Từ khóa: AI, báo cáo tài chính, công nghệ chuỗi khối, xu hướng gian lận

Summary

This study focuses on analyzing the impact of technological advances on the trend of fraud on financial statements of enterprises in Vietnam. The study found that technological advances, including artificial intelligence, data analytics, and blockchain technology have a significant impact on the detection and prevention of fraud in corporate financial statement. These technologies have enhanced the accuracy and efficiency of fraud detection processes leading to improved financial transparency and reduced instances of fraudulent activity. The findings underscore the need to continuously improve the algorithms and models used in fraud detection systems as well as invest in developing skills and expertise to effectively leverage the benefits of technological progress in combating fraudulent behaviors.

Keywords: AI, financial statement, blockchain technology, fraud trends

ĐẶT VẤN ĐỀ

Tại Việt Nam, xu hướng gian lận trong BCTC ngày càng trở nên đáng lo ngại. Nhiều trường hợp gian lận BCTC đã được báo cáo, liên quan đến việc trình bày sai lệch doanh thu, thao túng chi phí và che giấu trách nhiệm pháp lý. Những hoạt động gian lận này không chỉ ảnh hưởng đến các bên liên quan của DN, bao gồm các nhà đầu tư, chủ nợ và nhân viên, mà còn làm xói mòn niềm tin của công chúng vào độ tin cậy của thông tin tài chính.

Tiến bộ công nghệ đã đóng một vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận trong BCTC. Với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ, chẳng hạn như hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính, phát hiện những bất thường và xác định các dấu hiệu tiềm ẩn của các hoạt động gian lận. Bên cạnh đó, các công cụ phân tích dữ liệu cho phép kiểm tra các tập dữ liệu lớn để phát hiện các xu hướng và mẫu biểu thị các hoạt động gian lận. Ngoài ra, công nghệ chuỗi khối một hệ thống sổ cái phi tập trung và minh bạch, mang đến tiềm năng cách mạng hóa BCTC bằng cách nâng cao tính toàn vẹn và độ tin cậy của dữ liệu tài chính. Tính bất biến và bảo mật bằng mật mã của nó có thể làm giảm khả năng thao túng gian lận trong BCTC mang lại sự tin cậy và minh bạch cao hơn cho các bên liên quan (Phạm Huy Hùng và cộng sự, 2023).

Mặc dù, những lợi ích tiềm tàng do tiến bộ công nghệ trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận mang lại, vẫn cần phải hiểu rõ những tiến bộ này tác động cụ thể như thế nào đến xu hướng gian lận trong BCTC của các DN tại Việt Nam. Môi trường kinh tế, văn hóa và pháp lý đặc thù của Việt Nam có thể ảnh hưởng đến việc áp dụng và tính hiệu quả của các công nghệ này trong việc ngăn ngừa các hành vi gian lận.

Do vậy, nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích phân tích tác động của tiến bộ công nghệ, bao gồm: AI, phân tích dữ liệu và công nghệ chuỗi khối đến xu hướng gian lận trong BCTC của các DN tại Việt Nam. Đồng thời, nghiên cứu cũng khám phá những lợi ích và thách thức liên quan đến việc áp dụng các công nghệ này trong các DN.

TÁC ĐỘNG CỦA TIẾN BỘ CÔNG NGHỆ ĐẾN XU HƯỚNG GIAN LẬN TRONG BCTC

Tác động của tiến bộ công nghệ, bao gồm trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu, blockchain đến xu hướng gian lận trong BCTC của các DN tại Việt Nam là rất đáng kể. Những tiến bộ này có khả năng thay đổi cách phát hiện, ngăn chặn và giải quyết gian lận trong các DN, cụ thể:

Trí tuệ nhân tạo

Phân tích dữ liệu tự động: AI được coi là một công cụ đắc lực trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận trong BCTC. Hệ thống AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính một cách nhanh chóng và chính xác. AI có thể xác định các dấu hiệu về hoạt động gian lận trong BCTC. Đồng thời, thuật toán AI có thể xử lý dữ liệu tài chính và phi tài chính, bao gồm BCTC, hóa đơn, hợp đồng và các tài liệu liên quan khác.

