Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán

Ths. Nguyễn Thị Minh Hằng

TS. Bạch Thị Huyên

Ths. Nguyễn Thị Ngọc Bích

Ths. Trần Thị Ngọc Linh

Trường Đại học Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, Đại học Thái Nguyên;

Email (Tác giả liên hệ): bachhuyen225@tueba.edu.vn

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) đang phát triển tạo ra những thay đổi mạnh mẽ trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán. Các công nghệ như ChatGPT, Microsoft Copilot hay Google Gemini không chỉ hỗ trợ tự động hóa xử lý dữ liệu mà còn nâng cao khả năng phân tích và hỗ trợ ra quyết định. Trong kế toán, GenAI được ứng dụng trong xử lý chứng từ, lập báo cáo tài chính và phân tích dữ liệu; đối với lĩnh vực kiểm toán, công nghệ này giúp đánh giá rủi ro, phát hiện bất thường và nâng cao chất lượng dịch vụ. Tuy nhiên, việc ứng dụng GenAI cũng đặt ra các thách thức về bảo mật dữ liệu, đạo đức nghề nghiệp và độ tin cậy của kết quả đầu ra. Trên cơ sở đó, bài viết phân tích vai trò, lợi ích, thách thức và đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả ứng dụng GenAI trong kế toán và kiểm toán tại Việt Nam.

Từ khóa: Kế toán, kiểm toán, chuyển đổi số, GenAI

Abstract

Generative Artificial Intelligence (GenAI) is rapidly evolving and creating significant transformations in the fields of accounting and auditing. Technologies such as ChatGPT, Microsoft Copilot, and Google Gemini not only support the automation of data processing but also enhance analytical capabilities and decision-making support. In accounting, GenAI is applied to document processing, financial reporting, and data analysis; in auditing, this technology facilitates risk assessment, anomaly detection, and improvements in service quality. However, the adoption of GenAI also raises challenges related to data security, professional ethics, and the reliability of generated outputs. On this basis, the article analyzes the roles, benefits, and challenges of GenAI and proposes solutions to enhance the effectiveness of GenAI applications in accounting and auditing practices in Viet Nam.

Keywords: Generative AI, accounting, auditing, digital transformation, GenAI

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence, AI) đang trở thành một trong những công nghệ cốt lõi thúc đẩy đổi mới hoạt động quản trị doanh nghiệp. Đặc biệt, sự xuất hiện của AI tạo sinh (Generative AI/ GenAI) đã mở ra một giai đoạn phát triển mới với khả năng tạo nội dung, phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định thông minh. Khác với AI truyền thống chủ yếu thực hiện các nhiệm vụ phân loại hoặc dự báo, GenAI có khả năng tạo ra văn bản, hình ảnh, báo cáo và nhiều dạng dữ liệu khác dựa trên dữ liệu đầu vào và quá trình học sâu (Veda C. Storey et al, 2025). Lĩnh vực kế toán và kiểm toán vốn được xem là ngành nghề có tính chuẩn hóa cao, xử lý khối lượng lớn dữ liệu và yêu cầu độ chính xác lớn, do đó chịu tác động đáng kể từ sự phát triển của GenAI. Nhiều doanh nghiệp và tổ chức kiểm toán lớn trên thế giới đã tích cực triển khai GenAI nhằm tự động hóa quy trình, tối ưu hóa chi phí và nâng cao chất lượng dịch vụ. Các hãng kiểm toán lớn như Deloitte, PwC, EY và KPMG đều đã đầu tư mạnh vào các nền tảng AI phục vụ hoạt động kế toán và kiểm toán (Karen Sibayan, 2025).

Tại Việt Nam, việc ứng dụng GenAI trong kế toán và kiểm toán vẫn đang ở giai đoạn đầu nhưng đã thu hút sự quan tâm lớn từ doanh nghiệp, cơ sở đào tạo và giới nghiên cứu. Điều này đặt ra yêu cầu cần nghiên cứu đầy đủ hơn về vai trò, lợi ích cũng như những rủi ro của GenAI nhằm xây dựng định hướng ứng dụng phù hợp trong thực tiễn.

