Ngày viết bài: 03/11/2025
Trong lĩnh vực ngân hàng, kiểm toán nội bộ và tuân thủ luôn là những quy trình đòi hỏi độ chính xác, tốc độ và tính minh bạch tuyệt đối. Tuy nhiên, mỗi kỳ kiểm toán đến, các ngân hàng thường phải xử lý khối lượng khổng lồ các chứng từ, hợp đồng và báo cáo tài chính, khiến khâu chuẩn bị dữ liệu trở thành cơn ác mộng kéo dài nhiều tuần.
Sự phát triển của công nghệ AI đang tạo nên bước ngoặt trong hoạt động kiểm toán ngân hàng:
Trong hoạt động ngân hàng, mỗi giao dịch, khoản vay hay sản phẩm tài chính đều gắn liền với hàng loạt chứng từ, hợp đồng, báo cáo và biên bản phê duyệt. Khi đến kỳ kiểm toán, hàng trăm nghìn tài liệu cần được thu thập, sắp xếp, đối chiếu và xác minh để đảm bảo tính tuân thủ và độ chính xác của dữ liệu.
Một ngân hàng quy mô trung bình có thể phải xử lý:
Điều này khiến công tác kiểm toán trở thành một quy trình nặng nề, tốn nhiều nhân lực và tiềm ẩn rủi ro bỏ sót dữ liệu. Trong bối cảnh yêu cầu tuân thủ ngày càng chặt chẽ, việc phụ thuộc vào quy trình rà soát thủ công không chỉ làm chậm tiến độ, mà còn tăng chi phí và áp lực cho bộ phận kiểm toán nội bộ.
Trong quy trình kiểm toán truyền thống, giai đoạn tốn nhiều thời gian nhất không phải là kiểm tra, mà là chuẩn bị dữ liệu. Trước mỗi kỳ kiểm toán, các phòng ban phải thu thập, đối chiếu và sắp xếp thủ công hàng nghìn bộ hồ sơ từ nhiều nguồn khác nhau: hệ thống Core Banking, CRM, Excel, hoặc thậm chí là file scan và tài liệu giấy.
Những khó khăn phổ biến:
Không chỉ tốn công, quy trình này còn tạo áp lực lớn cho các nhóm Rủi ro, Kiểm toán nội bộ và Tuân thủ, khi họ phải đảm bảo hồ sơ kiểm toán đạt độ chính xác tuyệt đối trong khoảng thời gian ngắn.
Với hầu hết các ngân hàng, mùa kiểm toán là giai đoạn căng thẳng nhất trong năm. Không chỉ riêng bộ phận kiểm toán nội bộ, mà cả các khối tín dụng, kế toán, vận hành, nhân sự đều phải huy động toàn lực để chuẩn bị hồ sơ, đối chiếu và cung cấp tài liệu cho đoàn kiểm toán.
Trên thực tế, quy trình này kéo theo nhiều hệ quả:
Kết quả là hiệu suất tổng thể giảm sút, áp lực tâm lý tăng cao, và mùa kiểm toán dần trở thành một chuỗi chữa cháy tạm thời, thay vì một quy trình kiểm soát có tính hệ thống và bền vững.
Để vượt qua cao điểm kiểm toán và đảm bảo độ chính xác trong từng báo cáo, nhiều ngân hàng đang chuyển đổi từ quy trình kiểm toán thủ công sang hệ thống được hỗ trợ bởi AI tài liệu và OCR thông minh.
Thay vì hàng chục nhân viên phải rà soát hồ sơ suốt nhiều tuần, AI có thể tự động đọc, trích xuất và chuẩn hoá dữ liệu từ hàng nghìn tài liệu chỉ trong vài giờ. Mọi chứng từ, từ hợp đồng tín dụng, phiếu kế toán, biên bản phê duyệt đến sao kê, đều được số hoá và sẵn sàng cho kiểm toán viên sử dụng.
Giải pháp này giúp ngân hàng:
AI không chỉ giúp tiết kiệm thời gian, mà còn chuyển đổi hoàn toàn cách ngân hàng vận hành trong mùa kiểm toán – từ bị động sang chủ động, từ thủ công sang dữ liệu hóa.
Một trong những bước tốn nhiều công sức nhất trong kiểm toán ngân hàng là thu thập và xác minh chứng từ, vốn trước đây được thực hiện hoàn toàn thủ công. Giờ đây, với sự kết hợp giữa OCR (Optical Character Recognition) và AI tài liệu, quy trình này có thể được tự động hóa gần như hoàn toàn.
Nhờ cơ chế học liên tục, AI có thể cải thiện độ chính xác sau mỗi kỳ kiểm toán, giúp ngân hàng xử lý khối lượng chứng từ ngày càng lớn mà không cần mở rộng nhân sự.
Sau khi chứng từ được số hoá và trích xuất, bước tiếp theo là chuẩn hoá dữ liệu – đảm bảo mọi thông tin phục vụ kiểm toán đều có cấu trúc rõ ràng, nhất quán và dễ truy xuất.