Tại Việt Nam, công nghệ AI có thể tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu, giúp kiểm toán viên và các bên liên quan xem xét thông tin tài chính hiệu quả hơn. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, hệ thống AI có thể phát hiện những bất thường, khác biệt và các giao dịch đáng ngờ, từ đó cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của BCTC.

Phát hiện và ngăn chặn gian lận: Các thuật toán AI được đào tạo để xác định các mô hình và điểm bất thường liên quan đến hoạt động gian lận trong BCTC. Bằng cách học hỏi từ dữ liệu lịch sử, hệ thống AI có thể nhận ra các mối quan hệ phức tạp và phát hiện các dấu hiệu cảnh báo và chỉ ra các hành vi gian lận, chẳng hạn như thao túng doanh thu, các giao dịch khống hoặc biển thủ tài sản. Với các DN ở Việt Nam, việc áp dụng AI để phát hiện gian lận trong BCTC có thể nâng cao tính minh bạch bằng cách chủ động xác định và ngăn chặn các hoạt động gian lận. Các thuật toán AI có thể liên tục học hỏi và thích ứng với các hành vi gian lận mới phổ biến trong môi trường kinh doanh Việt Nam, cải thiện khả năng phát hiện theo thời gian. Điều này giúp kiểm toán viên tập trung nỗ lực vào các lĩnh vực có rủi ro cao, đảm bảo các hoạt động gian lận được phát hiện và giải quyết kịp thời.

Giám sát và cảnh báo theo thời gian thực: Hệ thống AI có thể cung cấp khả năng giám sát các giao dịch tài chính theo thời gian thực và tạo cảnh báo hoặc thông báo khi phát hiện các hoạt động bất thường. Điều này cho phép thực hiện hành động kịp thời để giảm thiểu tổn thất tiềm tàng do các hoạt động gian lận gây ra.

Tại Việt Nam, công nghệ AI có thể nâng cao tính minh bạch bằng cách cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về các giao dịch tài chính. Các bên liên quan, bao gồm: kiểm toán viên, cơ quan quản lý và ban quản lý có thể nhận được thông báo ngay lập tức khi xảy ra hoạt động gian lận, cho phép họ điều tra và giải quyết vấn đề kịp thời. Khả năng giám sát theo thời gian thực này góp phần chủ động phát hiện và ngăn chặn gian lận, đảm bảo tính minh bạch trong BCTC.

Đánh giá rủi ro và tuân thủ: Công nghệ AI có thể hỗ trợ đánh giá và quản lý rủi ro liên quan đến BCTC. Các thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử, xác định các yếu tố rủi ro và cung cấp thông tin chi tiết về các lĩnh vực cần quan tâm. Điều này giúp các tổ chức hiểu rõ hơn và giảm thiểu rủi ro liên quan đến BCTC, đảm bảo tuân thủ các quy định và chuẩn mực. Hệ thống AI có thể hỗ trợ xác định các khu vực dễ bị gian lận, không tuân thủ hoặc có khả năng xảy ra sai sót cho phép các tổ chức thực hiện hành động khắc phục và củng cố quy trình BCTC của họ.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc phát hiện các xu hướng gian lận trong BCTC. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê và khai thác dữ liệu tiên tiến, các DN có thể thu được những hiểu biết có giá trị về các giao dịch tài chính phức tạp và phát hiện các dấu hiệu cảnh báo tiềm tàng cho thấy các hình thức gian lận.

Tại Việt Nam, phân tích dữ liệu có thể giúp các DN xác định và điều tra rủi ro gian lận hiệu quả hơn. Bằng cách tự động hóa các quy trình trích xuất, làm sạch và phân tích dữ liệu, các tổ chức có thể hợp lý hóa các nỗ lực phát hiện gian lận của mình. Hơn nữa, phân tích dữ liệu có thể cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về các thủ thuật gian lận phổ biến trong môi trường kinh doanh ở Việt Nam, cho phép các DN phát triển các biện pháp phòng ngừa có mục tiêu.