ỨNG DỤNG GENAI TRONG LĨNH VỰC KẾ TOÁN, KIỂM TOÁN

GenAI đang trở thành một trong những công nghệ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến lĩnh vực kế toán, kiểm toán trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu lớn và tạo nội dung tự động, các công cụ như ChatGPT, Copilot hay Gemini đang hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu quả xử lý nghiệp vụ kế toán, lập báo cáo tài chính và phân tích dữ liệu quản trị. Theo nghiên cứu của Fedyk và cộng sự (2022), AI có khả năng cải thiện chất lượng và hiệu quả của quá trình kiểm toán thông qua việc tăng cường xử lý dữ liệu và hỗ trợ phát hiện bất thường trong hệ thống tài chính. Đồng thời, Ties de Kok (2025) cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT có thể hỗ trợ mạnh mẽ các nhiệm vụ phân tích văn bản trong nghiên cứu và thực hành kế toán, đặc biệt trong xử lý báo cáo tài chính và dữ liệu phi cấu trúc.

Trong hoạt động kế toán, GenAI được ứng dụng rộng rãi trong tự động hóa xử lý chứng từ, nhập liệu và lập báo cáo tài chính. Công nghệ AI có thể đọc hóa đơn, hợp đồng và chứng từ kế toán thông qua công nghệ nhận diện ký tự quang học (OCR) kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, từ đó giảm đáng kể thời gian xử lý thủ công và hạn chế sai sót dữ liệu. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ phân tích biến động tài chính, dự báo doanh thu, dòng tiền và xây dựng các báo cáo quản trị phục vụ quá trình ra quyết định của nhà quản trị doanh nghiệp (Hình 1).

Hình 1: Những ứng dụng GenAI trong tài chính kế toán

Nguồn: Misa Amis, 2025

Bên cạnh đó, GenAI còn hỗ trợ mạnh mẽ lĩnh vực kiểm toán thông qua việc đánh giá rủi ro, phát hiện giao dịch bất thường và hỗ trợ lập hồ sơ kiểm toán. Nhiều công ty kiểm toán lớn như Deloitte đã phát triển các nền tảng AI nội bộ nhằm hỗ trợ kiểm toán viên phân tích dữ liệu và xử lý tài liệu kiểm toán phức tạp (Deloitte, 2025). Nghiên cứu của Zhang & Zhou (2026) cho thấy GenAI đang mở ra nhiều cơ hội mới cho nghề kiểm toán thông qua khả năng tự động hóa các công việc lặp lại và tăng cường phân tích dữ liệu chuyên sâu. Tương tự, nghiên cứu của Hanchi Gu và cộng sự (2024) cũng nhấn mạnh mô hình phối hợp giữa kiểm toán viên và AI như một xu hướng tất yếu trong tương lai nhằm nâng cao chất lượng xét đoán nghề nghiệp và hiệu quả kiểm toán.

Thực tiễn tại Việt Nam, GenAI đang từng bước được ứng dụng trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán nhằm nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu, đánh giá rủi ro và phát hiện các giao dịch bất thường trong hệ thống tài chính – kế toán. Nhiều doanh nghiệp kiểm toán lớn như Deloitte, PwC và KPMG đã tích hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo vào quy trình kiểm toán nhằm hỗ trợ tự động hóa xử lý chứng từ, lập hồ sơ kiểm toán và tăng cường khả năng phân tích dữ liệu tài chính. Việc ứng dụng GenAI không chỉ góp phần tối ưu hóa thời gian và chi phí kiểm toán mà còn nâng cao chất lượng kiểm toán trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ (Deloitte, 2025; KPMG, 2024). Điển hình, Khung AI đáng tin cậy (Trustworthy AI Framework, TAIF) của Deloitte là một mô hình quản trị được xây dựng nhằm hỗ trợ doanh nghiệp triển khai trí AI và GenAI theo hướng an toàn, minh bạch và có trách nhiệm. TAIF cần đáp ứng 6 nguyên tắc cốt lõi:

Một là, minh bạch và khả năng giải thích, trong các lĩnh vực có mức độ rủi ro cao như tài chính, kế toán và kiểm toán, nơi các quyết định của AI có thể ảnh hưởng trực tiếp đến báo cáo tài chính hoặc đánh giá rủi ro doanh nghiệp;

Hai là, công bằng và không thiên vị, trong lĩnh vực kiểm toán, điều này giúp giảm nguy cơ AI đưa ra các đánh giá sai lệch khi phân tích dữ liệu tài chính hoặc xác định giao dịch bất thường;

Ba là, an toàn và bảo mật, các doanh nghiệp kế toán - kiểm toán, đây là yêu cầu đặc biệt quan trọng do dữ liệu tài chính thường mang tính nhạy cảm và liên quan trực tiếp đến quyền lợi của doanh nghiệp và nhà đầu tư;

