Tác động của trí tuệ nhân tạo đến sự chuyển dịch vai trò của kế toán viên truyền thống tại Đồng Nai(*)

Nguyễn Thị Thu Hoài

Khoa Kế toán – Tài chính, Trường Đại học Công nghệ Đồng Nai

Email: nguyenthithuhoai@dntu.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích tác động của trí tuệ nhân tạo đến sự chuyển dịch vai trò kế toán viên tại Đồng Nai, tập trung vào 3 yếu tố: Mức độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo, Tác động đến kỹ năng và Khả năng thích ứng. Dữ liệu được thu thập từ 198 kế toán viên thuộc các doanh nghiệp sản xuất, thương mại và dịch vụ. Kết quả cho thấy, cả 3 yếu tố đều ảnh hưởng tích cực đến sự chuyển dịch vai trò kế toán viên. Nghiên cứu góp phần làm rõ xu hướng thay đổi nghề nghiệp kế toán trong kỷ nguyên số, đồng thời đề xuất một số hàm ý quản trị để có hướng đào tạo và phát triển nhân lực phù hợp.

Từ khóa: Kế toán viên truyền thống, trí tuệ nhân tạo, Đồng Nai

Summary

This study analyzes the impact of Artificial Intelligence on the evolving role of accountants in Dong Nai province with a particular focus on three key factors which are the extent of artificial intelligence adoption, its impact on skills, and adaptability. Data were collected from 198 accountants working in manufacturing, commercial, and service enterprises. The results indicate that all three factors positively influence the transformation of the accountant’s role. The study contributes to clarifying the changing career landscape of the accounting profession in the digital era and proposes several managerial implications for proper training and workforce development.

Keywords: Traditional accountants, artificial intelligence, Dong Nai

GIỚI THIỆU

Trong cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công nghệ then chốt, định hình lại ngành kế toán. Theo Karbon (2025), hơn 73% doanh nghiệp toàn cầu đã tích hợp AI vào hệ thống kế toán để tự động hóa quy trình, nâng cao độ chính xác và giảm sai sót. Thay đổi này kéo theo sự chuyển dịch vai trò kế toán viên, từ ghi chép số liệu sang phân tích và tư vấn chiến lược.

Tuy nhiên, AI cũng đặt ra thách thức về kỹ năng và tư duy. Kế toán viên hiện đại không chỉ cần nắm vững chuyên môn, mà còn phải hiểu công nghệ, biết khai thác dữ liệu và tư duy phản biện (Sahota, 2024). Nếu không thích ứng, họ có nguy cơ bị đào thải.

Tại Việt Nam, đặc biệt là Đồng Nai, nơi tập trung nhiều doanh nghiệp, việc ứng dụng AI trong kế toán đang được chú ý, nhưng mức độ triển khai, kỹ năng và khả năng thích nghi của kế toán viên vẫn chưa được đánh giá đầy đủ. Do đó, việc nghiên cứu tác động của AI đến vai trò kế toán viên, từ đó hỗ trợ định hướng đào tạo và phát triển nguồn nhân lực phù hợp trong bối cảnh chuyển đổi số, là cần thiết, mang ý nghĩa thực tiễn.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Kế toán viên truyền thống chủ yếu ghi chép, xử lý và lập báo cáo thủ công, tập trung vào dữ liệu quá khứ và tuân thủ (Schmitz và Leoni, 2019), ít tham gia tư vấn hay ra quyết định. Chuyển đổi số với AI đòi hỏi họ thích nghi, nâng cao giá trị trong tổ chức.

AI là lĩnh vực khoa học máy tính phát triển hệ thống mô phỏng trí tuệ con người như: học tập, suy luận và ra quyết định. Trong kế toán, AI ứng dụng học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động hóa, phân tích, phát hiện gian lận và hỗ trợ ra quyết định, làm thay đổi vai trò kế toán viên trong chuyển đổi số (Nguyễn Thị Thu Hiền, 2023).

Tầm quan trọng của AI đối với kế toán viên hiện nay. AI ngày càng trở thành công cụ thiết yếu trong kế toán, giúp tự động hóa quy trình, nâng cao độ chính xác và giảm sai sót (Karbon, 2025). Thay vì thay thế, AI thúc đẩy kế toán viên chuyển sang vai trò phân tích và tư vấn chiến lược (Schmitz và Leoni, 2019). Tại Việt Nam, đặc biệt ở Đồng Nai, nhu cầu nâng cao kỹ năng công nghệ, xử lý dữ liệu và tư duy phản biện đang trở nên cấp thiết, khi AI ngày càng định hình lại tương lai nghề kế toán trong kỷ nguyên số.