Công nghệ chuỗi khối

Công nghệ chuỗi khối có tiềm năng nâng cao tính minh bạch trong BCTC trong các DN bằng cách cung cấp hệ thống sổ cái phi tập trung, bất biến và minh bạch.

Sổ cái minh bạch và bất biến: Công nghệ chuỗi khối cho phép tạo ra một sổ cái phân tán, nơi các giao dịch tài chính được ghi lại và lưu trữ theo trình tự thời gian và không thể thay đổi. Mỗi giao dịch được liên kết với giao dịch trước đó, tạo thành một chuỗi các khối và được phân phối trên nhiều nút trong mạng. Điều này đảm bảo rằng, một khi giao dịch được ghi lại, nó không thể bị thay đổi hoặc giả mạo, cung cấp hồ sơ hoạt động tài chính có thể kiểm toán và đáng tin cậy.

Tại Việt Nam, khía cạnh minh bạch này của blockchain có thể nâng cao đáng kể hoạt động BCTC. Tất cả các bên liên quan, bao gồm: kiểm toán viên, cơ quan quản lý, nhà đầu tư và công chúng, đều có thể truy cập và xác minh dữ liệu tài chính được ghi trên Blockchain. Khả năng hiển thị này thúc đẩy niềm tin và sự tự tin vào tính chính xác và tính toàn vẹn của BCTC.

Xác minh phi tập trung: Trong các hệ thống BCTC truyền thống, việc xác minh các giao dịch tài chính thường dựa vào một bên thứ ba trung gian như kiểm toán độc lập. Trong mạng Blockchain, nhiều người tham gia xác thực và xác minh các giao dịch bằng thuật toán đồng thuận như bằng chứng công việc hoặc bằng chứng cổ phần. Quá trình xác minh phân tán này loại bỏ sự cần thiết của một cơ quan đáng tin cậy duy nhất và giảm nguy cơ thao túng gian lận.

Tại Việt Nam, cơ chế xác minh phi tập trung này giúp tăng cường tính minh bạch bằng cách đảm bảo rằng, các BCTC được xác thực bởi nhiều bên, khiến các giao dịch gian lận khó có thể không bị phát hiện.

Hợp đồng thông minh và tự động hóa: Công nghệ chuỗi khối cho phép thực hiện hợp đồng thông minh, là hợp đồng tự thực hiện với các quy tắc và điều kiện được xác định trước. Hợp đồng thông minh có thể tự động hóa các quy trình tài chính, đảm bảo các giao dịch được thực hiện chính xác và minh bạch. Các hợp đồng này được ghi lại trên blockchain và được thực thi tự động khi đáp ứng các điều kiện được xác định trước.

Trong bối cảnh BCTC ở Việt Nam, hợp đồng thông minh có thể hợp lý hóa và tự động hóa nhiều quy trình khác nhau, như: ghi nhận doanh thu, theo dõi chi phí và giao dịch giữa các công ty. Việc tự động hóa này làm giảm nguy cơ sai sót và thao túng của con người, nâng cao tính minh bạch và chính xác của BCTC.

Bảo mật dữ liệu nâng cao: Công nghệ chuỗi khối kết hợp các kỹ thuật mã hóa để bảo mật dữ liệu được lưu trữ trên chuỗi khối. Mỗi khối giao dịch được liên kết với khối trước đó bằng cách sử dụng hàm băm mật mã, khiến các bên trái phép rất khó sửa đổi hoặc giả mạo dữ liệu.

Tại Việt Nam, nơi bảo mật dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu, công nghệ blockchain cung cấp thêm một lớp bảo vệ cho dữ liệu tài chính. Việc sử dụng mật mã và lưu trữ phân tán đảm bảo rằng, thông tin tài chính vẫn được bảo mật và chống giả mạo, giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu và thay đổi trái phép.

