Các tác động đến việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong ngành kế toán, kiểm toán tại Việt Nam theo Lý thuyết TOE

Lưu Chí Danh

Khoa Kế toán Kiểm toán, Trường Đại học Văn Lang

Email: danh.lc@vlu.edu.vn

Tóm tắt

Nghiên cứu này thực hiện đo lường và xác định các yếu tố tác động đến việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành Kế toán kiểm toán tại Việt Nam dựa vào khung lý thuyết TOE (Technological - Organizational - Environmental). Nghiên cứu tiến hành khảo sát bằng bảng hỏi đối với 200 đối tượng là nhà quản lý, nhân sự kế toán, kiểm toán và nhân sự công nghệ thông tin tại các doanh nghiệp tại Việt Nam. Kết quả 196 khảo sát nhận về hợp lệ, kết quả cho thấy yếu tố công nghệ (TEC) và yếu tố môi trường (ENV) có tác động tích cực đến triển khai AI trong ngành Kế toán kiểm toán. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị nhằm thúc đẩy quá trình triển khai ứng dụng AI tại Việt Nam, đồng thời góp phần xây dựng hệ sinh thái theo hướng bền vững dựa trên nền tảng AI.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, AI, lý thuyết TOE, ngành kế toán kiểm toán

Abstract

This study measures and identifies the factors influencing the adoption of artificial intelligence (AI) in the accounting and auditing industry in Viet Nam based on the Technology-Organization-Environment (TOE) framework. A questionnaire survey was conducted among 200 respondents, including managers, accounting and auditing professionals, and information technology personnel working at enterprises in Viet Nam. Of the 200 questionnaires collected, 196 valid responses were obtained. The results indicate that the technological (TEC) and environmental (ENV) factors have positive effects on AI adoption in the accounting and auditing industry. Based on these findings, the study proposes several recommendations to promote the adoption and application of AI in Viet Nam while contributing to the development of a sustainable AI-based ecosystem.

Keywords: Artificial intelligence, AI, Technology-Organization-Environment (TOE) framework, accounting and auditing industry

GIỚI THIỆU

AI hiện nay không còn là một khái niệm viễn tưởng mà đã trở thành động lực then chốt tái thiết lập lại cấu trúc ngành tài chính toàn cầu. Theo định nghĩa chuyên môn, AI bao gồm các công nghệ cho phép máy móc mô phỏng hoặc tăng cường trí tuệ con người, từ đó cải thiện khả năng phân tích và ra quyết định thông qua tự động hóa các tác vụ phức tạp (Huang, 2018; Essien, 2019). Trong ngành kế toán, kiểm toán (KTKT), AI mang lại những giá trị vượt trội như là nâng cao hiệu suất làm việc nhân viên, số liệu báo cáo có độ chính xác tuyệt đối và cho phép nhà quản trị khai thác dữ liệu để ra quyết định kinh doanh thay vì chỉ dừng lại ở việc ghi chép các giao dịch xảy ra trong quá khứ (Sutton và cộng sự, 2016).

Tuy nhiên, lộ trình tích hợp AI vào các lĩnh vực kinh tế - xã hội không thiếu những thách thức. Các học giả như Fulop và cộng sự (2023) đã cảnh báo về những quan ngại đạo đức, nguy cơ dịch chuyển việc làm và hạn chế khả năng sáng tạo và tư duy phán đoán của máy móc. Ở Việt Nam, việc triển khai AI đã có những bước tiến mới trong chuyển đổi số quốc gia, nhưng đối với mảng nghiên cứu chuyên biệt về các yếu tố tác động đến triển khai AI trong ngành KTKT vẫn còn tồn tại một khoảng trống đáng kể. Hầu hết các DN trong nước vẫn đang lúng túng trong việc triển khai ứng dụng AI và cách thức quản trị rủi ro của loại công nghệ này.

