Tóm tắt: Tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại nghề kế toán tại Việt Nam, mang lại cơ hội nâng cao chất lượng thông tin kế toán đồng thời đặt ra thách thức về kỹ năng, đạo đức, và hạ tầng công nghệ. Nghiên cứu này phân tích tác động của các công nghệ này thông qua lăng kính các đặc điểm chất lượng của thông tin kế toán hữu ích theo Chuẩn mực Báo cáo Tài chính Quốc tế (IFRS), bao gồm tính thích hợp, trình bày trung thực, khả năng hiểu, khả năng so sánh, tính kịp thời và tính có thể kiểm chứng. Qua phỏng vấn sâu tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh, nghiên cứu xác định rằng tự động hóa và AI cải thiện đáng kể tính kịp thời và tính có thể kiểm chứng của thông tin kế toán, nhưng đặt ra rủi ro đối với tính trung thực nếu thiếu các khung đạo đức mạnh mẽ. Từ thách thức như: khoảng cách kỹ năng số, hạ tầng công nghệ và bảo mật dữ liệu, nghiên cứu đề xuất một khung chiến lược, nhấn mạnh vai trò của đào tạo, khung đạo đức quốc gia, và sự phối hợp giữa Bộ Tài chính, Hội Kế toán và Kiểm toán Việt Nam (VAA), và các doanh nghiệp công nghệ để đảm bảo thông tin kế toán đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế và định hình tương lai nghề kế toán tại Việt Nam trong kỷ nguyên số.
Từ khóa: Tự động hóa, Trí tuệ nhân tạo, nghề kế toán, chất lượng thông tin kế toán, IFRS, đạo đức nghề nghiệp, chuyển đổi số.
Abstract: Automation and artificial intelligence (AI) are reshaping the accounting profession in Vietnam, presenting opportunities to improve the quality of accounting information while posing challenges in terms of skills, ethics, and technological infrastructure. This study analyzes the impact of these technologies through the lens of the qualitative characteristics of useful accounting information under International Financial Reporting Standards (IFRS), including relevance, faithful representation, understandability, comparability, timeliness, and verifiability. Through in-depth interviews in Hanoi and Ho Chi Minh City, the study identifies that automation and AI significantly improve the timeliness and verifiability of accounting information, but pose risks to integrity in the absence of strong ethical frameworks. From challenges such as: digital skills gap, technology infrastructure and data security, the study proposes a strategic framework, emphasizing the role of training, national ethics framework, and coordination between the Ministry of Finance, Vietnam Association of Accountants and Auditors (VAA), and technology enterprises to ensure accounting information meets international standards and shape the future of the accounting profession in Vietnam in the digital age.
Keywords: Automation, Artificial Intelligence, accounting profession, accounting information quality, IFRS, professional ethics, digital transformation.
Ngày nhận bài: 25/4/2025
Ngày phản biện: 05/5/2025
Ngày chính sửa: 10/5/2025
Ngày chấp nhận đăng bài: 16/5/2025
1. Giới thiệu
Trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp 4.0, tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình các lĩnh vực nghề nghiệp, trong đó kế toán là một trong những ngành chịu ảnh hưởng sâu sắc nhất (Chukwuani, 2024). Tại Việt Nam, một quốc gia đang nỗ lực hội nhập vào nền kinh tế toàn cầu thông qua chuyển đổi số, ngành kế toán đối mặt với áp lực phải thích nghi với các công nghệ mới để đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế, đặc biệt là Chuẩn mực Báo cáo Tài chính Quốc tế (International Financial Reporting Standards-IFRS) (Nguyen et al., 2022). IFRS nhấn mạnh rằng thông tin kế toán hữu ích phải đáp ứng các đặc điểm chất lượng cơ bản (tính thích hợp, trình bày trung thực) và các đặc điểm nâng cao (khả năng so sánh, tính có thể kiểm chứng, tính kịp thời, khả năng hiểu) (IASB, 2018). Sự xuất hiện của tự động hóa và AI hứa hẹn sẽ nâng cao các đặc điểm này, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới liên quan đến kỹ năng, đạo đức, và hạ tầng công nghệ.
