ผู้เชี่ยวชาญ BRG เตือน AI กลายเป็น ‘แผนที่’ ช่วยคนโกง ชี้ ‘วิจารณญาณมนุษย์’ คือปราการสุดท้ายปิดช่องโหว่

สองผู้เชี่ยวชาญด้านบัญชีนิติวิทยาจาก Berkeley Research Group (BRG) เผยผลวิเคราะห์เตือนองค์กรทั่วโลกและในประเทศไทยว่า แม้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะช่วยเพิ่มความเร็วในการตรวจสอบการทุจริตอย่างก้าวกระโดด แต่กระบวนการตรวจสอบของ AI ที่สม่ำเสมอและคาดเดาได้ง่าย กลับกำลังกลายเป็น "แผนที่" ยื่นให้ผู้กระทำผิดใช้หลบเลี่ยงระบบ พร้อมย้ำเตือนว่าดุลยพินิจของมนุษย์ยังคงเป็นตัวแปรสำคัญที่สุดในการปิดช่องโหว่นี้

นายวรพงษ์ สุธานนท์ กรรมการผู้จัดการ BRG ประเทศไทย ร่วมกับ Mr. Frank Dery กรรมการผู้จัดการ BRG ประเทศสหรัฐอเมริกา ได้เปิดเผยข้อสังเกตเกี่ยวกับความเสี่ยงของการพึ่งพา AI ในงานสืบสวนทุจริต โดยเปรียบเทียบกับบทเรียนในอดีตอย่างกฎหมาย Sarbanes-Oxley Act (SOX) ของสหรัฐฯ ซึ่งถูกออกแบบมาควบคุมองค์กรหลังคดีทุจริต Enron และ WorldCom แต่นักทุจริตกลับใช้ความชัดเจนของกฎเกณฑ์นั้นเป็นแผนที่เพื่อหลบเลี่ยงไปทุจริตในจุดที่ระบบเข้าไม่ถึง

ในปัจจุบัน AI กำลังเสี่ยงที่จะตกอยู่ในกับดักเดียวกัน โดยรายงานจากหน่วยงานระดับโลกสะท้อนถึงวิกฤตและความเสี่ยง 4 ด้านสำคัญ ระบบกล่องดำและการอ้างอิงอดีต รายงานประจำปี 2024 ของศูนย์ส่งเสริมคุณภาพงานสอบบัญชีแห่งสหรัฐฯ (CAQ) ระบุว่า AI มักเป็นระบบปิด (Black Box) ที่ไม่อาจทราบเหตุผลในการประเมินผลได้ชัดเจน และหากฝึกให้ AI เรียนรู้เฉพาะข้อมูลทุจริตในอดีต ระบบจะมองไม่เห็นกลโกงรูปแบบใหม่

การทุจริตที่ใช้ AI ช่วย (AI-assisted Fraud) ข้อมูลจาก Anthropic ที่รายงานผ่าน BBC ระบุว่ากลุ่มแฮกเกอร์ใช้ AI ปลอมแปลงเอกสารและสร้างดีปเฟก (Deepfakes) รวมถึงกรณีแฮกเกอร์ชาวเกาหลีเหนือใช้ AI ปลอมประวัติเพื่อสมัครงานทางไกลกับบริษัท Fortune 500 ในสหรัฐฯ

สภาการรายงานทางการเงินของสหราชอาณาจักร (FRC) ตรวจพบว่าสำนักงานสอบบัญชีรายใหญ่หลายแห่งปล่อยให้ AI ทำงานโดยลำพังโดยไม่มีตัวชี้วัด (KPI) ประเมินผลกระทบต่อคุณภาพงาน

การแจ้งเตือนผิดพลาด (False Positives) AI มักประเมินความผิดปกติทั่วไปว่าเป็นการทุจริต ซึ่งหากขาดมนุษย์คอยกลั่นกรอง อาจทำให้ทิศทางการสืบสวนคลาดเคลื่อนตั้งแต่ต้น