Nghiên cứu này được thực hiện bằng cách sử dụng khung lý thuyết TOE của Tornatzky và Fleischer (1990). Khung lý thuyết này cho phép phân tích toàn diện các yếu tố ảnh hưởng đến triển khai AI, không chỉ ở khía cạnh đặc tính công nghệ mà còn xem xét các điều kiện nội tại của doanh nghiệp cũng như những áp lực và tác động từ môi trường bên ngoài.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Mô hình lý thuyết TAM và mô hình lý thuyết UTAUT đã nhấn mạnh vai trò của nhận thức hữu ích, tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội trong việc quyết định lựa chọn sử dụng công nghệ. Tuy nhiên, hai mô hình này chủ yếu nghiên cứu về hành vi người dùng cá nhân và chưa đề cập đến các yếu tố cấu trúc và môi trường tác động đến quyết định ở cấp doanh nghiệp. Để khắc phục hạn chế đó, khung lý thuyết TOE được đề xuất nhằm phân tích quá trình triển khai công nghệ trong tổ chức sẽ dựa vào yếu tố công nghệ, hoạt động của tổ chức và môi trường bên ngoài. TOE được đánh giá là một trong những mô hình toàn diện và linh hoạt nhất trong việc triển khai áp dụng công nghệ ở cấp độ DN (Baker, 2011).

Zhu và Kraemer (2005) nghiên cứu áp lực cạnh tranh và năng lực công nghệ tác động đến triển khai kinh doanh điện tử (E-business). Kết quả cho thấy yếu tố môi trường đóng vai trò quan trọng ở những ngành có mức độ cạnh tranh cao. Oliveira và Martins (2011) thực hiện tổng quan 75 nghiên cứu và kết luận rằng TOE là khung lý thuyết được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu áp dụng công nghệ ở cấp doanh nghiệp, phù hợp cho các đang phát triển.

Low và cộng sự (2011) đã chỉ ra lợi thế tương đối, sự hỗ trợ của lãnh đạo và áp lực cạnh tranh có tác động đến việc sử dụng công nghệ điện toán đám mây trong việc lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu của doanh nghiệp. Các nghiên cứu gần đây cũng đã khẳng định rằng cam kết của lãnh đạo là yếu tố quyết định cho việc chuyển đổi số thành công ở cấp độ doanh nghiệp.

Nhiều nghiên cứu áp dụng lý thuyết TOE để giải thích quyết định lựa chọn giải pháp để triển khai hệ thống ERP. Ví dụ, nghiên cứu của Pan và Jang (2008) chỉ ra rằng quy mô doanh nghiệp và năng lực công nghệ thông tin (CNTT) có ảnh hưởng đáng kể đến mức độ áp dụng ERP. Đối với các nền kinh tế mới phát triển thì yếu tố môi trường thể chế (quy định pháp lý, chính sách nhà nước) đóng vai trò quan trọng để thúc đẩy các doanh nghiệp ứng dụng công nghệ trong ngành KTKT và chuẩn mực báo cáo quốc tế.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Khung lý thuyết TOE (Tornatzky và Fleischer, 1990) được lựa chọn thay vì các mô hình TAM hay UTAUT bởi khả năng phân tích ở cấp độ tổ chức, nơi các quyết định công nghệ thường bị chi phối bởi cấu trúc quản trị và môi trường pháp lý. Theo Khung lý thuyết TOE đã được thiết lập gồm 11 yếu tố chia ra làm 3 bối cảnh đó yếu tố công nghệ; nội tại tổ chức và môi trường bên ngoài.

Bối cảnh Công nghệ (Technological Context) chú trọng vào các đặc điểm của AI và khả năng tích hợp của nó bao gồm: Sự tương thích, tính bảo mật, lợi thế tương đối, độ phức tạp của việc ứng dụng công nghệ.

Bối cảnh Tổ chức (Organizational Context) được xem xét dựa trên các nguồn lực nội tại và văn hóa quản trị của DN bao gồm các đặc tính như: nguồn lực tài chính, quy mô DN, năng lực CNTT, sự hỗ trợ của ban lãnh đạo và sự sẵn sàng của tổ chức đó.

