Tác động của trí tuệ nhân tạo đến chất lượng thông tin kế toán tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Việt Nam

ThS. Nguyễn Thu Dung

Trường Đại học Công nghiệp Việt - Hưng

Email: [email protected]

Tóm tắt

Trong bối cảnh chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ quan trọng trong việc nâng cao chất lượng thông tin kế toán tại doanh nghiệp. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính nhằm phân tích tác động của AI đến các đặc tính chất lượng thông tin kế toán tại các doanh nghiệp nhỏ và vừa ở Việt Nam. Kết quả cho thấy, AI góp phần cải thiện độ chính xác, tính kịp thời và khả năng hỗ trợ ra quyết định của thông tin kế toán. Tuy nhiên, hiệu quả ứng dụng còn phụ thuộc vào năng lực công nghệ, chất lượng dữ liệu và mức độ sẵn sàng của tổ chức. Từ đó, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nhỏ và vừa khai thác hiệu quả AI trong hoạt động kế toán.

Từ khóa: AI, chất lượng thông tin kế toán, doanh nghiệp nhỏ và vừa, chuyển đổi số, hệ thống thông tin kế toán

Abstract

In the context of digital transformation, artificial intelligence (AI) is increasingly becoming an important tool for improving the quality of accounting information in enterprises. This study employs a qualitative approach to analyze the impact of AI on the qualitative characteristics of accounting information in small and medium-sized enterprises (SMEs) in Viet Nam. The findings indicate that AI enhances the accuracy, timeliness, and decision-support capabilities of accounting information. However, the effectiveness of AI adoption depends on technological capability, data quality, and organizational readiness. Based on these findings, the study proposes several managerial implications to help SMEs effectively leverage AI in accounting activities.

Keywords: Artificial intelligence, accounting information quality, small and medium-sized enterprises, digital transformation, accounting information systems

ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự phát triển mạnh mẽ của AI đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong doanh nghiệp, đặc biệt trong lĩnh vực kế toán. AI cho phép tự động hóa xử lý dữ liệu, nâng cao khả năng phân tích và hỗ trợ ra quyết định, qua đó góp phần cải thiện hiệu quả hoạt động tài chính - kế toán (McKinsey và Company, 2021; Davenport và Ronanki, 2018).

Chất lượng thông tin kế toán là yếu tố quyết định hiệu quả quản trị và tính minh bạch của doanh nghiệp. Theo International Accounting Standards Board (2018), thông tin kế toán chất lượng phải bảo đảm tính phù hợp, trình bày trung thực, kịp thời và khả năng so sánh. Nhiều nghiên cứu cũng khẳng định AI có thể nâng cao chất lượng thông tin kế toán thông qua giảm sai sót, rút ngắn thời gian xử lý và tăng độ tin cậy của dữ liệu (Kokina và Davenport, 2017; Moll và Yigitbasioglu, 2019).

Tại Việt Nam, doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) chiếm hơn 97% tổng số doanh nghiệp (Tổng cục Thống kê nay là Cục Thống kê, 2023) nhưng vẫn gặp nhiều hạn chế về nguồn lực công nghệ và năng lực quản trị. Mặc dù chuyển đổi số đang được thúc đẩy, việc ứng dụng AI trong kế toán tại khu vực này còn ở giai đoạn đầu và các nghiên cứu về tác động của AI đến chất lượng thông tin kế toán vẫn còn hạn chế.

Xuất phát từ khoảng trống đó, nghiên cứu phân tích tác động của AI đến chất lượng thông tin kế toán tại các DNNVV ở Việt Nam, qua đó làm rõ vai trò của AI trong nâng cao chất lượng thông tin kế toán và đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

AI được hiểu là khả năng của hệ thống máy tính thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người như học hỏi, suy luận và ra quyết định (Russell và Norvig, 2021). Trong lĩnh vực kế toán, AI được ứng dụng trong nhiều hoạt động như tự động hóa xử lý chứng từ, phân loại giao dịch, phát hiện gian lận và hỗ trợ dự báo tài chính. Theo nghiên cứu của Davenport và Ronanki (2018), AI không chỉ giúp tự động hóa các quy trình nghiệp vụ mà còn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, từ đó tạo ra giá trị mới cho doanh nghiệp. Tương tự, Kokina và Davenport (2017) cho rằng việc ứng dụng AI đang làm thay đổi vai trò của kế toán từ xử lý dữ liệu sang phân tích và tư vấn, qua đó nâng cao chất lượng thông tin cung cấp cho nhà quản lý.

