Phân tích dữ liệu lớn và tự động hóa kiểm tra

Trước hết, phải kể tới việc, AI hoàn toàn có thể phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và tự động hóa kiểm tra, việc này đóng vai trò quan trọng trong việc giúp các cơ quan thanh tra, kiểm tra, giám sát có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn. Các công nghệ AI không chỉ hỗ trợ tìm kiếm, phân tích và phát hiện bất thường trong dữ liệu mà còn giúp tự động hóa các quy trình kiểm tra, giảm thiểu sự can thiệp thủ công và tối ưu hóa thời gian làm việc của các thanh tra viên.

Trong công tác thanh tra, các cơ quan thường phải làm việc với một lượng lớn dữ liệu tài chính, kế toán, hợp đồng, báo cáo thuế và các tài liệu khác. AI có thể hỗ trợ phân tích các tập dữ liệu khổng lồ này một cách nhanh chóng và chính xác hơn nhiều so với cách làm thủ công. Các thuật toán AI có thể tìm ra các mẫu, xu hướng và bất thường trong dữ liệu mà có thể bị bỏ sót nếu kiểm tra bằng phương pháp truyền thống.

AI cũng có thể sử dụng các thuật toán học máy (machine learning) để phát hiện các bất thường trong các báo cáo tài chính hoặc các giao dịch tài chính. Chẳng hạn, AI có thể nhận diện các giao dịch có dấu hiệu gian lận hoặc vi phạm quy định về kế toán mà các kiểm toán viên hoặc thanh tra viên có thể bỏ qua.

Một ví dụ thực tế, thanh tra thuế có thể sử dụng phần mềm như Trifacta hoặc Talend để phân tích các báo cáo thuế của các doanh nghiệp lớn, phát hiện các dấu hiệu của gian lận thuế thông qua việc phân tích các giao dịch và báo cáo tài chính.

Công nghệ AI trong thanh tra, tại sao không? Ảnh: Lan Anh

Phát hiện gian lận và hành vi sai phạm

Bên cạnh đó, phát hiện gian lận và hành vi sai phạm là một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ AI trong công tác thanh tra và kiểm tra, đặc biệt trong các lĩnh vực tài chính, thuế, ngân hàng, và các lĩnh vực có liên quan đến quản lý tài sản, giao dịch và quy trình pháp lý.

AI có thể giúp phát hiện các hành vi gian lận, hành vi sai phạm, và các mô hình bất thường trong dữ liệu mà con người khó có thể phát hiện kịp thời thông qua học máy (Machine Learning) để phát hiện gian lận, AI có thể được huấn luyện để nhận diện các dấu hiệu gian lận dựa trên dữ liệu lịch sử. Các hệ thống AI có thể quét các giao dịch tài chính, hồ sơ thanh toán, và dữ liệu từ các giao dịch mua bán để phát hiện ra các hành vi bất thường. Ví dụ, nếu có một chuỗi các giao dịch lặp lại với giá trị không hợp lý hoặc có sự thay đổi đột ngột trong hành vi giao dịch của một đối tượng, hệ thống AI sẽ cảnh báo thanh tra viên.

AI có thể phân tích văn bản tự động (Text Analytics) trong các báo cáo, hợp đồng, và tài liệu khác để phát hiện các từ khóa hoặc mô hình đáng ngờ. Các công cụ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể quét qua các tài liệu pháp lý hoặc báo cáo để tìm kiếm dấu hiệu của các hành vi sai phạm hoặc vi phạm quy định.

Các công cụ như SAS Fraud Detection hoặc FICO Falcon Fraud Detection sử dụng học máy có thể phát hiện các giao dịch tài chính bất thường và gian lận trong các hệ thống thanh toán hoặc ngân hàng.

Dự báo và phân tích rủi ro

Có thể, nhiều người hay hình dung, dự báo và phân tích rủi ro phải là do con người mới có khả năng làm điều này, nhưng không, dự báo và phân tích rủi ro là một trong những ứng dụng mạnh mẽ của công nghệ AI trong các lĩnh vực thanh tra, kiểm tra, và quản lý tài chính. Công nghệ này giúp các tổ chức, cơ quan thanh tra, và các doanh nghiệp dự báo các rủi ro tiềm ẩn, từ đó có thể chuẩn bị các biện pháp phòng ngừa hoặc giảm thiểu thiệt hại khi các rủi ro đó xảy ra. AI hỗ trợ không chỉ trong việc phân tích dữ liệu hiện tại mà còn dự đoán các sự kiện, hành vi trong tương lai có thể gây ra rủi ro hoặc thiệt hại.

Các thuật toán AI có thể phân tích các xu hướng trong dữ liệu và sử dụng mô hình dự báo để xác định các khu vực có rủi ro cao, giúp các cơ quan thanh tra tập trung vào những lĩnh vực hoặc doanh nghiệp có nguy cơ vi phạm quy định cao hơn. Ví dụ, AI có thể dự báo các công ty có khả năng cao bị phát hiện vi phạm thuế hoặc các hành vi gian lận dựa trên lịch sử dữ liệu và các yếu tố kinh tế vĩ mô.

