Sử dụng trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm trong kiểm toán

Hướng dẫn số 1/2026, ban hành 02/10/2026

Audit Practice Guidance No. 1 of 2026 — Using Artificial Intelligence Responsibly nêu các xem xét chủ yếu cho kiểm toán viên/hãng kiểm toán khi dùng AI và đánh giá thông tin do AI chuẩn bị hoặc hỗ trợ. Mức/cách áp dụng khác nhau, nên hướng dẫn tập trung xem xét thực tiễn hằng ngày để dùng có trách nhiệm; không phải danh sách đầy đủ, còn cần xét vấn đề liên quan bản chất/hoàn cảnh công việc.

AI nhanh chóng thay đổi vận hành doanh nghiệp, cách làm việc, tạo/dùng thông tin; trở thành công cụ quan trọng, tăng hiệu quả và hiểu biết mới. Trong kiểm toán, tác vụ từng mất nhiều giờ phân tích thủ công có thể chỉ cần phần nhỏ thời gian. Theo Accounting Entities Survey 2025, tỷ lệ thực thể kế toán Singapore dùng AI tăng từ 6% năm 2023 lên 11% năm 2024; biểu đồ thể hiện đúng hai số và các mũi tên đi lên.

Khi AI gắn sâu quy trình, kiểm toán viên gặp hai cách: dùng AI hỗ trợ thủ tục, và kiểm toán thông tin được AI chuẩn bị/hỗ trợ. Năng lực tiếp tục phát triển, gồm agentic AI có thể làm tác vụ nhiều bước phức tạp hơn với ít can thiệp người. Dùng đúng giúp hiệu quả/chất lượng nhưng tạo rủi ro phải hiểu/quản lý; dùng có trách nhiệm cần quan trọng ngang dùng hiệu quả.

↑ Mục lục bài viết

1 — Giữ liêm chính khi dùng AI

Liêm chính là nguyên tắc cơ bản của ACRA Code of Professional Conduct and Ethics, nền tảng niềm tin công chúng vào nghề kế toán. Dùng AI không giảm trách nhiệm trung thực/liêm chính xuyên suốt kiểm toán. Không được: dùng AI mô tả sai công việc đã làm; bịa hoặc thao túng thông tin; chọn lọc đầu ra AI để hỗ trợ kết luận định sẵn. Khi dùng AI phải phản ánh chính xác công việc thực hiện và cơ sở kết luận.

Ví dụ nguồn: năm 2026, một partner hãng kế toán quốc tế bị sa thải sau dùng AI gian lận bài đánh giá đào tạo nội bộ. Lạm dụng AI có thể gây lo ngại liêm chính nghề nghiệp ngay cả ngoài hợp đồng kiểm toán. Kiểm toán viên phải trung thực/liêm chính trong mọi hoạt động nghề nghiệp. Hình minh họa người/robot, tài liệu cấm và cảnh báo không thêm dữ kiện ngoài ví dụ.

↑ Mục lục bài viết

Câu hỏi suy ngẫm — Liêm chính

1. Quý vị có mô tả chính xác công việc đã làm, gồm cách AI hỗ trợ thủ tục/phân tích? 2. Có thể giải thích và bảo vệ cách dùng AI, gồm mức dựa vào đầu ra? 3. Đã xét trách nhiệm nghề nghiệp định hướng dùng AI thế nào, đặc biệt trước áp lực thời gian/ngân sách?

↑ Mục lục bài viết

2 — Vận dụng xét đoán nghề nghiệp

AI không thay xét đoán. Đánh giá đầu ra phải chặt chẽ như nguồn bằng chứng/thông tin khác. Khi AI làm nhiều phân tích ban đầu hơn, kiểm toán viên có thể bớt tạo thông tin và dành thêm thời gian đánh giá đầu ra; đánh giá, chất vấn giả định khi liên quan, xác định tin cậy/phù hợp mục đích kiểm toán.

AI xử lý nhanh lượng lớn nhưng có thể ảo giác, củng cố thiên kiến, hiểu sai bối cảnh, đôi lúc không dễ nhận ra. Cần hoài nghi nghề nghiệp, chủ động đánh giá/chất vấn thay chấp nhận bề mặt; lưu ý thiên kiến tự động hóa. Ô “tác vụ theo quy trình”: AI làm bước định sẵn như trích thông tin tài liệu/đối chiếu sổ với chứng từ, phải xét đầy đủ/chính xác đầu ra. Ô “xét đoán nghề nghiệp”: với phân tích/kết luận như đánh giá rủi ro hoặc tạo hồ sơ, khi thích hợp đối chiếu nguồn nền và đánh giá tính hợp lý phân tích/kết luận.

Các sự cố gần đây tại hãng kế toán quốc tế cho thấy đầu ra có thể chứa tài liệu tham chiếu bịa, tình huống nghiên cứu hư cấu và sai khác chưa thấy ngay. Nhắc cần hoài nghi khi đánh giá AI như mọi thông tin hỗ trợ kiểm toán.