LỢI ÍCH VÀ THÁCH THỨC ĐỐI VỚI CÁC DN KHI ÁP DỤNG CÔNG NGHỆ TIÊN TIẾN

Những lợi ích

Việc áp dụng các công nghệ, như: AI, phân tích dữ liệu và blockchain có thể mang lại nhiều lợi ích trong việc phát hiện các hành vi gian lận trên BCTC DN, có thể kể đến như sau:

Nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong phát hiện gian lận: Các công nghệ như AI và phân tích dữ liệu mang đến các thuật toán tiên tiến và khả năng học máy cho nhiệm vụ phát hiện gian lận. Bằng cách tận dụng những công nghệ này, các DN có thể cải thiện độ chính xác trong việc phát hiện và xác định các hành vi gian lận chưa được chú ý trước đây trên BCTC.

Ngoài ra, các phương pháp phát hiện gian lận truyền thống thường dựa vào các quy trình thủ công và kiểm tra dựa trên mẫu có thể tốn nhiều thời gian và nguồn lực. Vì thế, với việc tự động hóa phân tích dữ liệu và tận dụng thuật toán AI, các tổ chức có thể nâng cao đáng kể hiệu quả của quá trình phát hiện gian lận.

Nhận dạng gian lận sớm: AI và các công cụ phân tích dữ liệu có thể cho phép phát hiện sớm các hành vi gian lận. Bằng cách liên tục giám sát các giao dịch tài chính và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, các công nghệ này có thể xác định kịp thời các hoạt động đáng ngờ và cảnh báo cho các bên liên quan. Việc phát hiện sớm cho phép các DN thực hiện hành động ngay lập tức, điều tra gian lận và giảm thiểu tổn thất tài chính tiềm tàng.

Cải thiện việc tuân thủ quy định: Bằng cách tận dụng AI, phân tích dữ liệu và công nghệ chuỗi khối, các DN có thể nâng cao khả năng tuân thủ các quy định và tiêu chuẩn có liên quan. Những công nghệ này có thể cung cấp tài liệu chắc chắn, hồ sơ có thể kiểm tra và quy trình minh bạch, có thể giúp các DN chứng minh sự tuân thủ và cải thiện hoạt động báo cáo theo quy định.

Những thách thức

Bên cạnh những lợi ích to lớn mà việc áp dụng những tiến bộ công nghệ mang lại, thì việc áp dụng các tiến bộ này cũng khiến các DN gặp phải một số thách thức nhất định có thể kể đến như sau:

Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Hiệu quả của AI, phân tích dữ liệu và công nghệ chuỗi khối trong việc phát hiện các hành vi gian lận phụ thuộc vào chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu. Các DN cần đảm bảo rằng, dữ liệu đầu vào họ thu thập là chính xác, đầy đủ và có chất lượng cao. Dữ liệu không đầy đủ có thể dẫn đến phân tích không chính xác và không phát hiện được các gian lận. Ngoài ra, việc truy cập dữ liệu liên quan từ nhiều nguồn khác nhau, đặc biệt là trong các tổ chức lớn, có thể gặp khó khăn và có thể cần nỗ lực tích hợp dữ liệu.

Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Khi áp dụng các công nghệ như AI và phân tích dữ liệu, các DN phải đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu tài chính nhạy cảm. Vi phạm dữ liệu hoặc truy cập trái phép vào thông tin tài chính có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Các DN cần triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm mã hóa, kiểm soát truy cập và lưu trữ dữ liệu an toàn để bảo vệ khỏi truy cập trái phép và duy trì quyền riêng tư của dữ liệu.

Hạn chế về chuyên môn và nguồn lực: Việc triển khai AI, phân tích dữ liệu và công nghệ chuỗi khối đòi hỏi phải có chuyên môn kỹ thuật và nguồn lực. Các tổ chức cần các chuyên gia lành nghề, hiểu biết về các công nghệ này và có thể triển khai cũng như duy trì chúng một cách hiệu quả. Sự phức tạp của các công nghệ này có thể đặt ra những thách thức về mặt triển khai, tích hợp với các hệ thống hiện có cũng như hỗ trợ và bảo trì liên tục.