Chất lượng thông tin kế toán là một khái niệm trung tâm trong nghiên cứu kế toán, phản ánh mức độ hữu ích của thông tin đối với người sử dụng. Theo International Accounting Standards Board (2018), thông tin kế toán có chất lượng cao cần đảm bảo các đặc tính cơ bản như tính phù hợp và trình bày trung thực, đồng thời được tăng cường bởi các đặc tính bổ trợ như tính kịp thời, khả năng so sánh và khả năng kiểm chứng. Các nghiên cứu thực nghiệm cũng chỉ ra rằng chất lượng thông tin kế toán có mối quan hệ chặt chẽ với hiệu quả ra quyết định và hiệu suất tổ chức (Soudani, 2012; Al-Dmour và cộng sự, 2020). Trong bối cảnh này, việc nâng cao chất lượng thông tin kế toán không chỉ là yêu cầu về tuân thủ mà còn là yếu tố then chốt để nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.

Dưới góc độ lý thuyết, tác động của AI đến chất lượng thông tin kế toán có thể được giải thích thông qua Lý thuyết nguồn lực (Resource-Based View - RBV) và khung Lý thuyết công nghệ - tổ chức - môi trường (Technology-Organization-Environment - TOE). Theo Barney (1991), lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp được hình thành từ khả năng khai thác hiệu quả các nguồn lực nội tại, trong đó công nghệ như AI được xem là một nguồn lực chiến lược giúp nâng cao năng lực xử lý và khai thác dữ liệu. Đồng thời, theo Tornatzky và Fleischer (1990), việc ứng dụng công nghệ phụ thuộc vào sự tương tác giữa đặc điểm công nghệ, năng lực tổ chức và môi trường bên ngoài. Điều này cho thấy hiệu quả của AI trong việc nâng cao chất lượng thông tin kế toán không chỉ phụ thuộc vào bản thân công nghệ mà còn chịu ảnh hưởng bởi mức độ sẵn sàng và năng lực triển khai của doanh nghiệp, đặc biệt trong bối cảnh DNNVV.

Trên cơ sở các lập luận trên, có thể thấy AI tác động đến chất lượng thông tin kế toán thông qua nhiều cơ chế khác nhau. Thứ nhất, AI giúp nâng cao độ chính xác của thông tin bằng cách giảm thiểu sai sót trong xử lý dữ liệu. Thứ hai, AI cải thiện tính kịp thời của thông tin nhờ khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Thứ ba, AI nâng cao khả năng phân tích và dự báo, qua đó gia tăng tính hữu ích của thông tin kế toán đối với hoạt động ra quyết định. Những cơ chế này phản ánh vai trò của AI trong việc cải thiện các đặc tính cốt lõi của chất lượng thông tin kế toán theo khuôn khổ của Hội đồng chuẩn mực kế toán quốc tế (IASB).

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính thông qua tổng hợp và phân tích có hệ thống các tài liệu khoa học liên quan đến AI và chất lượng thông tin kế toán. Cụ thể, nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích nội dung nhằm làm rõ các cơ chế tác động của AI trong bối cảnh DNNVV. Cách tiếp cận này cho phép xây dựng một khung phân tích lý thuyết về mối quan hệ giữa AI và chất lượng thông tin kế toán, đồng thời nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến việc triển khai công nghệ trong thực tiễn doanh nghiệp.