Tại Việt Nam, các công cụ tự động hóa như phần mềm MISA AMIS, FAST, và các hệ thống AI quốc tế như SAP Analytics Cloud đã bắt đầu được triển khai, đặc biệt tại các doanh nghiệp lớn và tại nhóm các công ty kiểm toán lớn nhất thế giới bao gồm Deloitte, PricewaterhouseCoopers (PwC), Ernst & Young (E&Y) và Klynveld Peat Goerdeler (KPMG) (Big Four). Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi vẫn bị hạn chế bởi chi phí cao, thiếu hụt nhân lực có kỹ năng số, và hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ, đặc biệt ở các khu vực nông thôn (Pham & Hoang, 2023). Hơn nữa, các vấn đề đạo đức như bảo mật dữ liệu và minh bạch trong các quyết định dựa trên AI càng làm phức tạp quá trình chuyển đổi, đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược để đảm bảo thông tin kế toán vẫn đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng quốc tế.
Nghiên cứu này đặt mục tiêu phân tích tác động của tự động hóa và AI đối với nghề kế toán tại Việt Nam, với trọng tâm là cách các công nghệ này ảnh hưởng đến chất lượng thông tin kế toán theo khuôn mẫu IFRS. Các câu hỏi nghiên cứu bao gồm:
1. Tự động hóa và AI tác động như thế nào đến các đặc điểm chất lượng của thông tin kế toán tại Việt Nam?
2. Những kỹ năng nào cần thiết để kế toán viên đảm bảo thông tin kế toán đáp ứng các tiêu chuẩn IFRS trong bối cảnh công nghệ mới?
3. Những thách thức đạo đức nào xuất hiện khi áp dụng AI, và chúng ảnh hưởng ra sao đến tính trung thực và minh bạch của thông tin kế toán?
4. Làm thế nào các cơ quan quản lý và tổ chức nghề nghiệp có thể hỗ trợ nghề kế toán thích nghi với các thay đổi này?
Bằng cách gắn kết phân tích với các đặc điểm chất lượng của IFRS, nghiên cứu không chỉ làm sáng tỏ tác động của công nghệ đối với nghề kế toán mà còn cung cấp các khuyến nghị chiến lược để đảm bảo tính bền vững và tính cạnh tranh của ngành tại Việt Nam.
2. Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu dựa trên hai trụ cột lý thuyết chính:
1. Khung khái niệm của IFRS về chất lượng thông tin kế toán (IASB, 2018): Theo IFRS, thông tin kế toán hữu ích phải đáp ứng các đặc điểm sau:
o Tính thích hợp: Thông tin có khả năng ảnh hưởng đến quyết định của người sử dụng thông qua giá trị dự đoán hoặc giá trị xác nhận.
o Trình bày trung thực: Thông tin phản ánh chính xác thực trạng kinh tế, không thiên vị, và đầy đủ.
o Khả năng so sánh: Cho phép người sử dụng so sánh thông tin giữa các kỳ hoặc giữa các thực thể.
o Tính có thể kiểm chứng: Đảm bảo thông tin có thể được xác minh độc lập.
o Tính kịp thời: Cung cấp thông tin đúng lúc để hỗ trợ ra quyết định.
o Khả năng hiểu: Trình bày thông tin rõ ràng và dễ tiếp cận đối với người sử dụng có kiến thức hợp lý.
o Tự động hóa và AI được giả định sẽ nâng cao các đặc điểm này, nhưng cũng có thể gây ra rủi ro, đặc biệt đối với tính trung thực và khả năng hiểu nếu thiếu sự minh bạch (Perdana et al., 2024).
2. Lý thuyết chuyển đổi số trong kế toán (Kokina & Davenport, 2017): Khung này nhấn mạnh rằng tự động hóa tối ưu hóa các nhiệm vụ lặp lại, trong khi AI hỗ trợ phân tích dữ liệu phức tạp và ra quyết định chiến lược. Lý thuyết này được bổ sung bởi mô hình quản trị thay đổi của Lewin (1947), với ba giai đoạn “phá băng - chuyển đổi - tái đóng băng”, để phân tích quá trình chuyển đổi vai trò kế toán viên trong bối cảnh công nghệ mới.
Mô hình Input-Process-Output (IPO) được sử dụng để hệ thống hóa phân tích:
• Đầu vào: Công nghệ (tự động hóa, AI), kỹ năng kế toán viên, và bối cảnh thể chế tại Việt Nam.
