Nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z ở thành phố Đồng Nai

AI-related job replacement anxiety and Generation Z’s intention to choose accounting as a major in Dong Nai City

ThS. Đào Thị Hồng Nhung
Trường Đại học Công nghệ Đồng Nai
Email: daothihongnhung@dntu.edu.vn

(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết nghiên cứu sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi nghề kế toán và định hình kỳ vọng nghề nghiệp của Gen Z ở thành phố Đồng Nai. Bài viết xem xét tác động của nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp đến ý định lựa chọn ngành kế toán, với nhận thức về triển vọng nghề kế toán là biến trung gian. Phương pháp định lượng và PLS-SEM được sử dụng để kiểm định mô hình. Kết quả cho thấy, nỗi lo AI tác động tiêu cực đến nhận thức về triển vọng nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành Kế toán. Bài viết đề xuất hàm ý cho hướng nghiệp, truyền thông tuyển sinh và tích hợp AI vào đào tạo kế toán.

Từ khóa: Gen Z; kế toán; lựa chọn ngành; PLS-SEM; triển vọng nghề nghiệp; trí tuệ nhân tạo.

Abstract: The rapid development of artificial intelligence (AI) is transforming the accounting profession and shaping the career expectations of Generation Z in Dong Nai City. This study examines the impact of AI-related job replacement anxiety on the intention to choose accounting as a major, with perceived accounting career prospects serving as a mediating variable. A quantitative approach and partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) are employed to test the proposed model. The results indicate that AI-related job replacement anxiety negatively affects both perceived career prospects and the intention to choose accounting as a major. The study provides practical implications for career guidance, admissions communication, and the integration of AI into accounting education.

Keywords: Generation Z; accounting; major choice; PLS-SEM; career prospects; artificial intelligence.

1. Đặt vấn đề

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển từ công nghệ hỗ trợ sang hiện diện trong các quy trình nghề nghiệp. Tổng quan liên ngành của Bankins & cộng sự (2024) cho thấy, AI không chỉ tác động đến người đang làm việc mà còn ảnh hưởng đến khám phá nghề nghiệp, định hướng nghề và quản trị sự nghiệp. Trong kế toán, AI có khả năng tự động hóa nghiệp vụ lặp lại, tăng tốc xử lý dữ liệu, hỗ trợ phát hiện bất thường và nâng cao năng lực phân tích. Alruwaili & Mgammal (2025) cho rằng, những lợi ích này đi kèm các thách thức về dịch chuyển lao động, kỹ năng, đạo đức và quản trị công nghệ.

Bối cảnh trên đặc biệt quan trọng đối với Gen Z – thế hệ lớn lên cùng Internet, thiết bị số và mạng xã hội; đồng thời, đang bước vào giai đoạn lựa chọn ngành học và nghề nghiệp. Hatane & cộng sự (2019), khi nghiên cứu học sinh trung học thuộc Gen Z cho thấy, nhận thức về các đặc điểm và sức hấp dẫn của nghề kế toán có liên quan đến mức độ quan tâm đối với nghề. Gần đây hơn, Imjai & cộng sự (2025) cho thấy, tư duy về AI có vai trò đáng kể đối với mức độ sẵn sàng nghề nghiệp của sinh viên kế toán Gen Z trong bối cảnh Accountant 5.0. Những bằng chứng này cho thấy, công nghệ và cách nhìn về nghề nghiệp có thể định hình quyết định nghề của Gen Z, qua đó, tạo cơ sở để xem xét nỗi lo AI thay thế trong lựa chọn ngành Kế toán.

Trong nghề kế toán, những nghiên cứu gần đây cho thấy, AI đang làm thay đổi kỹ năng được kỳ vọng. Bui & cộng sự (2025) ghi nhận AI literacy, tính hữu ích cảm nhận, tính dễ sử dụng và các điều kiện hỗ trợ có liên quan đến việc sinh viên kế toán Việt Nam chấp nhận AI. Alliemoun & Al-Hajaya (2026) cũng cho thấy, GenAI đang tái định hình nhiệm vụ và yêu cầu tái kỹ năng trong kế toán và kiểm toán. Những thay đổi này có thể tạo ra một nghịch lý: công nghệ làm nghề kế toán hiện đại và hấp dẫn hơn; đồng thời, làm học sinh lo rằng nhiều vị trí sẽ bị thay thế.

