Ảnh hưởng của số hóa đối với vai trò kiểm toán viên

371 ẢNH HƯỞNG CỦA SỐ HÓA ĐỐI VỚI VAI TRÒ KIỂM TOÁN VIÊN PGS.TS. Nguyễn Thị Thu Hằng Trường Đại học Ngoại thương TÓM TẮT Quá trình số hoá đòi hỏi các doanh nghiệp phải vươn lên về mọi mặt để có thể có được năng lực cạnh tranh so với các doanh nghiệp khác về khối lượng thông tin, về tốc độ chuyển hoá thông tin, về tính đa dạng và giá trị. Điều này đã tác động không nhỏ tới vai trò của kiểm toán viên trong giai đoạn mới. Bài viết đánh giá ảnh hưởng của số hoá tới vai trò của kiểm toán viên tại Việt Nam trên cơ sở số liệu khảo sát các kiểm toán viên và những người có liên quan đến kiểm toán. Từ khoá: Số hoá, vai trò kiểm toán viên, big data, block chain, AI 1. DẪN NHẬP Kinh tế thế giới chứng kiến nhiều biến động sau cuộc bùng phát đại dịch Covid-19 trên toàn cầu. Giãn cách xã hội, sự lựa chọn không mong muốn, đã trở thành giải pháp tình thế trên quy mô vô tiền khoáng hậu. Đây cũng là cơ hội để con người nhận ra tính ưu việt của kinh tế số và yêu cầu cấp bách hơn nữa quá trình chuyển đổi số. Theo đánh giá của các chuyên gia, trong giai đoạn phục hồi sau đại dịch Covid-19, chuyển đổi số sẽ giúp các doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ tìm kiếm một mô hình hoạt động kinh doanh linh hoạt hơn, vừa tiết giảm chi phí, vừa tối ưu nguồn lực để vượt qua khó khăn. Các lý thuyết và thực nghiệm gần đây cũng đã chỉ ra nhiều yếu tố có thể tác động sâu sắc đến vai trò của kiểm toán viên và làm thay đổi bản chất của kế toán và kiểm toán. Sự chuyển đổi số được coi là một trong những yếu tố mạnh mẽ nhất tác động đến sự thay đổi này cũng như tới tất cả các ngành nghề khác. Đây là xu hướng chuyển đổi hiện nay trong kinh doanh. Chuyển đổi số sẽ ảnh hưởng đến tất cả các khía cạnh kinh doanh, từ cấp cao đến cấp thấp, từ bên trong đến bên ngoài của doanh nghiệp, và từ quy trình sản xuất đến bán hàng và chăm sóc khách hàng. Nó tác động trực tiếp đến việc phát triển các mô hình kinh doanh mới. Theo Elliot, 2002 kiểm toán viên và công việc của họ có thể bị ảnh hưởng bởi sự tiến bộ hơn nữa của công nghệ thông tin. Những tiến bộ trong công nghệ thông tin liên quan sẽ dẫn đến sự thay đổi về tiếp nhận, xử lý các công việc cũng như việc nhận thức. 372 Nói cách khác, máy móc sẽ thay thế lao động chân tay trong sự phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp (Brynjolfsson và McAfee, 2014). Sự phát triển của số hóa sẽ thách thức toàn bộ ngành kiểm toán, bao gồm các công việc của tất cả các giai đoạn của kiểm toán. Bài báo dưới đây đã xem xét ảnh hưởng của số hóa đối với vai trò kiểm toán viên bằng cách điều tra một nhóm người làm việc trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán. Câu trả lời của họ liên quan đến các câu hỏi về những thay đổi trong công việc kiểm toán có thể bị ảnh hưởng bởi số hóa và công nghệ hiện đại khác. Bài viết cũng phân tích xu hướng thay đổi dịch vụ kiểm toán, quy trình, cấu trúc, quy định, mối quan hệ với khách hàng và hồ sơ của kiểm toán viên. 2. TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU Kiểm toán là một cơ chế quản trị có vai trò quan trọng trong việc đảm bảo độ tin cậy và phù hợp của các báo cáo tài chính. Vai trò của kế toán, kiểm toán sẽ thay đổi trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật. Số hóa có thể nâng cao chất lượng kiểm toán nhưng cũng là thách thức