Trí tuệ nhân tạo: Những thách thức của AI trong lĩnh vực kế toán

Trí tuệ nhân tạo: Những thách thức của AI trong lĩnh vực kế toán

Artificial Intelligence: Challenges of AI in Accounting

SHARE COMMENTS

1 – GIỚI THIỆU

Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này là trình bày các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) đang được sử dụng tại các bộ phận kế toán và những thách thức mà chúng mang lại cho lĩnh vực này. Trong bối cảnh bối cảnh công nghệ không ngừng thay đổi và phát triển, các doanh nghiệp đang được cung cấp những công cụ và phương pháp làm việc sáng tạo. Quá trình số hóa tiến bộ đã cách mạng hóa hầu hết các lĩnh vực hoạt động kinh doanh và góp phần hình thành các mô hình kinh doanh mới. Các công nghệ mới cũng đang thâm nhập vào lĩnh vực kế toán, giúp tinh giản công việc hàng ngày của các bộ phận liên quan. Mặc dù các quy định về số hóa quyết toán thuế và hệ thống hóa đơn điện tử quốc gia đã được triển khai, chúng ta vẫn chỉ đang ở giai đoạn bắt đầu của lộ trình tự động hóa báo cáo đầy đủ. Các báo cáo gần đây chỉ ra rằng hơn một nửa số công ty trong Liên minh Châu Âu đã quyết định áp dụng các giải pháp kỹ thuật số mới trong đại dịch COVID-19, tuy nhiên mức độ số hóa vẫn phụ thuộc đáng kể vào vị trí và quy mô của doanh nghiệp. Bài nghiên cứu tập trung giải quyết các câu hỏi về việc giải pháp AI nào thường được sử dụng nhất, những cơ hội và rủi ro mà chúng mang lại, cũng như tác động của AI đối với công việc kế toán trong tương lai.

2 – MÔ TẢ HỆ THỐNG

Hệ thống các giải pháp AI trong kế toán hiện nay hoạt động chủ yếu thông qua sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và các công nghệ tự động hóa khác để thực hiện các nhiệm vụ tích hợp vào toàn bộ quy trình nghiệp vụ. Các thành phần cốt lõi bao gồm Nhận dạng ký tự quang học (OCR), Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), các mô hình Học máy (ML), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI). Công nghệ OCR đóng vai trò quét hình ảnh văn bản, nhận diện ký tự và chuyển đổi chúng thành dữ liệu số, đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý hóa đơn mua hàng và biên lai, giúp tăng hiệu suất ghi chép và giảm thiểu sai sót so với nhập liệu thủ công. Trong khi đó, RPA được ứng dụng rộng rãi để thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại có cấu trúc như tính lương tự động, tạo báo cáo tài chính hoặc kiểm tra dữ liệu nhà thầu dựa trên các thuật toán được thiết lập sẵn. Điểm khác biệt quan trọng là các robot RPA luôn hoạt động theo một sơ đồ cố định và không có khả năng học hỏi từ sai lầm, trong khi AI thực sự có khả năng suy luận, học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hành động thông qua kinh nghiệm.

Hệ thống còn mở rộng sang các mô hình Học máy thường được sử dụng trong quy trình kiểm toán nội bộ và bên ngoài để lựa chọn mẫu thống kê, nhận diện các mối quan hệ không rõ ràng giữa các hóa đơn và đơn hàng phức tạp thông qua việc nhận dạng các mẫu hình trong dữ liệu nguồn. Công nghệ NLP cho phép máy tính hiểu được cấu trúc ngôn ngữ và ý nghĩa ngữ cảnh của các văn bản không cấu trúc, ứng dụng điển hình trong việc quản lý hộp thư điện tử của bộ phận kế toán để tự động phân loại hóa đơn, đơn hàng và chuyển tiếp đến các bộ phận liên quan. Cao cấp nhất là các mô hình GenAI có khả năng tạo ra nội dung mới như các phần thuyết minh báo cáo tài chính, đánh giá khả năng sinh lời hoặc mức độ nợ của doanh nghiệp dựa trên phân tích bảng cân đối kế toán và báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh. Các giải pháp này đang không ngừng được thích ứng và mở rộng phạm vi hoạt động để đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng thực thể kinh tế trong tương lai.