Tổng quan nghiên cứu

AI đang tạo ra chuyển biến lớn trong ngành kế toán. Karbon (2025) cho biết, hơn 70% doanh nghiệp toàn cầu đã ứng dụng AI để tự động hóa, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Theo Thomson Reuters (2025), 77% chuyên gia dự đoán AI sẽ thay đổi sâu sắc vai trò và kỹ năng kế toán viên trong 5 năm tới. Schmitz và Leoni (2019) cho rằng, AI không thay thế mà tái định hình vai trò kế toán viên theo hướng phân tích và tư vấn, còn Whitmire (2025) gọi đây là “cuộc dịch chuyển lớn”, đòi hỏi kỹ năng công nghệ và tư duy phản biện.

Tại Việt Nam, đặc biệt là Đồng Nai, việc ứng dụng AI còn hạn chế do khó khăn về tài chính và kỹ năng (Nguyễn Thị Thu Hiền, 2023). Lê Văn Nam (2024) đề xuất cần đào tạo lại kỹ năng số. Tuy nhiên, các nghiên cứu trước chủ yếu tập trung vào mức độ ứng dụng công nghệ, chưa làm rõ chuyển dịch vai trò kế toán từ ghi sổ sang tư vấn chiến lược. Nghiên cứu này nhằm lấp đầy khoảng trống đó bằng cách phân tích tác động của AI đến kỹ năng và khả năng thích nghi của kế toán viên tại Đồng Nai.

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu đi trước, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động của AI đến sự chuyển dịch vai trò của kế toán viên truyền thống tại Đồng Nai như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết được đưa ra như sau:

H1: Mức độ ứng dụng AI trong kế toán có ảnh hưởng tích cực đến Sự chuyển dịch vai trò kế toán viên.

H2: Tác động của AI đến kỹ năng kế toán viên có ảnh hưởng tích cực đến Sự chuyển dịch vai trò kế toán viên.

H3: Sự thích ứng của kế toán viên với công nghệ AI có ảnh hưởng tích cực đến Sự chuyển dịch vai trò kế toán viên.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng với 198 bảng khảo sát tại Đồng Nai, trong khoảng thời gian từ tháng 10/2024 đến tháng 3/2025, nhằm đánh giá tác động của AI đến vai trò kế toán viên. Thang đo gồm AU, SI, AD và RS, dựa trên các nghiên cứu trong năm 2024-2025. Phân tích thực hiện qua SPSS với phân tích nhân tố khám phá (EFA), tương quan và hồi quy (Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế).

Bảng 1 mô tả cụ thể các nhân tố của thang đo.

Bảng 1: Các nhân tố của thang đo

Nguồn: Tác giả tổng hợp

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả

Bảng 2: Thống kê dữ liệu

Nguồn: Trích xuất từ SPSS

Bảng 2 cho thấy, trong số 198 kế toán viên tại Đồng Nai, 78.28% là nữ, chủ yếu trong độ tuổi từ 25-40. Trình độ cao đẳng/đại học và sau đại học chiếm đa số. 73.74% thường xuyên dùng AI, phản ánh xu hướng ứng dụng công nghệ tăng trong kế toán địa phương.

Kiểm định độ tin cậy của các thang đo

Bảng 3: Thống kê thang đo (n = 413)

Nguồn: Trích xuất từ SPSS

Bảng 3 cho thấy, các thang đo trong nghiên cứu đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.7, đảm bảo độ tin cậy cao (Hair và cộng sự, 2010). Cụ thể, AU = 0.924; SI = 0.913, AD = 0.897 và RS = 0.888. Hệ số tương quan biến – tổng đều > 0.6, chứng tỏ mối liên hệ chặt chẽ giữa các biến quan sát và thang đo, phù hợp cho phân tích tiếp theo.

Kiểm định EFA

Bảng 4: Ma trận xoay các nhân tố

Nguồn: Trích xuất từ SPSS

Kết quả Bảng 4 cho thấy, hệ số KMO = 0.727 và Sig. < 0.001, phù hợp để phân tích nhân tố. Các biến: AU, SI, AD, RS có hệ số tải > 0.7, đảm bảo tính hội tụ, đơn nguyên và giá trị khái niệm, làm cơ sở vững chắc cho phân tích hồi quy tiếp theo.

Kiểm định sự tương quan

Bảng 5: Ma trận tương quan

Nguồn: Trích xuất từ SPSS

Ghi chú: ** cho biết cặp biến này có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy đến 99% (tương ứng mức ý nghĩa 1% = 0.01).

