5 thủ tục kiểm toán khoản phải trả và chi phí có thể thực hiện với AI Agent của DataSnipper
Kiểm toán khoản phải trả và chi phí thường liên quan đến khối lượng lớn chứng từ, từ đơn đặt hàng, phiếu nhập kho, hóa đơn đến hồ sơ thanh toán. Để kiểm tra tính chính xác và đầy đủ của các giao dịch, kiểm toán viên phải thực hiện nhiều thủ tục đối chiếu, xác minh và rà soát các khoản mục bất thường.
Khi thực hiện thủ công, những công việc này có thể tiêu tốn nhiều thời gian, đặc biệt tại các doanh nghiệp có hàng nghìn giao dịch mỗi tháng. Việc xử lý khối lượng dữ liệu lớn cũng làm tăng nguy cơ bỏ sót sai lệch trong quá trình kiểm tra.
Các AI Agent được xây dựng sẵn (Prebuilt Agents) của DataSnipper được thiết kế để hỗ trợ tự động hóa những công việc kiểm toán có tính lặp lại, từ đối chiếu chứng từ đến phát hiện giao dịch bất thường.
Thay vì kiểm tra từng chứng từ riêng lẻ, kiểm toán viên có thể cung cấp dữ liệu và tài liệu liên quan để AI Agent thực hiện đối chiếu, tổng hợp kết quả và đánh dấu những trường hợp cần xem xét. Qua đó, kiểm toán viên có thêm thời gian tập trung vào đánh giá rủi ro, xác minh ngoại lệ và đưa ra kết luận chuyên môn.
Dưới đây là 5 thủ tục kiểm toán khoản phải trả và chi phí có thể được hỗ trợ bằng AI Agent của DataSnipper.
1. Đối chiếu ba bên trong quy trình mua hàng (Three-way Matching)
AI Agent thực hiện công việc gì?
Đối chiếu ba bên là thủ tục kiểm tra sự nhất quán giữa ba loại chứng từ trong quy trình mua hàng: đơn đặt hàng (Purchase Order – PO), phiếu nhận hàng hoặc phiếu nhập kho (Goods Receipt Note – GRN) và hóa đơn của nhà cung cấp (Invoice).
Mục đích của thủ tục này là xác minh hàng hóa đã được đặt mua, tiếp nhận và ghi nhận thanh toán theo đúng số lượng, đơn giá và các điều khoản đã thỏa thuận.
AI Agent của DataSnipper hỗ trợ trích xuất thông tin từ các chứng từ và tự động đối chiếu những dữ liệu liên quan.
Lợi ích đối với hoạt động kiểm toán:
Tại các doanh nghiệp sản xuất, thương mại hoặc phân phối, số lượng giao dịch mua hàng có thể rất lớn. Việc đối chiếu từng hóa đơn với đơn đặt hàng và phiếu nhập kho thường mất nhiều thời gian.
AI Agent giúp giảm công việc kiểm tra thủ công bằng cách xác định các giao dịch có thông tin phù hợp và đánh dấu những trường hợp cần kiểm tra thêm.
Kết quả kiểm tra:
Sau khi kiểm toán viên cung cấp dữ liệu mua hàng và các chứng từ liên quan, AI Agent thực hiện đối chiếu số lượng, đơn giá, nhà cung cấp và thông tin tham chiếu giữa các tài liệu.
Kết quả được tổng hợp thành bảng, phân biệt những giao dịch đã đối chiếu thành công với các trường hợp có chênh lệch, chẳng hạn như số lượng hàng nhận không khớp với hóa đơn, đơn giá khác với đơn đặt hàng hoặc thiếu chứng từ tương ứng.
Lưu ý khi áp dụng:
Đối với các đơn hàng giao nhiều lần, kiểm toán viên cần xem xét tổng số lượng đã nhận và các điều kiện giao hàng trước khi kết luận có sai lệch.
Ngoài ra, nếu doanh nghiệp sử dụng nhiều hệ thống quản lý mua hàng, cần bảo đảm dữ liệu từ các hệ thống liên quan đã được cung cấp đầy đủ để tránh kết quả đối chiếu thiếu chính xác.
2. Phát hiện các khoản thanh toán trùng lặp (Duplicate Payment Detection)
AI Agent thực hiện công việc gì?