• Quá trình: Sự chuyển đổi vai trò, tác động đến chất lượng thông tin kế toán, và các thách thức đạo đức.
• Đầu ra: Khung chiến lược để đảm bảo thông tin kế toán đáp ứng các tiêu chuẩn IFRS trong kỷ nguyên số.
Khung lý thuyết này cung cấp một nền tảng vững chắc để đánh giá cách tự động hóa và AI định hình chất lượng thông tin kế toán, đồng thời xác định các giải pháp phù hợp với bối cảnh Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định tính với trọng tâm là các cuộc phỏng vấn sâu để thu thập dữ liệu chi tiết về trải nghiệm thực tế của kế toán viên và chuyên gia công nghệ trong việc áp dụng tự động hóa và AI. Cách tiếp cận định tính được lựa chọn vì khả năng khám phá các sắc thái phức tạp trong bối cảnh cụ thể của Việt Nam, đặc biệt liên quan đến chất lượng thông tin kế toán theo IFRS (Adeyelu et al., 2024).
3.2. Đối tượng nghiên cứu
Mẫu nghiên cứu bao gồm 25 người tham gia, được chia thành hai nhóm:
• Kế toán viên (20 người):
o 8 người từ các công ty kiểm toán Big Four (PwC, Deloitte, EY, KPMG) tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh, đại diện cho các tổ chức áp dụng công nghệ tiên tiến.
o 7 người từ các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) thuộc các ngành sản xuất, thương mại, và dịch vụ, phản ánh thực trạng áp dụng công nghệ ở quy mô nhỏ hơn.
o 5 người từ các tổ chức công như ngân hàng thương nhà nước và cơ quan tài chính nhà nước, đại diện cho khu vực công.
• Chuyên gia công nghệ (5 người): Từ các công ty phần mềm kế toán hàng đầu tại Việt Nam, bao gồm MISA, FAST, 1C Vietnam, và một nhà cung cấp giải pháp AI quốc tế (SAP).
Lựa chọn mẫu có chủ đích đảm bảo sự đa dạng về kinh nghiệm, lĩnh vực hoạt động, và mức độ tiếp cận công nghệ, từ đó cung cấp cái nhìn toàn diện về tác động của tự động hóa và AI.
3.3. Công cụ thu thập dữ liệu
Một bảng câu hỏi phỏng vấn bán cấu trúc được thiết kế, bao gồm bốn nhóm câu hỏi chính:
1. Mức độ áp dụng tự động hóa và AI, và tác động của chúng đến các đặc điểm chất lượng thông tin kế toán (tính thích hợp, trình bày trung thực, v.v.).
2. Các kỹ năng cần thiết để kế toán viên đảm bảo thông tin kế toán đáp ứng các tiêu chuẩn IFRS trong bối cảnh công nghệ mới.
3. Các thách thức đạo đức liên quan đến bảo mật dữ liệu, minh bạch, và tuân thủ quy định khi sử dụng AI.
4. Các đề xuất chiến lược để cải thiện chất lượng thông tin kế toán và hỗ trợ nghề kế toán thích nghi với công nghệ.
Bảng câu hỏi được thẩm định bởi một hội đồng ba chuyên gia: một đại diện từ Hội Kế toán và Kiểm toán Việt Nam (Vietnam Federation of Accountants and Auditors, viết tắt là VAA), một giảng viên từ Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, và một viên chức từ Bộ Tài chính, nhằm đảm bảo tính phù hợp và độ tin cậy.
3.4. Quy trình thu thập dữ liệu
Các cuộc phỏng vấn được tiến hành từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2025, kết hợp giữa hình thức trực tuyến (qua Zoom), điện thoại hoặc trực tiếp tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh, tùy thuộc vào điều kiện của người tham gia. Mỗi cuộc phỏng vấn kéo dài từ 45 phút đến 1,5 giờ, được ghi âm với sự đồng ý của người tham gia và chuyển thành văn bản để phân tích. Dữ liệu được mã hóa và lưu trữ an toàn, tuân thủ Luật An ninh mạng Việt Nam (2018) và các quy định về bảo vệ thông tin cá nhân.