Các nghiên cứu về lựa chọn nghề kế toán trước đây chủ yếu tập trung vào sinh viên đã theo học kế toán hoặc có ý định theo đuổi nghề kế toán chuyên nghiệp. Hatane & cộng sự (2022) cho thấy, hình ảnh nghề kế toán có thể đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định nghề nghiệp, trong khi Hatane et al. (2019) ghi nhận nhận thức của học sinh Gen Z về nghề kế toán có liên quan đến sự quan tâm đối với nghề. Tuy nhiên, vẫn còn ít nghiên cứu kiểm định nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp, nhận thức về triển vọng nghề kế toán và ý định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z. Khoảng trống quan trọng là chưa làm rõ, liệu nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp có làm giảm ý định lựa chọn ngành thông qua việc làm suy giảm nhận thức về triển vọng nghề nghiệp hay không.

Từ khoảng trống đó, nghiên cứu đặt ra ba mục tiêu: (1) Đánh giá ảnh hưởng của AI thay thế nghề nghiệp (AIR) đến nhận thức về triển vọng nghề kế toán (ACO); (2) Kiểm định ảnh hưởng của AIR và ACO đến ý định lựa chọn ngành kế toán (AMI); (3) Xác định vai trò trung gian của ACO. Đóng góp dự kiến của nghiên cứu nằm ở việc kết nối AI anxiety, lý thuyết nhận thức xã hội về nghề nghiệp (Social Cognitive Career Theory – SCCT), giáo dục kế toán và bối cảnh Gen Z trong một mô hình ba biến gọn, qua đó làm rõ cơ chế nhận thức chuyển hóa nỗi lo về AI thành ý định lựa chọn ngành kế toán.

2. Cơ sở lý thuyết và phát triển giả thuyết

2.1. Lý thuyết nhận thức xã hội nghề nghiệp

Lý thuyết nhận thức xã hội về nghề nghiệp (SCCT) của Lent & cộng sự (1994) giải thích lựa chọn nghề nghiệp dựa trên nhận thức cá nhân, kỳ vọng kết quả và các yếu tố bối cảnh. Trong nghiên cứu này, AIR được xem là rào cản công nghệ, ACO phản ánh kỳ vọng về triển vọng nghề nghiệp và AMI thể hiện ý định lựa chọn ngành. Theo đó, SCCT giải thích tác động trực tiếp và gián tiếp của nỗi lo AI đến ý định lựa chọn ngành kế toán thông qua nhận thức về triển vọng nghề nghiệp.

2.2. Nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp

AI anxiety phản ánh phản ứng lo lắng trước khả năng và hệ quả của AI. Wang & Wang (2022) phát triển thang đo AI Anxiety Scale cho thấy, lo âu về AI có nhiều khía cạnh. Gần đây, nghiên cứu phát triển Future Employment Anxiety Scale còn xác định “career replaceability” như một thành phần riêng, phản ánh lo ngại rằng, công việc tương lai có thể bị thay thế bởi công nghệ. Đối với học sinh đang cân nhắc ngành học, nhận thức về khả năng nghề bị thay thế có thể trở thành một tín hiệu rủi ro nghề nghiệp.

2.3. Nỗi lo AI thay thế và triển vọng nghề kế toán

Khi học sinh cho rằng, AI sẽ thay thế phần lớn công việc kế toán, họ có thể đánh giá thấp cơ hội việc làm, sự ổn định và tiềm năng phát triển của nghề. Điều này phù hợp với tổng quan của Bankins & cộng sự (2024), theo đó, AI đã trở thành một yếu tố có khả năng định hình quỹ đạo nghề nghiệp ngay từ giai đoạn khám phá nghề. Vì vậy, nghiên cứu kỳ vọng AIR làm suy giảm ACO.

H1: Nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp có tác động tiêu cực đến nhận thức về triển vọng nghề kế toán của Gen Z.

2.4. Triển vọng nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành kế toán

Nhận thức về triển vọng nghề nghiệp thể hiện đánh giá về cơ hội việc làm, sự ổn định, khả năng thăng tiến và tiềm năng phát triển. Theo SCCT, kỳ vọng kết quả tích cực thúc đẩy mục tiêu lựa chọn. Hatane & cộng sự (2022) cho thấy, hình ảnh tích cực của nghề kế toán có liên hệ với ý định theo đuổi nghề. Trong bối cảnh AI, nếu học sinh vẫn tin rằng, kế toán có tương lai và có thể kết hợp với công nghệ, ý định lựa chọn ngành sẽ cao hơn.

