Tác động của trí tuệ nhân tạo đến nghề kế toán – kiểm toán trong kỷ nguyên số

Phạm Thị Hồng Thắm

Khoa Kế toán Kiểm toán, Trường Đại học Kinh tế – Kỹ thuật Công nghiệp

Email: pththam@uneti.edu.vn

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một trong những công nghệ cốt lõi của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, tác động mạnh mẽ đến nhiều ngành nghề, trong đó có kế toán – kiểm toán. AI không chỉ giúp tự động hóa các quy trình truyền thống, mà còn mở ra khả năng phân tích dữ liệu lớn, dự báo xu hướng và hỗ trợ ra quyết định tài chính. Tuy nhiên, AI cũng đặt ra nhiều thách thức liên quan đến đạo đức nghề nghiệp, bảo mật thông tin và nguy cơ thay thế một phần vai trò của kế toán viên, kiểm toán viên. Bài viết phân tích những tác động đa chiều của AI đối với nghề kế toán – kiểm toán; đồng thời đưa ra một số khuyến nghị nhằm tận dụng cơ hội và hạn chế rủi ro trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay.

Từ khoá: Trí tuệ nhân tạo, kế toán, kiểm toán, Cách mạng công nghiệp 4.0, chuyển đổi số

Artificial Intelligence (AI) is emerging as one of the core technologies of the Fourth Industrial Revolution, exerting profound influence across various sectors, including accounting and auditing. AI not only facilitates the automation of traditional processes but also unlocks the potential for big data analytics, trend forecasting, and more informed financial decision-making. Nevertheless, its adoption also introduces several challenges, particularly concerning professional ethics, data security, and the potential displacement of functions traditionally carried out by accountants and auditors. This article examines the multifaceted impacts of AI on the accounting and auditing profession and offers recommendations to capitalize on emerging opportunities while mitigating associated risks within the current landscape of digital transformation.

Keywords: Artificial Intelligence, accounting, auditing, Fourth Industrial Revolution, digital transformation

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong kỷ nguyên số, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, đặc biệt là công nghệ AI, đang thay đổi sâu sắc mô hình và cách thức hoạt động của nhiều ngành nghề. Đối với kế toán – kiểm toán, AI không chỉ đơn thuần là công cụ hỗ trợ kỹ thuật, mà còn làm thay đổi cách thức thu thập, xử lý, phân tích và trình bày thông tin tài chính. Câu hỏi đặt ra là: AI sẽ ảnh hưởng như thế nào đến vai trò, chức năng và tương lai nghề nghiệp của kế toán – kiểm toán? Việc tìm hiểu, phân tích và đưa ra giải pháp thích ứng với sự thay đổi này có ý nghĩa quan trọng đối với doanh nghiệp, tổ chức nghề nghiệp và các cơ sở đào tạo nhân lực kế toán – kiểm toán.

TÁC ĐỘNG CỦA AI ĐẾN HOẠT ĐỘNG KẾ TOÁN, KIỂM TOÁN

Những tác động đến hoạt động kế toán

AI đang tự động hóa nhiều công việc truyền thống trong kế toán, bao gồm nhập liệu, đối chiếu chứng từ, ghi sổ và lập báo cáo tài chính. Các hệ thống kế toán thông minh ứng dụng AI có khả năng nhận diện hóa đơn, tự động phân loại chi phí, ghi nhận doanh thu và xử lý các giao dịch phức tạp theo chuẩn mực kế toán. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm sai sót do con người gây ra và nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu.

Bên cạnh đó, AI còn cho phép phân tích dữ liệu kế toán theo thời gian thực, cung cấp thông tin tài chính tức thời phục vụ quản trị doanh nghiệp. Thay vì báo cáo tài chính chỉ phản ánh kết quả sau kỳ, AI giúp kế toán quản trị dự báo dòng tiền, chi phí sản xuất, nhu cầu vốn lưu động và các rủi ro tiềm ẩn. Điều này chuyển đổi kế toán từ vai trò “ghi chép – phản ánh” sang vai trò “dự báo – định hướng chiến lược”.