ผู้เชี่ยวชาญจาก BRG ชี้ว่า AI สามารถช่วยชี้จุดผิดปกติ ประมวลผลข้อมูลมหาศาล และคัดกรองเอกสารได้อย่างรวดเร็ว แต่ไม่สามารถทดแทน วิจารณญาณของมนุษย์ ได้ โดยเฉพาะใน 4 บทบาทหลัก คือ การตีความผลลัพธ์ตามบริบทธุรกิจ, การชั่งน้ำหนักหลักฐานที่ขัดแย้ง, การใช้ประสบการณ์แยกแยะสิ่งผิดปกติ, และการสื่อสารเพื่ออธิบายผลลัพธ์ในชั้นศาลหรือหน่วยงานกำกับดูแลซึ่ง AI ไม่สามารถขึ้นให้การหรือตอบคำถามจากการซักค้านได้

นอกจากนี้ การสอบสวนในห้องสัมภาษณ์ยังต้องใช้วิธีอ่านภาษากาย น้ำเสียง และจังหวะความลังเลของผู้ถูกสัมภาษณ์ ซึ่งเป็นทักษะจากประสบการณ์ตรงที่ไม่สามารถป้อนเป็นชุดข้อมูลให้ AI ได้

สำหรับบริบทในประเทศไทย แม้ AI จะเข้ามาช่วยทลายกำแพงภาษาในการวิเคราะห์ธุรกรรมข้ามชาติได้อย่างรวดเร็ว แต่ยังคงสะดุดในพื้นที่หน้างานจริง 2 ประการ

สัดส่วนเอกสารกระดาษที่ยังสูง : เอกสารในไทยหลายแห่งยังไม่อยู่ในรูปแบบดิจิทัล เมื่อนำเข้าสู่ระบบ OCR จึงเกิดความคลาดเคลื่อนสูง ทำให้ AI ประมวลผลผิดพลาดมากกว่าเอกสารที่เป็นดิจิทัลตั้งแต่ต้น

ความต่างของรูปแบบการทำงาน : AI ส่วนใหญ่ถูกฝึกฝนด้วยชุดข้อมูลรูปแบบการทุจริตจากโลกตะวันตก แต่ระบบงานในไทยยังเป็นรูปแบบกึ่งอัตโนมัติ (Semi-automated) ที่ใช้องค์ประกอบมนุษย์สูง ทำให้ AI ขาดความเข้าใจบริบทและเตือนภัยได้ไม่แม่นยำ

ผู้เชี่ยวชาญ BRG สรุปแนวทางสำหรับนักบัญชีนิติวิทยาและองค์กรในอนาคตไว้ 4 ประการ

-สร้างกระบวนการตรวจสอบที่ไม่แน่นอน : ปรับเปลี่ยนแนวทางการตรวจอยู่เสมอเพื่อไม่ให้ผู้กระทำผิดจับทางหรืออ่าน "แผนที่" ออก

-พัฒนาทักษะรอบด้าน : ผสานความเชี่ยวชาญด้านบัญชี กฎหมาย และการบริหารจัดการข้อมูลเข้าด้วยกัน

รักษาความรับผิดชอบ : มนุษย์ต้องเป็นผู้รับรองข้อสรุปและพร้อมอธิบายการใช้งานเทคโนโลยีต่อศาลหรือภาครัฐ

-ก้าวนำกลโกง : พัฒนาเครื่องมืออย่างต่อเนื่องเพื่อรับมือกับการทุจริตที่ใช้ AI เป็นตัวช่วย

เกี่ยวกับผู้เชี่ยวชาญ

Frank Dery, CPA — กรรมการผู้จัดการ BRG ประเทศสหรัฐอเมริกา ผู้เชี่ยวชาญด้านงานสนับสนุนคดีความ ข้อพิพาทการซื้อขายกิจการ (M&A) และการสืบสวนทุจริตงบการเงินข้ามชาติ (FCPA)

นายวรพงษ์ สุธานนท์ — กรรมการผู้จัดการ BRG ประเทศไทย ผู้นำด้านการสืบสวนสอบสวนและที่ปรึกษาความเสี่ยง ด้วยประสบการณ์กว่า 20 ปี ทั้งในไทย อาเซียน และสหรัฐฯ อดีตประธานเจ้าหน้าที่บริหารความเสี่ยง (CRO) ของกลุ่มธุรกิจใหญ่ในไทย