Document AI đóng vai trò trung tâm trong giai đoạn này, giúp ngân hàng:
Nhờ vậy, toàn bộ bộ hồ sơ kiểm toán được chuẩn bị sẵn chỉ trong vài ngày, với độ chính xác cao và khả năng truy xuất nhanh. Thay vì phải xử lý từng tài liệu riêng lẻ, kiểm toán viên có thể làm việc trực tiếp trên hệ thống dữ liệu đã được sắp xếp logic, giúp rút ngắn thời gian đối chiếu và nâng cao hiệu quả kiểm toán nội bộ.
Một hệ thống kiểm toán hiện đại không thể tách rời khỏi quản trị rủi ro và tuân thủ quy định. Nhờ khả năng tích hợp linh hoạt, AI tài liệu giúp các ngân hàng kết nối dữ liệu kiểm toán với các hệ thống quản lý rủi ro hiện hữu, tạo nên chuỗi giám sát khép kín, từ hồ sơ đến báo cáo.
Nhờ đó, quy trình kiểm toán không chỉ nhanh và chính xác hơn, mà còn liên kết trực tiếp với hoạt động quản trị rủi ro, giúp ngân hàng duy trì tính minh bạch, giảm thiểu sai sót và tăng cường năng lực tuân thủ trong dài hạn.
Việc ứng dụng AI tài liệu trong kiểm toán không chỉ giúp giảm tải khối lượng công việc, mà còn thay đổi hoàn toàn cách bộ phận Quản trị rủi ro và Kiểm toán nội bộ vận hành từ xử lý thủ công sang phân tích dựa trên dữ liệu.
AI mang lại ba nhóm lợi ích nổi bật:
Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào con người trong khâu rà soát và xác minh, giờ đây AI trở thành trợ lý kiểm toán viên, đảm bảo mọi quyết định đều có căn cứ dữ liệu rõ ràng và có thể truy xuất bất kỳ lúc nào. Điều này không chỉ nâng cao hiệu suất, mà còn tăng cường khả năng kiểm soát rủi ro nội bộ, giúp ngân hàng vận hành minh bạch, tuân thủ và sẵn sàng cho các kỳ thanh tra lớn.
Trong môi trường ngân hàng, tốc độ và độ chính xác trong kiểm toán là yếu tố quyết định hiệu quả quản trị rủi ro. Với quy trình truyền thống, việc tổng hợp và xác minh dữ liệu từ nhiều nguồn thường kéo dài hàng tuần, khiến báo cáo kiểm toán bị chậm, ảnh hưởng đến tiến độ lập kế hoạch tài chính và kiểm soát nội bộ.
Nhờ ứng dụng AI tài liệu và tự động hóa quy trình kiểm toán, các ngân hàng có thể:
Thay vì xử lý thủ công và bị động, ngân hàng giờ đây có thể kiểm toán chủ động, nhanh chóng và minh bạch, đáp ứng yêu cầu quản lý và thanh tra trong thời gian ngắn nhất.
Một trong những thách thức lớn nhất trong kiểm toán ngân hàng truyền thống là sai sót dữ liệu và thiếu minh bạch trong quá trình tổng hợp hồ sơ. Khi nhiều bộ phận cùng xử lý chứng từ, việc nhập sai, trùng lặp hoặc thất lạc dữ liệu là điều khó tránh khỏi, kéo theo rủi ro trong kiểm toán và tuân thủ.
AI tài liệu giúp khắc phục hoàn toàn điểm yếu này thông qua:
Khi dữ liệu được số hoá, đối chiếu và kiểm tra tự động, nguy cơ sai sót thủ công gần như bị loại bỏ.
Trong bối cảnh chuẩn mực kế toán và kiểm toán ngày càng nghiêm ngặt, việc đảm bảo tính tuân thủ và minh bạch dữ liệu trở thành ưu tiên hàng đầu của mọi ngân hàng. Tuy nhiên, quy trình thủ công khó đáp ứng yêu cầu này vì:
Nhờ AI tài liệu và công cụ tự động hoá tuân thủ, ngân hàng có thể:
Kết quả là, quy trình kiểm toán không chỉ chính xác và hiệu quả hơn, mà còn giúp ngân hàng duy trì sự tuân thủ bền vững, đáp ứng tốt các yêu cầu từ Ngân hàng Nhà nước, kiểm toán độc lập và cơ quan quốc tế.
Khi ngành ngân hàng bước sâu vào kỷ nguyên số, kiểm toán nội bộ cũng đang trải qua một cuộc tái cấu trúc toàn diện. Từ chỗ phụ thuộc vào quy trình thủ công và nhân lực lớn, nay các ngân hàng hướng tới mô hình Audit Automation – nơi AI, dữ liệu và phân tích thông minh trở thành trung tâm của mọi hoạt động kiểm toán.
Audit Automation không chỉ giúp kiểm toán nhanh hơn, mà còn thông minh hơn: hệ thống có thể phát hiện sớm rủi ro, gợi ý điểm bất thường và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực. Đây là nền tảng để xây dựng một hệ sinh thái quản trị minh bạch, chủ động và bền vững, thay vì chỉ phản ứng khi sự cố đã xảy ra.