Thanh toán trùng lặp có thể phát sinh khi cùng một hóa đơn được xử lý thanh toán nhiều lần hoặc khi doanh nghiệp ghi nhận các khoản thanh toán giống nhau dưới những thông tin khác nhau.
Một số tình huống thường gặp gồm cùng một hóa đơn được thanh toán hai lần, bảng sao kê công nợ của nhà cung cấp được thanh toán trong khi các hóa đơn tương ứng đã được tất toán, hoặc giao dịch được ghi nhận cho những nhà cung cấp có tên gần giống nhau.
AI Agent hỗ trợ rà soát dữ liệu hóa đơn và thanh toán để phát hiện những trường hợp có dấu hiệu trùng lặp.
Lợi ích đối với hoạt động kiểm toán:
Khi kiểm tra theo phương pháp chọn mẫu, kiểm toán viên có thể không phát hiện được các giao dịch trùng lặp nằm ngoài mẫu kiểm tra.
AI Agent cho phép phân tích tập dữ liệu thanh toán được cung cấp trên quy mô lớn hơn, giúp nhận diện những giao dịch bất thường khó phát hiện bằng phương pháp thủ công.
Kết quả kiểm tra:
AI Agent phân tích dữ liệu hóa đơn và sổ chi tiết thanh toán, sử dụng các thông tin như tên nhà cung cấp, số hóa đơn, số tiền và ngày giao dịch để xác định những trường hợp có khả năng trùng lặp.
Kết quả có thể bao gồm các giao dịch trùng khớp hoàn toàn, các giao dịch có thông tin gần giống nhau hoặc nhiều khoản thanh toán cho cùng nhà cung cấp trong khoảng thời gian ngắn.
Hệ thống tổng hợp danh sách giao dịch cần kiểm tra cùng giá trị thanh toán liên quan, giúp kiểm toán viên ưu tiên những trường hợp có rủi ro cao.
Lưu ý khi áp dụng:
Không phải mọi giao dịch có thông tin giống nhau đều là thanh toán trùng lặp. Một số trường hợp có thể xuất phát từ việc điều chỉnh công nợ, xuất lại hóa đơn hoặc thực hiện nhiều đợt thanh toán theo hợp đồng.
Do đó, kiểm toán viên cần xác minh chứng từ và bản chất giao dịch trước khi xác định sai sót hoặc đánh giá số tiền có khả năng thu hồi.
3. Tìm kiếm các khoản nợ phải trả chưa được ghi nhận (Search for Unrecorded Liabilities)
AI Agent thực hiện công việc gì?
Một trong những mục tiêu quan trọng khi kiểm toán khoản phải trả là đánh giá tính đầy đủ của các khoản nợ phải trả tại thời điểm kết thúc kỳ kế toán.
Trên thực tế, doanh nghiệp có thể đã nhận hàng hóa hoặc sử dụng dịch vụ trước ngày kết thúc kỳ kế toán nhưng chưa ghi nhận khoản phải trả tương ứng.
Để phát hiện những trường hợp này, kiểm toán viên thường kiểm tra các khoản thanh toán phát sinh sau ngày khóa sổ, đối chiếu với hóa đơn, chứng từ giao nhận và danh sách công nợ.
AI Agent của DataSnipper hỗ trợ tự động hóa quá trình rà soát, từ đó xác định những giao dịch có dấu hiệu chưa được ghi nhận đầy đủ.
Lợi ích đối với hoạt động kiểm toán:
Việc tìm kiếm các khoản nợ phải trả chưa ghi nhận thường đòi hỏi kiểm toán viên kiểm tra nhiều giao dịch phát sinh sau kỳ kế toán.
AI Agent giúp sàng lọc và xác định những giao dịch có liên quan đến kỳ trước, giảm thời gian dành cho việc đối chiếu chứng từ và tìm kiếm dữ liệu.
Kết quả kiểm tra:
Kiểm toán viên cung cấp dữ liệu các khoản thanh toán sau kỳ kế toán, danh sách công nợ và các chứng từ liên quan.
Dựa trên ngày hóa đơn, thời điểm đặt hàng, ngày nhận hàng hoặc thời điểm cung cấp dịch vụ, AI Agent xác định những khoản thanh toán phát sinh sau ngày khóa sổ nhưng có khả năng liên quan đến nghĩa vụ đã hình thành trong kỳ trước.
