สรุปสาระสำคัญจากการเสวนา ความท้าทายของผู้ตรวจสอบกับเทคโนโลยี AI และ Blockchain ตอนสุดท้าย

สวัสดีท่านผู้อ่านและเพื่อนสมาชิกทุกท่าน กลับมาพบกันอีกครั้งกับสรุปสาระสำคัญจากการเสวนา “ความท้าทายของผู้ตรวจสอบกับเทคโนโลยี AI และ Blockchain” โดยในช่วงสุดท้ายนี้ คุณเสนีย์ วัชรศิริธรรม ผู้ดำเนินรายการยังคงมีคำถามที่น่าสนใจ ดังนี้

PwC ได้มีการทำวิจัยในหัวข้อ 2019 AI Predictions: Six AI priorities you can’t afford to ignore จึงขอความกรุณาคุณวารุณี สรุปผลการวิจัยดังกล่าวเพื่อเป็นประโยชน์ต่อผู้เข้าร่วมการเสวนาครับ

PwC ได้สำรวจความคิดเห็นจากผู้บริหาร ของบริษัทในประเทศสหรัฐอเมริกากว่า 1,000 แห่ง ในปี 2019 เพื่อตอบคำถามว่า องค์กรจะมีวิธีการผสานเทคโนโลยี AI กับเทคโนโลยีอื่นอย่างไร ? จะกำหนดกลยุทธ์ด้าน AI อย่างไร ? จะหาผู้ที่มีความรู้ด้าน AI หรือฝึกอบรมบุคลากรที่มีอยู่อย่างไร ? จะจัดการด้านข้อมูลอย่างไรเพื่อให้พร้อมสำหรับเทคโนโลยี AI ? และองค์กรจะมั่นใจได้อย่างไรว่า AI มีความน่าเชื่อถือ ? ทั้งนี้ผลการวิจัยพบว่า บริษัทโดยส่วนใหญ่ (ร้อยละ 27) จะมีการประยุกต์ AI ในหลายส่วนงานขององค์กร รองลงมา (ร้อยละ 22) อยู่ในช่วงของการศึกษาข้อเท็จจริงเกี่ยวกับการประยุกต์ AI ภายในองค์กร และวางแผนที่จะนำ AI มาประยุกต์ทั่วทั้งองค์กร (ร้อยละ 20) ตามลำดับ โดยผลการวิจัยดังกล่าว สรุปลำดับความสำคัญเกี่ยวกับการประยุกต์เทคโนโลยี AI 6 ประการ ที่องค์กรไม่ควรมองข้าม ดังนี้

การกำหนดโครงสร้าง (Structure) ความเป็นเจ้าของหรือความรับผิดชอบเทคโนโลยี AI ขององค์กรอย่างชัดเจน เพื่อช่วยสนับสนุนกลยุทธ์ด้าน AI ให้สอดคล้องกับกลยุทธ์ของธุรกิจ โดยผลการสำรวจของ PwC พบว่า บริษัทส่วนใหญ่ (ร้อยละ 24) กำหนดให้เป็นความรับผิดชอบของศูนย์กลางของความเป็นเลิศด้าน AI (AI Center of Excellent: COE) รองลงมา (ร้อยละ 19) กำหนดให้เป็นความรับผิดชอบของกลุ่มการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics Group)
การเตรียมความพร้อมด้านกำลังคน (Workforce) โดยมีแผนการฝึกอบรมบุคลากรให้มีการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเกี่ยวกับ AI การพัฒนาแผนกำลังคนที่มีการระบุทักษะใหม่และบทบาทที่จำเป็นสำหรับ AI เป็นต้น
การสร้างความเชื่อมั่น (Trust) ในเทคโนโลยี AI โดยการส่งเสริมให้มีการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของเทคโนโลยี AI การสร้างความโปร่งใส ความสามารถอธิบายและพิสูจน์ความถูกต้องของ AI Models การสร้างระบบที่มีจริยธรรม สามารถเข้าใจได้ และสอดคล้องกับกฎหมาย การปรับปรุงการกำกับดูแลด้านการปฏิบัติงานโดยใช้เทคโนโลยี AI รวมถึงการทดสอบความไม่เที่ยงตรงของโมเดลและอัลกอริทึม