Ba xu hướng nổi bật đang định hình tương lai kiểm toán ngân hàng gồm:
Giai đoạn đầu của chuyển đổi số trong kiểm toán ngân hàng chủ yếu tập trung vào số hoá chứng từ, chuyển toàn bộ tài liệu giấy sang dạng điện tử để truy xuất nhanh và lưu trữ hiệu quả.
Tuy nhiên, khi khối lượng dữ liệu tăng và yêu cầu kiểm toán ngày càng phức tạp, chỉ dừng ở số hoá là chưa đủ. Các ngân hàng tiên phong đang bước sang giai đoạn mới: Phân tích dữ liệu kiểm toán nâng cao, nơi AI và Machine Learning được áp dụng để:
Nhờ đó, kiểm toán không còn chỉ là nhìn lại quá khứ, mà trở thành một hệ thống cảnh báo sớm, giúp ngân hàng phát hiện rủi ro trước khi chúng chuyển hoá thành tổn thất thực tế.
Không có mô hình AI nào phù hợp cho mọi quy trình kiểm toán. Mỗi mảng nghiệp vụ, tín dụng, kế toán, vận hành, quản trị rủi ro – đều có đặc thù dữ liệu và quy trình kiểm soát riêng.
Xu hướng mới là phát triển các mô hình fit-to-purpose AI, được huấn luyện và tối ưu hoá riêng cho từng quy trình cụ thể.
Nhờ khả năng học liên tục từ dữ liệu nội bộ, mỗi mô hình AI ngày càng trở nên chính xác, phù hợp và phản ánh sát thực tế vận hành của từng ngân hàng.
Trên thế giới, AuditTech, sự kết hợp giữa AI, dữ liệu lớn và phân tích thông minh – đang định hình lại cách các tổ chức tài chính tiến hành kiểm toán và tuân thủ. Theo báo cáo của Deloitte và PwC, hơn 70% ngân hàng toàn cầu đã bắt đầu tích hợp AI vào quy trình kiểm toán nội bộ, và con số này vẫn tăng nhanh hàng năm.
Một số xu hướng nổi bật gồm:
Tại Việt Nam, xu hướng này đang được thúc đẩy mạnh mẽ nhờ chính sách chuyển đổi số ngành ngân hàng và sự xuất hiện của các nền tảng AI bản địa như DocBase.ai, giúp ngân hàng vừa đáp ứng chuẩn quốc tế, vừa phù hợp với thực tế vận hành nội địa.
Trong bối cảnh các ngân hàng đang chịu áp lực ngày càng lớn từ yêu cầu kiểm toán minh bạch, tuân thủ quy định quốc tế và tối ưu chi phí vận hành, việc ứng dụng AI tài liệu không còn là lựa chọn mà là bước đi tất yếu để nâng cấp năng lực kiểm toán và quản trị rủi ro.
Từ số hoá chứng từ đến chuẩn hoá và phân tích dữ liệu, AI đã chứng minh khả năng rút ngắn thời gian kiểm toán, giảm thiểu sai sót thủ công và nâng cao hiệu quả tuân thủ. Quan trọng hơn, hệ thống AI giúp ngân hàng vận hành chủ động hơn trong mùa kiểm toán, sẵn sàng báo cáo, đối chiếu và truy xuất dữ liệu chỉ trong vài phút, thay vì hàng tuần chuẩn bị như trước đây.
Nhờ đó, bộ phận Quản trị rủi ro và Kiểm toán nội bộ không còn chỉ là những người kiểm tra sau cùng, mà trở thành trung tâm ra quyết định dựa trên dữ liệu, đóng vai trò chiến lược trong hành trình chuyển đổi số toàn diện của ngân hàng.
Khám phá ngay giải pháp DocBase cho ngân hàng & kiểm toán
Công nghệ OCR hoạt động như thế nào? Giải thích chi tiết từ A-Z
Công nghệ OCR hoạt động như thế nào? Giải thích chi tiết 4 bước xử lý từ ảnh sang chữ, nguyên nhân sai sót và lý do doanh nghiệp cần nâng cấp lên IDP.
Số hoá hồ sơ là gì? 5 lợi ích trực tiếp tới quy trình doanh nghiệp
Số hoá hồ sơ là gì? Hiểu đúng khái niệm và 5 lợi ích trực tiếp giúp doanh nghiệp giảm thời gian xử lý, tăng độ chính xác và tối ưu quy trình.
Chuyển đổi số là gì? Ứng dụng trong ngành bảo hiểm, ngân hàng, tài chính
Chuyển đổi số là gì? Cẩm nang 2025 về ứng dụng AI, OCR/IDP trong Ngân hàng, Bảo hiểm & Tài chính. Xem so sánh hiệu quả và lộ trình triển khai thành công tại đây.
Phát triển bởi: Công ty CPCN Computer Vision Việt Nam
Số điện thoại: 0982 925 220
Email: sales@docbase.ai
Địa chỉ: Phòng 305, Tòa Luxury Park Views, Lô 32D KĐT mới Cầu Giấy, P. Cầu Giấy, Tp Hà Nội
© 2025 Công ty cổ phần công nghệ Computer Vision Việt Nam