3.5. Phân tích dữ liệu
Dữ liệu được phân tích bằng phương pháp phân tích nội dung theo chủ đề (thematic analysis), với các bước:
1. Đọc và mã hóa sơ bộ các bản ghi phỏng vấn để xác định các chủ đề liên quan đến chất lượng thông tin kế toán, vai trò kế toán viên, kỹ năng, và thách thức đạo đức.
2. Nhóm các mã thành các chủ đề lớn, gắn kết với các đặc điểm chất lượng của IFRS (tính thích hợp, trình bày trung thực...).
3. Kiểm tra chéo các mã và chủ đề để đảm bảo tính nhất quán và khách quan.
4. Tổng hợp các phát hiện để trả lời các câu hỏi nghiên cứu và xây dựng khung chiến lược.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Thực trạng áp dụng tự động hóa và trí tuệ nhân tạo trong ngành kế toán tại Việt Nam
Kết quả khảo sát của tác giả trên 25 kế toán viên và nhà quản lý tài chính tại Việt Nam (2024) cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp áp dụng công nghệ tự động hóa và trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành kế toán hiện tại vẫn còn khá thấp, với chỉ 39,6% doanh nghiệp sử dụng các công nghệ này. Trong đó, các doanh nghiệp lớn và các công ty có vốn đầu tư nước ngoài có tỷ lệ áp dụng cao hơn (56,2%), trong khi các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) chỉ đạt 27,8%. Các giải pháp phổ biến hiện nay bao gồm các phần mềm kế toán tích hợp Robotic Process Automation (RPA), công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau, và một số nền tảng AI cơ bản như các chatbot kế toán và hệ thống tự động hóa quy trình robot (RPA).
Mặc dù vậy, quá trình triển khai công nghệ vẫn gặp không ít thách thức. Theo khảo sát, 68% người tham gia chưa được đào tạo đầy đủ về các công cụ công nghệ số trong kế toán, và 62% doanh nghiệp cho biết họ thiếu nguồn lực tài chính để đầu tư vào các giải pháp AI. Thêm vào đó, 54% doanh nghiệp SMEs chưa có đủ khả năng để áp dụng AI do chi phí và sự phức tạp của công nghệ. Các phát hiện này cũng phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn & Lê (2023), cho thấy sự khác biệt lớn trong việc áp dụng công nghệ giữa các nhóm doanh nghiệp, đặc biệt là giữa doanh nghiệp lớn và SMEs tại Việt Nam.
4.2. Tác động đến chất lượng thông tin kế toán
Tự động hóa và AI đã có ảnh hưởng rõ rệt đến các đặc điểm chất lượng của thông tin kế toán theo chuẩn mực IFRS:
• Tính thích hợp: 80% người tham gia cho biết rằng AI, chẳng hạn như các công cụ phân tích dự đoán (SAP Analytics Cloud, IBM Watson), đã cải thiện khả năng dự báo tài chính và đưa ra các dự báo chính xác hơn, giảm độ sai lệch dự báo lên đến 25-30% so với phương pháp thủ công. Các công ty thuộc nhóm Big Four (PwC, Deloitte, EY, KPMG) đã sử dụng AI để phân tích xu hướng thị trường và dự đoán dòng tiền, hỗ trợ ra quyết định chiến lược (PwC, 2023).
• Trình bày trung thực: Tự động hóa giúp giảm lỗi do con người trong quá trình nhập liệu và đối chiếu tài khoản, với 40-50% lỗi được giảm bớt nhờ sử dụng hệ thống tự động. Tuy nhiên, 60% người tham gia cho rằng các hệ thống AI hiện tại thiếu minh bạch và có thể dẫn đến sai lệch nếu dữ liệu đầu vào không được kiểm soát nghiêm ngặt (Nguyen & Le, 2023).
• Khả năng so sánh: Các phần mềm kế toán như MISA AMIS và FAST đã giúp chuẩn hóa định dạng báo cáo tài chính, từ đó cải thiện khả năng so sánh giữa các kỳ và giữa các doanh nghiệp, đặc biệt là trong các doanh nghiệp áp dụng song song chuẩn mực kế toán Việt Nam (VAS) với IFRS.