Bối cảnh Môi trường (Environmental Context) đề cập đến sự ảnh hưởng từ bên ngoài tác động đến hoạt động của DN như là: Áp lực cạnh tranh, thể chế và quy định pháp luật, chính sách hỗ trợ của chính phủ, môi trường ngành, quan hệ với đối tác/nhà cung cấp.

Mô hình nghiên cứu

Tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu (Hình 1) dựa trên Lý thuyết TOE (Tornatzky và Fleischer, 1990) và được thiết kế lại nội dung cho phù hợp để đánh giá các yếu tố tác động đến việc triển khai AI trong ngành KTKT bao gồm 3 biến độc lập là biến yếu tố công nghệ (có 5 biến quan sát); biến yếu tố tổ chức (có 5 biến quan sát) và biến yếu tố môi trường (có 5 biến quan sát) và 1 biến phụ thuộc là mức độ triển khai AI trong ngành KTKT (có 4 biến quan sát).

Hình 1: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng để đo lường và xác định các yếu tố tác động, dựa trên dữ liệu sơ cấp đã thu thập được thông qua khảo sát. Đối tượng khảo sát là nhà quản lý, nhân sự làm kế toán, kiểm toán và nhân sự CNTT tại các doanh nghiệp. Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng do hạn chế trong tiếp cận tổng thể nghiên cứu với kích cỡ mẫu là 196 phiếu khảo sát thu về từ các doanh nghiệp và sau đó dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 25.0 để tiến hành phân tích.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả thống kê cho thấy mẫu khảo sát bao gồm nhiều loại hình doanh nghiệp với quy mô khác nhau. Trong đó, doanh nghiệp nhỏ và vừa có tỷ lệ cao nhất với 38.3% (tương ứng với 75 doanh nghiệp). Tiếp theo là doanh nghiệp siêu nhỏ chiếm 30.1% (tương ứng với 59 doanh nghiệp), các doanh nghiệp lớn chiếm 18.4% (tương ứng với 36 doanh nghiệp) và các đơn vị kiểm toán chiếm 13.3% (tương ứng với 26 công ty) trong tổng số mẫu khảo sát.

Về vị trí công tác, kết quả cho thấy nhóm quản lý hoặc giám đốc chiếm tỷ lệ cao nhất với 21.9% (43 người), toán viên chiếm 20.4% (40 người) và kiểm toán viên chiếm 19.9% (39 người). Ngoài ra, kế toán trưởng và nhóm vị trí khác cùng chiếm 18.9% (37 người) trong tổng số mẫu khảo sát.

Nghiên cứu sử dụng cách viết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

Hình 2: Tình trạng ứng dụng AI

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Tình trạng ứng dụng AI, kết quả cho thấy phần lớn các doanh nghiệp đang trong giai đoạn thử nghiệm AI với tỷ lệ 52% và 14.8% doanh nghiệp đã triển khai AI ở một số hoạt động nhất định, cho thấy Việt Nam đang từng bước triển khai nhưng vẫn còn ở giai đoạn phát triển ban đầu, nó phản ánh được xu hướng quan tâm và từng bước tiếp cận ứng dụng AI cho doanh nghiệp. Trong khi đó, 33.2% doanh nghiệp cho biết chưa áp dụng AI, điều này cho thấy thực tế vẫn còn một bộ phận đáng kể doanh nghiệp chưa sẵn sàng triển khai công nghệ này.

Bảng 1: Kết quả kiểm định thang đo

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Qua kết quả ở Bảng 1 ta thấy các thang đo này đều được chấp nhận. Kết quả kiểm định KMO = 0.8 và Bartlett’s Test có Sig. < 0.05 chứng tỏ các biến có mối tương quan với nhau. Mặt khác, kết quả phân tích cho thấy có 4 nhân tố được xác định với tổng phương sai trích đạt 59.80%

Bảng 2: Ma trận nhân tố xoay

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Sau khi thực hiện phép quay Varimax, các biến quan sát đảm bảo giá trị hội tụ của thang đo và đều có hệ số tải > 0.5. Riêng biến quan sát ORG4 tạo thành một nhân tố riêng vì vậy để đảm bảo tính ổn định của thang đo nên biến này bị loại trong bước phân tích tiếp theo.