Bảng 5 cho thấy, tất cả các nhân tố: AU, SI, AD và RS tương quan đều có ý nghĩa thống kê ở mức 99% (Sig. < 0.01). Nhân tố AD và RS có mối tương quan mạnh nhất (r = 0.581), nhấn mạnh vai trò của sự thích ứng AI trong chuyển dịch vai trò kế toán viên. Các tương quan AU–RS (r = 0.229) và SI-RS (r = 0.257) thấp hơn, phù hợp với ngưỡng tránh đa cộng tuyến (Hair và cộng sự, 2022).

Kiểm định phương trình hồi quy

Bảng 6: Kết quả phân tích hồi quy

Nguồn: Trích xuất từ SPSS

Kết quả Bảng 6 cho thấy, hồi quy đa biến với R² hiệu chỉnh = 0.635, giải thích 63.5% biến thiên RS. AD có ảnh hưởng mạnh nhất (Beta = 0.550), tiếp theo là AU (0.197) và SI (0.149), đều có ý nghĩa thống kê. VIF < 2 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả ủng hộ các giả thuyết H1, H2, H3.

Theo đó, phương trình hồi quy có dạng như sau:

Y = 0.803 + 0.550*AD + 0.197*SI + 0.149*AU

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Nghiên cứu chỉ ra, AI tác động đến sự chuyển dịch vai trò kế toán viên tại Đồng Nai qua 3 yếu tố: AU, SI và AD, trong đó AD có ảnh hưởng mạnh nhất, làm nổi bật vai trò của năng lực thích nghi. Kế toán viên đang chuyển từ ghi chép truyền thống sang tư vấn chiến lược dựa trên dữ liệu và công nghệ. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị sau:

Đối với doanh nghiệp

Tăng cường đầu tư vào hệ thống kế toán tích hợp AI, đồng thời xây dựng chương trình đào tạo nội bộ giúp kế toán viên nâng cao kỹ năng công nghệ, phân tích dữ liệu và tư duy phản biện.

Đối với các cơ sở đào tạo

Chương trình đào tạo kế toán cần được cập nhật theo hướng tích hợp kiến thức công nghệ thông tin, AI và kỹ năng mềm, thay vì chỉ tập trung vào kiến thức chuyên môn truyền thống.

Đối với kế toán viên

Chủ động học hỏi, nâng cấp kỹ năng công nghệ; tích cực tham gia các khóa đào tạo về AI, dữ liệu lớn và phần mềm kế toán hiện đại nhằm thích nghi với xu thế nghề nghiệp mới.

Nghiên cứu còn hạn chế do phạm vi chỉ thực hiện trên địa bàn tỉnh Đồng Nai, do đó, thiếu khả năng khái quát. Phân tích thiên về định lượng, chưa phản ánh sâu yếu tố tâm lý, động lực kế toán viên và bỏ sót các yếu tố như: văn hóa tổ chức, lãnh đạo, pháp lý. Nghiên cứu tương lai nên mở rộng địa bàn, kết hợp định tính và bổ sung các yếu tố này.

(*) Nghiên cứu được thực hiện trước thời điểm sắp xếp đơn vị hành chính – ngày 1/7/2025.

Tài liệu tham khảo:

1. Karbon. (2025). The State of AI in Accounting 2025, Karbon Publishing.

2. Hair, J. F., Black, B., Babin, B., and Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis 7th Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.

3. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., and Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) (3rd ed.), Los Angeles: SAGE.

4. Lê Văn Nam (2024). Đào tạo kế toán viên trong kỷ nguyên AI tại Việt Nam, Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 19(3), 43-56.

5. NetSuite (2025). AI in Accounting: Challenges and Opportunities, Oracle NetSuite.

6. Nguyễn Thị Thu Hiền (2023). AI và vai trò của kế toán viên trong kỷ nguyên số, Tạp chí Kế toán Việt Nam, 10(2), 22-34.

7. Sahota, Jaspreet (2024). The Future of Accounting in the Age of AI, Journal of Business Technology, 15(4), 55-67.

8. Schmitz, Johannes and Leoni, Giulia. (2019). Accounting and AI: The Future of Financial Decision-Making, Accounting Horizons, 33(2), 215-228.

9. Thomson Reuters (2025). AI and the Future of Accounting, Thomson Reuters Institute.

10. Whitmire, James (2025). The AI Revolution in Accounting, Journal of Financial Innovation, 27(1), 88-102.