↑ Mục lục bài viết

Câu hỏi suy ngẫm — Xét đoán

1. Đã đánh giá đầu ra AI đầy đủ, chính xác, phù hợp mục đích kiểm toán? 2. Lập luận độc lập có kiểm chứng kết luận AI hay chỉ dựa AI? 3. Nếu cùng phân tích do AI thay nhân viên cấp thấp làm, có rà với cùng mức chặt chẽ/hoài nghi? 4. Nếu AI cho kết luận khác từ cùng thông tin, có giải thích cơ sở chấp nhận kết luận này thay kết luận kia?

↑ Mục lục bài viết

3 — Chịu trách nhiệm về công việc được AI hỗ trợ

AI hỗ trợ nhưng kiểm toán viên chịu kết quả; vẫn chịu trách nhiệm (1) công việc thực hiện, (2) kết luận, (3) ý kiến kiểm toán, dù AI hỗ trợ một phần hợp đồng. Không thể giao trách nhiệm đó cho AI. Ba biểu tượng của hình tương ứng hồ sơ, ý tưởng/kết luận, rà ý kiến.

SSA 620 Using the Work of an Auditor’s Expert làm rõ dùng chuyên gia không giảm trách nhiệm ý kiến. Cùng nguyên tắc với AI: chỉ là công cụ, không thể vận dụng xét đoán/hoài nghi nghề nghiệp hoặc nhận trách nhiệm kiểm toán. Trong các sự cố đã nêu, hãng sau đó rút/sửa báo cáo, có trường hợp đồng ý hoàn một phần phí cho khách; người hành nghề/tổ chức vẫn chịu trách nhiệm rà, phê duyệt, phát hành dù AI hỗ trợ chuẩn bị.

↑ Mục lục bài viết

Câu hỏi suy ngẫm — Trách nhiệm

1. Đã bảo đảm công việc hỗ trợ AI được rà thích hợp và xác minh khi liên quan trước phê duyệt/dùng báo cáo hoặc kết luận cuối? 2. Trong nhóm/hãng đã rõ ai chịu từng phần quy trình AI và ai chịu kết quả cuối?

↑ Mục lục bài viết

4 — Minh bạch cách dùng AI

Nghề kiểm toán dựa trên niềm tin; hội đồng, khách, nhà đầu tư, công chúng trông cậy kiểm toán chất lượng, niềm tin đó mở rộng đến AI. Dùng AI không được che cách làm/cách kết luận. Hồ sơ phải cho thấy rà đầu ra hỗ trợ AI thế nào, áp xét đoán ra sao, kết luận dựa bằng chứng đầy đủ/thích hợp thế nào.

Khi thích hợp hồ sơ gồm bốn ô của hình: prompt đã dùng; giả định chủ yếu; cách rà đầu ra, gồm sửa đáng kể sau con người rà; lý do chấp nhận/từ chối khuyến nghị AI. Hồ sơ giúp người rà/cơ quan quản lý hiểu xét đoán xuyên suốt. Hãng phải có chính sách rõ về ghi hồ sơ, rà, giám sát công việc AI.

Minh bạch có thể vượt nhóm: khi thích hợp giải thích với người chịu trách nhiệm quản trị cách dùng AI, biện pháp bảo vệ, xét đoán đã áp. Trao đổi phù hợp khung Audit Quality Indicators (AQI) ACRA, khuyến khích đối thoại chất lượng, gồm công nghệ khi liên quan.

↑ Mục lục bài viết

Câu hỏi suy ngẫm — Minh bạch

1. Hồ sơ có giúp kiểm toán viên giàu kinh nghiệm hiểu cách dùng AI, đánh giá đầu ra, đi đến kết luận? 2. Có giải thích rõ AI ảnh hưởng công việc khi người rà, cơ quan quản lý hoặc người quản trị hỏi? 3. Khi không xác minh đầy đủ đầu ra, đã ghi rõ giới hạn và phản ánh phù hợp trong kết luận? 4. Khi thích hợp, đã kiểm công cụ cho kết quả nhất quán từ cùng đầu vào và xét bất nhất ảnh hưởng công việc/kết luận thế nào?

↑ Mục lục bài viết

5 — Bảo mật và an toàn dữ liệu

Bảo mật là nguyên tắc cơ bản của Code ACRA. Công cụ AI trong hợp đồng có thể xử lý tài chính, thương mại hoặc thông tin cá nhân nhạy cảm thu được; kiểm toán viên vẫn chịu trách nhiệm bảo vệ. Hiểu nền tảng xử lý, lưu trữ, giữ, chia sẻ dữ liệu, gồm liệu đầu vào được giữ/dùng huấn luyện mô hình. Nếu chưa chắc, tránh nhập thông tin bí mật/nhận diện khách; chỉ dùng công cụ được phê duyệt theo quản trị, bảo mật, an toàn, tuân thủ của hãng.