đối với vai trò của kiểm toán viên cả tích cực và tiêu cực. Một số vấn đề cần được làm rõ như Big data, (dẽ liệu lớn), Artifficial intelligence (trí tuệ nhân tạo) and blockchain có tác động lớn nhất đến sự thay đổi vai trò của kiểm toán. Dữ liệu lớn (Big Data) Dữ liệu lớn đã được đặc trưng bởi khối lượng, vận tốc, sự đa dạng và giá trị. Đặc điểm đầu tiên của dữ liệu lớn chính là khối lượng. Ngày nay ưu thế luôn thuộc về người có thông tin và có nhiều thông tin. Ngày nay tổng lượng thông tin đang tăng lên theo cấp số nhân mỗi năm, đòi hỏi sự tham gia của công nghệ thông tin để tiếp nhận và xử lý dữ liệu. Đặc điểm thứ hai của Dữ liệu lớn là vận tốc. Do khối lượng thông tin ngày càng tăng và tăng theo cấp số nhân, điều này đòi hỏi tốc độ truyền dữ liệu ngày càng nhanh chóng. Tốc độ gửi tin nhắn SMS, cập nhật trạng thái và bình luận trên Facebook, hoặc quẹt thẻ tín dụng trên một nhà cung cấp dịch vụ viễn thông cụ thể là những ví dụ về tốc độ truyền dữ liệu. Đặc điểm thứ ba là sự đa dạng của thông tin. Ngày nay, các dữ liệu được tạo ra từ các nguồn đa dạng với nhiều hình thức khác nhau. Nó bao gồm số, văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và nhiều loại khác. Do đó, dữ liệu hiện diện ở dạng không có cấu trúc, đó là sự đa dạng. Đặc điểm cuối cùng là giá trị. Dữ liệu lớn có thể có giá trị lớn ngoài sức tưởng tượng, đặc biệt là khi hiểu nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa sản phẩm và dịch vụ (Chen, Mao và Liu, 2014). Do đó, dữ liệu lớn đại diện cho một mô hình xử lý mới để hiểu về khối lượng lớn, tốc độ, nhiều loại dữ liệu khác nhau và biến nó thành kiến thức có giá trị (Laney, 2011; 373 Constantiou và Kallinikos, 2015). Theo International Data Coperation đã dự báo, đến năm 2022, giá trị chuyển đổi số trên thế giới ước đạt 2.000 tỷ USD và tăng trưởng cao gấp 4 lần so với mức tăng trưởng trung bình của thị trường dịch vụ công nghệ thông tin. Điều này sẽ còn thay đổi nhanh hơn nữa sau đại dịch Đối với mục đích kiểm toán, việc sử dụng dữ liệu lớn thực sự không cần thiết vì hàng tỷ giao dịch kế toán là tương đối nhỏ trong bối cảnh dữ liệu lớn. Tuy nhiên, ngay cả khi dữ liệu kế toán không được coi là “lớn”, các kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn có thể được áp dụng cho khối lượng giao dịch nhỏ hơn để kiểm tra bằng cách sử dụng toàn bộ dữ liệu thay vì kiểm toán chỉ sử dụng các mẫu ngẫu nhiên (Yoon, Hoogduin và Zhang, 2015). Hơn nữa, dữ liệu kế toán thường ở dạng có cấu trúc tốt, bao gồm tài khoản ghi nợ và tài khoản tín dụng. Tuy nhiên, có vẻ như không áp dụng khái niệm “đa dạng” dữ liệu lớn cho dữ liệu kế toán, điều đó không đúng. Bên cạnh dữ liệu kế toán có cấu trúc tốt, các dữ liệu liên quan như thông tin giao dịch kinh doanh khác có thể ảnh hưởng đến quyết định kiểm toán. Ví dụ về thông tin giao dịch kinh doanh có thể là định giá tài sản, dự phòng nợ khó đòi, ước tính chi phí bảo hành ... Dữ liệu lớn có thể giải quyết vấn đề về dữ liệu phi kế toán không có cấu trúc để hỗ trợ kiểm toán viên ước tính tính phù hợp, độ tin cậy và mức độ liên quan của chúng (Appelbaum, Kogan, và Vasarhelyi, 2017). Cuối cùng, dữ liệu lớn sẽ tăng giá trị cho công việc kiểm toán. Nó cho phép kiểm toán viên cải thiện việc đánh giá rủi ro và chất lượng của các xét đoán bằng cách xác định tất cả các điểm bất thường và bằng cách đề xuất các giải pháp. Nó