Bốn là, trách nhiệm và khả năng giải trình, mặc dù AI có khả năng tự động hóa nhiều quy trình, trách nhiệm cuối cùng đối với các quyết định của hệ thống vẫn thuộc về con người và tổ chức triển khai AI. Vì vậy, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế giám sát, phân quyền và kiểm tra độc lập nhằm bảo đảm khả năng giải trình khi xảy ra sai sót hoặc rủi ro liên quan đến AI;

Năm là, ổn định và độ tin cậy trong vận hành, nhấn mạnh việc thường xuyên kiểm thử, đánh giá và cập nhật mô hình AI để bảo đảm tính chính xác và hạn chế các lỗi hệ thống;

Sáu là, bảo vệ quyền riêng tư, yêu cầu doanh nghiệp tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư của người dùng trong suốt quá trình thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu bằng AI. Điều này đặc biệt cần thiết trong bối cảnh GenAI có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu nhạy cảm.

Điểm nổi bật của TAIF của Deloitte là tích hợp quản trị AI xuyên suốt toàn bộ vòng đời công nghệ, từ thiết kế, phát triển đến triển khai và giám sát hệ thống. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp vừa khai thác hiệu quả lợi ích của AI, vừa giảm thiểu rủi ro đạo đức, pháp lý và vận hành. Trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán, TAIF đóng vai trò quan trọng trong việc quản trị rủi ro, nâng cao độ tin cậy của hệ thống và bảo đảm việc ứng dụng GenAI phù hợp với các yêu cầu pháp lý cũng như đạo đức nghề nghiệp (Hình 2).

Hình 2: Khung AI đáng tin cậy của Deloitte

Nguồn: Deloitte, 2025

THÁCH THỨC ĐẶT RA

Bên cạnh những lợi ích đáng kể, việc ứng dụng GenAI trong kế toán và kiểm toán cũng đặt ra nhiều thách thức về độ tin cậy, bảo mật dữ liệu, đạo đức nghề nghiệp và chất lượng nguồn nhân lực. Một trong những vấn đề nổi bật là hiện tượng “ảo giác AI” (hallucination), khi hệ thống tạo ra thông tin sai lệch nhưng vẫn có tính thuyết phục, từ đó ảnh hưởng đến chất lượng báo cáo tài chính và kết quả kiểm toán (VinBigdata, 2025). Theo Cao và cộng sự (2023), GenAI còn tiềm ẩn rủi ro liên quan đến chất lượng dữ liệu, tính minh bạch và khả năng giải thích của hệ thống AI.

Ngoài ra, dữ liệu kế toán thường chứa thông tin tài chính nhạy cảm nên việc triển khai AI trên nền tảng đám mây có thể làm gia tăng nguy cơ rò rỉ dữ liệu hoặc tấn công mạng nếu thiếu cơ chế kiểm soát phù hợp. GenAI cũng đặt ra thách thức về đạo đức nghề nghiệp và trách nhiệm pháp lý khi kế toán viên và kiểm toán viên vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng đối với báo cáo tài chính. Theo Sutton và cộng sự (2016), việc thiếu các chuẩn mực và khung quản trị AI rõ ràng có thể làm gia tăng rủi ro đạo đức và làm suy giảm niềm tin của người sử dụng thông tin tài chính.

Bên cạnh đó, hạn chế về năng lực công nghệ và kỹ năng số của nguồn nhân lực cũng là rào cản lớn. Vì vậy, doanh nghiệp cần tăng cường quản trị rủi ro, bảo mật dữ liệu, xây dựng khung đạo đức AI và nâng cao chất lượng nguồn nhân lực để khai thác hiệu quả công nghệ này.

KHUYẾN NGHỊ GIẢI PHÁP

Để khai thác hiệu quả tiềm năng của GenAI trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán, cần thực hiện đồng bộ nhiều giải pháp nhằm hạn chế các rủi ro phát sinh trong quá trình triển khai như bảo mật dữ liệu, đạo đức nghề nghiệp và độ tin cậy của kết quả đầu ra, theo đó:

Thứ nhất, hoàn thiện khung pháp lý và chuẩn mực nghề nghiệp liên quan đến ứng dụng AI trong kế toán và kiểm toán là yêu cầu cần thiết. Các cơ quan quản lý tiếp tục xây dựng và ban hành các hướng dẫn cụ thể về trách nhiệm pháp lý, quản trị dữ liệu và tiêu chuẩn kiểm soát đối với các hệ thống AI. Đồng thời, các tổ chức nghề nghiệp cần ban hành các nguyên tắc đạo đức nhằm bảo đảm tính minh bạch, công bằng và độ tin cậy của thông tin tài chính trong môi trường số.