TÁC ĐỘNG CỦA AI ĐẾN CHẤT LƯỢNG THÔNG TIN KẾ TOÁN

Việc ứng dụng AI trong kế toán đang làm thay đổi căn bản cách thức tạo lập và sử dụng thông tin, từ đó tác động trực tiếp đến chất lượng thông tin kế toán. Trên cơ sở khuôn khổ của International Accounting Standards Board (2018), có thể phân tích tác động của AI theo các đặc tính cốt lõi của chất lượng thông tin bao gồm: tính phù hợp, trình bày trung thực và các đặc tính bổ trợ như tính kịp thời và khả năng so sánh.

Thứ nhất, AI góp phần nâng cao tính phù hợp của thông tin kế toán thông qua việc tăng cường năng lực phân tích và dự báo. Các thuật toán học máy cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn và phát hiện các mẫu ẩn, từ đó hỗ trợ dự báo tài chính và nhận diện rủi ro. Theo Davenport và Ronanki (2018), AI giúp doanh nghiệp chuyển từ báo cáo mô tả sang phân tích dự báo, làm cho thông tin kế toán trở nên hữu ích hơn đối với quá trình ra quyết định. Dưới góc độ này, AI không chỉ cải thiện nội dung thông tin mà còn gia tăng giá trị sử dụng của thông tin đối với nhà quản lý.

Thứ hai, AI có tác động tích cực đến tính trung thực và độ tin cậy của thông tin kế toán. Việc tự động hóa các quy trình xử lý dữ liệu giúp giảm thiểu sai sót do con người và nâng cao tính nhất quán trong ghi nhận nghiệp vụ. Kokina và Davenport (2017) cho rằng các hệ thống thông minh có thể phát hiện bất thường và gian lận hiệu quả hơn so với phương pháp truyền thống, từ đó cải thiện độ tin cậy của dữ liệu kế toán. Điều này phù hợp với yêu cầu về “phản ánh trung thực” trong khuôn khổ IASB, khi thông tin cần phản ánh đúng bản chất kinh tế của giao dịch.

Thứ ba, AI giúp cải thiện tính kịp thời của thông tin kế toán nhờ khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Thay vì phụ thuộc vào các chu kỳ báo cáo truyền thống, doanh nghiệp có thể cập nhật và truy xuất thông tin gần như ngay lập tức, qua đó hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng hơn. Moll và Yigitbasioglu (2019) chỉ ra rằng các công nghệ số, bao gồm AI, đang thúc đẩy sự chuyển dịch từ báo cáo định kỳ sang báo cáo liên tục, làm tăng đáng kể tính kịp thời của thông tin kế toán.

Thứ tư, AI góp phần nâng cao khả năng so sánh và nhất quán của thông tin kế toán thông qua việc chuẩn hóa quy trình xử lý và ghi nhận dữ liệu. Khi các quy trình được tự động hóa và thực hiện theo cùng một logic thuật toán, sự khác biệt do yếu tố chủ quan được giảm thiểu, giúp thông tin giữa các kỳ và giữa các bộ phận trở nên nhất quán hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với DNNVV, nơi hệ thống kiểm soát nội bộ thường chưa hoàn thiện.

Tuy nhiên, bên cạnh các tác động tích cực, việc ứng dụng AI cũng đặt ra một số thách thức đối với chất lượng thông tin kế toán. Trước hết là rủi ro liên quan đến chất lượng dữ liệu đầu vào, khi AI phụ thuộc lớn vào dữ liệu để học và đưa ra kết quả. Nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc sai lệch, kết quả phân tích có thể bị sai lệch theo. Ngoài ra, tính “hộp đen” (black-box) của một số mô hình AI có thể làm giảm khả năng giải thích và kiểm chứng thông tin, từ đó ảnh hưởng đến tính minh bạch. Theo nghiên cứu của Soudani (2012), chất lượng thông tin không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn chịu ảnh hưởng bởi hệ thống kiểm soát và năng lực quản trị của doanh nghiệp.