có thể làm giảm đáng kể các hành vi cơ hội của các nhà quản lý và do đó, nâng cao mức độ phù hợp của kiểm toán và cải thiện quản trị công ty (Manita, Elommal, Baudier và Hikkerova, 2020) Trí tuệ nhân tạo - AI Vào đầu những năm 1970, thuật ngữ Trí tuệ nhân tạo (AI) trở nên đáng chú ý trong giới khoa học. Một số lượng lớn các công việc liên quan đến AI và robot đã được tiến hành. AI đề cập đến trí thông minh máy móc là sự mô phỏng trí thông minh của con người (Nilsson, 1980). AI được thiết kế để suy nghĩ và hành động giống như con người. AI được cho là tham gia vào các hoạt động dựa trên thông tin của con người (Minsky, 1961). AI giải quyết các câu hỏi quan trọng về: kiến thức cần thiết trong bất kỳ khía cạnh nào của tư duy; kiến thức đó nên được biểu diễn như thế nào; và kiến thức đó nên được sử dụng như thế nào (Brady, 1985). AI bao gồm một số công nghệ được liên kết với nhau bao gồm khai 374 thác dữ liệu, học máy, nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh và phân tích cảm xúc (đun sôi, 2018). Đối với mục đích kiểm toán, AI có thể xác định bất kỳ ngoại lệ hoặc ngoại lệ nào trong dữ liệu kế toán. Hiện tại, học máy đang được các công ty kiểm toán Big4 sử dụng để thu thập và xác thực dữ liệu. Earnesst & Young đã sử dụng máy học để tự động mã hóa các mục kế toán. Bằng cách tạo ra các mô hình dựa trên máy học tinh vi, kiểm toán viên cũng có thể cải thiện khả năng phát hiện gian lận. Hơn nữa, một dạng AI có thể phân tích dữ liệu phi cấu trúc như email, bài đăng trên mạng xã hội và tệp âm thanh cuộc gọi hội nghị. Các công cụ học máy cho phép con người phân tích một số lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc trong một thời gian tương đối ngắn hơn so với làm theo cách truyền thống. AI sẽ hỗ trợ các kiểm toán viên tối ưu hóa thời gian của họ, cho phép họ sử dụng phán đoán của con người để phân tích một tập hợp dữ liệu và tài liệu rộng hơn và sâu hơn, đồng thời giúp họ có thể làm việc tốt hơn, thông minh hơn và nhanh hơn (Boilet, 2018). Tuy nhiên, về mặt tiêu cực, sự phát triển của AI có thể đe dọa vai trò của con người trong kiểm toán. AI thậm chí có thể thay thế kiểm toán viên con người (Kokina và Davenport, 2017). Một cuộc khảo sát của Diễn đàn Kinh tế Thế giới năm 2015 với 800 giám đốc điều hành cho thấy 75% trong số đó tin rằng 30% mọi cuộc kiểm toán doanh nghiệp sẽ được thực hiện bởi AI vào năm 2025 (Tiberius và Hirth, 2019). Block Chain Công nghệ chuỗi khối lần đầu tiên được phác thảo vào năm 1991 bởi Stuart Haber và W. Scott Stornetta. Blockchain là một cơ sở dữ liệu phi tập trung lưu trữ theo thứ tự thời gian thông tin về các giao dịch thuộc bất kỳ loại nào (Christidis và Devetsikiotis, 2016). Các từ "khối" và "chuỗi" trong ngữ cảnh này thực sự là về thông tin kỹ thuật số là "khối" được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu công cộng là "chuỗi". “Các khối” trên blockchain được tạo thành từ các phần thông tin kỹ thuật số bao gồm thông tin về các giao dịch như ngày, giờ và số tiền đô la; thông tin về những người đang tham gia giao dịch; và thông tin phân biệt chúng với các khối khác (Reiff, 2020). Khi khối mới đó được thêm vào blockchain, nó sẽ trở nên công khai cho mọi người xem. Bên cạnh việc xem nội dung của blockchain, người dùng mạng có thể kết nối với mạng blockchain như một “nút” (Reiff, 2020). Vì mọi người đều có thể xem cơ sở dữ liệu, nên blockchain khá minh bạch. Đối với mục đích kiểm toán, những lợi thế và rủi ro tiềm ẩn của các blockchain để kiểm toán vẫn chưa được khám phá (Dai và Vasarhelyi, 2017). 