Source: PwC 2019 AI Predictions

4) การเตรียมข้อมูล (Data) ที่จะนำเข้าสู่ระบบ โดยการบูรณาการระบบ AI เข้ากับระบบการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก การทำให้เกิดความมั่นใจว่าข้อมูลในระบบ AI สอดคล้องกับความต้องการ รวมถึงดำเนินการรวบรวมข้อมูลจากทั่วทั้งองค์กร
5)การคิดค้นสิ่งใหม่ (Reinvention) โดยการพัฒนา AI ที่เป็นขององค์กรโดยเฉพาะและมีคุณภาพสูง เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มแก่องค์กร โดยมูลค่าที่ได้รับการคาดหวังจากการลงทุนในเทคโนโลยี AI ได้แก่ สร้างการเติบโตของรายได้และผลกำไรที่เพิ่มขึ้น สร้างประสบการณ์ที่ดี แก่ลูกค้าให้มากขึ้นกว่าเดิม ปรับปรุงการตัดสินใจที่มีประสิทธิผล สร้างนวัตกรรมใหม่ และเกิดประสิทธิภาพด้านต้นทุน
6) การทำให้เกิดความสอดคล้องกลมกลืน (Convergence) ของเทคโนโลยีต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นเทคโนโลยี AI การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Data Analytics) Internet of Things (IoT) และเทคโนโลยีอื่น ๆ

ในฐานะผู้บริหารสูงสุดของหน่วยงานตรวจสอบภายใน อยากทราบว่าคุณมานิตต้องพบกับความท้าทายของเทคโนโลยี AI และ Blockchain อย่างไรบ้างครับ ?
ในช่วงระยะ 5 ปีที่ผ่านมา ผู้ปฏิบัติงานตรวจสอบภายในของธนาคารยูโอบี ต้องพบกับความท้าทายค่อนข้างมาก ผมในฐานะผู้บริหารหน่วยงานตรวจสอบภายในของธนาคารยูโอบี ได้พยายามหาแนวทางในการปรับตัวมาโดยตลอด อาทิเช่น ส่งเสริมให้มีการประกันคุณภาพภายนอกหน่วยงานตรวจสอบภายใน ซึ่งช่วยทำให้หน่วยงานตรวจสอบได้ประเมินตนเองและได้รับการประเมินโดยหน่วยงานภายนอก นอกจากนี้ยังจัดให้มีการประชุมร่วมกันระหว่างคณะกรรมการบริหารและผู้ตรวจสอบภายใน ที่เรียกว่า IA Meet CEO หรือ IAMC ซึ่งพบว่าได้ประโยชน์มาก จากการสื่อสารระหว่างกันเพื่อให้เกิดความเข้าใจตรงกันในการสร้างมูลค่าเพิ่มให้แก่องค์กร
นอกจากนี้บุคลากรของหน่วยงานตรวจสอบภายใน จำเป็นต้องมีการพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่อง สะท้อนจากการมีประกาศนียบัตรรับรองความรู้ความสามารถ ซึ่งปัจจุบันผู้ตรวจสอบภายในของธนาคารยูโอบี มีประกาศนียบัตรรับรองถึง 37% ซึ่งถือว่าอยู่ในระดับสูง นอกจากนี้ยังมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ผู้ตรวจสอบภายในจะต้องให้ความสำคัญกับ Technology based technique โดยการตรวจสอบแบบบูรณาการ (Integrated audit) และการนำ Data analytics มาประยุกต์ ซึ่งควรเขียนเป็นตัวชี้วัดผลการปฏิบัติงาน (KPI) ให้ชัดเจนว่าผู้ตรวจสอบภายในต้องใช้ Data Analytics ในงานตรวจสอบ และพัฒนาไปสู่การตรวจสอบแบบต่อเนื่อง (Continuous audit) ในท้ายที่สุด อีกทั้งรายงานการตรวจสอบต้องพิจารณาโดยใช้ Outcome based ว่ามีประโยชน์ต่อองค์กรอย่างไร เช่น ช่วยหยุดยั้งความสูญเสียให้แก่องค์กรได้จำนวนเท่าใด รวมถึงต้องปรับเปลี่ยนจากการทำงานแบบแบ่งแยกขอบเขตงานและความรับผิดชอบเป็นหน่วยย่อย หรือ Silo มาเป็นการทำงานเชิงบูรณาการร่วมกับหน่วยงานอื่นทั่วทั้งองค์กร

