Vai trò của kế toán quản trị ứng dụng AI trong nâng cao chất lượng quyết định kinh doanh tại doanh nghiệp Việt Nam

Ngô Thị Hương

Email: [email protected]

Công ty cổ phần Vinpearl

Tóm tắt

Nghiên cứu phân tích vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong kế toán quản trị và tác động đến chất lượng quyết định kinh doanh tại doanh nghiệp Việt Nam trên cơ sở tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước. Kết quả cho thấy, AI góp phần nâng cao chất lượng dữ liệu kế toán quản trị thông qua tự động hóa, chuẩn hóa và xử lý dữ liệu theo thời gian thực; đồng thời tăng cường năng lực phân tích, dự báo và lập ngân sách động, hỗ trợ nhà quản trị ra quyết định nhanh chóng, chính xác và dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI tại Việt Nam vẫn gặp một số rào cản, như: chất lượng dữ liệu chưa cao, thiếu khung quản trị dữ liệu, hạn chế về năng lực số, chi phí đầu tư lớn và các vấn đề liên quan đến bảo mật, đạo đức AI. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số khuyến nghị nhằm thúc đẩy ứng dụng AI trong kế toán quản trị, qua đó nâng cao chất lượng quyết định kinh doanh và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, kế toán quản trị, quyết định kinh doanh, chuyển đổi số, quản trị dữ liệu

Abstract

This study examines the role of artificial intelligence (AI) in management accounting and its impact on the quality of business decision-making in Vietnamese enterprises, drawing on a comprehensive review of domestic and international studies. The findings indicate that AI enhances the quality of management accounting information by automating, standardizing, and processing data in real time. In addition, AI strengthens analytical, forecasting, and dynamic budgeting capabilities, enabling managers to make faster, more accurate, and data-driven decisions. However, AI adoption in Viet Nam continues to face several challenges, including poor data quality, a lack of a comprehensive data governance framework, limited digital capabilities, high implementation costs, and concerns about data security and AI ethics. Based on these findings, the study proposes several recommendations to promote the application of AI in management accounting, thereby improving the quality of business decisions and enhancing enterprise competitiveness.

Keywords: Artificial intelligence, management accounting, business decision-making, digital transformation, data governance

GIỚI THIỆU

Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang tạo ra những thay đổi căn bản trong quản trị doanh nghiệp trên phạm vi toàn cầu. Với khả năng tự động hóa quy trình, xử lý dữ liệu lớn (Big Data), nhận diện quy luật và hỗ trợ dự báo, AI không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn thay đổi cách thức ra quyết định của nhà quản trị. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt và môi trường kinh doanh biến động nhanh, doanh nghiệp cần các quyết định kịp thời, chính xác và dựa trên dữ liệu chất lượng cao. Vì vậy, ứng dụng AI đã trở thành xu hướng tất yếu nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và khả năng thích ứng của doanh nghiệp (Richins và cộng sự, 2017). AI không thay thế kế toán quản trị, mà hỗ trợ nâng cao năng lực phân tích, giảm các công việc lặp lại và tạo điều kiện để kế toán tập trung vào các hoạt động có giá trị gia tăng cao hơn (Kokina và Davenport, 2017).

Do đó, nghiên cứu này nhằm phân tích vai trò của kế toán quản trị ứng dụng AI trong nâng cao quyết định kinh doanh tại doanh nghiệp Việt Nam, nhận diện thách thức còn tồn tại, từ đó đề xuất một số khuyến nghị nhằm tăng cường hiệu quả ra quyết định lkinh doanh tại doanh nghiệp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ VAI TRÒ CỦA AI TRONG KẾ TOÁN QUẢN TRỊ VÀ NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG QUYẾT ĐỊNH KINH DOANH

Cơ sở lý thuyết

Kế toán quản trị là bộ phận của hệ thống thông tin quản trị doanh nghiệp, có chức năng thu thập, xử lý, phân tích và cung cấp thông tin kinh tế - tài chính phục vụ lập kế hoạch, kiểm soát và ra quyết định của nhà quản trị. Khác với kế toán tài chính hướng đến các đối tượng bên ngoài theo các chuẩn mực pháp lý, kế toán quản trị tập trung đáp ứng nhu cầu thông tin nội bộ với yêu cầu linh hoạt, kịp thời và phù hợp với mục tiêu quản trị của doanh nghiệp (IFAC, 1998; CIMA và AICPA, 2014).