Nghiên cứu tiến hành phân tích hồi quy, kết quả thấy cho thấy mô hình giải thích được 36.5% (Hệ số R² = 0,365) sự biến thiên của mức độ triển khai AI trong ngành KTKT. Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy Sig. < 0.05, chứng tỏ các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mặt khác, chỉ số Durbin – Watson = 1.806 nằm trong [1.5 - 2.5] và VIF < 2, cho thấy mô hình nghiên cứu không có dấu hiệu bị lỗi.

Bảng 3: Kết quả hồi quy

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Yếu tố công nghệ (TEC) có Sig. = 0.000 < 0.05 và hệ số Beta = 0.390 cho thấy, TEC có tác động mạnh đến mức độ triển khai AI trong ngành KTKT. Điều này có thể giải thích khi doanh nghiệp có hạ tầng về công nghệ tốt, có khả năng tích hợp hệ thống và nguồn lực công nghệ mạnh mẽ thì khả năng triển khai AI tại DN sẽ được dễ dàng và nhanh hơn. Yếu tố môi trường (ENV) có Sig. = 0.000 < 0.05 cho thấy ENV có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến việc triển khai AI. Điều này chứng tỏ rằng môi trường bên ngoài đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy doanh nghiệp triển khai AI trong ngành KTKT. Tuy nhiên, yếu tố tổ chức lại không có tác động và không có ý nghĩa thống kê đến mức độ triển khai AI trong mô hình đề xuất. Nguyên nhân có thể là việc triển khai AI tại nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm hoặc chỉ áp dụng ở một số quy trình công việc đơn giản. Trong giai đoạn này, quyết định triển khai AI thường phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng công nghệ và áp lực từ môi trường bên ngoài, thay vì các yếu tố bên trong của doanh nghiệp.

KHUYẾN NGHỊ VÀ KẾT LUẬN

Khuyến nghị đối với doanh nghiệp

Tăng cường trang bị hạ tầng công nghệ: Kết quả cho thấy yếu tố công nghệ có tác động mạnh nhất đến việc triển khai AI trong ngành KTKT. Do đó, các doanh nghiệp cần tập trung vào cơ sở hạ tầng CNTT như là hệ thống phần mềm kế toán, cơ sở dữ liệu và nền tảng điện toán đám mây…. Việc xây dựng nền tảng công nghệ hiện đại sẽ giúp doanh nghiệp tích hợp các giải pháp AI vào quy trình kế toán được hiệu quả và đồng bộ hơn, từ đó giảm thiểu các sai sót phát sinh trong công tác quản lý thông tin và nâng cao hiệu quả sử dụng dữ liệu trong phân tích.

Đẩy mạnh chuyển đổi số: doanh nghiệp cần có kế hoạch và chiến lược cho việc chuyển đổi số, trong đó AI là công cụ quan trọng hỗ trợ tự động hóa các nghiệp vụ như xử lý chứng từ, phân tích dữ liệu, dự báo và nâng cao khả năng ra quyết định của nhà quản lý.

Tăng cường hợp tác công nghệ: doanh nghiệp cần chủ động hợp tác với các công ty công nghệ hoặc nhà cung cấp phần mềm để triển khai các giải pháp AI phù hợp với quy mô và nhu cầu của doanh nghiệp. Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa khi nguồn lực công nghệ còn hạn chế.

Khuyến nghị đối với cơ quan quản lý nhà nước

Hoàn thiện khung pháp lý: Cơ quan quản lý cần xây dựng và hoàn thiện khung pháp lý liên quan đến việc ứng dụng AI nhằm tạo thuận lợi cho doanh nghiệp triển khai các công nghệ mới. Các quy định rõ ràng về dữ liệu, bảo mật thông tin và trách nhiệm pháp lý sẽ giúp doanh nghiệp yên tâm hơn khi áp dụng AI.

