân tích dữ liệu vào kiểm toán không chỉ là một xu hướng mà còn là một yêu cầu thiết yếu để nâng cao chất lượng và hiệu quả kiểm toán; do vậy, các kiểm toán viên cần đưa ra khuyến nghị cho doanh nghiệp dựa trên kết quả phân tích dữ liệu. Các khuyến nghị này sẽ giúp cho doanh nghiệp có thể cải thiện hoạt động kinh doanh và nâng cao hiệu quả tài chính.
Nhìn chung, việc vận dụng quy định phân tích dữ liệu quốc tế vào Việt Nam trong bối cảnh công nghệ phát triển là rất cần thiết và mang lại nhiều lợi ích cho đất nước và xã hội. Tuy nhiên, để thành công, chúng ta cần đối mặt với những thách thức và phải có các giải pháp để giải quyết những thách thức này, bao gồm cải thiện quy định pháp lý, tăng cường khả năng thu thập và xử lý dữ liệu, và đào tạo và phát triển nguồn nhân lực phù hợp.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Gartner. (2020). Top Strategic Technology Trends for 2021. Retrieved from https:// www.gartner.com/smarterwithgartner/ gartner-top-strategic-technology-trends for-2021/;
2. H. K. Yoo and C. J. Lee, “The Impact of Big Data Analytics on Firm Performance: An Empirical Study of Korean Firms,” Journal of Business Research, vol. 67, no. 7, pp. 2278-2288, 2014;
3. Ministry of Information and Communications, “Strategy for Information Technology Development and Application in Vietnam to 2020, with a Vision to 2025,” 2016;
4. P. Messina, “Big Data Analytics in Emerging Markets: Opportunities and Challenges,” Journal of Global Information Management, vol. 24;
5. https://www.aicpa-cima.com/resources/ article/guide-to-audit-data-analytics an-overview;
6.https://www.accaglobal.com/gb/en/ student/exam-support-resources/pro fessional-exams-study-resources/p7/ technical-articles/data-analytics.html;
7.https://www.wolterskluwer.com/en/ expert-insights/how-is-data-analytics used-in-auditing;
8.https://www.diligent.com/insights/grc/ data-analytics-in-audit/;
9. “Hướng dẫn kiểm toán số 13 - Phân tích dữ liệu trong kiểm toán báo cáo tài chính - Audit guidance statement 13 - Data Analytics in a Financial Statements Audit” của ISCA và ACRA phát hành;
10. Chuẩn mực kiểm toán Singapore số 520;
11. Chuẩn mực kiểm toán Việt Nam số 520;
12. Chuẩn mực kiểm toán quốc tế số 520.
Tác giả:
TS. Trần Khánh Lâm, Hội Kiểm toán viên hành nghề Việt Nam
(Theo Tạp chí Nghiên cứu Khoa học kiểm toán, số tháng 9/2023)