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là công nghệ nền tảng của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, có khả năng mô phỏng các hoạt động nhận thức của con người như học tập, suy luận, nhận dạng mẫu, xử lý ngôn ngữ và ra quyết định. AI không chỉ tự động hóa các quy trình, mà còn giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu, phân tích, dự báo và tối ưu hóa hoạt động quản trị (Russell và Norvig, 2021; OECD, 2024).

Chất lượng quyết định kinh doanh phản ánh mức độ mà quyết định của nhà quản trị giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu thông qua việc lựa chọn phương án tối ưu trên cơ sở thông tin đầy đủ, chính xác và đáng tin cậy. Simon (1960) cho rằng, chất lượng quyết định phụ thuộc chủ yếu vào chất lượng thông tin trong toàn bộ quá trình ra quyết định. Trong bối cảnh chuyển đổi số, chất lượng quyết định ngày càng gắn với khả năng thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu của doanh nghiệp (Appelbaum và cộng sự, 2017).

Theo CIMA và AICPA (2014), chất lượng quyết định được phản ánh thông qua 6 tiêu chí chính: Tính chính xác (Accuracy); Tính kịp thời (Timeliness); Tính đầy đủ (Completeness); Tính liên quan (Relevance); Tính tin cậy (Reliability); Khả năng dự báo (Predictive capability).

Vai trò của AI trong kế toán quản trị và nâng cao chất lượng quyết định kinh doanh

AI nâng cao chất lượng dữ liệu kế toán quản trị: Chất lượng thông tin kế toán quản trị phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu đầu vào. AI giúp tự động hóa việc thu thập, làm sạch, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, như: ERP, CRM và các nền tảng số, qua đó nâng cao chất lượng hệ thống thông tin kế toán quản trị (Appelbaum và cộng sự, 2017). Đồng thời, AI có khả năng phát hiện dữ liệu bất thường, giảm sai sót và xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giúp thông tin quản trị chính xác, kịp thời và đáng tin cậy hơn. Nhờ đó, các đặc tính quan trọng của thông tin kế toán quản trị như tính chính xác, đầy đủ, kịp thời, tin cậy và liên quan được cải thiện, tạo nền tảng cho các quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu (CIMA và AICPA, 2014).

AI nâng cao năng lực phân tích trong kế toán quản trị: AI giúp kế toán quản trị chuyển từ phân tích mô tả sang phân tích dự báo và phân tích khuyến nghị, qua đó nâng cao giá trị thông tin quản trị (Appelbaum và cộng sự, 2017; Abbas, 2026). Thông qua khả năng xử lý dữ liệu đa chiều, AI hỗ trợ phân tích chi phí, khả năng sinh lời, tính giá thành theo hoạt động (ABC) và phân tích biến động, đồng thời phát hiện các quy luật và xu hướng mà các phương pháp truyền thống khó nhận diện. Nhờ đó, kế toán quản trị không chỉ cung cấp thông tin mà còn hỗ trợ tư vấn, tối ưu hóa chi phí, phân bổ nguồn lực và nâng cao chất lượng các quyết định kinh doanh (Abbas, 2026).

AI hỗ trợ dự báo và nâng cao tính chủ động trong quyết định kinh doanh: AI kết hợp với học máy và phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp dự báo doanh thu, chi phí, nhu cầu thị trường, dòng tiền và hàng tồn kho với độ chính xác cao hơn, từ đó chủ động xây dựng kế hoạch và phân bổ nguồn lực (Appelbaum và cộng sự, 2017; Abbas, 2026). Bên cạnh đó, AI hỗ trợ mô phỏng nhiều kịch bản kinh doanh và đánh giá tác động của từng phương án, giúp nhà quản trị lựa chọn giải pháp tối ưu trước các biến động của môi trường kinh doanh. Nhờ vậy, kế toán quản trị chuyển từ phản ánh kết quả quá khứ sang hỗ trợ hoạch định tương lai, góp phần nâng cao khả năng dự báo và chất lượng quyết định kinh doanh.

AI hỗ trợ lập ngân sách động và nâng cao hiệu quả hoạch định tài chính: AI thúc đẩy quá trình chuyển đổi từ lập ngân sách truyền thống sang dự báo luân chuyển, lập kế hoạch kịch bản và lập ngân sách linh hoạt, cho phép cập nhật dự báo và điều chỉnh ngân sách theo dữ liệu thời gian thực (Appelbaum và cộng sự, 2017; Abbas, 2026). Nhờ khả năng phân tích biến động và đề xuất phương án phân bổ nguồn lực, AI giúp ngân sách trở thành công cụ hỗ trợ hoạch định chiến lược thay vì chỉ kiểm soát thực hiện. Điều này góp phần nâng cao tính kịp thời, tính liên quan và khả năng dự báo của thông tin kế toán quản trị, qua đó cải thiện chất lượng quyết định kinh doanh (CIMA và AICPA, 2014).

THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG AI TRONG KẾ TOÁN QUẢN TRỊ TẠI DOANH NGHIỆP VIỆT NAM

Những kết quả đạt được

Quá trình chuyển đổi số quốc gia đã thúc đẩy nhiều doanh nghiệp Việt Nam ứng dụng AI vào kế toán và quản trị, đặc biệt trong các lĩnh vực ngân hàng, sản xuất, bán lẻ và viễn thông. AI được tích hợp trên các nền tảng ERP, BI và Dashboard nhằm tích hợp dữ liệu tài chính, sản xuất và kinh doanh, hỗ trợ nhà quản trị theo dõi doanh thu, chi phí, lợi nhuận và dòng tiền theo thời gian thực.

Thực tế, Vinamilk đã triển khai hệ thống Oracle ERP kết hợp Oracle Business Intelligence, giúp chuẩn hóa dữ liệu và hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định nhanh, chính xác hơn (FPT Corporation, 2013; Kyta Platform, 2025).

Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng OCR, RPA và AI Chatbot để tự động hóa quy trình kế toán như nhập liệu, xử lý hóa đơn, đối chiếu chứng từ và tra cứu thông tin (Deloitte, 2024). Chẳng hạn, MB Bank ứng dụng AI kết hợp OCR để số hóa chứng từ, trong khi Viettel Solutions phát triển nền tảng Viettel Intelligent Automation tích hợp AI, OCR và RPA nhằm giảm sai sót và tự động hóa quy trình nghiệp vụ.

Nhìn chung, AI bước đầu góp phần nâng cao độ chính xác, tính kịp thời và khả năng phân tích của hệ thống kế toán quản trị, tạo nền tảng cho mô hình quản trị dựa trên dữ liệu.

Những hạn chế và thách thức

Mặc dù đạt được những kết quả tích cực, việc ứng dụng AI trong kế toán quản trị tại Việt Nam vẫn gặp nhiều rào cản. Chất lượng dữ liệu còn phân tán, thiếu chuẩn hóa; nhiều doanh nghiệp chưa xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu, gây khó khăn cho việc tích hợp và khai thác dữ liệu (OECD, 2024). Bên cạnh đó, đội ngũ kế toán còn hạn chế về kỹ năng phân tích dữ liệu và AI, trong khi chi phí đầu tư hạ tầng, phần mềm và đào tạo vẫn khá lớn, đặc biệt đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa (ACCA, 2023).

Ngoài ra, các vấn đề về bảo mật dữ liệu, đạo đức AI, quyền riêng tư và tính minh bạch của thuật toán cũng đặt ra yêu cầu hoàn thiện khung quản trị AI. Đặc biệt, khi SMEs chiếm hơn 97% số doanh nghiệp Việt Nam, nguồn lực tài chính và mức độ trưởng thành số còn hạn chế, khiến việc triển khai AI chưa đồng đều và làm gia tăng khoảng cách chuyển đổi số giữa doanh nghiệp lớn và SMEs. Vì vậy, để khai thác hiệu quả AI trong kế toán quản trị, doanh nghiệp cần đồng thời cải thiện chất lượng dữ liệu, hạ tầng số, năng lực nhân sự và hệ thống quản trị dữ liệu.

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Kết quả nghiên cứu cho thấy, AI đang từng bước chuyển đổi vai trò của kế toán quản trị từ chức năng cung cấp thông tin sang hỗ trợ phân tích và tư vấn chiến lược. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong kế toán quản trị tại doanh nghiệp Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế, như: chất lượng dữ liệu chưa cao, thiếu quản trị dữ liệu, hạn chế về năng lực số của nhân lực kế toán, chi phí đầu tư lớn và các vấn đề liên quan đến bảo mật, đạo đức AI cũng như tính minh bạch của thuật toán. Để khai thác hiệu quả tiềm năng của AI trong nâng cao chất lượng quyết định kinh doanh, cần có sự phối hợp giữa doanh nghiệp, người làm kế toán và cơ quan quản lý nhà nước.