375 Làm việc với tư cách là người trung gian chứng nhận tính đúng đắn của các báo cáo tài chính, các kiểm toán viên có thể bị giảm bớt khả năng bởi một hệ thống blockchain. Khi một công ty thực hiện tất cả các giao dịch của mình thông qua một hệ thống blockchain công khai, nó sẽ được những người chấp nhận công nghệ blockchain tin tưởng. Ngược lại, nếu công ty thực hiện tất cả các giao dịch của mình thông qua một hệ thống blockchain riêng, thì vai trò của người kiểm toán vẫn được duy trì (Tiberius và Hirth, 2019). 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để xem xét sự ảnh hưởng của số hóa đối với công việc kiểm toán. Nghiên cứu này thu thập dữ liệu sơ cấp bằng cách gửi khảo sát đến những người tham gia đang làm việc trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán. Cuộc khảo sát được thu thập vào tháng 8 năm 2020. Quan sát trong nghiên cứu này chứa dữ liệu của 210 câu trả lời. 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Cuộc khảo sát được gửi đến 230 người làm việc trong lĩnh vực kiểm toán thông qua email và có 210 phiếu được gửi trả lại chiếm tỷ lệ 91,3%. Mẫu được miêu tả ở Bảng 1: Bảng 1: Mô tả mẫu điều tra Giới tính Nam 42% Nữ 58% Độ tuổi Dưới 30 68% từ 31-40 15% Từ 41-50 13% Từ 51- 60 4% Trên 60 0% Vị trí Kiểm toán viên tại Big4 49% Kiểm toán viên tại các công ty ngoài big4 18% Giảng viên kế toán kiểm toán 13% Hội viên kế toán kiểm toán 3% Cơ quan nhà nước về kế toán kiểm toán 1% Khác 16% 376 Trong mẫu điều tra có 42% là nam và 58% là nữ đã tham gia trả lời phiếu khảo sát trong đó 68% người trả lời có độ tuổi dưới 30, 15% thuộc độ tuổi từ 31-40, 13% đến từ độ tuổi từ 41-50 và có 4% trong độ tuổi từ 51-60 tuổi, 49% đến từ các kiểm toán viên hiện đang làm việc tại Big4, số còn lại đến từ các công ty ngoài big4, cơ quan nhà nước về kế toán kiểm toán và nhóm khác. Kết quả của cuộc khảo sát được thể hiện ở Bảng 2. Bảng 2: Kết quả khảo sát Câu hỏi Trả lời Hoàn toàn đồng ý Đồng ý Có thể Không đồng ý Phần 1: Thay đổi trong cảm nhận của người sử dụng dịch vụ kiểm toán Trong vòng 5 đến 10 năm tới, giá trị tài sản vô hình trên Bảng cân đối kế toán sẽ cao hơn nhiều so với hiện tại. Định giá tài sản sẽ linh hoạt hơn và thông tin kiểm toán sẽ trở nên ít hữu ích hơn cho người dùng. 19.5% 49.5% 1.4% 29.5% Trong 5 đến 10 năm tới, người sử dụng dịch vụ kiểm toán sẽ tin tưởng vào các quy trình và thủ tục kiểm toán tự động hơn là kiểm toán thủ công. 12.4% 37.6% 29.5% 20.5% Trong vòng 5 đến 10 năm tới, công nghệ sẽ khiến các đánh giá cá nhân của các kiểm toán viên trở nên lạc hậu. 5.2% 24.8% 22.4% 47.6% Trong vòng 5 đến 10 năm tới, khoảng cách kỳ vọng của cuộc kiểm toán, đặc biệt đối với rủi ro trong báo cáo của Ban Giám đốc, sẽ tăng lên đáng kể. 23.3% 43.3% 25.7% 7.6% Phần 2: Thay đổi trong quan hệ giữa khách hàng và kiểm toán viên Trong 5 đến 10 năm tới, khách hàng sẽ cho rằng mô hình định giá phí kiểm toán là không còn hợp lý, vì tự động hóa sẽ làm giảm chi phí kiểm toán. 11.9% 34.8% 24.8% 28.6% 377 Trong 5 đến 10 năm tới, mối quan hệ giữa khách hàng - kiểm toán viên sẽ trở nên lỏng lẻo hơn, bởi vì tính minh bạch của số hóa sẽ dẫn đến sự không chắc chắn cao hơn về trách nhiệm của