Trí tuệ nhân tạo và vai trò trong việc phát hiện gian lận kế toán

ThS. Vũ Thị Hòa - Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh – Đại học Thái Nguyên

Email: minhhoa277@tueba.edu.vn

TS. Nguyễn Thu Hằng - Trường Đại học Khoa học – Đại học Thái Nguyên

Tác giả liên hệ: Nguyễn Thu Hằng; Email: nguyenthuhang@tnus.edu.vn

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong nhiều lĩnh vực, trong đó có ngành kế toán. Một trong những ứng dụng quan trọng của AI trong kế toán chính là việc phát hiện gian lận tài chính. Gian lận kế toán không chỉ gây thiệt hại lớn về tài chính mà còn làm giảm niềm tin của cổ đông, khách hàng và các đối tác kinh doanh. Chính vì vậy, việc sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn gian lận đã trở thành một giải pháp hữu hiệu, giúp bảo vệ tổ chức khỏi những rủi ro tài chính nghiêm trọng.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, phát hiện, gian lận, kế toán

Summary

In recent years, artificial intelligence (AI) has been playing an increasingly significant role in many fields, including accounting. One of AI's crucial applications in accounting is financial fraud detection. Accounting fraud not only causes great financial losses but also reduces the trust of shareholders, customers, and business partners. Therefore, using AI to detect and prevent fraud has become an efficient solution, helping to protect organizations from serious financial risks.

Keywords: artificial intelligence, detection, fraud, accounting

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong lĩnh vực kế toán và tài chính, gian lận kế toán luôn là một trong những vấn đề nghiêm trọng nhất mà các tổ chức phải đối mặt. Gian lận kế toán không chỉ gây thiệt hại tài chính, mà còn ảnh hưởng tiêu cực đến uy tín của công ty, làm giảm lòng tin của nhà đầu tư và các bên liên quan (Đặng Anh Tuấn, 2024). Các hành vi gian lận này có thể rất tinh vi và khó phát hiện, khiến cho công tác kiểm toán và kiểm tra báo cáo tài chính của các doanh nghiệp trở nên phức tạp. Hầu hết các gian lận tài chính đều được thực hiện trong một khoảng thời gian dài và được ẩn giấu dưới các báo cáo tài chính phức tạp, do đó việc phát hiện chúng là một thách thức lớn đối với các kế toán viên và kiểm toán viên (Đào Thị Thúy Hằng, 2022). Trong bối cảnh đó, AI như một giải pháp tiềm năng giúp phát hiện và ngăn chặn gian lận kế toán. AI có khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, vượt qua những hạn chế của phương pháp kiểm toán thủ công truyền thống. Các công nghệ như học máy (machine learning), phân tích dữ liệu lớn (big data) và phân tích dự đoán (predictive analytics) không chỉ giúp phát hiện những dấu hiệu gian lận, mà còn dự đoán các nguy cơ gian lận trong tương lai, từ đó giúp các doanh nghiệp chủ động phòng ngừa và giảm thiểu rủi ro.

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI vào công tác phát hiện gian lận kế toán cũng không thiếu thử thách. Việc triển khai các hệ thống AI đòi hỏi phải có một lượng dữ liệu chính xác và đầy đủ, cùng với sự hiểu biết sâu sắc về công nghệ từ phía các chuyên gia kế toán và kiểm toán (Dương Thị Thanh Hiền, 2021). Bên cạnh đó, các doanh nghiệp cũng cần phải đối mặt với các vấn đề về chi phí đầu tư ban đầu và sự chấp nhận của người dùng đối với công nghệ mới. Chính vì vậy, bài viết này sẽ đi sâu vào phân tích cách thức mà AI có thể hỗ trợ trong việc phát hiện gian lận kế toán, đồng thời chỉ ra những thách thức và giải pháp cần thiết để tối ưu hóa hiệu quả sử dụng AI trong lĩnh vực này.

