El 13 de octubre, en Hanoi , el Auditor General Adjunto del Estado, Bui Quoc Dung, asistió y pronunció el discurso inaugural en la conferencia internacional con el tema "Auditoría en la nueva era: mejora de la capacidad de auditoría con IA".
El taller reunió a 120 delegados de agencias centrales, ACCA, compañías de auditoría nacionales y extranjeras, bancos, institutos de investigación, universidades y asociaciones profesionales en el campo de las finanzas y la auditoría.
Cómo la auditoría está pasando de ser «reactiva» a «proactiva» gracias a la IA
En la inauguración del taller, el Auditor General Adjunto del Estado, Bui Quoc Dung, afirmó que nunca antes en la historia de la humanidad la tecnología había cambiado tan rápida y profundamente como hoy. Según el Sr. Dung, la IA está transformando todos los sectores, desde la manufactura y las finanzas hasta la sanidad y la educación .
Señaló que la industria auditora, con su misión de garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en la administración pública, no es ajena a este flujo. El Auditor General Adjunto del Estado también comentó que, para los auditores, la IA no es solo una herramienta, sino también una oportunidad para reinventar la forma de pensar y actuar.
El Auditor General Adjunto del Estado, Bui Quoc Dung, en la conferencia internacional con el tema "Auditoría en la nueva era: Mejorando la capacidad de auditoría con IA" (Foto: SAV).
Según él, la auditoría se basa en evidencia e inferencia. En el modelo tradicional, debido a las limitaciones de tiempo y recursos, los auditores deben seleccionar muestras representativas y luego inferir el panorama general a partir de esas piezas. Esto limita la cobertura y dificulta especialmente el seguimiento del flujo continuo de datos.
Sin embargo, la llegada de la IA y el análisis de big data ha marcado un antes y un después. En lugar de píxeles discretos, los auditores pueden escanear y analizar conjuntos de datos completos, lo que aumenta la seguridad, reduce el sesgo subjetivo y aumenta la consistencia de las evaluaciones. Al mismo tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y procesamiento del lenguaje natural transforman enormes repositorios de documentos y registros no estructurados en información accesible, buscable, cotejada y explicable.
En ese momento, la auditoría no se detiene en la detección posterior, sino que puede predecir tendencias de errores, desperdicios y fraudes para intervenir tempranamente: un paso de la reacción a la proactividad.
El Sr. Dung señaló que muchas agencias superiores de auditoría han pasado de la auditoría posterior a una supervisión integral y la predicción de riesgos. Se han introducido técnicas de análisis causal para ir más allá de la mera correlación y evaluar el impacto real de las políticas.
Al mismo tiempo, los asistentes de auditoría virtuales basados en grandes modelos de lenguaje (LLM) que permiten la búsqueda, conciliación y redacción automatizadas, y el monitoreo continuo de decenas de millones de transacciones de beneficios por mes ya no son una idea sino una realidad operativa.
Detrás de estos éxitos se encuentran la integración de datos de múltiples fuentes (derribando los "silos de datos" entre agencias) y el despliegue de aprendizaje automático, tecnología de procesamiento del lenguaje natural (que ayuda a las máquinas a comprender y analizar texto), sistemas de información geográfica (que ayudan a monitorear datos vinculados a ubicaciones espaciales) y técnicas de agrupamiento, extrayendo reglas de asociación para formar una "vista de 360 grados" del objeto monitoreado.
Los líderes de la industria de auditoría enfatizan que esto no es un detalle técnico sino un cambio de paradigma para la profesión de auditoría pública, de “conclusiones periódicas” a “monitoreo continuo”, de “muestras pequeñas” a “análisis completo”, de “describir el pasado” a “predecir el futuro”.
También destacó la experiencia de países que han aplicado tempranamente la inteligencia artificial en el campo de la auditoría.
En Estados Unidos, la Oficina de Responsabilidad Gubernamental (GAO) ha introducido IA en la supervisión de riesgos financieros, de salud y bancarios a nivel federal, reduciendo drásticamente el tiempo, ampliando el alcance del análisis y aumentando el peso de la evidencia.
En el Reino Unido, la Oficina Nacional de Auditoría (NAO) aplica IA en el bienestar social, la salud y los contratos públicos, y crea un “manual” para usar IA de forma segura, lo que ayuda a ahorrar el presupuesto mediante la prevención del fraude.
En Pakistán, se utilizó IA para detectar 128.000 casos de “pensionistas fantasmas” en los pagos de pensiones, un testimonio del poder de los datos cuando se conectan de forma inteligente.
Auditoría Estatal construye ecosistema tecnológico con 6 aplicaciones de IA
Según el auditor general adjunto del Estado, Bui Quoc Dung, Vietnam no está fuera de esa tendencia.
En realidad, el volumen y la complejidad de los datos públicos en Vietnam están superando gradualmente lo que los métodos de auditoría tradicionales (que se basan principalmente en el muestreo) pueden cubrir.
El Auditor General Adjunto del Estado, Bui Quoc Dung, asistió y pronunció el discurso inaugural del taller en la mañana del 13 de octubre (Foto: SAV).
El Sr. Dung citó ejemplos de varios organismos dependientes del Ministerio de Finanzas.
En la Seguridad Social de Vietnam, hay 17 millones de afiliados al seguro social obligatorio cada mes; se emiten 96 millones de tarjetas de seguro médico al año y se procesan más de 200 millones de exámenes y tratamientos médicos relacionados con los pagos del seguro. A finales del año pasado, el Departamento de Impuestos contaba con más de 950.000 empresas que declaraban impuestos electrónicamente, presentando casi 16 millones de registros y casi 150 millones de declaraciones.
Según el Sr. Dung, se trata de enormes imágenes de datos, que se actualizan continuamente en tiempo real, y si continuamos procesándolas mediante métodos manuales tradicionales, correremos el riesgo de pasar por alto riesgos sistémicos y reduciremos la fiabilidad de las conclusiones de las auditorías.
La Auditoría Estatal ha elegido un camino proactivo: construir una plataforma de datos, conectar y compartir con ministerios y ramas clave, preparar infraestructura de almacenamiento y procesamiento e implementar simultáneamente proyectos de IA que resuelvan directamente los problemas profesionales de la auditoría pública.
En consecuencia, esta agencia ha iniciado una plataforma de big data, ha seleccionado una arquitectura tecnológica adecuada y la ha conectado y compartido con el Ministerio de Finanzas, la Seguridad Social de Vietnam y el Banco Estatal, creando un almacén de datos de más de 100 millones de registros para servir al análisis de auditoría.
Hemos creado un ecosistema tecnológico de auditoría donde se implementan en la práctica seis programas de IA y aplicaciones de datos: desde el análisis de datos presupuestarios, la evaluación de riesgos y el examen de transacciones financieras hasta el monitoreo de la inversión pública y la evaluación del gasto verde. Estos resultados iniciales confirman que la IA no reemplaza a los auditores, sino que los fortalece, los hace más precisos y profundos, afirmó el Sr. Dung.
En conclusión, el Sr. Dung afirmó que la IA no solo ayuda a detectar violaciones más rápidamente, sino que también ayuda a prever riesgos, recomendar políticas y respaldar decisiones de gestión financiera pública, en línea con el espíritu de transición de la "postauditoría" a la "auditoría inteligente, proactiva y en tiempo real".
Fuente: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/pho-tong-kiem-toan-nha-nuoc-bui-quoc-dung-ai-tai-dinh-hinh-nghe-kiem-toan-20251013103016681.htm
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