Cân nhắc về chi phí: Việc triển khai các công nghệ tiên tiến như AI, phân tích dữ liệu và chuỗi khối có thể đòi hỏi chi phí trả trước và chi phí thường xuyên đáng kể. Các DN cần xem xét tác động tài chính của việc mua sắm và triển khai các công nghệ này, bao gồm chi phí cơ sở hạ tầng, phần mềm, đào tạo và bảo trì. Phân tích chi phí-lợi ích là rất quan trọng để đảm bảo rằng lợi ích tiềm năng lớn hơn mức đầu tư cần thiết.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Phân tích đã nhấn mạnh tác động biến đổi của tiến bộ công nghệ đến xu hướng gian lận trong BCTC của các DN tại Việt Nam. Bằng cách áp dụng những tiến bộ này, DN và các bên liên quan có thể tăng cường khả năng phát hiện gian lận, nâng cao tính trung thực trong BCTC và thúc đẩy văn hóa minh bạch và trách nhiệm giải trình trong khu vực DN. Để tận dụng tối đa lợi ích của tiến bộ công nghệ trong việc chống lại các hành vi gian lận trong BCTC, các DN có thể xem xét thực hiện một số đề xuất sau:

Thứ nhất, đảm bảo chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu: Thiết lập các biện pháp quản trị dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu. Triển khai các quy trình xác thực dữ liệu, kỹ thuật làm sạch dữ liệu và chiến lược tích hợp dữ liệu để đảm bảo dữ liệu chính xác và đầy đủ cho phân tích. Thường xuyên theo dõi và duy trì tính toàn vẹn dữ liệu để giảm thiểu rủi ro phát hiện gian lận sai lầm.

Thứ hai, ưu tiên quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Thực hiện các biện pháp bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu toàn diện để bảo vệ thông tin tài chính nhạy cảm. Điều này bao gồm mã hóa dữ liệu khi truyền và khi lưu trữ, kiểm soát quyền truy cập, kiểm tra bảo mật thường xuyên và đào tạo nhân viên về các biện pháp bảo vệ dữ liệu. Việc tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan phải được ưu tiên hàng đầu.

Thứ ba, đầu tư vào phát triển kỹ năng và chuyên môn: Phát triển và duy trì một đội ngũ lành nghề có chuyên môn về AI, phân tích dữ liệu và công nghệ chuỗi khối. Cung cấp các cơ hội đào tạo và phát triển chuyên môn để nâng cao kiến ​​thức và kỹ năng kỹ thuật của nhân viên liên quan đến phát hiện gian lận. Cần cân nhắc hợp tác với các chuyên gia hoặc nhà tư vấn bên ngoài để bổ sung kiến ​​thức chuyên môn nội bộ và luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất.

Thứ tư, tiến hành phân tích chi phí - lợi ích: Trước khi triển khai các công nghệ này, các DN cần tiến hành phân tích chi phí - lợi ích kỹ lưỡng để đánh giá tác động tài chính. Đánh giá các lợi ích tiềm năng, chẳng hạn như độ chính xác phát hiện được cải thiện, mức tăng hiệu quả và tuân thủ quy định, so với chi phí trả trước và chi phí thường xuyên của việc đầu tư, triển khai và bảo trì công nghệ. Phân tích này sẽ giúp đưa ra quyết định đúng đắn và phân bổ nguồn lực hiệu quả./.

ThS. Trần Thị Hồng Huệ - Khoa Kế toán - Trường Đại học Đại Nam

(Theo Tạp chí Kinh tế và Dự báo số 31, tháng 11/2023)AI

Tài liệu tham khảo

1. Johnson, A. (2018), Blockchain Technology and its Effect on Fraudulent Practices in Corporate Financial Statements, International Journal of Accounting and Auditing, 8(3), 201-218.

2. Phạm Huy Hùng, Trần Mạnh Dũng và Nguyễn Xuân Hướng (2023), Một số thách thức đặt ra với kiểm toán viên và công ty kiểm toán khi ứng dụng công nghệ mới trong kiểm toán, Hội thảo khoa học Quốc gia “Chuyển đổi số trong lĩnh vực Kế toán, Kiểm toán và Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam, Trường Đại học Lao động - Xã hội.

3. Salem, M. S (2020), The Role of Natural Language Processing in Detecting Financial Statement Fraud: A Comparative Analysis, Journal of Financial Crime, 12(4), 321-336.