Hãng cần chính sách rõ công cụ nào được dùng, loại dữ liệu được nhập, bảo vệ ngăn tiết lộ trái phép/rò dữ liệu. Công cụ khác nhau tạo xem xét khác về bảo mật, nơi lưu trú dữ liệu, an toàn; quản trị/kiểm soát phải tương xứng rủi ro, không áp một mẫu chung.

Ví dụ nguồn: sự cố được đưa tin rộng năm 2023, nhân viên công ty công nghệ đa quốc gia tải mã nguồn độc quyền lên AI tạo sinh công khai. Công ty sau hạn chế công cụ AI công khai vì lo dữ liệu nhập bị giữ/xử lý ngoài kiểm soát. Phải thận trọng trước đưa thông tin bí mật/nhận diện khách vào công cụ AI bên ngoài.

↑ Mục lục bài viết

Câu hỏi suy ngẫm — Dữ liệu

1. Hiểu công cụ xử lý/lưu trữ/giữ/chia sẻ đầu vào thế nào và dùng có tuân chính sách hãng/yêu cầu bảo vệ dữ liệu áp dụng? 2. Prompt/tài liệu nhập có thể vô tình lộ bí mật/nhận diện khách? 3. Có tự tin giải thích với khách dữ liệu gì được nhập và vì sao cần?

↑ Mục lục bài viết

6 — Hướng dẫn và tài nguyên bổ sung

ACRA: Skills Framework for Accountancy được làm mới, tích hợp năng lực AI giúp nghề Singapore đáp ứng nhu cầu kinh doanh thay đổi; Audit Practice Guidance No. 1 of 2025 — Delivering Quality Audits in a Technology-Driven Environment bàn công nghệ mới ảnh hưởng chất lượng và hệ quản lý chất lượng.

Infocomm Media Development Authority (IMDA): Model AI Governance Framework for Agentic AI hỗ trợ áp dụng có trách nhiệm; AI Verify Testing Framework giúp tổ chức đánh giá triển khai AI có trách nhiệm theo 11 nguyên tắc quản trị AI được quốc tế thừa nhận. Institute of Singapore Chartered Accountants (ISCA): AI Fluency Programme và Responsible Artificial Intelligence Framework in Accountancy.

Hỗ trợ Chính phủ như Enterprise Development Grant có thể giúp doanh nghiệp đủ điều kiện làm dự án nâng cấp, đổi mới, phát triển/chuyển đổi, tùy điều kiện tài trợ/tiêu chí đủ điều kiện. Cần theo dõi quốc tế: tháng 07/2026 International Ethics Standards Board for Accountants (IESBA) công bố Emerging Technologies: A Characteristics-Based Approach to Ethical Considerations for Professional Accountants, tìm hiểu đặc điểm công nghệ mới có thể tạo/khuếch đại đe dọa tuân nguyên tắc cơ bản IESBA Code thế nào. Các tài nguyên được giữ danh tính/URL gốc, không hàm ý toàn nội dung đích đã được dịch.

↑ Mục lục bài viết

7 — Kết luận

AI đã thay đổi cách kiểm toán, tăng hiệu quả, hiểu sâu và phạm vi giao dịch; đồng thời đặt câu hỏi xét đoán, trách nhiệm, minh bạch, đạo đức. Khi năng lực phát triển, kể cả agentic AI mạnh hơn, các xem xét càng quan trọng. Nghề cần khai thác tiềm năng trong khi giữ độc lập, hoài nghi và niềm tin công chúng.

Kiểm toán viên/hãng cần tiếp tục xây kiến thức, kỹ năng, quản trị để dùng có trách nhiệm. Từ lâu yêu cầu doanh nghiệp giải thích/hỗ trợ cách chuẩn bị thông tin và tính số nền; phải áp cùng chặt chẽ cho AI của chính mình. Duy trì niềm tin đòi cùng chuẩn cao như kỳ vọng ở người khác.

↑ Mục lục bài viết

Về ACRA và thông tin cuối tài liệu

ACRA quản lý đăng ký kinh doanh, báo cáo tài chính, PA và nhà cung cấp dịch vụ doanh nghiệp; phát triển ngành kế toán, đặt chuẩn kế toán cho công ty, tổ chức từ thiện, hợp tác xã và hội tại Singapore. ACRA tạo môi trường kinh doanh năng động/đáng tin, hỗ trợ đổi mới/phát triển và góp Singapore thành nơi tốt nhất cho kinh doanh. Thông tin thêm tại www.acra.gov.sg.

Copyright © 2026, mọi quyền được bảo lưu, Accounting and Corporate Regulatory Authority. Tài liệu là tài sản độc quyền ACRA; sửa đổi, sử dụng, sao chép hoặc phân phối thương mại chỉ được phép với sự đồng ý ACRA. Bìa/ảnh kết là minh họa não AI, thành phố và dữ liệu; các robot/biểu tượng trong thân minh họa nguyên tắc, không phải số liệu bổ sung. Cuối trang có mã QR ACRA được lưu trong kiểm tra nguồn.

↑ Mục lục bài viết