GIAN LẬN KẾ TOÁN VÀ NHỮNG TÁC ĐỘNG TIÊU CỰC

Thuật ngữ gian lận sổ sách kế toán (còn gọi là gian lận kế toán) đề cập đến các loại gian lận do các cán bộ, kế toán viên và nhân viên khác thực hiện nhằm cố tình trình bày sai lệch hoặc thao túng tài chính và hồ sơ của công ty để đạt được lợi ích cá nhân (Cornell Law School, 2024). Gian lận kế toán có thể gây tổn hại cực kỳ lớn cho doanh nghiệp và có thể xuất hiện dưới nhiều hình thức, như: một viên chức thổi phồng lợi nhuận trong một quý để nhận tiền thưởng, một nhân viên thao túng chi phí để che giấu hành vi rửa tiền, một kế toán viên ghi sai nguồn thu nhập để giảm nghĩa vụ thuế, một nhân viên tham ô để trục lợi cá nhân, một nhân viên khai man thông tin bảng lương để trục lợi hoặc khai man về tình hình tài chính của công ty tại thời điểm chào bán công khai lần đầu…

Khi gian lận kế toán bị phát hiện, doanh nghiệp sẽ đối mặt với việc mất niềm tin từ các đối tác và nhà đầu tư, ảnh hưởng đến cơ hội hợp tác và thu hút vốn. Ngoài ra, doanh nghiệp còn phải gánh chịu các tổn thất tài chính do quyết định sai lầm được đưa ra từ các báo cáo tài chính giả mạo, có thể dẫn đến phá sản hoặc khủng hoảng tài chính. Chi phí pháp lý để xử lý các vụ kiện tụng và điều tra gian lận cũng là một gánh nặng lớn.

Bên cạnh đó, các cổ đông và nhà đầu tư sẽ bị thiệt hại lớn khi gian lận kế toán xảy ra, vì giá trị cổ phiếu giảm mạnh và tài sản của họ bị mất mát. Ngoài ra, gian lận kế toán sẽ làm suy giảm lòng tin của nhà đầu tư vào thị trường chứng khoán, dẫn đến sự thận trọng và giảm sự tham gia vào các giao dịch tài chính, gây bất ổn cho thị trường.

Gian lận kế toán còn ảnh hưởng trực tiếp đến sự ổn định của nền kinh tế. Khi các doanh nghiệp tham gia gian lận, sẽ tạo ra một môi trường kinh doanh thiếu minh bạch, làm giảm niềm tin vào hệ thống tài chính. Điều này sẽ khiến các nhà đầu tư thận trọng hơn và hạn chế đầu tư, làm chậm lại sự phát triển kinh tế. Ngoài ra, chi phí xử lý gian lận cũng tăng, gây áp lực lên ngân sách nhà nước.

Khi doanh nghiệp phá sản hoặc khủng hoảng tài chính vì gian lận, người lao động sẽ phải chịu thiệt hại trực tiếp, đối mặt với việc mất việc làm hoặc giảm thu nhập. Điều này không chỉ gây khó khăn về tài chính mà còn ảnh hưởng đến sức khỏe tinh thần của họ. Cộng đồng cũng mất niềm tin vào hệ thống tài chính và các tổ chức, làm giảm sự tham gia vào các hoạt động kinh tế và gây ra những tác động tiêu cực lâu dài.

AI VÀ CÁC CÔNG NGHỆ HỖ TRỢ PHÁT HIỆN GIAN LẬN KẾ TOÁN

AI giúp các kế toán viên và kiểm toán viên phát hiện gian lận một cách nhanh chóng và chính xác hơn thông qua việc áp dụng các thuật toán học máy (Machine Learning - ML), phân tích dữ liệu lớn (Big Data), và các hệ thống phân tích dự đoán (Predictive Analytics). Dưới đây là các cách AI hỗ trợ trong việc phát hiện gian lận kế toán:

Thứ nhất, phân tích dữ liệu lớn và mô hình hóa hành vi. AI có khả năng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu kế toán trong thời gian ngắn. Thay vì phải kiểm tra thủ công hàng nghìn hoặc hàng triệu giao dịch tài chính, AI có thể nhanh chóng phát hiện ra những giao dịch bất thường hoặc có dấu hiệu của gian lận. Những hành vi tài chính bất thường, như việc thay đổi đột ngột trong các dòng tiền hoặc sự sai lệch không giải thích được giữa các khoản mục, có thể được nhận diện bằng cách sử dụng mô hình phân tích dữ liệu. Các thuật toán AI có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử để xác định hành vi tài chính bình thường và phát hiện những bất thường có thể là dấu hiệu của gian lận.

Thứ hai, học máy và nhận diện mẫu gian lận. Các thuật toán học máy có thể học hỏi từ các dữ liệu quá khứ để nhận diện những mẫu hành vi gian lận trong các giao dịch tài chính. Hệ thống AI có thể phân tích các dữ liệu lịch sử, bao gồm các giao dịch gian lận đã được phát hiện trước đây, và xây dựng các mô hình dự đoán để phát hiện gian lận trong các giao dịch mới. Các thuật toán này có khả năng tự động cải thiện khi có thêm dữ liệu mới, giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả trong việc phát hiện gian lận.

Thứ ba, tự động hóa quy trình kiểm toán. Một trong những ứng dụng phổ biến của AI trong kế toán là tự động hóa quy trình kiểm toán. Các công cụ AI có thể quét qua hàng ngàn chứng từ và giao dịch trong một khoảng thời gian ngắn, phát hiện ra những điểm bất thường mà con người có thể bỏ qua. Các hệ thống kiểm toán tự động này giúp giảm thiểu thời gian và chi phí kiểm toán đồng thời nâng cao tính chính xác và khả năng phát hiện gian lận.

Thứ tư, phân tích mô hình tài chính bất thường. AI có thể sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu để xây dựng các mô hình tài chính chuẩn, từ đó so sánh với các báo cáo tài chính thực tế. Nếu các báo cáo có sự sai lệch lớn so với mô hình chuẩn, AI có thể nhanh chóng chỉ ra những điểm nghi ngờ, giúp kiểm toán viên phát hiện ra gian lận tiềm ẩn. Các công cụ phân tích tài chính của AI không chỉ giúp nhận diện những gian lận trực tiếp mà còn cung cấp thông tin về các rủi ro tài chính khác có thể xảy ra.

LỢI ÍCH VÀ THÁCH THỨC CỦA VIỆC SỬ DỤNG AI TRONG PHÁT HIỆN GIAN LẬN KẾ TOÁN

Lợi ích đem lại

Việc áp dụng AI trong phát hiện gian lận kế toán mang lại nhiều lợi ích vượt trội so với phương pháp kiểm toán thủ công truyền thống. AI có khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn, giúp phát hiện ra những dấu hiệu gian lận mà mắt thường khó nhận thấy. Một trong những lợi ích quan trọng nhất của AI là khả năng phát hiện ra các mẫu hành vi bất thường hoặc sai lệch trong các báo cáo tài chính. Các hệ thống AI sử dụng thuật toán học máy để nhận diện các mô hình và xu hướng trong dữ liệu tài chính, từ đó phát hiện những điểm không hợp lý hoặc đáng ngờ. Điều này giúp tăng cường khả năng phát hiện gian lận ở giai đoạn sớm, giảm thiểu thiệt hại trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng.

AI cũng giúp tăng cường tính chính xác và độ tin cậy của quá trình kiểm toán. Các hệ thống AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch tài chính một cách nhanh chóng, giúp phát hiện ra những sự cố tài chính không bình thường, ví dụ như các khoản chi tiêu không hợp lý hoặc việc ghi nhận thu nhập giả mạo. Việc tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu giúp giảm thiểu sai sót do yếu tố con người, đồng thời tăng tốc quá trình kiểm toán, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các doanh nghiệp và tổ chức kiểm toán.