Thứ hai, nâng cao chất lượng nguồn nhân lực là điều kiện then chốt để thúc đẩy ứng dụng GenAI trong thực tiễn. Doanh nghiệp cần đẩy mạnh đào tạo kỹ năng số, kỹ năng phân tích dữ liệu và khả năng sử dụng công cụ AI cho đội ngũ kế toán viên và kiểm toán viên. Song song với đó, các cơ sở đào tạo cần đổi mới chương trình giảng dạy theo hướng tích hợp kiến thức về AI, dữ liệu lớn và chuyển đổi số nhằm đáp ứng yêu cầu mới của thị trường lao động.

Thứ ba, doanh nghiệp cần xây dựng cơ chế kiểm soát và xác thực kết quả đầu ra của AI nhằm bảo đảm độ chính xác và độ tin cậy của thông tin. Các nội dung do AI tạo ra cần được chuyên gia kiểm tra trước khi sử dụng. Đồng thời, doanh nghiệp cần tăng cường bảo mật dữ liệu, quản trị an ninh mạng và triển khai GenAI theo lộ trình phù hợp với năng lực công nghệ. Việc thường xuyên đánh giá hiệu quả ứng dụng AI, cập nhật công nghệ và hoàn thiện cơ chế quản trị rủi ro sẽ góp phần bảo đảm quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực kế toán và kiểm toán diễn ra hiệu quả, bền vững.

Tài liệu tham khảo:

1. Cao, M., Chychyla, R., & Stewart, T. (2023). Big data analytics in financial statement audits. Accounting Horizons, 29(2), 423–429.

2. Deloitte (2025). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào nghiệp vụ kiểm toán, https://www.deloitte.com/southeast-asia/en/services/audit-assurance/perspectives/vn-ai-audit-vi.html.

3. Fedyk, A., Hodson, J., Khimich, N., & Fedyk, T. (2022). Is artificial intelligence improving the audit process? Review of Accounting Studies, 27, 938–985.

4. Hanchi Gu, Marco Schreyer, Kevin Moffitt, Miklos Vasarhelyi (2024). Artificial intelligence co-piloted auditing. International Journal of Accounting Information Systems, 54, 100698.

5. KPMG. (2024). Transforming the workforce with generative AI. KPMG Vietnam.

6. Karen Sibayan (2025). Bốn công ty kiểm toán lớn nhất thế giới hiện đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng năng suất làm việc của nhân viên. https://www.nysscpa.org/news/publications/the-trusted-professional/article/big-four-now-using-agentic-ai-to-boost-staff-productivity-032425.

7. Misa Amis (2025). Ứng dụng AI trong kế toán tự động nhập liệu x3 năng suất, https://amis.misa.vn/99244/tong-quan-ve-cong-nghe-ai-ung-dung-trong-ke-toan/.

8. Moll, Jodie & Yigitbasioglu, Ogan (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, Elsevier, vol. 51(6).

9. Sutton, Steve G. & Holt, Matthew & Arnold, Vicky (2016). The reports of my death are greatly exaggerated - Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, Elsevier, 22(C), 60-73.

10. Ties de Kok (2025). ChatGPT for Textual Analysis? How to Use Generative LLMs in Accounting Research. Management Science, 71(9):7888-7906.

11. Veda C. Storey, Wei Thoo Yue, J. Leon Zhao, & Roman Lukyanenko (2025). Generative artificial intelligence: Evolving technology, growing societal impact, and opportunities for information systems research. Information Systems Frontiers, 27(5), 2081–2102.

12. VinBigdata (2025). AI Hallucination – Hiện tượng ảo giác của trí tuệ nhân tạo là gì?. https://vinbigdata.com/kham-pha/ai-hallucination-hien-tuong-ao-giac-cua-tri-tue-nhan-tao-la-gi.html.

13. Zhang D, Zhou J (2026). Implications of generative AI technology on auditing practice and research – a commentary. Managerial Auditing Journal, Vol. 41 No. 1, 153–162.