• Tính có thể kiểm chứng: AI đã hỗ trợ quá trình kiểm toán bằng cách cung cấp các nhật ký giao dịch tự động và dấu vết kiểm toán rõ ràng, tăng độ tin cậy của thông tin tài chính lên 35%, theo đánh giá từ các kế toán viên tại Big Four (Deloitte, 2023).
• Tính kịp thời: Tự động hóa giúp xử lý giao dịch trong thời gian thực, giảm thời gian lập báo cáo tài chính từ 5-7 ngày xuống còn 1-2 ngày tại các doanh nghiệp lớn.
• Khả năng hiểu: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu (Power BI, Tableau) đã giúp trình bày thông tin tài chính một cách dễ hiểu hơn, nhưng 50% kế toán viên tại SMEs cho rằng họ gặp khó khăn trong việc giải thích các kết quả từ AI cho các bên liên quan không có kiến thức công nghệ (Nguyen, 2024).
4.3. Vai trò mới của kế toán viên
Tự động hóa đã giảm 50-60% thời gian dành cho các nhiệm vụ lặp lại như nhập liệu và lập báo cáo, mở ra cơ hội cho kế toán viên đảm nhận các vai trò chiến lược hơn:
• Phân tích tài chính: Kế toán viên có thể tập trung vào việc cung cấp các báo cáo chi tiết về hiệu suất doanh nghiệp và xu hướng thị trường.
• Tư vấn quản trị: Kế toán viên đóng vai trò tư vấn trong việc quản lý dòng tiền, định giá sản phẩm và xây dựng chiến lược cạnh tranh, đặc biệt tại các SMEs.
• Quản lý rủi ro: AI giúp phát hiện các mẫu bất thường trong giao dịch, hỗ trợ phát hiện gian lận sớm hơn 20-30% so với phương pháp truyền thống (Nguyen & Le, 2023).
4.4. Kỹ năng cần thiết của nhân sự kế toán
Các kỹ năng được xác định là thiết yếu cho nhân viên kế toán trong kỷ nguyên số bao gồm:
• Phân tích dữ liệu: Kỹ năng sử dụng các công cụ như Power BI, Tableau và Python để xử lý và trực quan hóa dữ liệu tài chính là rất quan trọng. 90% người tham gia khảo sát cho rằng đây là kỹ năng "rất quan trọng".
• Thông thạo AI: Việc hiểu và sử dụng các công cụ AI như chatbot kế toán, hệ thống tự động hóa quy trình robot (RPA) và các nền tảng phân tích dự đoán là cần thiết. Tuy nhiên, chỉ 25% kế toán viên được đào tạo bài bản về AI, chủ yếu tại các công ty Big Four.
• Giao tiếp và tư vấn chiến lược: Kỹ năng trình bày các khuyến nghị tài chính một cách dễ hiểu, đặc biệt quan trọng khi tư vấn cho các SMEs và các tổ chức công.
4.5. Thách thức đạo đức
Các vấn đề đạo đức nổi bật liên quan đến việc áp dụng AI trong kế toán bao gồm:
• Bảo mật dữ liệu: 75% người tham gia lo ngại về rủi ro rò rỉ thông tin tài chính nhạy cảm khi sử dụng nền tảng đám mây, đặc biệt trong bối cảnh các vụ tấn công mạng gia tăng tại Việt Nam (ví dụ, vụ tấn công mạng vào hệ thống ngân hàng năm 2024).
• Minh bạch: Các hệ thống AI hoạt động như "hộp đen", khiến việc giải thích các quyết định tự động trở nên khó khăn, ảnh hưởng đến tính trung thực và khả năng kiểm chứng của thông tin kế toán.
• Tuân thủ quy định: Sự thiếu đồng bộ giữa các quy định kế toán Việt Nam (VAS, Thông tư 200/2014/TT-BTC) và ứng dụng AI có thể gây ra rủi ro pháp lý, đặc biệt khi xảy ra sai sót trong quá trình tự động hóa.
4.6. Khung chiến lược đề xuất
Nghiên cứu đề xuất một khung chiến lược ba trụ cột để đảm bảo thông tin kế toán đáp ứng các tiêu chuẩn IFRS trong kỷ nguyên số:
1. Đào tạo và phát triển kỹ năng: Các trường đại học nên tích hợp các môn học về AI, phân tích dữ liệu và IFRS vào chương trình đào tạo. Cùng với đó, các tổ chức kế toán như VAA cần tổ chức các chương trình đào tạo ngắn hạn về RPA và phân tích dự đoán, đặc biệt cho các kế toán viên tại SMEs và khu vực nông thôn.
