Phân tích dữ liệu được xem là công cụ quan trọng để bảo vệ và nâng cao giá trị cho tổ chức, DN. Với cách tiếp cận phù hợp, các kiểm toán viên (KTV) sẽ có cơ sở để nhận diện gian lận, đưa ra những tư vấn phù hợp, giúp đơn vị được kiểm toán giảm thiểu rủi ro, đảm bảo an toàn trong hoạt động. Tuy nhiên, nếu thiếu mục tiêu, phương hướng rõ ràng và cách tiếp cận hợp lý, KTV có thể gặp khó khăn trong quá trình phân tích dữ liệu và tạo ra kết quả không chính xác.
KTV có thể gặp khó khăn trong quá trình phân tích dữ liệu nếu thiếu mục tiêu, phương hướng rõ ràng và cách tiếp cận hợp lý. Ảnh minh họa
Yêu cầu bắt buộc để phân tích dữ liệu thành công
Theo Ấn phẩm Sách trắng – Khuôn khổ khái niệm để phân tích kiểm toán hiệu quả do Viện Kiểm toán nội bộ Australia công bố, để phân tích dữ liệu thành công, trước hết, KTV phải xác định được mục tiêu rõ ràng khi phân tích. Kinh nghiệm từ các cuộc kiểm toán cho thấy, việc tham khảo ý kiến từ khách hàng trước khi đánh giá sẽ giúp KTV xác nhận được tính khả thi của mục tiêu đặt ra.
Tiếp đến, muốn thành công, KTV phải có quyền truy cập vào đúng dữ liệu. Tập dữ liệu mà KTV sử dụng trong phân tích nên được kiểm tra ở nhiều giai đoạn trong suốt quá trình kiểm toán, từ khi tập dữ liệu được xác định là nguồn tiềm năng đến khi dữ liệu được đưa vào phân tích phần mềm và đưa ra thảo luận với đơn vị được kiểm toán.
Mặt khác, hiện nay, thị trường có nhiều công cụ khác nhau để phân tích dữ liệu. Đó là các công cụ phân tích kiểm toán chuyên biệt như Arbutus Analyzer; các công cụ chung như Microsoft Excel; các công cụ trực quan hóa như Tableau; các công cụ được lập trình phức tạp hơn như: PowerBI, Python, SAS và Stata… Vấn đề ở đây là KTV cần lựa chọn đúng công cụ cho công việc thay vì chạy theo các ứng dụng mới. Ví dụ, mục tiêu là thực hiện một bản sao kiểm tra khoản phải trả bằng Excel, nhưng tập dữ liệu có tới 10 triệu các bản ghi thì Excel sẽ không hoạt động hiệu quả. Tương tự, nếu cuộc kiểm toán nhằm xác định gian lận tiềm ẩn thông qua việc kiểm tra e-mail thì các phần mềm không có công cụ phân tích văn bản sẽ không thể áp dụng.
Cùng với đó, khi có nhiều công cụ khác nhau, phương pháp phân tích cũng sẽ khác nhau, từ phân tích địa lý đến phân tích thống kê, phân tích văn bản đến phân tích trực quan… Lúc này, KTV cần chọn phương pháp phân tích phù hợp để đạt được mục tiêu đề ra.
Cuối cùng, KTV phải là nhà phân tích phù hợp cho một cuộc kiểm toán cụ thể, điều này đồng nghĩa với việc KTV phải hiểu biết về cách thức tạo ra dữ liệu, có nhận thức về giá trị được rút ra từ dữ liệu và hiểu rõ về kết quả dự kiến. Nếu người phân tích không có óc tò mò về dữ liệu hoặc không hiểu dữ liệu thì họ sẽ không nhận thức được vấn đề hoặc không xác định được các điểm bất thường.
Xác thực dữ liệu nhằm đảm bảo kết quả phân tích
Để có thể phân tích dữ liệu, lý tưởng nhất là KTV có sẵn dữ liệu cần thiết. Có ba cách giúp KTV nhận được dữ liệu:
Một là, sử dụng trình kết nối từ công cụ phân tích hoặc sử dụng quyền truy cập riêng để tải dữ liệu, đây là môi trường lý tưởng bởi dữ liệu sẽ ở định dạng yêu cầu và mức độ tin cậy cao hơn.
Hai là, thông qua một nhà phân tích kinh doanh, kế toán hoặc nhà điều hành cung cấp dữ liệu. Lúc này, KTV cần phải chấp nhận các định dạng dữ liệu khác nhau và phức tạp hơn mức cần thiết. Ngoài ra, KTV có thể gặp rủi ro khi hệ thống trích xuất dữ liệu đã loại trừ một số giao dịch hoặc thao túng dữ liệu theo cách che giấu dữ liệu thô thực sự cần thiết.
Ba là, yêu cầu quản trị viên cơ sở dữ liệu cung cấp dữ liệu. Với phương pháp này, KTV cần hỏi quản trị viên để được cung cấp thông tin về quá trình giải nén, chi tiết của tệp dữ liệu và thông tin khác cho phép xác thực rằng dữ liệu hoàn chỉnh, toàn vẹn từ nguồn.
Ở cả 3 cách trên, KTV vẫn cần bước cuối là xác thực lại để dữ liệu nhập vào đảm bảo đúng, khớp với dữ liệu nguồn và đó là tệp hoàn chỉnh. Sau khi có dữ liệu, KTV sẽ phân tích với một số trường hợp thường gặp như: xác định các khoản thanh toán trùng lặp; xem xét tất cả các giao dịch lớn hơn hoặc nhỏ hơn một số tiền cụ thể; tách tất cả các giao dịch xảy ra vào thời điểm nhất định; phân tầng hoặc phân loại các giao dịch theo nhiều yếu tố khác nhau; so sánh các tệp theo từng thời kỳ để xác định các thay đổi; xác định các lỗ hổng trong chuỗi giao dịch; tính toán lại hóa đơn, lãi suất hoặc thanh toán… Ở quy trình này, KTV bắt buộc phải ghi chép rõ ràng quá trình thực hiện.
Bất kỳ cuộc kiểm toán nào, kết quả từ công việc phân tích dữ liệu cần được xác nhận lại với khách hàng. Điều này sẽ đảm bảo việc sử dụng đúng tập dữ liệu để phân tích và các giả định được sử dụng trong phân tích là chính xác. Thậm chí, sự xác nhận này còn có thể liên quan đến việc chia sẻ nhật ký quá trình phân tích với khách hàng để chứng minh tính khách quan khi đưa ra kết luận. Bước cuối cùng, khi đã có kết luận chính xác, KTV có thể lập báo cáo cho cuộc kiểm toán. Theo đó, báo cáo đánh giá cần nêu các nguồn dữ liệu được sử dụng trong cuộc kiểm toán, mô tả các phân tích được thực hiện, cung cấp thông tin chi tiết về các ngoại lệ hoặc giao dịch được xác định để báo cáo, thậm chí sử dụng các kỹ thuật trực quan hóa để thể hiện dữ liệu.
Trích nguồn
Thùy Lê