kiểm toán viên. 5.2% 15.2% 39.0% 40.5% Trong 5 đến 10 năm tới, khách hàng sử dụng công nghệ blockchain để ghi lại các giao dịch sẽ coi việc kiểm toán chính thức là lỗi thời. 6.2% 23.3% 29.5% 41.0% Phần 3: Thay đổi về các quy định pháp luật Trong vòng 5 đến 10 năm tới, khoảng cách về yêu cầu pháp lý giữa các phương thức kinh doanh kỹ thuật số mới và các chuẩn mực kiểm toán sẽ ngày càng được nới rộng. 14.8% 57.1% 18.6% 9.5% Trong 5 đến 10 năm tới, các chuẩn mực kế toán và kiểm toán sẽ được AI soạn thảo. 0.0% 6.2% 26.2% 67.6% Trong 5 đến 10 năm tới, AI sẽ xác định các chuẩn mực kế toán phù hợp với doanh nghiệp một cách chính xác hơn các kiểm toán viên. 1.9% 15.2% 25.7% 57.1% Phần 4: Thay đổi cơ cấu kiểm toán Trong 5 đến 10 năm tới, số hóa sẽ chuyển đổi kiểm toán viên từ những công việc hàng ngày sang tập trung vào những công việc phức tạp hơn như đánh giá, tư vấn ... 35.2% 48.1% 11.0% 5.7% Trong 5 đến 10 năm tới, vai trò của kiểm toán viên sẽ được chuyển từ kiểm toán truyền thống sang tư vấn. 21.9% 45.7% 29.5% 2.9% Trong 5 đến 10 năm tới, kiểm toán liên tục sẽ thay thế kiểm toán thường xuyên hàng năm 11.0% 38.1% 31.0% 20.0% 378 Trong vòng 5 đến 10 năm tới, sự thay đổi của công nghệ sẽ đe dọa hầu hết các công ty kiểm toán vừa và nhỏ. 11.4% 39.0% 31.0% 18.6% Phần 5: Về những thay đổi trong quy trình kiểm toán Trong 5 đến 10 năm tới, AI sẽ có thể đưa ra các quyết định liên quan đến kiểm toán với mức độ chính xác cao hơn. 10.5% 53.3% 26.7% 9.5% Trong vòng 5 đến 10 năm tới, sự thay đổi của công nghệ sẽ đe dọa hầu hết các công ty kiểm toán vừa và nhỏ. 10.5% 49.0% 29.5% 11.0% Trong 5 đến 10 năm tới, đánh giá sử dụng tập hợp dữ liệu đầy đủ thay vì đánh giá chỉ sử dụng các mẫu ngẫu nhiên sẽ là tiêu chuẩn mới. 11.0% 49.0% 28.6% 11.4% Trong 5 đến 10 năm tới, rủi ro kiểm toán sẽ được loại bỏ hoàn toàn 0.5% 7.1% 25.7% 66.7% Trong 5 đến 10 năm tới, công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu sẽ là yêu cầu bắt buộc đối với các kiểm toán viên 43.3% 49.0% 6.7% 1.0% Trong vòng 5 đến 10 năm tới, làm việc trong lĩnh vực kiểm toán sẽ không còn hấp dẫn giới trẻ do yêu cầu ngày càng cao về trình độ, kiểm tra, đánh giá. 6.2% 31.0% 27.1% 35.7% Trong 5 đến 10 năm tới, nhiều kiểm toán viên sẽ mất việc làm. 8.1% 32.9% 38.6% 20.5% Khi hỏi về sự thay đổi cảm nhận của người sử dụng dịch vụ kiểm toán, 69% người tham gia đồng ý rằng thông tin kiểm toán sẽ trở nên ít hữu ích hơn đối với người sử dụng do ảnh hưởng của việc ứng dụng công nghệ cao hơn trong 5 đến 10 năm tới. Hơn 50% người tham gia xác nhận rằng người dùng đánh giá sẽ dựa vào các quy trình và thủ tục đánh giá tự động hơn là đánh giá thủ công. Tuy nhiên, chưa đến 30% tin rằng công nghệ 379 sẽ khiến các đánh giá cá nhân của kiểm toán viên trở nên lỗi thời. Đánh giá của đánh giá viên về mặt nào đó vẫn là tầm quan trọng mà AI không thể thay thế được. Về những thay đổi trong quan hệ giữa khách hàng và kiểm toán viên, gần 50% người tham gia đồng ý rằng mô hình định giá phí kiểm toán sẽ không hợp lý vì tự động hóa sẽ giảm chi phí kiểm toán. Ngược lại, chỉ khoảng 20% số người được hỏi có cùng quan điểm rằng tính minh bạch của số hóa sẽ dẫn đến trách nhiệm của kiểm toán viên không chắc chắn cao hơn và 30% tin rằng khách hàng sử dụng công nghệ blockchain để ghi lại các giao dịch sẽ coi kiểm toán chính thức là lỗi thời. Có thể thấy ở Bảng 