Zastępca Głównego Audytora Stanu Bui Quoc Dung: Sztuczna inteligencja zmienia oblicze zawodu audytora

(Dan Tri) - Zdaniem zastępcy głównego audytora stanu Bui Quoc Dunga, sztuczna inteligencja (AI) otwiera nową erę w zawodzie audytora, pomagając w wykrywaniu naruszeń na wczesnym etapie i zwiększając przejrzystość zarządzania finansami publicznymi.

13 października w Hanoi zastępca głównego audytora państwa Bui Quoc Dung wziął udział w konferencji międzynarodowej pod hasłem „Audyt w nowej erze – zwiększanie możliwości audytu dzięki sztucznej inteligencji” i wygłosił przemówienie otwierające.

W warsztatach wzięło udział 120 delegatów z urzędów centralnych, ACCA, krajowych i zagranicznych firm audytorskich, banków, instytutów badawczych, uniwersytetów i stowarzyszeń zawodowych z zakresu finansów i audytu.

Jak audyt zmienia się z „reaktywnego” na „proaktywny” dzięki sztucznej inteligencji

Przemawiając na otwarciu warsztatów, zastępca audytora generalnego stanu Bui Quoc Dung powiedział, że nigdy wcześniej w historii ludzkości technologia nie zmieniła się tak szybko i dogłębnie, jak obecnie. Według pana Dunga, sztuczna inteligencja zmienia każdą branżę, od produkcji, przez finanse, po opiekę zdrowotną i edukację .

Zwrócił uwagę, że branża audytorska, której misją jest zapewnienie przejrzystości i rozliczalności w administracji publicznej, nie jest wyłączona z tego nurtu. Zastępca Głównego Audytora Krajowego zauważył również, że dla audytorów sztuczna inteligencja to nie tylko narzędzie, ale także szansa na zmianę sposobu myślenia i działania.

Zastępca Głównego Audytora Stanu Bui Quoc Dung na międzynarodowej konferencji pod hasłem „Audyt w nowej erze – zwiększanie możliwości audytu dzięki sztucznej inteligencji” (zdjęcie: SAV).

Według niego audyt opiera się na dowodach i wnioskowaniu. W tradycyjnym modelu, ze względu na ograniczenia czasowe i zasobowe, audytorzy muszą wybierać reprezentatywne próby, a następnie na ich podstawie wyciągać wnioski na temat całościowego obrazu. To ogranicza zakres badania i szczególnie utrudnia nadążanie za ciągłym przepływem danych.

Jednak pojawienie się sztucznej inteligencji (AI) i analityki dużych zbiorów danych (Big Data) stworzyło punkt zwrotny. Zamiast „oddzielnych pikseli”, audytorzy mogą skanować i analizować całe zbiory danych, zwiększając w ten sposób pewność, redukując subiektywne uprzedzenia i zwiększając spójność ocen. Jednocześnie algorytmy uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i przetwarzania języka naturalnego przekształcają ogromne repozytoria nieustrukturyzowanych dokumentów i rejestrów w informacje, do których można uzyskać dostęp, przeszukiwać je, zestawiać i objaśniać.

W tym momencie audyt nie kończy się na wykrywaniu problemów, ale pozwala przewidzieć tendencje dotyczące błędów, marnotrawstwa i oszustw, co pozwala na wczesną interwencję – krok od reakcji do proaktywności.

Pan Dung zwrócił uwagę, że wiele najwyższych organów kontroli przeszło od etapu postaudytowego do kompleksowego monitoringu i prognozowania ryzyka. Wprowadzono techniki analizy przyczynowo-skutkowej, które wykraczają poza czystą korelację i pozwalają ocenić rzeczywisty wpływ polityk.

Równolegle wirtualni asystenci audytu bazujący na dużych modelach językowych (LLM) umożliwiają automatyczne wyszukiwanie, uzgadnianie i sporządzanie raportów, a także ciągłe monitorowanie dziesiątek milionów transakcji związanych ze świadczeniami miesięcznie – nie są już tylko pomysłem, lecz operacyjną rzeczywistością.

Za tymi sukcesami stoją integracja danych z wielu źródeł — przełamanie „silosów danych” między agencjami — oraz wdrożenie uczenia maszynowego, technologii przetwarzania języka naturalnego (pomagającej maszynom rozumieć i analizować tekst), systemów informacji geograficznej (pomagających monitorować dane powiązane z lokalizacjami przestrzennymi) i technik klastrowania, czyli wydobywanie reguł asocjacyjnych w celu utworzenia „360-stopniowego widoku” monitorowanego obiektu.