Những tác động đến hoạt động kiểm toán

Trong kiểm toán, AI giúp nâng cao đáng kể hiệu quả và chất lượng kiểm tra thông tin. Công nghệ phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) kết hợp với học máy (Machine Learning) cho phép kiểm toán viên rà soát 100% dữ liệu thay vì chọn mẫu truyền thống. Nhờ vậy, AI giúp phát hiện gian lận, sai sót bất thường và các dấu hiệu rủi ro tiềm tàng nhanh chóng hơn, chính xác hơn.

Ngoài ra, AI còn có khả năng xây dựng mô hình dự đoán hành vi gian lận dựa trên lịch sử dữ liệu, phát hiện giao dịch bất thường trong chuỗi cung ứng hoặc các mối quan hệ phức tạp giữa nhiều đối tượng kế toán. Điều này làm thay đổi căn bản phương pháp kiểm toán truyền thống, chuyển từ “hậu kiểm” sang “kiểm toán liên tục” (continuous auditing).

Tuy nhiên, thách thức đặt ra là kiểm toán viên cần hiểu cách thức hoạt động của AI để đánh giá độ tin cậy của hệ thống. Nếu quá phụ thuộc vào thuật toán mà không có sự giám sát nghề nghiệp, nguy cơ sai lệch, định kiến dữ liệu (bias) hoặc rủi ro bảo mật có thể ảnh hưởng đến chất lượng kiểm toán.

Tác động đến vai trò và kỹ năng của kế toán – kiểm toán

AI không loại bỏ hoàn toàn nghề kế toán – kiểm toán, nhưng chắc chắn sẽ làm thay đổi cấu trúc công việc. Những nhiệm vụ lặp đi lặp lại, mang tính thủ tục sẽ được tự động hóa, trong khi vai trò của kế toán – kiểm toán viên chuyển sang phân tích, tư vấn và ra quyết định chiến lược.

Do đó, kỹ năng nghề nghiệp cũng thay đổi: thay vì chỉ tập trung vào kỹ năng hạch toán, nhân lực kế toán – kiểm toán cần bổ sung kỹ năng phân tích dữ liệu, hiểu biết công nghệ, quản trị rủi ro và tư duy phản biện. Điều này đòi hỏi sự thay đổi từ cơ sở đào tạo, chương trình bồi dưỡng chuyên môn và sự thích ứng liên tục của mỗi cá nhân trong nghề.

CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC TỪ VIỆC ỨNG DỤNG AI

Cơ hội

AI đang tạo ra bước ngoặt lớn trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán, không chỉ giúp tự động hóa quy trình mà còn nâng cao chất lượng phân tích, kiểm soát và ra quyết định quản trị. Trước hết, AI cho phép tự động hóa toàn diện các công việc lặp lại và xử lý khối lượng dữ liệu lớn như nhập liệu, đối chiếu chứng từ, xử lý hóa đơn hay khớp lệnh thanh toán – những công việc chiếm nhiều thời gian trong kế toán truyền thống. Thông qua sự kết hợp giữa RPA (Robotic Process Automation) và các công nghệ OCR (Optical Character Recognition), học máy (Machine Learning), nhiều doanh nghiệp Việt Nam như Tổng công ty May 10, Tập đoàn Dệt may Việt Nam (Vinatex) hay Tập đoàn Hòa Phát đã ứng dụng phần mềm kế toán số tích hợp AI để tự động xử lý chứng từ và hóa đơn điện tử, giúp giảm tới 60-70% thời gian hạch toán và gần như loại bỏ sai sót thủ công. Ở cấp độ quản trị, điều này giúp giải phóng nguồn lực, cho phép nhân viên kế toán tập trung vào các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn như phân tích hiệu quả kinh doanh, kiểm soát nội bộ và tư vấn chiến lược tài chính cho lãnh đạo (Appelbaum và cộng sự, 2017).