2, những người làm việc trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán vẫn ủng hộ vai trò của kiểm toán truyền thống trong việc duy trì mối quan hệ với khách hàng. Về sự lo lắng về những thay đổi trong quy định pháp luật có thể được xác định bằng AI thay vì kiểm toán truyền thống, gần 70% số người được hỏi cho rằng khoảng cách giữa các chuẩn mực kế toán - kiểm toán và thực tiễn kinh doanh kiểm toán thực tế sẽ được nới rộng do số hóa. Tuy nhiên, không có quá nhiều người đồng ý rằng “các chuẩn mực kế toán và kiểm toán sẽ do AI soạn thảo” và “AI sẽ xác định các chuẩn mực kế toán phù hợp với doanh nghiệp chính xác hơn các kiểm toán viên”. Vai trò của AI là hỗ trợ kiểm toán truyền thống hoạt động tốt hơn nhưng không thay thế trí tuệ con người trong việc xác định các tiêu chuẩn kế toán và kiểm toán theo nhiều cách. Số hóa có thể thay đổi cấu trúc kiểm toán. Gần 80% số người được hỏi cho rằng số hóa sẽ chuyển đổi kiểm toán viên từ các công việc hàng ngày sang tập trung hơn vào các công việc phức tạp như đánh giá và tư vấn. Vai trò của kiểm toán viên sẽ được chuyển từ kiểm toán truyền thống sang tư vấn. Việc kiểm toán sẽ diễn ra liên tục hơn là thường xuyên. Hơn nữa, 50% đồng ý rằng sự thay đổi của công nghệ sẽ đe dọa hầu hết các công ty kiểm toán vừa và nhỏ nếu họ không thể áp dụng số hóa. Về những thay đổi trong quy trình kiểm toán, hơn 60% câu trả lời chỉ ra rằng trong 5 đến 10 năm tới, “AI sẽ có thể đưa ra các quyết định liên quan đến kiểm toán với mức độ chính xác cao hơn” và “kiểm toán bằng cách sử dụng toàn bộ dữ liệu thay vì kiểm toán bằng chỉ có mẫu ngẫu nhiên mới là tiêu chuẩn ”. Tuy nhiên, với việc áp dụng AI, không nhiều người tin rằng rủi ro kiểm toán sẽ được loại bỏ hoàn toàn. Việc số hóa sẽ ảnh hưởng đến hồ sơ của kiểm toán viên. 90% đồng ý rằng công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu sẽ là yêu cầu bắt buộc đối với kiểm toán viên. Yêu cầu để trở thành một kiểm toán viên sẽ cao hơn do công nghệ, tuy nhiên, chỉ có 36,4% thừa nhận rằng 380 công việc kiểm toán sẽ ít hấp dẫn hơn đối với những người trẻ tuổi. Công việc kiểm toán sẽ vẫn làm hài lòng mọi người vì AI không thể thay thế hoàn toàn. Hơn nữa, gần 50% số người được hỏi đồng ý rằng nhiều kiểm toán viên có thể mất việc trong 5 đến 10 năm tới nếu họ không thích ứng được với công nghệ mới. 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Sự phát triển công nghệ ngày càng cao đã ảnh hưởng trực tiếp đến kế toán và kiểm toán. Để giải quyết vấn đề hấp thụ và lan tỏa công nghệ trong lĩnh vực kế toán, kiểm toán, các công ty kiểm toán vừa và nhỏ cần nhanh chóng nghiên cứu và ứng dụng chuyển đổi số để tồn tại trong cạnh tranh. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra kiểm toán vẫn được coi là một công việc hấp dẫn trong tương lai vì AI không thể thay thế hoàn toàn các kiểm toán viên truyền thống. Tuy nhiên, để duy trì vai trò quan trọng của kiểm toán viên truyền thống, kiểm toán viên phải nâng cao kiến thức về công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu để duy trì vị trí của mình. Hơn nữa, người ta cho rằng AI và blockchain không thể thay thế vai trò của con người vì nó là sản phẩm của trí tuệ con người. Tuy nhiên, công ty kiểm toán và các công ty khác của Việt Nam vẫn cần phát triển nội tại để không bị tụt hậu trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. AI