H2: Nhận thức tích cực về triển vọng nghề kế toán có tác động tích cực đến ý định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z.

2.5. Nỗi lo AI thay thế và ý định lựa chọn ngành

Rủi ro nghề nghiệp cảm nhận có thể làm giảm mức sẵn sàng đầu tư vào một ngành học. Khi học sinh cho rằng, bằng cấp kế toán có thể mất giá trị do tự động hóa, họ có thể chuyển sang các ngành được xem là ít bị thay thế hơn. Do đó, tác động trực tiếp của AIR đến AMI được kỳ vọng mang dấu âm.

H3: Nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp có tác động tiêu cực đến ý định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z.

2.6. Vai trò trung gian của triển vọng nghề nghiệp

Nỗi lo AI có thể không làm thay đổi lựa chọn ngành ngay lập tức. Một cơ chế hợp lý là học sinh trước hết diễn giải AI như một tín hiệu về tương lai nghề kế toán, sau đó chuyển đánh giá đó thành ý định lựa chọn. Vì vậy, ACO được kỳ vọng sẽ truyền dẫn một phần ảnh hưởng của AIR đến AMI.

H4: Nhận thức về triển vọng nghề kế toán đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành kế toán.

3. Mô hình và phương pháp nghiên cứu

3.1. Mô hình

Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả đề xuất, năm 2026.

3.2. Phương pháp phân tích

Mô hình gồm ba cấu trúc phản xạ: AIR, ACO và AMI. Mỗi cấu trúc gồm năm biến quan sát. Nội dung AIR được định hướng từ nghiên cứu về AI anxiety và career replaceability; ACO và AMI được phát triển theo nghiên cứu về hình ảnh nghề nghiệp, kỳ vọng nghề và ý định theo đuổi nghề kế toán. Quy trình được xây dựng theo logic PLS-SEM: (1) Kiểm tra dữ liệu và mô tả mẫu; (2) Đánh giá mô hình đo lường bằng outer loading, Cronbach’s Alpha, composite reliability (CR), AVE và HTMT; (3) Kiểm tra đa cộng tuyến bằng VIF; (4) Đánh giá mô hình cấu trúc bằng β, R² và f²; (5) Bootstrap để kiểm định hiệu ứng trực tiếp và gián tiếp; (6) Đánh giá khả năng dự báo bằng chỉ số Q².

Bảng 1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu

Đặc điểm	Nhóm	Tần số (n)	Tỷ lệ (%)
Giới tính	Nam	164	45,6
	Nữ	196	54,4
Độ tuổi	17 – 19 tuổi	184	51,1
	19 – 23 tuổi	176	48,9
Tình trạng học tập	Học sinh lớp 12	252	70,0
	Đã tốt nghiệp trung học phổ thông, chưa nhập học đại học, cao đẳng.	108	30,0
Mức độ sử dụng AI	Ít	61	16,9
	Thỉnh thoảng	166	46,1
	Thường xuyên	133	36,9
Mức độ tìm hiểu ngành kế toán	Chưa tìm hiểu	76	21,1
	Đã tìm hiểu sơ bộ	179	49,7
	Đã tìm hiểu tương đối kỹ	105	29,2
Tổng		360	100,0

Bảng 1 cho thấy, mẫu nghiên cứu gồm 360 người thuộc Gen Z, với cơ cấu giới tính khá cân bằng, trong đó nữ chiếm 54,4% và nam 45,6%. Nhóm 17 – 19 tuổi chiếm 51,1%, nhỉnh hơn nhóm 19 – 23 tuổi (48,9%). Về tình trạng học tập, 70% là học sinh lớp 12 và 30% đã tốt nghiệp trung học phổ thông nhưng chưa nhập học đại học, cao đẳng. Đáng chú ý, 83% người tham gia sử dụng AI từ thỉnh thoảng đến thường xuyên và 78,9% đã tìm hiểu về ngành kế toán ở các mức độ khác nhau. Nhìn chung, đặc điểm của mẫu phù hợp để đánh giá nhận thức về AI, triển vọng nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1. Thống kê mô tả