Liderzy branży audytorskiej podkreślają, że nie jest to szczegół techniczny, ale zmiana paradygmatu dla zawodu audytora publicznego – od „okresowych wniosków” do „ciągłego monitorowania”, od „małych próbek” do „pełnej analizy”, od „opisywania przeszłości” do „przewidywania przyszłości”.

Zwrócił również uwagę na doświadczenia krajów, które wcześnie wdrożyły sztuczną inteligencję w dziedzinie audytu.

W Stanach Zjednoczonych Urząd Odpowiedzialności Rządowej (GAO) wprowadził sztuczną inteligencję do federalnego nadzoru nad ryzykiem finansowym, zdrowotnym i bankowym, co znacznie skróciło czas, rozszerzyło zakres analiz i zwiększyło wagę dowodów.

W Wielkiej Brytanii Krajowy Urząd Kontroli (NAO) wdraża sztuczną inteligencję w zakresie opieki społecznej, ochrony zdrowia i zamówień publicznych, a także opracowuje „podręcznik” bezpiecznego stosowania sztucznej inteligencji, przyczyniając się do oszczędzania budżetu poprzez zapobieganie oszustwom.

W Pakistanie sztuczna inteligencja pozwoliła wykryć 128 000 przypadków „emerytów-widm” w wypłatach emerytur, co jest dowodem na potęgę danych, gdy są one inteligentnie połączone.

Państwowy audyt buduje ekosystem technologiczny z 6 aplikacjami AI

Według zastępcy generalnego audytora stanu Bui Quoc Dunga Wietnam nie jest wyjątkiem od tej tendencji.

W rzeczywistości ilość i złożoność danych publicznych w Wietnamie stopniowo przekracza możliwości tradycyjnych metod audytu (opartych głównie na próbkowaniu).

Zastępca Głównego Audytora Stanu Bui Quoc Dung wziął udział w warsztatach i wygłosił przemówienie otwierające je rano 13 października (zdjęcie: SAV).

Pan Dung podał przykłady z szeregu agencji podległych Ministerstwu Finansów.

W Wietnamskim Ubezpieczeniu Społecznym co miesiąc 17 milionów osób korzysta z obowiązkowego ubezpieczenia społecznego; co roku wydaje się 96 milionów kart ubezpieczenia zdrowotnego i przetwarza ponad 200 milionów badań lekarskich i zabiegów związanych z płatnościami ubezpieczeniowymi. Pod koniec ubiegłego roku Urząd Skarbowy odnotował, że ponad 950 000 firm deklarowało podatki drogą elektroniczną, przesyłając prawie 16 milionów dokumentów i prawie 150 milionów deklaracji.

Zdaniem pana Dunga są to ogromne zbiory danych, stale aktualizowane w czasie rzeczywistym, a jeśli będziemy je nadal przetwarzać, stosując tradycyjne, ręczne metody, ryzykujemy przeoczeniem ryzyka systemowego i obniżeniem wiarygodności wniosków z audytu.

Państwowa Inspekcja Kontroli obrała proaktywną ścieżkę: zbudowała platformę danych, połączyła się z kluczowymi ministerstwami i oddziałami i udostępniła im dane, przygotowała infrastrukturę do przechowywania i przetwarzania, a jednocześnie wdrożyła projekty z zakresu sztucznej inteligencji, które bezpośrednio rozwiązują problemy zawodowe audytu publicznego.

W związku z tym agencja ta zainicjowała platformę big data, wybrała odpowiednią architekturę technologiczną i nawiązała połączenie oraz udostępniła dane Ministerstwu Finansów, Wietnamskiemu Ubezpieczeniom Społecznemu i Bankowi Państwowemu, tworząc magazyn danych obejmujący ponad 100 milionów rekordów służący do analizy audytowej.

„Zbudowaliśmy ekosystem technologii audytu, w którym w praktyce wdrażanych jest 6 aplikacji wykorzystujących sztuczną inteligencję i dane: od analizy danych budżetowych, oceny ryzyka, analizy transakcji finansowych, po monitorowanie inwestycji publicznych i ocenę wydatków ekologicznych. Te wstępne wyniki potwierdzają: sztuczna inteligencja nie zastępuje audytorów, ale czyni ich silniejszymi, dokładniejszymi i bardziej wnikliwymi” – powiedział pan Dung.

Podsumowując, pan Dung podkreślił, że sztuczna inteligencja nie tylko pomaga szybciej wykrywać naruszenia, ale także prognozować ryzyko, rekomendować strategie i wspierać decyzje dotyczące zarządzania finansami publicznymi – zgodnie z duchem przejścia od „poaudytu” do „inteligentnego, proaktywnego audytu w czasie rzeczywistym”.

Source: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/pho-tong-kiem-toan-nha-nuoc-bui-quoc-dung-ai-tai-dinh-hinh-nghe-kiem-toan-20251013103016681.htm