The application of artificial intelligence in accounting in Vietnam: current status, challenges, and recommendations
Lê Thị Thu Hương
Trường Kinh tế – Đại học Công nghiệp Hà Nội
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, kết hợp phân tích, tổng hợp tài liệu, phương pháp so sánh và phân tích logic, trên cơ sở hệ thống hóa các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, đồng thời đối chiếu với thực tiễn triển khai tại Việt Nam. Bài viết làm rõ cơ sở lý luận về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kế toán; đánh giá thực trạng và những hạn chế trong quá trình áp dụng; chỉ ra các thách thức chủ yếu về thể chế pháp lý, nguồn nhân lực và hạ tầng công nghệ. Từ đó, đề xuất một số kiến nghị nhằm thúc đẩy việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong công tác kế toán theo hướng hiệu quả, bền vững và phù hợp với điều kiện thực tiễn Việt Nam.
Từ khóa: Kế toán; trí tuệ nhân tạo; chuyển đổi số; kế toán số; Việt Nam.
Abstract: This article employs a qualitative research methodology, combining document analysis and synthesis, comparative analysis, and logical analysis, based on a systematic review of domestic and international research studies, and compares these findings with practical implementation in Vietnam. The paper clarifies the theoretical foundation for the application of artificial intelligence in accounting; assesses the current status and limitations of implementation; and identifies key challenges related to legal frameworks, human resources, and technological infrastructure. Based on this, it proposes several recommendations to promote the effective, sustainable application of artificial intelligence in accounting, aligned with Vietnam’s practical conditions.
Keywords: Accounting; artificial intelligence; digital transformation; digital accounting; Vietnam.
1. Đặt vấn đề
Trong bối cảnh phát triển nền kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa và hội nhập kinh tế quốc tế sâu rộng, công tác kế toán giữ vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin phục vụ quản lý nhà nước, quản trị doanh nghiệp và giám sát thị trường tài chính. Văn kiện Đại hội XIII của Đảng đặt nền tảng hoàn thiện thể chế kinh tế thị trường hiện đại, trong đó nhấn mạnh nâng cao chất lượng hệ thống thông tin tài chính, kế toán. Trên cơ sở đó, Văn kiện Đại hội XIV tiếp tục khẳng định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực trung tâm của mô hình tăng trưởng, đồng thời nhấn mạnh yêu cầu đẩy mạnh ứng dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI).
Trong lĩnh vực kế toán, chuyển đổi số không chỉ dừng lại ở tin học hóa quy trình mà đòi hỏi thay đổi phương thức xử lý và khai thác thông tin. AI với khả năng tự động hóa và phân tích dữ liệu đang mở ra khả năng chuyển đổi từ kế toán truyền thống sang kế toán số, kế toán thông minh. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong kế toán ở Việt Nam còn hạn chế do khung pháp lý chưa đồng bộ, thiếu hướng dẫn chuyên môn và hạn chế về nguồn nhân lực.
Bài viết phân tích cơ sở lý luận, thực trạng và thách thức trong ứng dụng AI, từ đó đề xuất kiến nghị nhằm nâng cao chất lượng công tác kế toán trong bối cảnh chuyển đổi số.
2. Cơ sở lý luận và khung phân tích nghiên cứu
2.1. Các lý thuyết nền tảng định hướng nghiên cứu kế toán trong bối cảnh số
Nghiên cứu ứng dụng AI trong công tác kế toán cần được đặt trên nền tảng của các lý thuyết kế toán và quản lý hiện đại, trong đó nổi bật là lý thuyết thông tin kế toán, lý thuyết hệ thống và các lý thuyết về chấp nhận công nghệ.
Trước hết, theo Khung khái niệm về lập và trình bày báo cáo tài chính của Hội đồng Chuẩn mực Kế toán Quốc tế (IASB, 2018)1, kế toán được xem là một hệ thống cung cấp thông tin phục vụ ra quyết định kinh tế, trong đó giá trị của thông tin phụ thuộc vào các đặc tính như tính thích hợp, trung thực, khả năng so sánh và kịp thời. Trong bối cảnh số hóa, khi khối lượng và tốc độ xử lý dữ liệu ngày càng gia tăng, các phương pháp xử lý thông tin truyền thống bộc lộ hạn chế. Việc ứng dụng AI có thể được xem là sự mở rộng của lý thuyết này, khi hệ thống thông tin kế toán cho phép thu thập, xử lý và cung cấp thông tin phục vụ ra quyết định, đồng thời ngày càng tích hợp các công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại (Romney & Steinbart, 2021)2.