ผู้ตรวจสอบมีความท้าทายใดที่เกิดจากเทคโนโลยี AI และ Blockchain รวมถึงโอกาสที่ผู้ตรวจสอบจะถูกทดแทนด้วยเทคโนโลยีเหล่านี้มีมากน้อยเพียงใด ขอเรียนถามคุณวารุณีครับ ?
แนวคิดการนำเทคโนโลยีอัตโนมัติ (Automation technology) มาประยุกต์ในธุรกิจนั้น กลายเป็นแนวทางหลักที่หลาย ๆ ธุรกิจให้ความสำคัญ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ลดความผิดพลาด และทำให้พนักงานมีเวลาทำงานในเชิงสร้างสรรค์ และสร้างคุณค่าให้กับองค์กรมากยิ่งขึ้น ดิฉันเห็นว่าผู้ตรวจสอบต้องไม่ยอมให้ AI และ Blockchain มาแทนที่ได้ โดยการปรับตัวให้ทันกับธุรกิจที่มีการนำ AI และ Blockchain มาประยุกต์มากขึ้นดังกล่าว
นอกเหนือจากการปรับเปลี่ยนวิธีการตรวจสอบตามแนวทาง (Guidance) ของ IIA และ ISACA ดังที่ได้กล่าวไปแล้ว ยังต้องเตรียมความพร้อมสำหรับการนำเทคโนโลยีมาช่วยในงานตรวจสอบ อาทิเช่น การนำ AI และ Data analytics มาใช้วางแผนการตรวจสอบ และใช้ Robot หรือ Bot ตรวจสอบรายการทั้งหมด ยกตัวอย่างเช่น PwC ได้พัฒนาเครื่องมือ Robotic Process Automation: RPA ซึ่งช่วยให้การสุ่มตัวอย่างข้อมูลทำได้มากขึ้น สามารถตรวจสอบได้ในปริมาณมากขึ้น ทั้งในเชิงกว้างและเชิงลึก นอกจากนี้ยังสามารถระบุรายการที่น่าสงสัย แนวโน้มของรายการที่ผิดปกติ รายการที่มีการเปลี่ยนแปลงการควบคุม หรือการอนุมัติที่ผิดปกติ อย่างรวดเร็วยิ่งขึ้น ทำให้ผู้ตรวจสอบสามารถเข้าถึงจุดควบคุมต่าง ๆ ในกระบวนการมากขึ้น และเมื่อพบสิ่งผิดปกติสามารถหารือกับผู้บริหารได้ทันที นอกจากนี้ในอนาคตอันใกล้ จะมีการนำ RPA มาผสานกับ AI ยกตัวอย่างเช่น การนำเทคโนโลยี Text analytics หรือ Image recognition เข้ามาช่วยในการอ่านเอกสารทางการเงินต่าง ๆ และดึงข้อมูลส่วนที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจออกมาป้อนเข้าสู่ระบบต่าง ๆ โดยอัตโนมัติ ทำให้ RPA สามารถอ่านข้อมูลจากเอกสารที่ไม่ได้มีรูปแบบตายตัวได้
ในมุมของผู้ตรวจสอบควรปรับตัวเพื่อเปิดรับ RPA และ AI ในฐานะของเครื่องมือหนึ่งที่จะช่วยให้การตรวจสอบมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ซึ่งถือเป็นสิ่งที่จะต้องเกิดขึ้นในอนาคต และผู้ตรวจสอบหลีกเลี่ยงไม่ได้ที่จะต้องปรับตัว อย่างไรก็ตามจะเห็นได้ว่า Robot จะมาทดแทนงานบางอย่างที่ต้องทำซ้ำ ๆ จึงช่วยปรับเปลี่ยนให้งานจำนวนมากเป็นแบบอัตโนมัติและรวดเร็วกว่าเดิม แต่ผู้ตรวจสอบยังคงมีบทบาทเป็นผู้กำหนดว่าจะให้ Bot ตรวจสอบตรงไหน ต้องการดึงข้อมูลใด และต้องพิจารณาข้อมูลที่จะนำเสนอ ผู้ตรวจสอบจึงยังมีความสำคัญ เพียงแต่จำเป็นต้องปรับตัว โดยการเรียนรู้เทคโนโลยี AI, RPA และ Data analytics และทดลองใช้เครื่องมือเหล่านี้ให้เกิดความเชี่ยวชาญ ก็จะกลายเป็นอีกหนึ่งทักษะ ที่ช่วยสร้างความแตกต่างในงานตรวจสอบได้เป็นอย่างดี