Bên cạnh tự động hóa, AI còn giúp nâng cao năng lực phân tích và ra quyết định thông qua khả năng xử lý dữ liệu lớn (Big Data) và học máy. Các mô hình dự báo dòng tiền, phân tích xu hướng lợi nhuận theo sản phẩm hay đánh giá rủi ro tín dụng khách hàng có thể được triển khai nhanh chóng và chính xác hơn. Tại Việt Nam, một số ngân hàng như Techcombank và BIDV đã tích hợp mô hình phân tích dữ liệu AI vào hệ thống kế toán quản trị nhằm dự báo dòng tiền và tối ưu cơ cấu vốn, giúp nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản và hỗ trợ ra quyết định đầu tư. Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision making) giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro và tăng độ chính xác của dự báo, đồng thời nâng cao khả năng cạnh tranh trong môi trường toàn cầu hóa.

Trong lĩnh vực kiểm toán, AI cũng đang cải thiện đáng kể chất lượng kiểm tra và năng lực phát hiện gian lận. Trước đây, kiểm toán viên thường chỉ kiểm tra theo mẫu chọn ngẫu nhiên, nhưng với sự hỗ trợ của các công cụ phân tích nâng cao, họ có thể rà soát 100% dữ liệu giao dịch, phát hiện bất thường hoặc mô hình hóa hành vi gian lận tài chính. Tại Việt Nam, các công ty kiểm toán lớn như PwC, KPMG, Deloitte và EY đã bắt đầu triển khai nền tảng kiểm toán thông minh sử dụng AI, cho phép kiểm toán liên tục, giảm thời gian xử lý, đồng thời tăng tính chính xác của báo cáo (Kokina và Davenport, 2017; Issa và cộng sự., 2016). Ví dụ, PwC Việt Nam sử dụng công cụ Halo for Journals để rà soát hàng triệu bút toán, giúp phát hiện bất thường về hạch toán chỉ trong vài phút thay vì vài ngày như trước.

AI không chỉ thay đổi quy trình mà còn mở ra những hướng phát triển nghề nghiệp và dịch vụ mới trong lĩnh vực kế toán – kiểm toán. Các chuyên gia không còn chỉ thực hiện nghiệp vụ ghi chép hay kiểm tra, mà dần chuyển sang vai trò tư vấn, cung cấp các dịch vụ như kiểm toán công nghệ, đánh giá rủi ro hệ thống AI, tư vấn quản trị dữ liệu và phân tích mô hình ra quyết định. Ở Việt Nam, nhiều công ty kiểm toán nội địa đã bắt đầu đầu tư vào các dịch vụ tư vấn chuyển đổi số cho doanh nghiệp, trong đó kế toán số và quản trị dữ liệu trở thành mảng tăng trưởng mạnh. Điều này giúp nâng cao vị thế nghề nghiệp của kế toán – kiểm toán viên, biến họ trở thành đối tác chiến lược của ban lãnh đạo doanh nghiệp thay vì chỉ là bộ phận thực thi.

Cuối cùng, AI còn góp phần tăng cường tính minh bạch và khả năng truy vết dữ liệu trong hệ thống kế toán, đặc biệt khi được kết hợp với công nghệ chuỗi khối (Blockchain). Việc ghi nhận dữ liệu theo chuỗi khối giúp đảm bảo tính toàn vẹn và không thể sửa đổi của thông tin kế toán, tạo ra hệ sinh thái dữ liệu minh bạch từ điểm phát sinh đến báo cáo tài chính. Một số doanh nghiệp logistics và xuất nhập khẩu tại Việt Nam như Tổng công ty Tân Cảng Sài Gòn đã thử nghiệm kết hợp Blockchain với AI để quản lý giao dịch, đảm bảo khả năng truy xuất hóa đơn và chứng từ minh bạch hơn. Điều này không chỉ giúp tăng niềm tin của nhà đầu tư và cơ quan quản lý, mà còn thúc đẩy tính tuân thủ và phát triển bền vững trong quản trị doanh nghiệp.

Như vậy, AI đang trở thành động lực cốt lõi trong quá trình chuyển đổi số ngành kế toán – kiểm toán, giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành, nâng cao năng lực phân tích, cải thiện kiểm soát rủi ro, và khẳng định tính minh bạch trong quản trị hiện đại.