Bên cạnh đó, lý thuyết hệ thống tiếp cận kế toán như một bộ phận của hệ thống thông tin quản lý tổng thể (Hall, 2016)3. Theo cách tiếp cận này, sự thay đổi của môi trường công nghệ, đặc biệt là sự phát triển của AI, kéo theo sự điều chỉnh trong cấu trúc và chức năng của hệ thống kế toán. Trong bối cảnh chuyển đổi số, hệ thống kế toán ngày càng tích hợp sâu với các hệ thống dữ liệu khác trong doanh nghiệp, chuyển từ vai trò ghi nhận sang phân tích và hỗ trợ ra quyết định. AI, do đó, không chỉ là công cụ kỹ thuật mà còn là yếu tố thúc đẩy tái cấu trúc hệ thống kế toán theo hướng linh hoạt và thông minh hơn.
Ngoài ra, lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) do Davis (1989)4 đề xuất và lý thuyết khuếch tán đổi mới (Diffusion of Innovation) của Rogers (2003)5 cung cấp cơ sở để lý giải hành vi tiếp nhận AI trong lĩnh vực kế toán. Các lý thuyết này cho thấy việc ứng dụng công nghệ không chỉ phụ thuộc vào đặc tính kỹ thuật mà còn chịu ảnh hưởng của nhận thức người sử dụng, năng lực tổ chức và bối cảnh thể chế. Điều này có ý nghĩa đặc biệt trong bối cảnh Việt Nam, nơi hoạt động kế toán trong thời gian dài mang tính tuân thủ cao, do đó việc ứng dụng AI đòi hỏi sự thay đổi cả về tư duy nghề nghiệp và cơ chế tổ chức.
Như vậy, việc kết hợp các lý thuyết trên cho phép tiếp cận ứng dụng AI trong kế toán theo hướng liên ngành, phản ánh mối quan hệ giữa công nghệ, con người và thể chế, làm cơ sở cho việc phân tích thực trạng và đề xuất giải pháp phù hợp với điều kiện Việt Nam.
2.2. AI trong kế toán: tiếp cận lý luận và hàm ý đối với sự biến đổi nghề nghiệp
AI là một lĩnh vực công nghệ cho phép hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người, như: nhận dạng, học hỏi và hỗ trợ ra quyết định (IFAC, 2020)6. Trong lĩnh vực kế toán, AI không đơn thuần là công cụ hỗ trợ kỹ thuật mà đang dần trở thành yếu tố tái cấu trúc hệ thống kế toán, tác động đến cả quy trình nghiệp vụ lẫn vai trò nghề nghiệp của kế toán viên. Điều này cho phép nhìn nhận AI như một thành tố tham gia trực tiếp vào quá trình tạo lập thông tin kế toán, thay vì chỉ đóng vai trò hỗ trợ ở khâu xử lý dữ liệu đầu vào. Khi các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu lớn được tích hợp vào hệ thống kế toán, ranh giới giữa “công cụ” và “chủ thể hỗ trợ ra quyết định” trở nên mờ nhạt hơn, đặt ra yêu cầu xem xét lại cấu trúc chức năng của hệ thống kế toán hiện đại.