AI có thể sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (bao gồm các nền tảng trực tuyến, báo cáo tài chính, dữ liệu thị trường) để đánh giá các yếu tố bên ngoài có thể ảnh hưởng đến khả năng vi phạm quy định của một tổ chức hay cá nhân.

KPMG và EY (Ernst & Young) sử dụng các công cụ học máy và phân tích dữ liệu để dự báo và đánh giá rủi ro gian lận thuế cho các khách hàng của họ. Hệ thống AI của họ có thể phân tích các dấu hiệu tài chính từ nhiều công ty cùng lúc để xác định các đối tượng có nguy cơ vi phạm thuế cao.

Tối ưu hóa quy trình Thanh tra

Tối ưu hóa quy trình thanh tra là một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ AI trong việc nâng cao hiệu quả công tác kiểm tra, thanh tra của các tổ chức, cơ quan nhà nước hoặc doanh nghiệp. Quy trình thanh tra truyền thống thường tốn thời gian, công sức và nguồn lực, nhưng AI có thể giúp tự động hóa nhiều bước trong quy trình, từ thu thập và phân tích dữ liệu đến việc phát hiện bất thường và đưa ra các kết luận chính xác và nhanh chóng hơn.

AI có thể giúp tự động hóa các bước trong quy trình thanh tra, như phân loại tài liệu, xác định các điểm cần kiểm tra, và tạo báo cáo. Điều này giúp giảm thời gian và công sức của các thanh tra viên, đồng thời đảm bảo rằng công tác thanh tra được thực hiện một cách chính xác và hiệu quả.

Các hệ thống AI có thể tự động tổng hợp và tạo ra các báo cáo thanh tra sau khi phân tích dữ liệu, giúp giảm bớt công việc thủ công và đảm bảo tính nhất quán trong các báo cáo.

Các công ty như UiPath và Automation Anywhere cung cấp các công cụ RPA mà có thể được triển khai trong các quy trình thanh tra để tự động hóa các công việc hành chính, từ đó giúp tăng tốc độ và hiệu quả công việc.

Hỗ trợ quyết định và phân tích chính sách

Một điểm nổi bật nữa, Ai hoàn toàn có thể hỗ trợ ra quyết định và phân tích chính sách, đây là một trong những ứng dụng quan trọng của công nghệ AI trong các lĩnh vực quản lý công, kinh tế, và quản trị doanh nghiệp. Công nghệ AI giúp các cơ quan nhà nước, tổ chức, doanh nghiệp, và nhà hoạch định chính sách phân tích dữ liệu phức tạp, tối ưu hóa quá trình ra quyết định và đưa ra các chính sách có căn cứ và hiệu quả. Việc ứng dụng AI trong hỗ trợ quyết định và phân tích chính sách có thể mang lại nhiều lợi ích như giảm thiểu sai sót, cải thiện tính minh bạch, và nâng cao khả năng dự báo.

AI có thể giúp các thanh tra viên đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn bằng cách cung cấp thông tin dựa trên các phân tích dữ liệu đã được thực hiện. Các hệ thống AI có thể hỗ trợ phân tích các tình huống phức tạp, cung cấp các dự đoán về kết quả của các hành động cụ thể và hỗ trợ đưa ra các quyết định chính xác hơn.

AI có thể được sử dụng để phân tích các chính sách và luật pháp hiện hành, giúp thanh tra viên hiểu rõ hơn về các quy định liên quan đến công việc của họ và dự đoán tác động của các thay đổi trong pháp lý đối với các doanh nghiệp hoặc tổ chức được thanh tra.

Cụ thể, trong thanh tra tài chính và thuế, AI hoàn toàn có thể giúp các cơ quan thuế, thanh tra tài chính đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc phân bổ nguồn lực, xác định các lĩnh vực có nguy cơ cao và ra các quyết định xử lý vi phạm. Như: Hệ thống Xử lý thông minh của IRS (Internal Revenue Service): IRS (Cơ quan Thuế Mỹ) đã sử dụng AI và học máy để phân tích các báo cáo thuế từ hàng triệu doanh nghiệp, phát hiện những bất thường trong dữ liệu thuế và giúp cơ quan này quyết định những trường hợp cần thanh tra kỹ hơn. AI phân tích các chỉ số như tỷ lệ chi phí thấp bất thường, thu nhập cao không hợp lý hoặc giao dịch xuyên quốc gia không có bằng chứng hợp lý, từ đó giúp các thanh tra viên đưa ra quyết định đúng đắn.