Thúc đẩy, hỗ trợ doanh nghiệp trong chuyển đổi số: Nhà nước cần thúc đẩy triển khai nhanh và đồng bộ đối đối với các doanh nghiệp có quy mô lớn, đa dạng chương trình hỗ trợ các doanh nghiệp nhỏ và vừa trong việc đào tạo nhân sự, hỗ trợ tài chính và tư vấn công nghệ sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng tiếp cận và ứng dụng các công nghệ được nhanh chóng và dễ dàng.

Khuyến nghị đối với các cơ sở đào tạo và tổ chức nghề nghiệp

Nâng cao năng lực công nghệ cho nhân sự KTKT: Các cơ sở giáo dục cần mạnh dạn cập nhật thay đổi chương trình đào tạo theo hướng tích hợp công nghệ số như AI, phân tích dữ liệu, điện toán đám mây và hệ thống thông tin kế toán… Điều này giúp người học và người làm nghề thích ứng tốt hơn với xu hướng chuyển đổi số.

Tăng cường đào tạo kỹ năng phân tích và tư duy phản biện: Bên cạnh kiến thức chuyên môn về KTKT người học và người làm nghề cần được trang bị kỹ năng phân tích và khả năng tư duy phản biện để có thể tận dụng hiệu quả việc ứng dụng AI trong việc tư vấn cho nhà quản lý ra các quyết định chiến lược kinh doanh.

KẾT LUẬN

Kết quả nghiên cứu cho thấy quá trình triển khai AI trong ngành KTKT chịu tác động bởi nhiều yếu tố khác nhau. Trong đó, các yếu tố thuộc về công nghệ và môi trường được xác định là có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy khả năng ứng dụng AI tại doanh nghiệp. Những phát hiện này không chỉ góp phần làm rõ các yếu tố tác động việc triển khai AI mà còn cung cấp căn cứ thực tiễn hỗ trợ doanh nghiệp và nhà quản lý xây dựng chiến lược chuyển đổi số phù hợp, qua đó nâng cao hiệu quả khai thác và ứng dụng công nghệ trong hoạt động KTKT.

Tài liệu tham khảo:

1. Baker, J. (2011). The technology–organization–environment framework. Information Systems Theory: Explaining and Predicting Our Digital Society, Vol. 1, 231-245.

2. Essien, I. (2019). Artificial Intelligence: Opportunities, Issues and Applications in Accounting and Auditing in Nigeria. 10.4172/2168-9601.1000309

3. Fülöp, M. T., Topor, D. I., Ionescu, C. A., Cifuentes-Faura, J., & Măgdaș, N. (2023). Ethical concerns associated with artificial intelligence in the accounting profession: a curse or a blessing?. Journal of Business Economics and Management (JBEM), 24(2), 387-404. doi.org/10.3846/jbem.2023.19251

4. Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of service research, 21(2), 155-172. doi.org/10.1177/109467051775245

5. Low, C., Chen, Y., & Wu, M. (2011). Understanding the determinants of cloud computing adoption. Industrial management & data systems, 111(7), 1006-1023.https://doi.org/10.1108/02635571111161262

6. Oliveira, T., & Martins, M. D. R. F. D. O. (2011). Literature review of information technology adoption models at firm level. http://hdl.handle.net/10362/149115

7. Pan, M. J., & Jang, W. Y. (2008). Determinants of the adoption of enterprise resource planning within the technology-organization-environment framework: Taiwan's communications industry. Journal of Computer information systems, 48(3), 94-102. https://doi.org/10.1080/08874417.2008.11646025

8. 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. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.07.005

9. Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington, MA: Lexington Books.

10. Zhu, K., & Kraemer, K. L. (2005). Post-adoption variations in usage and value of e-business by organizations: cross-country evidence from the retail industry. Information systems research, 16(1), 61-84. https://doi.org/10.1287/isre.1050.0045