N
hiều người tiếp tục coi trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ của tương lai, nhưng nó đã nhanh chóng trở thành công nghệ của hiện tại - chắc chắn là trong thế giới làm việc. Do đó, tốc độ phát triển của các công nghệ và số hóa các quy trình kinh doanh đang thúc đẩy các nhóm kiểm toán và tài chính phải nhanh chóng và liên tục thích nghi với hoàn cảnh mới.
Theo Đồng hồ Tăng trưởng của EY, 73% số người được hỏi là giám đốc điều hành các công ty quy mô trung bình đã áp dụng AI hoặc có kế hoạch áp dụng nó trong hai năm tới. Đây là sự khác biệt lớn so với kết quả cuộc khảo sát này được thực hiện hai năm trước đó, trong đó 74% cho biết họ hoàn toàn không có kế hoạch chiến lược nào liên quan đến AI.
Để hiểu rõ hơn về lộ trình áp dụng AI phía trước, một số câu hỏi phức tạp vẫn cần được đặt ra về những rủi ro và năng lực của những công nghệ mang tính cách mạng này: Liệu một chiếc máy tính từng có thể “suy nghĩ” như con người không? Làm thế nào để chúng ta cân bằng được rủi ro và cơ hội mà những công nghệ đột phá này đem lại?
Và bản thân công việc cũng được định nghĩa lại như thế nào nếu máy móc có thể làm được hầu hết mọi thứ?
Đây là những câu hỏi mà các nhà phân tích trong tất cả các ngành đang đặt ra - chúng không chỉ dành cho các nhà triết học, nhà xã hội học và kinh tế học trả lời, mà còn đặt ra để cho tất cả chúng ta giải quyết.
Đối với một nghề như kế toán, các năng lực như AI có tiềm năng thú vị. Dữ liệu lớn được tạo ra ngày cành nhiều và năng lực lưu trữ cũng tăng lên, cùng với khả năng xử lý dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và chính xác, có nghĩa là AI đang giải phóng bớt công việc của kiểm toán viên, để họ tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị gia tăng cao hơn. Ví dụ:
Phân tích nâng cao - · Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích tiên tiến do AI điều khiển để phân tích nhiều mảng dữ liệu lớn trong một thời gian ngắn, kiểm toán viên có thể hiểu rõ hơn về doanh nghiệp, được trang bị tốt hơn để nhận diện rủi ro, đặt câu hỏi thông minh hơn về những phát hiện kiểm toán và, với thái độ hoài nghi nghề nghiệp, họ có thể đưa ra những kết quả tốt hơn.
Tự động hóa thông minh - · Công nghệ tự động hóa quy trình robot (RPA) hoạt động như một lực lượng lao động ảo được kiểm soát bởi các nhóm phụ trách hoạt động kinh doanh và có thể nhanh chóng tự động hóa các công việc tiêu tốn nhiều thời gian nhất, có tính lặp đi lặp lại, có thể chuẩn hóa và được dựa trên quy tắc. Khi RPA tiếp tục hoàn thiện, công nghệ này phát huy AI cho phép quản lý và hoàn thành các công việc phức tạp hơn, tạo điều kiện phát triển lực lượng lao động hiểu biết hơn về công nghệ số.
Chúng ta cùng hình dung ra một tương lai trong đó thông tin đến trong thời gian thực, con người có các công cụ phù hợp có sẵn để xử lý và phân tích khối lượng thông tin đó một cách liên tục. Điều đó có nghĩa là kiểm toán viên có thể tiếp cận bức tranh toàn cảnh về hoạt động của tổ chức, với quyền truy cập vào hồ sơ dữ liệu hoàn chỉnh và các phương tiện để nhìn nhận vấn đề một cách sâu sắc hơn nữa.
Để thảo luận thêm về chủ đề này, tôi tự hào khi mới đây được tham gia một tiểu ban gồm các nhà hoạch định chính sách, học giả và kiểm toán viên tên tuổi cho một hội nghị do công ty Ernst & Young et Associés và Hiệp hội Kế toán Công chứng Anh (ACCA) tổ chức. Đây không phải là những chuyên gia công nghệ, mà là những người tò mò và hào hứng về tương lai, và họ đặt ra những câu hỏi mấu chốt mà chúng ta phải giải quyết trong nghề kế toán.