Bảng 2. Thống kê mô tả và độ tin cậy của các thang đo

Biến	Số biến quan sát	Trung bình	Độ lệch chuẩn	Cronbach’s Alpha
AIR	5	2,982	1,097	0,901
ACO	5	3,035	1,084	0,911
AMI	5	2,996	1,097	0,909

Bảng 2 cho thấy, ba thang đo AIR, ACO và AMI đều gồm 5 biến quan sát và có giá trị trung bình xấp xỉ mức 3 trên thang Likert 5 mức, phản ánh xu hướng đánh giá tương đối trung lập của người tham gia. Độ lệch chuẩn dao động từ 1,084 – 1,097 cho thấy, mức độ phân tán phù hợp giữa các câu trả lời. Đặc biệt, Cronbach’s Alpha của cả ba thang đo đều trên 0,90, chứng tỏ độ tin cậy nội tại rất tốt. Nhìn chung, các thang đo đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy và phù hợp để tiếp tục đánh giá mô hình đo lường bằng PLS-SEM.

4.2. Độ tin cậy và giá trị hội tụ

Bảng 3. Độ tin cậy và giá trị hội tụ của mô hình đo lường

Biến	Chỉ báo	Outer Loading	Cronbach’s Alpha	CR	AVE
AIR	AIR1	0,850	0,901	0,927	0,717
	AIR2	0,850
	AIR3	0,823
	AIR4	0,865
	AIR5	0,845
ACO	ACO1	0,883	0,911	0,934	0,738
	ACO2	0,857
	ACO3	0,848
	ACO4	0,856
	ACO5	0,852
AMI	AMI1	0,856	0,909	0,932	0,733
	AMI2	0,862
	AMI3	0,849
	AMI4	0,861
	AMI5	0,850

Bảng 3 cho thấy, các thang đo AIR, ACO và AMI đều đạt yêu cầu về độ tin cậy và giá trị hội tụ. Hệ số tải ngoài của các biến quan sát dao động từ 0,823 – 0,883, đều ở mức cao. Cronbach’s Alpha từ 0,901 – 0,911 và độ tin cậy tổng hợp (CR) từ 0,927 – 0,934 cho thấy, tính nhất quán nội tại tốt. Đồng thời, AVE của các thang đo dao động từ 0,717 – 0,738, phản ánh khả năng giải thích tốt phương sai của các chỉ báo. Như vậy, các thang đo đáp ứng yêu cầu để tiếp tục đánh giá mô hình cấu trúc.

4.3. Giá trị phân biệt và đa cộng tuyến

Bảng 4. Giá trị phân biệt theo tiêu chí HTMT

Biến	AIR	ACO	AMI
AIR	–
ACO	0,529	–
AMI	0,455	0,684	–

Bảng 4 cho thấy, các giá trị HTMT giữa ba cấu trúc AIR, ACO và AMI dao động từ 0,455 – 0,684, đều thấp hơn ngưỡng 0,85. Cụ thể, HTMT giữa AIR và ACO là 0,529; AIR và AMI là 0,455; ACO và AMI là 0,684. Kết quả này cho thấy, các cấu trúc có sự phân biệt rõ ràng và không đo lường cùng một khái niệm. Như vậy, mô hình đo lường đạt giá trị phân biệt theo tiêu chí HTMT, tạo cơ sở để tiếp tục đánh giá mô hình cấu trúc và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Bảng 5. Tương quan giữa các biến nghiên cứu

Biến	AIR	ACO	AMI
AIR	1,000
ACO	-0,480	1,000
AMI	-0,412	0,622	1,000

Bảng 5 thể hiện mối tương quan giữa các biến nghiên cứu có chiều phù hợp với mô hình đề xuất. Cụ thể, AIR tương quan âm với ACO (r = -0,480) và AMI (r = -0,412), cho thấy nỗi lo AI cao có xu hướng đi kèm với nhận thức kém tích cực về triển vọng nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành kế toán thấp hơn. Ngược lại, ACO tương quan dương với AMI (r = 0,622), phản ánh nhận thức tích cực về triển vọng nghề kế toán gắn với ý định lựa chọn ngành cao hơn. Các hệ số tương quan chưa ở mức quá cao, cho thấy các biến vẫn có tính phân biệt.