Hơn nữa, AI có thể thực hiện phân tích dự đoán để phát hiện những nguy cơ gian lận trong tương lai (Trần Phương Thùy, 2024). Thông qua việc sử dụng các mô hình dự đoán và học máy, AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán các khuynh hướng và dấu hiệu có thể dẫn đến gian lận, từ đó cung cấp cảnh báo sớm cho các doanh nghiệp và cơ quan chức năng. Việc này không chỉ giúp ngăn chặn gian lận, mà còn giúp các tổ chức chủ động đưa ra các biện pháp phòng ngừa trước khi các sự cố xảy ra.

Một lợi ích khác của việc sử dụng AI là khả năng tiết kiệm chi phí. Mặc dù chi phí đầu tư ban đầu cho công nghệ AI có thể cao, nhưng trong dài hạn, việc sử dụng AI sẽ giúp giảm chi phí cho các công ty và tổ chức trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận. AI không chỉ giúp tăng hiệu quả công việc mà còn giảm bớt sự phụ thuộc vào nhân sự kiểm toán thủ công, từ đó tối ưu hóa quy trình kiểm toán và giảm thiểu chi phí nhân sự.

Cuối cùng, AI còn có thể giúp nâng cao khả năng phát hiện gian lận trong các tình huống phức tạp và khó khăn. Trong khi các phương pháp kiểm toán truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc theo dõi các giao dịch phức tạp hoặc các thủ thuật gian lận tinh vi, AI có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu phức tạp và tìm ra các mẫu hành vi bất thường. Điều này, đặc biệt quan trọng trong môi trường tài chính ngày càng phức tạp, nơi các hành vi gian lận có thể rất khó phát hiện mà không có sự trợ giúp của công nghệ tiên tiến như AI.

Thách thức đặt ra

Mặc dù việc ứng dụng AI trong phát hiện gian lận kế toán mang lại nhiều lợi ích vượt trội, nhưng quá trình này cũng gặp phải không ít thách thức. Các vấn đề này không chỉ liên quan đến công nghệ mà còn bao gồm các yếu tố liên quan đến quy trình quản lý, chi phí và vấn đề đạo đức, pháp lý.

Một là, chất lượng và độ chính xác của dữ liệu. Một trong những thách thức lớn nhất trong việc ứng dụng AI vào phát hiện gian lận kế toán là chất lượng dữ liệu. Các hệ thống AI phụ thuộc vào dữ liệu để học và đưa ra dự đoán. Nếu dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc không sạch, kết quả mà AI đưa ra sẽ không đáng tin cậy. Trong lĩnh vực kế toán, dữ liệu thường có tính phức tạp và có thể bị sai lệch, đặc biệt khi có sự gian lận. Do đó, việc thu thập và làm sạch dữ liệu là một bước quan trọng nhưng cũng rất khó khăn. Dữ liệu không chuẩn xác có thể dẫn đến việc AI không phát hiện ra các hành vi gian lận hoặc thậm chí đưa ra kết luận sai lệch, gây hại cho doanh nghiệp hoặc tổ chức.

Hai là, chi phí đầu tư và duy trì hệ thống AI. Việc triển khai hệ thống AI yêu cầu một khoản đầu tư ban đầu lớn, bao gồm chi phí phần mềm, phần cứng, cũng như chi phí đào tạo nhân sự. Đặc biệt, doanh nghiệp cần đầu tư vào việc phát triển các thuật toán AI chuyên biệt cho ngành kế toán, điều này có thể đòi hỏi sự tham gia của các chuyên gia và đội ngũ phát triển công nghệ. Bên cạnh đó, việc duy trì và cập nhật hệ thống AI cũng tốn kém, vì công nghệ này cần liên tục cải tiến và làm mới để theo kịp các thủ thuật gian lận ngày càng tinh vi. Do đó, chi phí đầu tư và bảo trì hệ thống AI có thể là một yếu tố kìm hãm sự ứng dụng rộng rãi của công nghệ này trong việc phát hiện gian lận kế toán.