Các nghiên cứu gần đây cho thấy, việc ứng dụng AI đã làm mờ ranh giới truyền thống giữa các khâu ghi nhận, xử lý và phân tích thông tin kế toán. Theo Kokina và Davenport (2017)7, cũng như Vasarhelyi và cộng sự (2020)8, các công nghệ tự động hóa và học máy đã giúp thay thế phần lớn các công việc mang tính lặp lại như nhập liệu, đối chiếu và phân loại giao dịch. Đồng thời, nghiên cứu của Sutton và cộng sự (2016)9 và Moll & Yigitbasioglu (2019)10 chỉ ra rằng, AI và các công nghệ số đang thúc đẩy sự chuyển dịch từ kế toán mang tính ghi nhận sang kế toán mang tính phân tích và hỗ trợ ra quyết định. Như vậy, những nghiệp vụ mang tính lặp lại, dựa trên quy tắc cố định, vốn chiếm tỷ trọng lớn trong kế toán truyền thống ngày càng được tự động hóa, trong khi trọng tâm công việc của kế toán có xu hướng dịch chuyển sang các hoạt động phân tích, đánh giá và hỗ trợ ra quyết định.
Sự dịch chuyển này đặt ra yêu cầu xem xét lại vai trò của kế toán không chỉ như “người ghi chép” mà như một chủ thể tham gia tích cực vào quá trình quản trị và điều hành. Về mặt lý luận, sự dịch chuyển vai trò này phản ánh quá trình tái phân công chức năng giữa con người và công nghệ trong hệ thống kế toán. Trong đó, các chức năng mang tính chuẩn hóa cao và có thể mô hình hóa bằng thuật toán được chuyển giao dần cho AI, trong khi kế toán viên tập trung nhiều hơn vào các hoạt động đòi hỏi tư duy phản biện, hiểu biết bối cảnh và trách nhiệm nghề nghiệp. Điều này cho thấy, AI không thay thế xét đoán kế toán, mà làm thay đổi cách thức hình thành và thực hiện xét đoán trong thực hành kế toán.
Đặc biệt, trong bối cảnh Việt Nam định hướng từng bước áp dụng IFRS, yêu cầu về xét đoán nghề nghiệp, ước tính kế toán và trình bày thông tin theo bản chất kinh tế ngày càng gia tăng. Đây là những nội dung đòi hỏi năng lực phân tích cao và tiềm ẩn rủi ro chủ quan nếu chỉ dựa vào kinh nghiệm cá nhân. Trong bối cảnh đó, AI có thể được xem là công cụ trung gian quan trọng, hỗ trợ kế toán viên trong việc xử lý dữ liệu phức tạp, so sánh các kịch bản và nâng cao chất lượng xét đoán nghề nghiệp, qua đó góp phần thu hẹp khoảng cách giữa yêu cầu của chuẩn mực quốc tế và năng lực thực tiễn của hệ thống kế toán trong nước. Tuy nhiên, việc sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ xét đoán cũng đặt ra những vấn đề cần được xem xét một cách thận trọng. Các mô hình AI thường hoạt động dựa trên dữ liệu quá khứ và các giả định thống kê, trong khi xét đoán kế toán theo IFRS đòi hỏi sự cân nhắc toàn diện về bối cảnh kinh tế, pháp lý và chiến lược của doanh nghiệp. Do đó, nếu quá phụ thuộc vào gợi ý của hệ thống AI, nguy cơ “chuẩn hóa xét đoán” và làm suy giảm vai trò chủ động của kế toán viên là một rủi ro không thể bỏ qua, đặc biệt trong môi trường pháp lý và thể chế đang trong quá trình hoàn thiện như Việt Nam.
Từ góc độ lý luận, nghiên cứu tiếp cận AI không chỉ như một giải pháp công nghệ mà còn như một yếu tố thúc đẩy sự chuyển đổi mô hình kế toán, từ kế toán thiên về tuân thủ sang kế toán định hướng giá trị và hỗ trợ ra quyết định. Cách tiếp cận này tạo cơ sở lý luận để phân tích thực trạng và đề xuất các giải pháp ứng dụng AI trong công tác kế toán ở Việt Nam một cách phù hợp, có lộ trình và bền vững. Trên cơ sở đó, việc đánh giá thực trạng ứng dụng AI trong kế toán không chỉ dừng lại ở mức độ triển khai công nghệ,mà cần xem xét mức độ thay đổi trong tư duy nghề nghiệp, cơ chế tổ chức và khuôn khổ thể chế điều chỉnh hoạt động kế toán.
3. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong công tác kế toán ở Việt Nam
Những năm gần đây, việc ứng dụng AI trong hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam đã bước đầu được triển khai và mang lại một số kết quả tích cực. AI được sử dụng trong một số khâu của công tác kế toán, như: tự động hóa nhập liệu, đối chiếu số liệu, phân loại giao dịch, qua đó góp phần nâng cao tốc độ xử lý thông tin, giảm sai sót và hỗ trợ phát hiện các dấu hiệu bất thường trong dữ liệu tài chính. Một số doanh nghiệp cũng bắt đầu ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định tài chính, đặc biệt trong các lĩnh vực như dự báo dòng tiền, kiểm soát chi phí và nhận diện rủi ro.
Tuy nhiên, mức độ ứng dụng AI trong kế toán tại Việt Nam vẫn còn tương đối hạn chế. Theo khảo sát về ứng dụng AI trong doanh nghiệp do PwC thực hiện tại Việt Nam (2023)11, 64% doanh nghiệp gia đình tại Việt Nam chưa khám phá AI, khoảng 27% đang ở giai đoạn thử nghiệm/pilot.
Xét riêng trong lĩnh vực kế toán, các nghiên cứu học thuật và khảo sát doanh nghiệp cho thấy sự chênh lệch đáng kể giữa mức độ số hóa và mức độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Một nghiên cứu khảo sát doanh nghiệp tại Việt Nam đã chỉ ra trên 50% doanh nghiệp đã sử dụng phần mềm kế toán hoặc hệ thống kế toán điện tử, song tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng các công cụ kế toán có tích hợp yếu tố AI chỉ vào khoảng dưới 10% (Nguyễn & cộng sự, 2023)12. Điều này phản ánh thực tế, phần lớn các doanh nghiệp mới dừng lại ở giai đoạn tin học hóa kế toán, trong khi AI với các chức năng học máy và phân tích nâng cao chưa được triển khai rộng rãi.
Mức độ tiếp cận AI trong kế toán có sự khác biệt đáng kể giữa các loại hình doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có quy mô lớn, tập đoàn đa quốc gia hoặc doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài thường có nguồn lực tốt hơn để đầu tư vào công nghệ mới, trong đó có AI. Theo báo cáo của IBM Institute for Business Value, các tổ chức tại khu vực châu Á – Thái Bình Dương đã bắt đầu áp dụng AI vào các chức năng tài chính như báo cáo tài chính, kiểm soát nội bộ và phát hiện gian lận, song việc sử dụng AI để hỗ trợ xét đoán kế toán (accounting judgment) và lập báo cáo tài chính dựa trên nguyên tắc vẫn còn hạn chế (IBM Institute for Business Value, 2023)13. Tại Việt Nam, thực tế tương tự cũng xuất hiện: AI chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ kỹ thuật, như: tự động hóa nhập liệu, đối chiếu số liệu, phân loại giao dịch chứ chưa trở thành thành tố cốt lõi trong quá trình ra quyết định kế toán.
Một yếu tố quan trọng khác ảnh hưởng đến mức độ ứng dụng AI trong kế toán là năng lực và mức độ sẵn sàng của đội ngũ kế toán viên. Nghiên cứu khảo sát đối với kế toán viên và kiểm toán viên tại Việt Nam cho thấy, mức độ sẵn sàng công nghệ và nhận thức về tính hữu ích của AI có tác động tích cực đến ý định và mức độ sử dụng AI trong công việc kế toán (Nguyễn và cộng sự, 2024)14. Tuy nhiên, nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng, phần lớn kế toán viên vẫn chưa được đào tạo bài bản về dữ liệu và công nghệ AI, dẫn đến tâm lý thận trọng hoặc e ngại khi tiếp cận các công cụ mới.
Bên cạnh đó, vấn đề chất lượng dữ liệu kế toán cũng là một rào cản lớn. AI trong kế toán đòi hỏi dữ liệu đầu vào phải đầy đủ, chính xác và có cấu trúc rõ ràng. Tuy nhiên, tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam, dữ liệu kế toán vẫn phân tán, chưa chuẩn hóa và chưa được lưu trữ theo hệ thống có thể tích hợp AI, dẫn đến khó khăn trong việc triển khai các mô hình học máy và phân tích dự đoán.