4.4. Khả năng giải thích và mức ảnh hưởng

Bảng 6. Khả năng giải thích và dự báo của mô hình

Biến nội sinh	R²	Q²
ACO	0,230	0,220
AMI	0,403	0,391

Bảng 6 cho thấy, mô hình có khả năng giải thích và dự báo phù hợp đối với các biến nội sinh. Cụ thể, AIR giải thích 23,0% sự biến thiên của ACO, trong khi AIR và ACO giải thích 40,3% sự biến thiên của AMI. Đồng thời, giá trị Q² của ACO (0,220) và AMI (0,391) đều lớn hơn 0 cho thấy, mô hình có khả năng dự báo đối với hai biến nội sinh. Đáng chú ý, khả năng giải thích và dự báo đối với ý định lựa chọn ngành kế toán cao hơn so với nhận thức về triển vọng nghề nghiệp, qua đó, mô hình có giá trị trong việc giải thích ý định lựa chọn ngành của Gen Z.

Bảng 7. Kích thước ảnh hưởng f²

Quan hệ	f²	Mức ảnh hưởng
AIR → ACO	0,299	Trung bình
AIR → AMI	0,028	Nhỏ
ACO → AMI	0,392	Lớn

Bảng 7 cho thấy, mức độ ảnh hưởng của các quan hệ trong mô hình có sự khác biệt rõ rệt. Cụ thể, AIR → ACO có mức ảnh hưởng trung bình với f² = 0,299, cho thấy nỗi lo AI có vai trò đáng kể trong việc hình thành nhận thức về triển vọng nghề kế toán. ACO → AMI có mức ảnh hưởng lớn nhất với f² = 0,392, khẳng định triển vọng nghề nghiệp là yếu tố quan trọng đối với ý định lựa chọn ngành kế toán. Trong khi đó, AIR → AMI chỉ có mức ảnh hưởng nhỏ (f² = 0,028), gợi ý tác động của nỗi lo AI đến ý định lựa chọn ngành chủ yếu được truyền dẫn thông qua ACO.

4.5. Kiểm định giả thuyết

Bảng 8. Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Giả thuyết	Mối quan hệ	β	p-value	Khoảng tin cậy 95%	Kết luận
H1	AIR → ACO	-0,480	<0,001	[-0,561; -0,386]	Chấp nhận
H2	ACO → AMI	0,551	<0,001	[0,465; 0,646]	Chấp nhận
H3	AIR → AMI	-0,147	0,002	[-0,237; -0,056]	Chấp nhận
H4	AIR → ACO → AMI	-0,264	<0,001	[-0,327; -0,205]	Chấp nhận

Bảng 8 cho thấy, cả bốn giả thuyết đều được chấp nhận. AIR tác động tiêu cực đến ACO (β = -0,480; p < 0,001) và AMI (β = -0,147; p = 0,002) cho thấy, nỗi lo AI làm giảm nhận thức về triển vọng nghề nghiệp và ý định lựa chọn ngành kế toán. Ngược lại, ACO tác động tích cực đến AMI (β = 0,551; p < 0,001) và là tác động trực tiếp mạnh nhất. Đồng thời, hiệu ứng gián tiếp AIR → ACO → AMI có ý nghĩa (β = -0,264; p < 0,001), xác nhận vai trò trung gian của ACO trong mô hình nghiên cứu.

4.6. Phân tích vai trò trung gian

Bảng 9. Phân tích vai trò trung gian của ACO

Quan hệ	Tác động trực tiếp	Tác động gián tiếp	Tác động tổng	p-value	Loại trung gian
AIR → ACO → AMI	-0,147	-0,264	-0,412	<0,001	Trung gian một phần

Bảng 9 cho thấy, ACO đóng vai trò trung gian một phần trong mối quan hệ giữa AIR và AMI. Cụ thể, tác động gián tiếp của AIR đến AMI thông qua ACO đạt -0,264 và có ý nghĩa thống kê (p < 0,001), trong khi tác động trực tiếp vẫn tồn tại ở mức -0,147. Tác động tổng của AIR đến AMI là -0,412. Kết quả cho thấy, nỗi lo AI không chỉ trực tiếp làm giảm ý định lựa chọn ngành kế toán mà còn gián tiếp làm giảm ý định thông qua việc làm suy giảm nhận thức về triển vọng nghề nghiệp. Do đó, vai trò trung gian của ACO được xác nhận.