Ba là, thiếu sự hiểu biết và kỹ năng chuyên môn. Mặc dù AI có thể giúp tự động hóa nhiều quy trình, nhưng việc triển khai AI trong phát hiện gian lận kế toán yêu cầu sự hiểu biết sâu sắc về cả công nghệ AI và lĩnh vực kế toán. Các chuyên gia kế toán có thể không đủ khả năng để sử dụng và tối ưu hóa các hệ thống AI, trong khi các chuyên gia công nghệ lại thiếu kiến thức chuyên sâu về kế toán và các mô hình gian lận. Điều này đòi hỏi sự hợp tác chặt chẽ giữa các chuyên gia trong hai lĩnh vực, cũng như việc đào tạo đội ngũ nhân viên để có thể vận hành và khai thác hiệu quả công nghệ này. Sự thiếu hụt kỹ năng và chuyên môn có thể khiến việc ứng dụng AI không đạt hiệu quả cao và gặp phải nhiều khó khăn trong quá trình triển khai.

Bốn là, tính bảo mật và quyền riêng tư. Khi ứng dụng AI trong kế toán, một lượng lớn dữ liệu tài chính nhạy cảm sẽ được xử lý, điều này đặt ra các vấn đề về bảo mật và quyền riêng tư. Các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng hệ thống AI không chỉ có khả năng phát hiện gian lận mà còn bảo vệ thông tin tài chính của khách hàng và công ty khỏi các cuộc tấn công mạng hoặc rò rỉ thông tin. Điều này đòi hỏi các hệ thống AI phải được trang bị các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, đồng thời tuân thủ các quy định pháp lý về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu. Việc không đáp ứng được các yêu cầu về bảo mật có thể làm gia tăng nguy cơ bị tấn công và mất mát thông tin quan trọng, gây thiệt hại về tài chính và uy tín.

Năm là, khả năng thích ứng với các phương thức gian lận mới. Các hành vi gian lận kế toán ngày càng trở nên tinh vi và khó phát hiện hơn, với việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật phức tạp để làm giả báo cáo tài chính. AI, mặc dù có khả năng phát hiện các mẫu hành vi bất thường, nhưng đôi khi lại khó bắt kịp với sự sáng tạo và linh hoạt của những kẻ gian lận. Các hệ thống AI cần phải được huấn luyện và cập nhật liên tục để nhận diện các phương thức gian lận mới. Điều này đòi hỏi các thuật toán phải có khả năng học hỏi và thích ứng nhanh chóng, điều này có thể gặp khó khăn khi đối mặt với những thay đổi đột ngột trong các phương pháp gian lận.

Sáu là, vấn đề đạo đức và pháp lý. Việc sử dụng AI trong phát hiện gian lận kế toán cũng đặt ra các vấn đề đạo đức và pháp lý. Trong quá trình sử dụng AI, có thể xảy ra những tình huống sai sót hoặc hiểu lầm trong việc phát hiện gian lận, dẫn đến việc áp dụng các biện pháp xử lý sai lệch đối với các cá nhân hoặc tổ chức. Ngoài ra, việc AI đưa ra quyết định tự động mà không có sự can thiệp của con người có thể làm dấy lên những lo ngại về quyền kiểm soát và trách nhiệm. Khi xảy ra sai sót hoặc quyết định sai, sẽ khó xác định rõ ràng trách nhiệm pháp lý. Điều này đòi hỏi các cơ quan chức năng và các tổ chức cần có các quy định rõ ràng và khung pháp lý phù hợp để điều chỉnh việc sử dụng AI trong phát hiện gian lận kế toán.

GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ ỨNG DỤNG AI TRONG PHÁT HIỆN GIAN LẬN KẾ TOÁN

Để ứng dụng AI hiệu quả trong việc phát hiện gian lận kế toán, cần thực hiện một số các giải pháp toàn diện sau:

Thứ nhất, cần cải thiện chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu. Dữ liệu là yếu tố then chốt để hệ thống AI có thể đưa ra những kết luận chính xác, do đó phải đảm bảo rằng dữ liệu tài chính được thu thập một cách chính xác, đầy đủ và được làm sạch thường xuyên. Việc này đòi hỏi các doanh nghiệp phải đầu tư vào phần mềm và công cụ hỗ trợ làm sạch dữ liệu, đồng thời đào tạo nhân viên kế toán để đảm bảo quy trình thu thập và xử lý dữ liệu đúng chuẩn.

Thứ hai, đào tạo và phát triển kỹ năng cho đội ngũ nhân viên là yếu tố quan trọng không kém. Các nhân viên kế toán cần hiểu rõ về các mô hình AI và cách chúng hoạt động để có thể áp dụng hiệu quả trong thực tế. Bên cạnh đó, các chuyên gia công nghệ cũng cần nắm vững các khái niệm cơ bản về kế toán và các phương thức gian lận thường gặp, giúp họ phát triển các thuật toán phù hợp với nhu cầu và đặc thù của ngành kế toán.

Thứ ba, vấn đề bảo mật dữ liệu là một thách thức lớn khi sử dụng AI. Cần triển khai các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu và áp dụng các công nghệ bảo mật mới nhất để bảo vệ thông tin tài chính nhạy cảm khỏi các mối đe dọa bên ngoài. Điều này cũng đòi hỏi việc tuân thủ các quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư, đảm bảo rằng thông tin của khách hàng và đối tác luôn được bảo vệ.

Thứ tư, cần thường xuyên cập nhật và cải tiến các mô hình AI để bắt kịp với các phương thức gian lận mới. Việc huấn luyện lại hệ thống AI định kỳ sẽ giúp phát hiện các hành vi gian lận tinh vi và thay đổi trong mô hình tài chính. Có thể thu thập thêm dữ liệu về các hành vi gian lận mới để cải thiện độ chính xác của hệ thống. Cuối cùng, việc xây dựng một cơ chế giám sát và kiểm tra hiệu quả của AI là rất cần thiết. Để đảm bảo rằng AI thực sự mang lại kết quả như mong muốn, cần thường xuyên đánh giá và kiểm tra hiệu quả của các hệ thống AI trong phát hiện gian lận, đồng thời điều chỉnh và cải tiến nếu cần thiết. Những giải pháp này sẽ giúp tối ưu hóa việc ứng dụng AI trong việc phát hiện gian lận kế toán, từ đó bảo vệ sự minh bạch và công bằng trong hoạt động tài chính của các doanh nghiệp./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Cornell Law School (2024), Bookkeeping Fraud Overview, retrieved from https://www.law.cornell.edu/wex/bookkeeping_fraud.

2. Dương Thị Thanh Hiền (2021), Vận dụng AI trong công tác kế toán, kiểm toán - hướng đi mới trong cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, truy cập từ https://tapchitaichinh.vn/van-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-cong-tac-ke-toan-kiem-toan-huong-di-moi-trong-cuoc-cach-mang-cong-nghiep-4-0.html.

3. Đặng Anh Tuấn (2024), Ứng dụng AI trong phát hiện gian lận tài chính, truy cập từ https://tapchitaichinh.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-phat-hien-gian-lan-tai-chinh.html.

4. Đào Thị Thúy Hằng (2022), Các hình thức gian lận trên báo cáo tài chính của doanh nghiệp và hàm ý cho Việt Nam, Tạp chí Tài chính, số 778, 91-93.

5. Trần Phương Thùy (2024), Ứng dụng AI trong xác định mức trọng yếu và đánh giá rủi ro kiểm toán, truy cập từ http://baokiemtoan.vn/ung-dung-ai-trong-xac-dinh-muc-trong-yeu-va-danh-gia-rui-ro-kiem-toan-31061.html.