Đối với cơ quan quản lý: Nhà nước cần hoàn thiện khung pháp lý thúc đẩy ứng dụng AI trong kế toán quản trị thông qua xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu số, tăng cường kết nối giữa các hệ thống thông tin và ban hành hướng dẫn về ứng dụng AI trong kế toán, tài chính, đặc biệt đối với trách nhiệm giải trình, quản trị rủi ro và sử dụng kết quả phân tích AI. Đồng thời, cần xây dựng khung quản trị và đạo đức AI với các nguyên tắc về minh bạch thuật toán, bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư (OECD, 2024). Bên cạnh đó, cần có chính sách hỗ trợ SMEs về tài chính, đào tạo và nền tảng AI dùng chung nhằm thúc đẩy chuyển đổi số.

Đối với doanh nghiệp: Doanh nghiệp cần chuẩn hóa dữ liệu, xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất và hoàn thiện hệ thống quản trị dữ liệu, nhằm nâng cao chất lượng thông tin và giảm rủi ro khi ứng dụng AI (OECD, 2024). Đồng thời, cần ưu tiên đầu tư các ứng dụng AI trong dự báo, phân tích chi phí, lập ngân sách động và quản trị dòng tiền; khuyến khích sử dụng các giải pháp AI trên nền tảng đám mây đối với SMEs để tối ưu chi phí (Deloitte, 2024). Song song với đó là tăng cường đào tạo đội ngũ kế toán về AI, phân tích dữ liệu và công cụ quản trị số nhằm hình thành văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu (ACCA, 2023).

Đối với người làm kế toán: Kế toán viên cần chuyển từ vai trò xử lý nghiệp vụ sang phân tích và tư vấn quản trị thông qua nâng cao năng lực về Phân tích dữ liệu, Trí tuệ kinh doanh (BI), Kiến thức về AI và Kể chuyện bằng dữ liệu. Những kỹ năng này giúp khai thác hiệu quả các công cụ AI, trực quan hóa dữ liệu, đánh giá kết quả phân tích và chuyển hóa thông tin thành các khuyến nghị có giá trị, qua đó khẳng định vai trò của kế toán quản trị như một đối tác kinh doanh chiến lược.

Tài liệu tham khảo:

1. Abbas, K. (2026). Management accounting and artificial intelligence: A comprehensive literature review and recommendations for future research. The British Accounting Review, 58(2), 101551.

2. Appelbaum, D., Kogan, A., Vasarhelyi, M. A., & Yan, Z. (2017). Impact of business analytics and enterprise systems on managerial accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 25, 29-44.

3. Association of Chartered Certified Accountants (2023). AI Monitor: How AI is changing the accountancy profession. ACC

4. Bộ Thông tin và Truyền thông (2024). Báo cáo chuyển đổi số quốc gia năm 2024. Nxb Thông tin và Truyền thông.

5. Chartered Institute of Management Accountants, & American Institute of Certified Public Accountants. (2014). Global management accounting principles. CIMA.

6. Deloitte (2024). Generative AI in finance and accounting: Transforming the finance function. Deloitte Insights.

7. FPT Corporation (2013). FPT IS nâng cấp hệ thống Oracle ERP cho Vinamilk. https://fpt.com/vi/tin-tuc/tin-fpt/fpt-is-nang-cap-he-thong-oracle-erp-cho-vinamilk

8. FPT Corporation (2017). FPT IS hoàn tất triển khai hệ thống ERP Oracle E-Business Suite cho Nhựa Bình Minh. https://fpt.com/vi/tin-tuc/tin-fpt/fpt-is-hoan-tat-trien-khai-he-thong-erp-oracle-e-bussiness-suite-nhua-binh-minh

9. FPT Corporation (2018). FPT IS triển khai hệ thống Oracle ERP Cloud cho Điện Quang. https://fpt.com/vi/tin-tuc/tin-fpt/fpt-is-trien-khai-he-thong-oracle-erp-cloud-cho-dien-quang

10. International Federation of Accountants (1998). International management accounting practice statement: Management accounting concepts. IFAC.

11. Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1-20.

12. 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.

13. Kyta Platform (2025). 5 năm - Một hành trình: Vinamilk và Kyta Platform chuyển đổi số toàn diện từ 2020. https://kyta.fpt.com/vi/khach-hang/5-nam-mot-hanh-trinh-vinamilk-va-kyta-platform-chuyen-doi-so-toan-dien-tu-2020

14. Microsoft (2024). Power BI documentation.

15. Organisation for Economic Co-operation and Development (2024). OECD framework for the classification of AI systems. OECD Publishing.

16. Richins, G., Stapleton, A., Stratopoulos, T. C., & Wong, C. (2017). Big data analytics: Opportunity or threat for the accounting profession? Journal of Information Systems, 31(3), 63-79.

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

18. Simon, H. A. (1960). The new science of management decision. Harper & Row.

19. 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.