Từ các số liệu và kết quả nghiên cứu đã nêu, có thể nhận định rằng, việc ứng dụng AI trong công tác kế toán ở Việt Nam hiện mới ở giai đoạn ban đầu, với tỷ lệ áp dụng còn thấp và phạm vi triển khai chưa sâu. Khoảng cách giữa yêu cầu hiện đại hóa công tác kế toán và thực tiễn triển khai AI không chỉ xuất phát từ hạn chế về công nghệ mà còn liên quan chặt chẽ đến dữ liệu, nguồn nhân lực và điều kiện tổ chức thực hiện tại doanh nghiệp.
Trong bối cảnh này, các doanh nghiệp Việt Nam đang đứng trước nhu cầu cấp thiết là vừa nâng cao năng lực số hóa kế toán, vừa chuẩn bị hạ tầng dữ liệu và phát triển đội ngũ kế toán viên sẵn sàng tiếp nhận AI, để từng bước đưa AI trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định, nâng cao chất lượng báo cáo tài chính và đảm bảo tuân thủ các chuẩn mực kế toán hiện đại. Đây cũng là tiền đề quan trọng để kết hợp AI với các xu hướng công nghệ mới khác, như phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) và Blockchain trong việc xây dựng hệ thống kế toán thông minh và linh hoạt hơn tại Việt Nam.
4. Thách thức đặt ra đối với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kế toán
Mặc dù việc ứng dụng AI trong công tác kế toán tại Việt Nam đã bước đầu được triển khai ở một số doanh nghiệp, song thực tiễn cho thấy, quá trình này đang đối mặt với nhiều thách thức mang tính hệ thống. Các thách thức này không chỉ xuất phát từ yếu tố công nghệ mà còn gắn với thể chế, nguồn nhân lực và điều kiện triển khai tại doanh nghiệp.
Thứ nhất, vấn đề thể chế và khung pháp lý.
Các quy định pháp luật hiện hành về kế toán chủ yếu được xây dựng trên nền tảng mô hình kế toán truyền thống, trong đó vai trò của con người giữ vị trí trung tâm trong việc ghi nhận, xử lý và trình bày thông tin kế toán. Trong khi đó, việc ứng dụng AI đặt ra nhiều vấn đề mới liên quan đến sử dụng thuật toán, dữ liệu lớn, cũng như trách nhiệm pháp lý khi hệ thống AI tham gia vào quá trình xử lý thông tin. Việc thiếu các hướng dẫn cụ thể đối với những nội dung này khiến doanh nghiệp còn thận trọng trong triển khai, đồng thời làm hạn chế khả năng mở rộng ứng dụng AI trong công tác kế toán.
Thứ hai, nguồn nhân lực kế toán.
Việc ứng dụng AI đòi hỏi đội ngũ kế toán không chỉ nắm vững nghiệp vụ chuyên môn mà còn cần có kiến thức nền tảng về công nghệ thông tin, phân tích dữ liệu và tư duy số. Tuy nhiên, trong thực tế, phần lớn kế toán viên tại Việt Nam vẫn được đào tạo theo hướng truyền thống, ít có điều kiện tiếp cận các kỹ năng công nghệ mới. Sự thiếu hụt về năng lực số và tâm lý e ngại trước sự thay đổi là rào cản đáng kể đối với việc tiếp nhận và khai thác hiệu quả các công cụ AI trong kế toán.
Thứ ba, hạ tầng công nghệ và chi phí triển khai.
Các giải pháp AI, đặc biệt là những ứng dụng có mức độ thông minh cao, thường đòi hỏi hệ thống hạ tầng công nghệ đồng bộ, dữ liệu được chuẩn hóa và nguồn lực tài chính tương đối lớn. Điều này vượt quá khả năng của nhiều doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp nhỏ và vừa, nhóm chiếm tỷ trọng lớn trong nền kinh tế Việt Nam. Hạn chế về hạ tầng và chi phí khiến việc ứng dụng AI trong kế toán chủ yếu mang tính cục bộ, chưa tạo được sự chuyển biến mang tính hệ thống.