“การดำรงชีวิตที่ดี จะต้องปรับปรุงตัวตลอดเวลา การปรับปรุงตัวจะต้องมีความเพียร และความอดทนเป็นที่ตั้ง ถ้าคนเราไม่หมั่นเพียร ไม่มีความอดทน ก็อาจจะท้อใจไปโดยง่าย และเมื่อท้อใจไปแล้ว ย่อมไม่มีทางที่จะมีชีวิตที่เจริญรุ่งเรืองได้”
ทั้งหมดนี้คือสรุปสาระสำคัญจากการเสวนา ที่เกิดจากความร่วมมือทางวิชาการ ระหว่างสภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์ และสมาคมผู้ตรวจสอบและควบคุมระบบสารสนเทศ ภาคพื้นกรุงเทพฯ ซึ่งทั้งสองหน่วยงานมีเจตนารมณ์อันแน่วแน่ ที่จะร่วมกันพัฒนาวิชาชีพตรวจสอบภายในของไทย ให้มีความพร้อมที่จะปรับตัวไปข้างหน้า ก้าวทันกับเทคโนโลยีที่มีการเปลี่ยนแปลงแบบทวีคูณ ด้วยความเพียรพยายามและความอดทน เพื่อช่วยเพิ่มเพิ่มมูลค่าและสร้างการเติบโตที่ยั่งยืนให้แก่องค์กร หวังเป็นอย่างยิ่งว่า ผู้ตรวจสอบจำนวนมากจะกลับมาพบกันในโครงการเสวนาดี ๆ ที่จะจัดให้มีขึ้นอย่างต่อเนื่องเป็นประจำทุกปี ซึ่งความมุ่งมั่นในการพัฒนาความรู้ต่อเนื่องของท่าน ถือเป็นแรงผลักดันให้คณะทำงานพร้อมจะขับเคลื่อนโครงการดี ๆ เช่นนี้ ให้มีขึ้นอีกในปีต่อไป ขอขอบพระคุณทุกท่านจากใจแล้วพบกันค่ะ

โดย..ผศ.ขวัญหทัย มิตรภานนท์
ที่คณะทำงานและเลขานุการ
โครงการพัฒนาหลักสูตรการอบรมด้านการตรวจสอบภายใน

หน้าแรก

ข่าวสาร

Newsletter