Cuộc thảo luận ít tập trung vào các công nghệ đằng sau AI, và dành thời gian nhiều hơn cho việc giải quyết nhu cầu sống còn về lòng tin. Thật đúng lúc, vì theo kết quả của Khảo sát Chương trình Giám đốc CNTT (CIO) năm 2018 do Gartner thực hiện, cho đến năm 2020 85% các dự án AI sẽ cho ra kết quả có sai sót do thiên kiến khi nhập dữ liệu, do thuật toán chưa chuẩn hoặc do nguyên nhân ở nhóm phát triển.
AI chỉ có thể phát triển thành công và bền vững khi được thực hiện với suy nghĩ rằng con người là một phần cơ bản trong phương trình thuật toán. Không chỉ vì các kỹ năng mềm đặc biệt mang tính nhân bản như khả năng sáng tạo và nghệ thuật lãnh đạo, mà còn vì sự hoài nghi và năng lực nhận định của con người cần thiết để giải quyết các loại rủi ro kiểu mới, xuất hiện khi áp dụng các công nghệ mới nổi.
Vì vậy, khi chúng ta khai thác những công nghệ đột phá này, như một nghề nghiệp, chúng ta cần phải làm những gì chúng ta làm tốt nhất: liên tục đặt câu hỏi, phân tích và đánh giá dữ liệu dưới mọi góc độ. Tự động hóa có thể giúp chúng ta giảm bớt nhiều công việc lặp đi lặp lại, nhưng lòng tin vào kỷ nguyên công nghệ số vẫn được xây dựng thông qua các quyết định của con người và trách nhiệm của chúng ta cũng không thay đổi, nghĩa là tiếp tục đặt ra các câu hỏi cơ bản và có tính nền tảng:
- Làm thế nào để chúng ta cân bằng được rủi ro và cơ hội liên quan đến các công nghệ đột phá? Khai thác các công nghệ đột phá mang lại cơ hội lớn, nhưng làm thế nào để các doanh nghiệp cũng quản lý được rủi ro mới đi kèm với chúng?
- Chúng ta nên áp dụng chiến lược đổi mới nào và khi nào thì thực hiện? Làm thế nào để chúng ta khai thác các công nghệ này một cách hiệu quả về chi phí – nhất là trong một tổ chức với khả năng đầu tư hạn chế? Làm thế nào để doanh nghiệp tăng cường quản lý sự thay đổi cần thiết?
- Làm thế nào để chúng ta điều chỉnh mô hình tuyển chọn nhân tài cho phù hợp với một môi trường mới? Cần tuyển dụng những kỹ năng mới nào? Làm thế nào để chúng ta thực hiện đào tạo số nhân viên chuyên nghiệp đang có và mới tuyển một cách thích hợp?
- Làm thế nào để chúng ta quản lý được các bên liên quan nội bộ và bên ngoài? Làm thế nào để chúng ta có thể khai thác công nghệ trong phạm vi các quy định hiện hành? Các chính sách và chuẩn mực có thể điều chỉnh theo những cơ hội mới này như thế nào?
Khi kết hợp các lực lượng khác nhau có tác động đến chức năng kiểm toán, cũng như các cơ hội do các công nghệ đột phá mang lại, chúng tôi hình dung ra một tương lai của nghề kiểm toán, trong đó chất lượng được nâng cao trong khi các nhóm kiểm toán và quy trình nghiệp vụ năng suất và hiệu quả hơn thông qua việc áp dụng AI rộng rãi hơn. Và với ống kính của kiểm toán viên về tính trung thực và hợp lý, sẽ đưa ra câu trả lời giải quyết tốt hơn cho cả câu hỏi phức tạp và cơ bản, để tạo ra trải nghiệm cho khách hàng phong phú hơn.