Thách thức và những vấn đề đặt ra

Bên cạnh những cơ hội to lớn mà AI mang lại cho lĩnh vực kế toán – kiểm toán, việc ứng dụng công nghệ này cũng đặt ra hàng loạt thách thức về kỹ thuật, pháp lý, đạo đức và nguồn nhân lực, đòi hỏi được nhận diện và kiểm soát một cách hệ thống để đảm bảo tính an toàn, minh bạch và đáng tin cậy của thông tin tài chính.

Trước hết, chất lượng dữ liệu và độ lệch (bias) trong dữ liệu huấn luyện là vấn đề cốt lõi quyết định hiệu quả của hệ thống AI. Bản chất của AI chỉ “tốt” khi dữ liệu đầu vào tốt; trong khi thực tế, dữ liệu kế toán thường phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau, thiếu chuẩn hóa và chưa được ghi chép đủ chi tiết cho mục tiêu học máy. Các sai lệch trong dữ liệu lịch sử, chẳng hạn như ưu tiên tín dụng cho một nhóm khách hàng nhất định hoặc đánh giá rủi ro thiên lệch, có thể khiến mô hình học máy phản ánh và duy trì những định kiến đó trong quá trình dự báo, dẫn đến kết luận sai lệch hoặc không công bằng (Issa và cộng sự., 2016). Do vậy, quá trình tiền xử lý dữ liệu, kiểm định sai lệch và hiệu chỉnh bias (bias mitigation) cần được tiến hành nghiêm ngặt trước khi đưa mô hình vào vận hành. Ở Việt Nam, một số ngân hàng và công ty kiểm toán đã bắt đầu xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu nội bộ nhằm đảm bảo tính toàn vẹn và trung lập của dữ liệu trước khi sử dụng cho các ứng dụng AI.

Một thách thức quan trọng khác là tính minh giải (interpretability) và trách nhiệm giải trình của mô hình AI. Nhiều thuật toán hiện đại, đặc biệt là các mô hình học sâu (Deep learning), hoạt động như “hộp đen” – tức khó có thể giải thích được cơ chế đưa ra kết luận hoặc dự đoán. Trong lĩnh vực kế toán – kiểm toán, nơi mọi nhận định và kết luận đều cần có cơ sở xác thực, việc thiếu khả năng giải thích rõ ràng sẽ làm suy yếu tính minh bạch nghề nghiệp, cản trở quá trình kiểm tra chéo và đặt ra thách thức về pháp lý khi xảy ra sai sót. Chính vì vậy, xu hướng AI có khả năng giải thích (Explainable AI – XAI) đang được chú trọng trong kiểm toán số, cho phép người sử dụng hiểu được logic và trọng số của từng biến đầu vào trong quyết định của mô hình. Các công ty kiểm toán Big4 như KPMG và PwC đã thử nghiệm lồng ghép lớp giải thích (interpretability layer) vào quy trình kiểm toán tự động, giúp kiểm toán viên có thể theo dõi và lý giải được kết quả phân tích từ hệ thống.

Vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư cũng là mối quan tâm hàng đầu khi các doanh nghiệp ngày càng xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhạy cảm trên nền tảng điện toán đám mây. Thông tin về tài chính, tiền lương, hợp đồng hoặc giao dịch nếu bị rò rỉ có thể gây thiệt hại nghiêm trọng, không chỉ về tài chính mà còn về uy tín và niềm tin của nhà đầu tư. Do đó, quản trị dữ liệu trong bối cảnh ứng dụng AI cần bao gồm các lớp bảo vệ nghiêm ngặt như mã hóa, quản lý truy cập phân quyền, lưu vết (logging) và kiểm toán bảo mật định kỳ. Một số công ty niêm yết tại Việt Nam đã bắt đầu triển khai chính sách bảo mật ISO/IEC 27001 nhằm đảm bảo an toàn thông tin khi ứng dụng công nghệ AI trong xử lý kế toán và báo cáo tài chính.