Các giao dịch này được tổng hợp thành danh sách để kiểm toán viên tiếp tục xác minh và đánh giá.
Lưu ý khi áp dụng:
Khoảng thời gian kiểm tra cần được xác định phù hợp với chu kỳ thanh toán và mức độ rủi ro của doanh nghiệp, chẳng hạn 30–60 ngày sau khi kết thúc kỳ kế toán.
Đối với các trường hợp ngày hóa đơn và ngày nhận hàng thuộc hai kỳ kế toán khác nhau, kiểm toán viên cần kiểm tra điều kiện giao dịch và thời điểm phát sinh nghĩa vụ trước khi đưa ra kết luận.
Các khoản chi phí định kỳ có giá trị lớn như tiền thuê, điện nước hoặc phí dịch vụ cũng cần được xem xét để đánh giá khả năng ghi nhận thiếu chi phí phải trả.
4. Đối chiếu công nợ với bảng sao kê của nhà cung cấp (Supplier Statement Reconciliation)
AI Agent thực hiện công việc gì?
Đối chiếu công nợ với nhà cung cấp là thủ tục kiểm tra sự phù hợp giữa số liệu kế toán của doanh nghiệp và thông tin công nợ do nhà cung cấp cung cấp.
Những chênh lệch giữa hai nguồn dữ liệu có thể xuất phát từ hóa đơn chưa ghi nhận, khoản thanh toán chưa được cập nhật, chênh lệch thời điểm hạch toán hoặc các tranh chấp công nợ chưa được xử lý.
AI Agent hỗ trợ đối chiếu các khoản mục giữa bảng sao kê của nhà cung cấp và sổ chi tiết công nợ phải trả để xác định những chênh lệch cần làm rõ.
Lợi ích đối với hoạt động kiểm toán:
Đối với doanh nghiệp có nhiều nhà cung cấp hoặc phát sinh giao dịch thường xuyên, việc đối chiếu thủ công có thể mất nhiều thời gian.
AI Agent giúp kiểm toán viên nhanh chóng xác định các khoản mục đã khớp và tập trung kiểm tra những chênh lệch chưa được giải thích.
Kết quả kiểm tra:
Sau khi tiếp nhận bảng sao kê của nhà cung cấp và dữ liệu công nợ tương ứng, AI Agent thực hiện đối chiếu từng khoản mục, bao gồm hóa đơn, khoản điều chỉnh giảm công nợ và các khoản thanh toán.
Kết quả được trình bày dưới dạng bảng đối chiếu, trong đó phân loại các giao dịch đã khớp, những khoản xuất hiện trên bảng sao kê nhưng không có trong sổ kế toán và ngược lại.
Hệ thống cũng hỗ trợ xác định các chênh lệch có khả năng phát sinh do khác biệt về thời điểm ghi nhận.
Lưu ý khi áp dụng:
Để nâng cao độ tin cậy của bằng chứng kiểm toán, kiểm toán viên nên ưu tiên sử dụng bảng sao kê nhận trực tiếp từ nhà cung cấp khi phù hợp.
Bên cạnh đó, cần phân biệt giữa chênh lệch tạm thời do thời điểm xử lý giao dịch và sai sót thực tế trong ghi nhận kế toán.
Nếu một nhà cung cấp quan trọng có nhiều khoản công nợ chưa được đối chiếu, kiểm toán viên cần xem xét liệu đây có phải là dấu hiệu hạn chế trong quy trình quản lý và kiểm soát công nợ của doanh nghiệp hay không.
5. Kiểm tra chi phí thanh toán bằng thẻ doanh nghiệp (Corporate Card Expense Verification)
AI Agent thực hiện công việc gì?
Nhiều doanh nghiệp sử dụng thẻ thanh toán doanh nghiệp để chi trả chi phí công tác, tiếp khách, mua sắm và các khoản chi phục vụ hoạt động kinh doanh.
Những giao dịch này thường có giá trị không quá lớn nhưng phát sinh với tần suất cao, khiến việc kiểm tra từng khoản chi trở nên tốn thời gian.
AI Agent hỗ trợ đối chiếu giao dịch thẻ với hóa đơn, biên lai và thông tin phê duyệt để xác định những khoản chi thiếu chứng từ, chưa được phê duyệt hoặc có chênh lệch về số tiền.