5. Thảo luận

Thứ nhất, kết quả H1 phù hợp với lập luận rằng, AI đã trở thành một yếu tố bối cảnh có khả năng định hình kỳ vọng nghề nghiệp. Bankins & cộng sự (2024) cho thấy, AI ảnh hưởng đến nhiều giai đoạn nghề nghiệp, kể cả khám phá và định hướng nghề. Trong bối cảnh kế toán, khi học sinh liên hệ AI với tự động hóa và thay thế công việc, đánh giá về cơ hội và sự ổn định nghề nghiệp có thể suy giảm.

Thứ hai, tác động mạnh của ACO đến AMI củng cố vai trò của kỳ vọng kết quả trong lý thuyết nhận thức xã hội về nghề nghiệp. Kết quả này tương thích với Hatane & cộng sự (2022), khi hình ảnh tích cực về nghề kế toán thúc đẩy ý định theo đuổi nghề, đồng thời phù hợp với Hatane & cộng sự (2019) về vai trò của nhận thức nghề kế toán đối với sự quan tâm của học sinh Gen Z. Điểm mở rộng của nghiên cứu hiện tại là đặt quyết định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z trong bối cảnh AI và kiểm định trực tiếp vai trò của triển vọng nghề nghiệp.

Thứ ba, tác động trực tiếp của AIR đến AMI nhỏ hơn đáng kể so với tác động gián tiếp. Điều này gợi ý một thông điệp quan trọng: học sinh có thể không từ bỏ ngành kế toán chỉ vì họ lo về AI; điều quyết định hơn là họ diễn giải nỗi lo đó thành đánh giá như thế nào về tương lai nghề nghiệp. Nếu các em hiểu AI là công cụ làm thay đổi nhiệm vụ và tạo ra vai trò mới thay vì xóa bỏ toàn bộ nghề, ảnh hưởng tiêu cực có thể được giảm bớt.

Thứ tư, kết quả cần được đặt cạnh các bằng chứng về chuyển đổi nghề kế toán. Bui & cộng sự (2025) cho thấy sinh viên kế toán Việt Nam có thể chấp nhận AI khi có hiểu biết và điều kiện phù hợp. Alruwaili & Mgammal (2025) nhấn mạnh AI giúp nâng cao hiệu quả nhưng cũng đặt ra rủi ro dịch chuyển lao động. Alliemoun & Al-Hajaya (2026) cho thấy, GenAI tái định hình nhiệm vụ và yêu cầu tái kỹ năng. Do đó, “triển vọng nghề kế toán” trong thời đại AI không nên được hiểu là giữ nguyên công việc truyền thống, mà là khả năng nghề thích ứng và chuyển sang các nhiệm vụ phân tích, tư vấn, kiểm soát và ra quyết định có giá trị cao hơn.

Thứ năm, việc tập trung vào Gen Z có ý nghĩa cả về giáo dục và nghề nghiệp vì đây là nhóm đang tham gia mạnh vào giáo dục đại học và thị trường lao động trong bối cảnh chuyển đổi số. Imjai Bui & cộng sự (2025) cho thấy, tư duy AI, trải nghiệm học tập và kỹ năng mềm có liên quan đến sự sẵn sàng nghề nghiệp của sinh viên kế toán Gen Z. Vì vậy, khi diễn giải kết quả, cần xem Gen Z không chỉ như một nhãn thế hệ mà như một nhóm người học đang trực tiếp đối mặt với sự thay đổi về kỹ năng và cấu trúc công việc do AI tạo ra.

6. Kết luận và hàm ý quản trị

Kết quả nghiên cứu ủng hộ cả bốn giả thuyết đề xuất. Nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp tác động tiêu cực đến nhận thức về triển vọng nghề kế toán (H1) và ý định lựa chọn ngành (H3), trong khi nhận thức tích cực về triển vọng nghề nghiệp thúc đẩy ý định lựa chọn ngành kế toán (H2). Đồng thời, ACO đóng vai trò trung gian một phần trong mối quan hệ giữa AIR và AMI (H4). Kết quả phù hợp với Bankins Bui & cộng sự (2024) về vai trò của AI trong định hình kỳ vọng nghề nghiệp, Hatane Bui & cộng sự (2019, 2022) về ảnh hưởng của nhận thức nghề kế toán đến sự quan tâm và ý định nghề nghiệp, đồng thời tương thích với Bui et al. (2025) & Imjai Bui & cộng sự (2025) về vai trò ngày càng lớn của AI đối với người học kế toán. Qua đó, nghiên cứu làm rõ cơ chế mà nỗi lo AI ảnh hưởng đến ý định lựa chọn ngành kế toán của Gen Z thông qua nhận thức về triển vọng nghề nghiệp.