Trong bối cảnh các DNNVV, mức độ tác động của AI đến chất lượng thông tin kế toán còn phụ thuộc vào các yếu tố tổ chức và môi trường, phù hợp với khung Lý thuyết TOE (Tornatzky và Fleischer, 1990). Các yếu tố như năng lực công nghệ, trình độ nhân sự và mức độ sẵn sàng thay đổi sẽ quyết định hiệu quả khai thác AI trong thực tiễn. Do đó, mặc dù AI có tiềm năng nâng cao đáng kể chất lượng thông tin kế toán, việc triển khai cần được thực hiện một cách có kiểm soát và phù hợp với điều kiện của từng doanh nghiệp.

Tổng hợp các phân tích trên cho thấy AI có tác động tích cực đến chất lượng thông tin kế toán thông qua việc cải thiện các đặc tính cốt lõi như tính phù hợp, độ tin cậy và tính kịp thời. Tuy nhiên, để phát huy tối đa hiệu quả, doanh nghiệp cần kết hợp giữa đầu tư công nghệ và nâng cao năng lực quản trị, nhằm đảm bảo chất lượng thông tin kế toán được cải thiện một cách bền vững.

HÀM Ý QUẢN TRỊ

Từ kết quả phân tích, nghiên cứu đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm hỗ trợ các DNNVV khai thác hiệu quả AI trong nâng cao chất lượng thông tin kế toán.

Một là, doanh nghiệp cần ưu tiên ứng dụng AI vào các quy trình xử lý dữ liệu kế toán có tính lặp lại cao và khối lượng lớn, nhằm cải thiện độ chính xác và tính kịp thời của thông tin. Bên cạnh đó, việc triển khai AI theo lộ trình từng bước sẽ giúp doanh nghiệp kiểm soát rủi ro và tối ưu chi phí đầu tư.

Hai là, cần nâng cao năng lực nhân sự và quản trị sự thay đổi, đảm bảo nhân viên có khả năng sử dụng và khai thác hiệu quả các công cụ AI, đồng thời giảm thiểu sự kháng cự trong tổ chức.

Ba là, doanh nghiệp cần tăng cường kiểm soát chất lượng dữ liệu và hệ thống, do hiệu quả của AI phụ thuộc lớn vào độ chính xác của dữ liệu đầu vào. Việc thiết lập cơ chế giám sát và kiểm tra định kỳ là cần thiết để đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của thông tin kế toán.

Bốn là, AI cần được tích hợp vào chiến lược chuyển đổi số tổng thể, nhằm tối đa hóa giá trị khai thác dữ liệu và nâng cao chất lượng thông tin phục vụ cho hoạt động ra quyết định.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu cho thấy AI có vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng thông tin kế toán tại các DNNVV, thông qua việc cải thiện độ chính xác, tính kịp thời và khả năng hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, hiệu quả ứng dụng AI phụ thuộc đáng kể vào năng lực công nghệ, chất lượng dữ liệu và mức độ sẵn sàng của tổ chức. Do đó, để khai thác hiệu quả công nghệ này, doanh nghiệp cần kết hợp giữa đầu tư AI và nâng cao năng lực quản trị, nhằm đảm bảo chất lượng thông tin kế toán được cải thiện một cách bền vững trong bối cảnh chuyển đổi số.

Tài liệu tham khảo:

1. Al-Dmour, A., Al-Dmour, R., & Masa’deh, R. (2020). The impact of accounting information systems on decision-making quality. International Journal of Information Systems in the Service Sector, 12(1), 1-16.

2. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108

3. Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108-116.

4. International Accounting Standards Board (2018). Conceptual Framework for Financial Reporting. IFRS Foundation.

5. 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.

6. McKinsey & Company (2021). The state of AI in 2021. McKinsey Global Institute.

7. Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants. The British Accounting Review, 51(6), 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002

8. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.

9. Soudani, S. N. (2012). The usefulness of an accounting information system for effective organizational performance. International Journal of Economics and Finance, 4(5), 136-145.

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

11. Tổng cục Thống kê (2023). Niên giám thống kê Việt Nam 2023. Nxb Thống kê.