Cùng với đó, các vấn đề pháp lý, đạo đức và trách nhiệm nghề nghiệp cũng đặt ra những câu hỏi mới khi AI có khả năng tự động đưa ra quyết định hoặc thực hiện hành động thay con người, chẳng hạn như tự động ghi nhận khoản chi hoặc đánh giá tín dụng khách hàng. Khi mô hình sai, ai sẽ chịu trách nhiệm? Kiểm toán viên có nghĩa vụ kiểm tra thuật toán hay chỉ cần đánh giá kết quả đầu ra? Hiện nay, các chuẩn mực kiểm toán quốc tế vẫn chưa bao quát đầy đủ các tình huống có sự tham gia của AI, vì vậy cần sớm bổ sung hướng dẫn cụ thể về kiểm toán kết quả do AI hỗ trợ, cũng như xác định rõ vai trò giám sát của con người trong chu trình kiểm toán tự động.

Bên cạnh đó, sự phát triển của AI đang làm thay đổi cấu trúc việc làm và yêu cầu kỹ năng trong ngành kế toán – kiểm toán. Những công việc lặp lại, mang tính tác nghiệp thấp sẽ dần được tự động hóa, khiến một bộ phận nhân sự có nguy cơ bị thay thế. Ngược lại, nhu cầu về nhân lực có kỹ năng phân tích dữ liệu, hiểu biết thuật toán, tư duy phản biện và giao tiếp chuyên sâu sẽ gia tăng mạnh mẽ. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết đối với các cơ sở đào tạo và doanh nghiệp trong việc triển khai chương trình đào tạo lại và nâng cấp kỹ năng để tránh khoảng cách kỹ năng (skills gap) trong thị trường lao động.

KHUYẾN NGHỊ

Để tận dụng lợi ích và giảm thiểu rủi ro từ AI, bài báo đề xuất một số giải pháp:

Đối với doanh nghiệp: cần có chiến lược đầu tư công nghệ gắn với quản trị rủi ro, đảm bảo dữ liệu tài chính được bảo mật và kiểm soát chặt chẽ. Đồng thời, cần tái cấu trúc vai trò kế toán – kiểm toán, chuyển từ thực hiện tác nghiệp sang tư vấn quản trị.

Đối với cơ sở đào tạo: cần cập nhật chương trình giảng dạy, tích hợp kỹ năng phân tích dữ liệu, ứng dụng AI trong kế toán, kiểm toán và quản trị rủi ro công nghệ.

Đối với tổ chức nghề nghiệp (VACPA, VAA, IFAC): cần ban hành hướng dẫn chuẩn mực về ứng dụng AI, thiết lập cơ chế giám sát để đảm bảo tính minh bạch, tin cậy trong báo cáo tài chính và kiểm toán.

Đối với cá nhân kế toán – kiểm toán viên: cần chủ động học hỏi, cập nhật kiến thức công nghệ, rèn luyện kỹ năng mềm (tư duy phản biện, đạo đức nghề nghiệp, năng lực tư vấn) để thích ứng với yêu cầu mới.

KẾT LUẬN

AI đang và sẽ tiếp tục tác động mạnh mẽ đến nghề kế toán – kiểm toán trong kỷ nguyên số. Công nghệ này không chỉ thay đổi cách thức vận hành quy trình kế toán – kiểm toán, mà còn định hình lại vai trò, kỹ năng và tương lai của nghề nghiệp. Nếu được ứng dụng hợp lý, AI sẽ trở thành công cụ đắc lực giúp nâng cao hiệu quả, chất lượng và giá trị của nghề kế toán – kiểm toán. Tuy nhiên, để tận dụng lợi ích, các bên liên quan cần có chiến lược thích ứng toàn diện, kết hợp đổi mới công nghệ với bảo đảm đạo đức nghề nghiệp và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao.

Tài liệu tham khảo:

1. Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M. A., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29-44. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2017.03.003

2. Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. British Accounting Review, 51(6), 1-20. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002

3. Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115-122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730

4. Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1-20. https://doi.org/10.2308/jeta-10511.