2. Xây dựng khung đạo đức quốc gia: Bộ Tài chính và VAA cần ban hành các hướng dẫn cụ thể về sử dụng AI trong kế toán, tập trung vào bảo mật dữ liệu, minh bạch và trách nhiệm giải trình. Đồng thời, thành lập Ủy ban đạo đức AI để giám sát việc triển khai công nghệ và đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế như GDPR và IFRS.
3. Cải thiện hạ tầng và hợp tác liên ngành: Chính phủ cần triển khai các chương trình trợ cấp để hỗ trợ SMEs áp dụng tự động hóa và AI, đồng thời cải thiện hạ tầng internet ở các khu vực nông thôn. Các công ty phần mềm (MISA, FAST, 1C Vietnam) nên hợp tác với doanh nghiệp để phát triển các giải pháp AI giá cả phải chăng, phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam.
5. Thảo luận
Các phát hiện của nghiên cứu phù hợp với các nghiên cứu quốc tế, chẳng hạn như Chukwuani (2024), khi nhấn mạnh rằng tự động hóa và AI cải thiện hiệu quả và chất lượng thông tin kế toán, đặc biệt về tính kịp thời và tính có thể kiểm chứng. Tuy nhiên, trong bối cảnh Việt Nam, các đặc điểm như trình bày trung thực và khả năng hiểu đối mặt với những rủi ro đáng kể do thiếu minh bạch trong các hệ thống AI và khoảng cách kỹ năng số. Ví dụ, việc các hệ thống AI hoạt động như “hộp đen” có thể làm suy giảm niềm tin của các bên liên quan, đặc biệt trong kiểm toán và báo cáo tài chính, nơi tính trung thực là tối quan trọng (Perdana et al., 2024).
So với các quốc gia phát triển, nơi các khung đạo đức AI đã được thiết lập (ví dụ, Quy định AI của EU), Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn sơ khai trong việc xây dựng các quy định liên quan. Nghiên cứu đề xuất rằng Việt Nam có thể học hỏi từ các mô hình này để phát triển các hướng dẫn minh bạch, đảm bảo rằng các hệ thống AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và công bằng. Đặc biệt, việc áp dụng IFRS tại Việt Nam, dự kiến hoàn thành vào năm 2030 theo lộ trình của Bộ Tài chính, đòi hỏi các kế toán viên phải hiểu rõ cách AI có thể hỗ trợ hoặc cản trở việc đáp ứng các đặc điểm chất lượng như khả năng so sánh và tính thích hợp.
Trong bối cảnh Việt Nam, các SMEs, vốn chiếm hơn 90% số doanh nghiệp, đối mặt với thách thức lớn về chi phí triển khai công nghệ và thiếu hụt nhân lực có kỹ năng (Nguyen et al., 2022). Điều này làm nổi bật vai trò của các tổ chức như VAA và các trường đại học trong việc cung cấp đào tạo và nâng cao nhận thức. Các sáng kiến như chương trình “Kế toán 4.0” của VAA có thể được mở rộng để hỗ trợ các kế toán viên ở khu vực nông thôn, nơi hạ tầng công nghệ còn hạn chế. Hơn nữa, khả năng của AI trong việc cung cấp thông tin tài chính theo thời gian thực và phát hiện gian lận có thể đặc biệt hữu ích trong các ngành như ngân hàng và kiểm toán tại Việt Nam, nhưng đòi hỏi sự đầu tư đáng kể vào hạ tầng và đào tạo.
Nghiên cứu cũng làm sáng tỏ sự cần thiết của một khung đạo đức quốc gia để đảm bảo rằng các hệ thống AI không làm suy giảm tính trung thực của thông tin kế toán. Ví dụ, việc sử dụng các nền tảng đám mây để lưu trữ dữ liệu tài chính đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ hơn, đặc biệt trong bối cảnh các vụ tấn công mạng gần đây tại Việt Nam. Bằng cách giải quyết các thách thức này, Việt Nam có thể tận dụng tự động hóa và AI để nâng cao chất lượng thông tin kế toán, từ đó củng cố niềm tin của các nhà đầu tư và hỗ trợ tăng trưởng kinh tế.