5. Một số kiến nghị
Một là, cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý về kế toán theo hướng thích ứng với chuyển đổi số và ứng dụng AI. Các quy định pháp luật hiện hành cần được rà soát, điều chỉnh nhằm tạo không gian pháp lý cho việc sử dụng các hệ thống kế toán thông minh, đồng thời làm rõ trách nhiệm pháp lý của các chủ thể liên quan khi AI tham gia vào quá trình xử lý và cung cấp thông tin kế toán. Việc hoàn thiện thể chế không chỉ nhằm tháo gỡ rào cản cho doanh nghiệp trong triển khai công nghệ mới mà còn phải bảo đảm các nguyên tắc cốt lõi của kế toán như tính trung thực, minh bạch, nhất quán và khả kiểm tra của thông tin. Trong bối cảnh dữ liệu kế toán ngày càng được xử lý tự động, yêu cầu về an toàn, bảo mật và quản trị dữ liệu cần được đặt ra như một nội dung trọng tâm trong quá trình hoàn thiện pháp luật. Đồng thời, các quy định pháp luật cần làm rõ phạm vi xét đoán kế toán (accounting judgment) mà kế toán viên được phép thực hiện khi sử dụng AI, để vừa khai thác lợi ích của công nghệ vừa bảo đảm trách nhiệm giải trình, tuân thủ chuẩn mực và tránh rủi ro sai sót trong báo cáo tài chính.
Hai là, cần đổi mới căn bản công tác đào tạo và phát triển nguồn nhân lực kế toán theo hướng kế toán số và kế toán thông minh. Việc ứng dụng AI làm thay đổi vai trò truyền thống của kế toán viên, từ chỗ chủ yếu thực hiện các nghiệp vụ ghi chép, tổng hợp sang vai trò phân tích, tư vấn và hỗ trợ ra quyết định. Do đó, chương trình đào tạo kế toán tại các cơ sở giáo dục cần từng bước tích hợp các nội dung về công nghệ số, phân tích dữ liệu và AI, qua đó hình thành nền tảng tư duy số cho người học. Đồng thời, cần chú trọng công tác đào tạo lại và bồi dưỡng thường xuyên đối với đội ngũ kế toán viên đang làm việc trong doanh nghiệp nhằm nâng cao khả năng thích ứng với môi trường kế toán số. Việc phát triển nguồn nhân lực kế toán trong kỷ nguyên AI không chỉ là yêu cầu kỹ thuật, mà còn là điều kiện then chốt để bảo đảm việc ứng dụng công nghệ mang lại hiệu quả thực chất và bền vững.
Ba là, cần tạo điều kiện thuận lợi để doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, từng bước tiếp cận và triển khai các giải pháp kế toán ứng dụng AI phù hợp với điều kiện thực tiễn. Việc ứng dụng AI trong kế toán không nên được tiếp cận theo hướng đồng loạt và dàn trải mà cần có lộ trình phù hợp với quy mô, năng lực tài chính và mức độ sẵn sàng về công nghệ của từng doanh nghiệp. Các giải pháp kế toán thông minh có mức độ tự động hóa vừa phải, chi phí hợp lý và khả năng tích hợp cao có thể được ưu tiên triển khai trước, từ đó từng bước nâng cao năng lực số của doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, các chính sách hỗ trợ về chuyển đổi số, tư vấn công nghệ và chuẩn hóa dữ liệu cần được triển khai đồng bộ nhằm giảm bớt rào cản về chi phí và hạ tầng khi doanh nghiệp tiếp cận các ứng dụng AI trong kế toán. Ngoài ra, cần triển khai các hướng dẫn, chuẩn hóa dữ liệu kế toán và các quy trình kiểm soát nội bộ để bảo đảm AI được sử dụng theo chuẩn mực nghề nghiệp, giảm rủi ro sai sót, gian lận và bảo vệ tính toàn vẹn của báo cáo tài chính. Các chính sách hỗ trợ về chuyển đổi số, tư vấn công nghệ và chuẩn hóa dữ liệu cần được triển khai đồng bộ nhằm giảm bớt rào cản về chi phí và hạ tầng khi doanh nghiệp tiếp cận các ứng dụng AI trong kế toán.