Hay AI có thể hỗ trợ phân tích chính sách thuế tại Hàn Quốc, Chính phủ Hàn Quốc đã triển khai các hệ thống AI để mô phỏng và phân tích tác động của các chính sách thuế mới lên nền kinh tế. AI phân tích các dữ liệu kinh tế vĩ mô và các hành vi thuế của các doanh nghiệp trong suốt một khoảng thời gian dài để giúp các nhà làm chính sách đánh giá tác động của các điều chỉnh thuế. Điều này giúp chính phủ đưa ra các quyết định về việc điều chỉnh chính sách thuế sao cho hợp lý nhất với nền kinh tế và doanh nghiệp.

Chatbot và tương tác tự động

Chatbot sử dụng AI để mô phỏng các cuộc trò chuyện với người dùng, trả lời câu hỏi và cung cấp hỗ trợ tự động. Chatbot có thể được triển khai trên các nền tảng như website, ứng dụng di động, mạng xã hội, và các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM).

chatbot AI có thể giúp hỗ trợ thanh tra viên trong việc tìm kiếm thông tin nhanh chóng, trả lời các câu hỏi thường gặp và cung cấp các chỉ dẫn liên quan đến quy trình thanh tra. Điều này giúp giảm tải công việc hành chính cho thanh tra viên.

Các chatbot AI cũng có thể hỗ trợ cung cấp thông tin và giải đáp các thắc mắc của doanh nghiệp hoặc công dân về các quy định, thủ tục thanh tra, giúp tăng cường tính minh bạch và dễ tiếp cận của hệ thống thanh tra.

Taxbot của HMRC (Cơ quan Thuế và Hải quan Vương quốc Anh) là một chatbot được sử dụng để trả lời các câu hỏi của doanh nghiệp và công dân về thuế. Nó sử dụng NLP để hiểu và trả lời các câu hỏi về quy trình thuế, từ đó giảm bớt khối lượng công việc cho các nhân viên.

Tăng cường bảo mật và giám sát

Với sự phát triển nhanh chóng của các phương thức tấn công mạng và các mối nguy hiểm tiềm tàng, AI đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng phát hiện, ngăn chặn, và phản ứng với các sự cố bảo mật. Các giải pháp AI có thể cung cấp một hệ thống bảo mật mạnh mẽ hơn, tự động phát hiện các hành vi bất thường và giúp giảm thiểu rủi ro cho các tổ chức và cá nhân.

AI có thể giúp phát hiện các dấu hiệu tấn công mạng hoặc vi phạm bảo mật trong các hệ thống của các tổ chức thanh tra. Các công cụ AI có thể phân tích lưu lượng mạng, tìm kiếm các mô hình hành vi đáng ngờ, và cảnh báo kịp thời về các mối đe dọa.

Bên cạnh đó, AI có thể theo dõi các hệ thống tài chính hoặc cơ sở hạ tầng quan trọng để phát hiện các dấu hiệu gian lận hoặc hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực, giúp cơ quan thanh tra phát hiện và phản ứng kịp thời với các sự cố.

Darktrace là một công ty cung cấp các giải pháp bảo mật sử dụng AI để phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa an ninh mạng trong thời gian thực. Các giải pháp của Darktrace sử dụng thuật toán học máy để nhận diện các hành vi bất thường trong mạng, từ đó giúp bảo vệ các hệ thống thanh tra khỏi các cuộc tấn công.

Tóm lại, các thanh tra viên hoàn toàn có thể sử dụng các công cụ AI để hỗ trợ quá trình thanh tra, kiểm tra của mình như:

•           RPA (Robotic Process Automation): RPA có thể tự động hóa các tác vụ hành chính lặp đi lặp lại trong quy trình thanh tra, như thu thập và xử lý dữ liệu, lưu trữ tài liệu, và phân loại thông tin.

•           NLP (Natural Language Processing): Công nghệ này giúp phân tích và hiểu ngôn ngữ tự nhiên trong các tài liệu, email, báo cáo hoặc hợp đồng để phát hiện các mô hình bất thường hoặc các từ ngữ có dấu hiệu của hành vi gian lận.

•           Machine Learning và Deep Learning: Các thuật toán này có thể học từ dữ liệu lịch sử để dự đoán các khu vực có rủi ro cao hoặc tự động phát hiện các dấu hiệu của gian lận mà không cần sự can thiệp của con người.

…

Có thể nói, công nghệ AI có thể giúp ngành thanh tra hiệu quả hơn, chính xác hơn và nhanh chóng hơn trong việc xử lý thông tin, phát hiện gian lận và phân tích dữ liệu. Việc áp dụng AI không chỉ giúp tăng cường khả năng phát hiện các hành vi sai phạm mà còn giúp tiết kiệm thời gian, tối ưu hóa quy trình làm việc và hỗ trợ ra quyết định chính xác. Với sự phát triển của AI, công tác thanh tra có thể trở nên minh bạch hơn, chính xác hơn và hiệu quả hơn trong tương lai./.