6. Kết luận và khuyến nghị
Nghiên cứu đã chứng minh rằng tự động hóa và trí tuệ nhân tạo đang biến đổi nghề kế toán tại Việt Nam, mang lại cơ hội nâng cao chất lượng thông tin kế toán theo các đặc điểm của IFRS, đặc biệt về tính kịp thời, tính có thể kiểm chứng, và tính thích hợp. Tuy nhiên, các thách thức liên quan đến trình bày trung thực, khả năng hiểu, và các vấn đề đạo đức như bảo mật dữ liệu và minh bạch đòi hỏi một cách tiếp cận chiến lược để đảm bảo tính bền vững của ngành.
Khuyến nghị:
1. Cập nhật giáo dục kế toán: Các trường đại học, bao gồm Trường đại học Tài chính - Ngân hàng Hà Nội, cần tích hợp các môn học về AI, phân tích dữ liệu, và IFRS vào chương trình đào tạo, đồng thời hợp tác với các công ty công nghệ để cung cấp thực hành thực tế.
2. Phát triển khung đạo đức quốc gia: Bộ Tài chính và VAA nên ban hành các hướng dẫn cụ thể về sử dụng AI trong kế toán, tập trung vào bảo mật dữ liệu, minh bạch, và trách nhiệm giải trình, đồng thời tham khảo các tiêu chuẩn quốc tế như GDPR và IFRS.
3. Hỗ trợ SMEs và cải thiện hạ tầng: Chính phủ cần triển khai các chương trình trợ cấp để giúp SMEs áp dụng tự động hóa và AI, đồng thời cải thiện hạ tầng internet ở các khu vực nông thôn để thu hẹp khoảng cách số.
4. Thúc đẩy học tập suốt đời: Kế toán viên nên tham gia các khóa đào tạo liên tục thông qua VAA, ACCA, hoặc các nền tảng trực tuyến để duy trì kỹ năng số và hiểu biết về IFRS.
Bằng cách thực hiện các khuyến nghị này, Việt Nam có thể định vị ngành kế toán như một lĩnh vực tiên phong trong kỷ nguyên số, đảm bảo thông tin kế toán không chỉ đáp ứng các tiêu chuẩn quốc tế mà còn đóng góp vào sự minh bạch tài chính và tăng trưởng kinh tế bền vững.
Tài liệu tham khảo
• Adeyelu, O. O., Ugochukwu, E., & Alade, M. (2024). The impact of artificial intelligence on accounting practices: Advancements, challenges, and opportunities. International Journal of Management & Entrepreneurship Research, 6(4), 1200-1210.
• Chukwuani, V. N. (2024). The transformational impact of automation and artificial intelligence on the accounting profession. International Journal of Accounting and Financial Risk Management, 5(1), 1-8.
• International Accounting Standards Board (IASB). (2018). Conceptual Framework for Financial Reporting. IFRS Foundation.
• 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.
• Lewin, K. (1947). Frontiers in group dynamics: Concept, method and reality in social science; social equilibria and social change. Human Relations, 1(1), 5-41.
• Nguyen, T. H., Pham, V. T., & Le, Q. H. (2022). Digital transformation in Vietnamese enterprises: Opportunities and challenges. Journal of Economics and Development, 24(3), 45-60.
• Perdana, A., Wang, T., & Arifin, S. (2024). Artificial intelligence in accounting: Ethical challenges and legal perspectives. In Digital Transformation in Accounting and Auditing (pp. 321-345). Springer.
• Pham, T. T., & Hoang, V. H. (2023). The role of technology in reshaping accounting education in Vietnam. Vietnam Journal of Education, 7(2), 89-102.
• Nguyen, T., & Le, T. (2023). "The Challenges of Implementing AI in Financial Reporting in Vietnam." Journal of Accounting and Finance, 12(4), 34-45.
TS. HOÀNG VĂN TƯỞNG, VIỆN KẾ TOÁN-KIỂM TOÁN, TRƯỜNG ĐH TC - NH HÀ NỘI