Bốn là, cần thúc đẩy nhận thức đúng đắn về vai trò của AI trong công tác kế toán, coi AI là công cụ hỗ trợ nâng cao chất lượng thông tin và hiệu quả quản lý, chứ không phải là yếu tố thay thế hoàn toàn vai trò của con người. Việc ứng dụng AI chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi được đặt trong tổng thể đổi mới quản trị doanh nghiệp, gắn với chuẩn hóa quy trình, nâng cao năng lực con người và tuân thủ các nguyên tắc nghề nghiệp. Do đó, quá trình triển khai AI trong kế toán cần được thực hiện một cách thận trọng, có kiểm soát, bảo đảm hài hòa giữa đổi mới công nghệ và yêu cầu ổn định, an toàn của hệ thống kế toán.
Nhìn chung, các kiến nghị cần được gắn kết chặt chẽ với chuẩn mực nghề nghiệp, trách nhiệm pháp lý và năng lực xét đoán của kế toán viên, nhằm hướng tới mục tiêu xây dựng hệ thống kế toán số thông minh, tin cậy và bền vững tại Việt Nam.
6. Kết luận
Bài viết phân tích việc ứng dụng AI trong công tác kế toán ở Việt Nam thông qua việc làm rõ cơ sở lý luận, đánh giá thực trạng và nhận diện các thách thức chủ yếu trong quá trình triển khai. Kết quả nghiên cứu cho thấy, mặc dù AI bước đầu được áp dụng trong một số khâu của công tác kế toán, song mức độ triển khai còn hạn chế, chưa đồng đều và chịu tác động đáng kể từ các rào cản về thể chế, nguồn nhân lực và điều kiện hạ tầng công nghệ. Trên cơ sở đó, khẳng định, việc thúc đẩy ứng dụng AI trong kế toán cần được thực hiện theo lộ trình phù hợp, bảo đảm sự đồng bộ giữa đổi mới công nghệ, hoàn thiện khung pháp lý và phát triển nguồn nhân lực kế toán số, qua đó góp phần nâng cao chất lượng thông tin kế toán và hiệu quả quản lý trong doanh nghiệp Việt Nam.
Chú thích:
1. International Accounting Standards Board (IASB) (2018). Conceptual Framework for Financial Reporting. IFRS Foundation. https://www.ifrs.org/issued-standards/list-of-standards/conceptual-framework/
2. Romney, M. B., & Steinbart, P. J. (2021). Accounting Information Systems (15th ed.). Pearson
3. Hall, J. A. (2016). Accounting Information Systems (9th ed.). Cengage Learning
4. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319 – 340. https://doi.org/10.2307/249008
5. Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations (5th ed.). Free Press.
6. International Federation of Accountants (IFAC) (2020). Artificial intelligence and the future of accountancy (hoặc các tài liệu AI liên quan trên IFAC Knowledge Gateway). https://www.ifac.org
7. 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
8. Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29 – 44.
9. Sutton, S. G., Holt, M., & Arnold, V. (2016). The reports of my death are greatly exaggerated – Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 60 – 73.
10. Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, 51(6), 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002
11. PricewaterhouseCoopers (PwC) (2023). Vietnam Family Business Survey 2023 hoặc các báo cáo AI/GenAI tại Việt Nam. https://www.pwc.com/vn
12. Nguyễn, V. A., & cộng sự (2023). Application of artificial intelligence in accounting practices of Vietnamese enterprises: A preliminary empirical analysis (Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn kế toán của doanh nghiệp Việt Nam: Phân tích sơ bộ). Tạp chí Khoa học & Công nghệ Việt Nam, X(Y), 123–135.
13. IBM Institute for Business Value (2023). Benchmarking the AI advantage in finance: Key insights for leaders IBM. https://www.ibm.com/thought-leadership/institute-business-value/en-us/report/ai-advantage-finance
14. Nguyễn, T. H., Phạm, Q. L., & Trần, M. N. (2024). Factors influencing technology readiness and AI adoption among accountants in Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics & Business, 11(1), 27 – 45.