Các cơ sở đào tạo cần tái định vị hình ảnh nghề kế toán theo hướng gắn với AI, phân tích dữ liệu, tư vấn, quản trị rủi ro và hỗ trợ ra quyết định, đồng thời tích hợp năng lực AI, hệ thống thông tin và đạo đức công nghệ vào chương trình đào tạo. Hoạt động hướng nghiệp trung học phổ thông cần giúp học sinh nhận thức rõ AI chủ yếu làm thay đổi một số nhiệm vụ thay vì thay thế hoàn toàn nghề kế toán, thông qua trải nghiệm nghề nghiệp và tiếp cận các ứng dụng thực tế. Bên cạnh đó, doanh nghiệp và tổ chức nghề nghiệp cần tăng cường kết nối với nhà trường, cung cấp thông tin về kỹ năng và vị trí việc làm mới kết hợp kế toán, dữ liệu và AI, qua đó, nâng cao nhận thức về triển vọng nghề nghiệp và giảm nỗi lo AI thay thế nghề nghiệp của Gen Z.

Tài liệu tham khảo:
Alliemoun, S. H., & Al-Hajaya, K. (2026). GenAI and reshaping the job market of accounting and auditing profession in Jordan: Insights for digital transformation in accounting curriculum. Higher Education, Skills and Work-Based Learning, 16(1), 98-115. https://doi.org/10.1108/HESWBL-04-2025-0153
Alruwaili, T. F., & Mgammal, M. H. (2025). The impact of artificial intelligence on accounting practices: An academic perspective. Humanities and Social Sciences Communications, 12, Article 1197. https://doi.org/10.1057/s41599-025-05004-6
Bankins, S., Jooss, S., Restubog, S. L. D., Marrone, M., Ocampo, A. C., & Shoss, M. (2024). Navigating career stages in the age of artificial intelligence: A systematic interdisciplinary review and agenda for future research. Journal of Vocational Behavior, 153, 104011. https://doi.org/10.1016/j.jvb.2024.104011
Bui, H. Q., Phan, Q. T. B., & Nguyen, H. T. (2025). AI adoption: A new perspective from accounting students in Vietnam. Journal of Asian Business and Economic Studies, 32(1), 40-51. https://doi.org/10.1108/JABES-06-2024-0300
Hair, J. F., Jr., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., Danks, N. P., & Ray, S. (2021). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) using R: A workbook. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-80519-7
Hatane, S. E., Emerson, B., Soesanto, O., Gunawan, R. A., & Semuel, H. (2022). Accounting students’ perceptions of work-life balance, accounting career image and intention to pursue accounting careers. Higher Education, Skills and Work-Based Learning, 12(3), 401-418. https://doi.org/10.1108/HESWBL-09-2020-0209
Hatane, S. E., Willianto, K. A., Junaidi, C. P., & Jessica, C. (2019). The dimensions of accounting profession in the view of high school students as the generation Z. Journal of Education and Learning (EduLearn), 13(4), 550-558. https://doi.org/10.11591/edulearn.v13i4.13370
Imjai, N., Promma, W., Chanatup, S., Usman, B., & Aujirapongpan, S. (2025). Emerging roles of AI mindset, experiential learning and soft skills in developing career readiness for accountant 5.0 of Gen Z accounting students. The International Journal of Management Education, 23(3), 101208. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2025.101208
Lent, R. W., Brown, S. D., & Hackett, G. (1994). Toward a unifying social cognitive theory of career and academic interest, choice, and performance. Journal of Vocational Behavior, 45(1), 79-122. https://doi.org/10.1006/jvbe.1994.1027
Wang, C., Sun, Y., Yang, Y., Li, W., Lu, S., & Zhong, J. (2025). Development and validation of future employment anxiety scale in China. BMC Psychology, 13, Article 1066. https://doi.org/10.1186/s40359-025-03412-6
Wang, Y.-Y., & Wang, Y.-S. (2022). Development and validation of an artificial intelligence anxiety scale: An initial application in predicting motivated learning behavior. Interactive Learning Environments, 30(4), 619-634. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1674887