Lợi ích đối với hoạt động kiểm toán:
Các sai phạm liên quan đến chi tiêu bằng thẻ doanh nghiệp có thể xuất hiện rải rác trong nhiều giao dịch, chẳng hạn sử dụng thẻ cho mục đích cá nhân, chi tiêu vượt hạn mức hoặc không lưu giữ chứng từ hợp lệ.
Việc kiểm tra dữ liệu giao dịch bằng AI Agent giúp kiểm toán viên đánh giá phạm vi rộng hơn và nhận diện các dấu hiệu bất thường cần điều tra.
Kết quả kiểm tra:
Kiểm toán viên cung cấp dữ liệu giao dịch thẻ, hóa đơn, biên lai và thông tin phê duyệt liên quan.
AI Agent thực hiện đối chiếu theo số tiền, ngày giao dịch và nhà cung cấp, đồng thời kiểm tra việc tuân thủ hạn mức và quy trình phê duyệt dựa trên dữ liệu được cung cấp.
Kết quả có thể bao gồm những giao dịch đã được đối chiếu đầy đủ, các khoản thiếu hóa đơn hoặc biên lai, chi phí chưa được phê duyệt và những khoản có chênh lệch giữa chứng từ với sao kê thẻ.
Lưu ý khi áp dụng:
Kiểm toán viên cần phân biệt giữa khoản chi thiếu chứng từ và khoản chi chưa được phê duyệt, bởi hai trường hợp này có thể phản ánh những vấn đề kiểm soát khác nhau.
Ngoài ra, nên ưu tiên xem xét các giao dịch có giá trị lớn, phát sinh bất thường hoặc những chủ thẻ có nhiều giao dịch bị đánh dấu.
Đối với các khoản có dấu hiệu chi tiêu cá nhân, kiểm toán viên cần kiểm tra thêm mục đích giao dịch và chính sách chi tiêu của doanh nghiệp trước khi đưa ra kết luận.
6. Ứng dụng AI Agent trong kiểm toán: Bắt đầu từ đâu?
Năm AI Agent được giới thiệu ở trên thuộc thư viện DataSnipper Prebuilt Agents, được xây dựng để hỗ trợ các thủ tục kiểm toán cụ thể. Thay vì phải tự thiết kế quy trình tự động hóa từ đầu, kiểm toán viên có thể lựa chọn Agent phù hợp, cung cấp dữ liệu đầu vào và thực hiện kiểm tra theo hướng dẫn của hệ thống.
Các Agent cũng có thể được tùy chỉnh thông qua Agent Builder nhằm phù hợp hơn với phương pháp kiểm toán, phạm vi công việc và đặc điểm dữ liệu của từng khách hàng.
Theo thông tin giới thiệu của DataSnipper trong bài viết gốc, thư viện Prebuilt Agents bao gồm 25 thủ tục kiểm toán thuộc nhiều lĩnh vực như doanh thu, khoản phải trả, tài sản cố định, tiền, hàng tồn kho, tiền lương, thuê tài sản và các khoản vay. Tuy nhiên, hiệu quả sử dụng AI Agent phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào, mức độ đầy đủ của chứng từ và việc thiết lập các quy tắc kiểm tra phù hợp.
AI Agent hỗ trợ thực hiện thủ tục kiểm toán, nhưng không thay thế xét đoán chuyên môn của kiểm toán viên. Những giao dịch được hệ thống đánh dấu vẫn cần được xác minh, đánh giá nguyên nhân và xem xét mức độ ảnh hưởng trước khi đưa ra kết luận.
Việc ứng dụng AI Agent vì vậy không chỉ giúp giảm bớt những công việc đối chiếu lặp lại mà còn tạo điều kiện để kiểm toán viên dành nhiều thời gian hơn cho phân tích rủi ro, đánh giá kiểm soát và các vấn đề cần xét đoán chuyên môn.
Tìm hiểu thêm DataSnipper tại đây.
EGP Vietnam
Đối tác tư vấn và triển khai DataSnipper tại Việt Nam
Liên hệ để được demo trực tiếp:
Thai Nguyen
0912 500 085
Nguồn: DataSnipper, 5 AP Audit Procedures External Auditors Run With a Prebuilt Agent.