và Blockchain chắc chắn sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp kiểm toán bằng cách giúp các kiểm toán viên kiểm toán tất cả dữ liệu trong thời gian thực và đưa ra các ý kiến kiểm toán chính xác hơn. Tuy nhiên, sự không chắc chắn trong kiểm toán sẽ không được loại bỏ hoàn toàn. Doanh nghiệp kiểm toán vẫn cần ngày càng nhiều kiểm toán viên có năng lực, có khả năng tư vấn cho khách hàng trong quá trình chuyển đổi số. Chính phủ, Bộ Tài chính, Vụ Kế toán và Kiểm toán cần xây dựng và ban hành khuôn khổ pháp lý về kế toán, kiểm toán để thu hẹp đáng kể khoảng cách giữa chuẩn mực kế toán - kiểm toán và thực tiễn kinh doanh kiểm toán đang chuyển đổi mạnh mẽ bằng kỹ thuật số. Các nghiên cứu trong tương lai được khuyến nghị kiểm tra các mô hình nghiên cứu phức tạp hơn bằng cách sử dụng cỡ mẫu lớn hơn để đưa ra kết quả nghiên cứu đáng tin cậy về mối quan hệ giữa số hóa và vai trò kiểm toán. 381 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Appelbaum, D., Kogan, A., and Vasarhelyi, M. A. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), pp. 1-27 2. Boillet, J. (2018). How artificial intelligence will transform the audit. Earnest&Young Reporting. 3. Brady, M. (1985). Artificial intelligence and robotics. Artificial intelligence, 26(1), pp. 79-121 4. Brynjolfsson, E., and McAfee, A. (2014). The second machine age. New York & London: W. W. Norton & Company 5. Chen, M., Mao, S., and Liu, Y. (2014). Big data: A survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), pp.171-20 6. Christidis, K., and Devetsikiotis, M. (2016). Blockchains and smart contracts for the internet of things. IEEE Access: Practical Innovations, Open Solutions, 4, pp.2292–2303 7. Constantiou, I. D., and Kallinikos, J. (2015). New games, new rules: Big data and the changing context of strategy. Journal of Information Technology, 30(1), pp.44– 57-10 8. Dai, J., and Vasarhelyi, M. A. (2017). Toward blockchain–based accounting and assurance. Journal of Information Systems, 31(3), pp.5–21 9. Elliott, R. K. (2002). Twenty-first century assurance. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 21(1), pp. 139–146. 10. Kokina, J., and Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is impact of artificial intelligence on accounting and auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), pp115–122. 11. Laney, D. (2001). 3D data management: Controlling data volume, velocity, and variety. META group application delivery strategies. 12. Manita, R., Elommal, N., Baudier, P. and Hikkerova, L., (2020). The digital transformation of external audit and its impact on corporate governance. Technological Forecasting and Social Change, 150, p.119751. 13. Minsky , M. (1961). Steps toward artificial intelligence. Proceedings of the IRE, 49(1), 8-30 14. Nilsson, N. (1980). Principles of aritificial intelligence. Palo Alto, California: Tioga Press. 382 15. Reiff, N. (2020). Blockchain explained. Investopia. Access at < https://www.investopedia.com/terms/b/blockchain.asp> on 5th July 2020 16. Tiberius, V. and Hirth, S., (2019). Impacts of digitization on auditing: A Delphi study for Germany. Journal of International Accounting, Auditing and Taxation, 37, p.100288. 17. Yoon , K., Hoogduin, L., & Zhang, L. (2015). Big data as complementary audit evidence. Accounting Horizons, 29(2), pp. 431–438