3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này được thực hiện thông qua phương pháp khảo sát chẩn đoán bằng kỹ thuật CAWI (khảo sát trực tuyến) trong khoảng thời gian từ tháng 2 đến tháng 3 năm 2024. Đối tượng tham gia nghiên cứu gồm 108 người, được lựa chọn có chủ đích từ các doanh nghiệp thuộc tỉnh Małopolskie, Ba Lan. Thành phần tham gia khảo sát chủ yếu là các giám đốc tài chính, kế toán trưởng, chủ sở hữu doanh nghiệp và trưởng bộ phận, trong đó lĩnh vực dịch vụ tài chính và kế toán chiếm tỷ trọng lớn nhất với 52.8%. Về quy mô doanh nghiệp, gần 40% người phản hồi đại diện cho các doanh nghiệp siêu nhỏ có dưới 5 nhân viên. Những người tham gia có kinh nghiệm chuyên môn sâu rộng, với khoảng 55% là các chuyên gia có trên 10 năm kinh nghiệm trong ngành. Bảng câu hỏi khảo sát bao gồm 10 câu hỏi, trong đó 3 câu đầu tiên dùng để định danh đặc điểm của nhóm phản hồi, các câu hỏi tiếp theo được thiết kế dưới dạng lựa chọn duy nhất hoặc nhiều lựa chọn, cho phép thực hiện các phân tích định tính chi tiết về thực trạng và kỳ vọng ứng dụng AI tại đơn vị. Bài nghiên cứu cũng kết hợp phân tích các báo cáo từ những công ty đang triển khai giải pháp AI và các tài liệu học thuật liên quan để tạo lập cơ sở lý thuyết vững chắc.

4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả nghiên cứu thực nghiệm xác nhận rằng các giải pháp AI hiện vẫn chưa được sử dụng rộng rãi trong các bộ phận tài chính và kế toán, với gần 54% người được hỏi trả lời “Không” hoặc “Không biết” khi được hỏi về việc triển khai AI tại đơn vị. Trong số các công cụ đang được sử dụng, phần mềm dịch thuật máy chiếm tỷ lệ cao nhất (30.8%), tiếp theo là các chương trình trích xuất dữ liệu từ tài liệu quét (23.1%) và các chương trình tự động hóa quy trình nghiệp vụ như hạch toán chứng từ, lập báo cáo tài chính hoặc tính lương (23%). Tuy nhiên, các kế toán viên thể hiện sự quan tâm rất lớn đến việc áp dụng các cải tiến công nghệ trong tương lai, với 64% nhận thấy tiềm năng trong các chương trình OCR và 51% mong muốn cải thiện quy trình kế toán thông qua RPA. Ngoài ra, chatbot cũng được chỉ ra là một công cụ tiềm năng mà họ muốn sử dụng để hỗ trợ công việc hàng ngày.

Lợi ích lớn nhất mà những người tham gia khảo sát nhận diện được là khả năng loại bỏ các tác vụ lặp đi lặp lại nhàm chán hàng ngày (66.7%), giúp tiết kiệm thời gian đáng kể và giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Việc chuyển giao các nhiệm vụ thường nhật cho máy máy móc cũng góp phần cải thiện tinh thần làm việc của nhân viên, giúp họ tập trung vào các công việc sáng tạo và mang lại giá trị cao hơn cho công ty. Mặc dù vậy, các đáp viên vẫn bày tỏ những lo ngại nhất định về các lỗi phần mềm tiềm ẩn hoặc những thay đổi có thể xảy ra đối với mức độ việc làm trong ngành. Tuy nhiên, thái độ chung của họ vẫn là cởi mở với công nghệ mới và có ý định sử dụng chúng trong tổ chức của mình trong tương lai.

5 – KẾT LUẬN