Bài 4. AI trong Tài chính - Kế toán - Phân tích dữ liệu - Tạp chí điện tử Nghề nghiệp và Cuộc sống

AI có thể làm được gì trong lĩnh vực tài chính – kế toán – phân tích dữ liệu?

Trong thực tiễn vận hành doanh nghiệp, AI đang chứng tỏ hiệu quả rõ rệt ở những khâu mang tính xử lý, tổng hợp và chuẩn hóa thông tin – chủ yếu dựa trên quy trình, quy tắc và dữ liệu sẵn có, thay vì đòi hỏi năng lực phán đoán và kinh nghiệm nghề nghiệp ở mức cao. Ở lĩnh vực kế toán và tài chính, AI có thể hỗ trợ xử lý hóa đơn, trích xuất dữ liệu từ chứng từ điện tử, đối soát giao dịch giữa các hệ thống, phân loại chi phí theo lịch sử ghi nhận, cũng như tổng hợp số liệu để lập các báo cáo tài chính và báo cáo quản trị. Những công việc vốn mang tính lặp lại, dựa trên quy tắc rõ ràng và dữ liệu có cấu trúc, đang là nhóm tác vụ phù hợp nhất để AI tham gia hỗ trợ.

Trong phân tích dữ liệu thực hành, đặc biệt với các bộ dữ liệu lớn về khảo sát khách hàng, dữ liệu thị trường hay số liệu kinh doanh nội bộ, AI giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý ban đầu. Các tập dữ liệu thô có thể được làm sạch, chuẩn hóa và tái cấu trúc nhanh chóng. Trên cơ sở đó, các bảng tổng hợp theo nhóm khách hàng, khu vực, sản phẩm hoặc thời gian, các báo cáo về xu hướng biến động hoặc điểm bất thường có thể được tạo ra nhanh hơn. Trên cơ sở đó, AI còn có khả năng chuyển các bảng số khô khan thành những bản mô tả, giúp người làm nghề nhanh chóng nắm bắt được những vấn đề trọng tâm trước khi đi vào kiểm tra chi tiết.

Ở tầng cao hơn, AI còn hỗ trợ các hoạt động phân tích tài chính và quản trị như so sánh kế hoạch – thực tế, phân tích sai lệch, dự báo dòng tiền ngắn hạn, hoặc xây dựng các kịch bản tài chính dựa trên những giả định được cung cấp sẵn. Với những dữ liệu lịch sử đủ dài và cấu trúc rõ ràng, AI có thể đưa ra kịch bản về các xu hướng trong tương lai dựa trên dữ liệu quá khứ, hỗ trợ nhà quản lý nhận diện sớm rủi ro và cơ hội.

Trách nhiệm nghề nghiệp là yếu tố không thể tự động hóa

Trong lĩnh vực tài chính – kế toán và phân tích dữ liệu, AI không chỉ đơn thuần là một công cụ giúp nâng cao hiệu suất công việc. Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực này liên quan trực tiếp đến một nguyên tắc cốt lõi: độ chính xác của số liệu, nghĩa vụ tuân thủ pháp luật và trách nhiệm pháp lý cá nhân. Chính vì vậy, khác với nhiều lĩnh vực khác, câu hỏi trung tâm trong lĩnh vực này không phải là AI làm được gì, mà là AI được phép làm đến đâu và ai chịu trách nhiệm cho kết quả cuối cùng.

Thực tế cho thấy, AI có thể hỗ trợ rất sâu vào quy trình xử lý dữ liệu, nhưng trong lĩnh vực tài chính – kế toán và phân tích dữ liệu vẫn cần tuân thủ một nguyên tắc không thay đổi: mọi kết luận chính thức đều phải do con người kiểm tra, xác nhận và chịu trách nhiệm.

AI ngày nay có thể hỗ trợ lập báo cáo, phân tích dữ liệu, phát hiện bất thường, thậm chí gợi ý các phương án xử lý nghiệp vụ. Tuy nhiên, khi phát sinh sai sót, hệ thống pháp luật không truy vấn thuật toán hay nhà cung cấp công nghệ, mà truy vấn những cá nhân chịu trách nhiệm theo chức danh: kế toán trưởng, giám đốc tài chính, người đại diện theo pháp luật. AI không có tư cách pháp nhân, không chịu trách nhiệm pháp lý và cũng không đứng trước cơ quan quản lý để giải trình.

Các báo cáo quốc tế đã chỉ rõ xu hướng này. Diễn đàn Kinh tế Thế giới dự báo nhiều vị trí trong lĩnh vực kế toán – kiểm toán sẽ chịu tác động mạnh của AI trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, điều đó không hàm ý sự “thoái trào” của nghề kế toán, mà phản ánh một sự dịch chuyển sâu hơn: những công việc mang tính lặp lại, kỹ thuật sẽ được tự động hóa, trong khi vai trò phán đoán, kiểm soát và chịu trách nhiệm của con người trở thành giá trị cốt lõi.

Phân tích dữ liệu thực hành: AI làm nhanh, nhưng không thể hiểu thay con người

Cùng với kế toán và tài chính, phân tích dữ liệu thực hành – từ dữ liệu khảo sát khách hàng, số liệu thị trường đến dữ liệu kinh doanh nội bộ – đang là lĩnh vực chịu ảnh hưởng rõ rệt của AI. Ở đây, phân tích dữ liệu không phải là các mô hình học máy phức tạp, mà là những công việc rất quen thuộc trong doanh nghiệp: làm sạch dữ liệu thô, lập bảng tổng hợp, đánh giá và dự báo xu hướng, phát hiện biến động và xây dựng báo cáo quản trị.

Trong các khâu xử lý ban đầu, AI phát huy tốt ưu thế về tốc độ và khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Nó giúp chuẩn hóa dữ liệu khảo sát còn rời rạc, tổng hợp nhanh các tập dữ liệu lớn, chỉ ra những điểm bất thường đáng chú ý và chuyển các dữ liệu thô thành những mô tả trực quan. Nhờ đó, người làm nghề tiết kiệm được nhiều thời gian cho những công việc mang tính thủ công.

Tuy nhiên, phân tích dữ liệu không dừng lại ở việc tạo ra bảng biểu. Giá trị thực sự nằm ở cách đọc, cách hiểu và cách sử dụng số liệu. AI không tự hiểu được bối cảnh kinh doanh, những vận động ngầm của thị trường hay chiến lược của doanh nghiệp nếu con người không cung cấp. Khi thiếu bối cảnh, AI có thể đưa ra những kết luận hợp lý về mặt logic hoặc thống kê, nhưng lại không phù hợp với thực tế vận hành. Vì vậy, vai trò của người làm phân tích dữ liệu đang dịch chuyển từ “người xử lý số liệu” sang người kiểm soát cách số liệu được diễn giải và chuyển hóa thành quyết định.

Kinh nghiệm nghề trong kỷ nguyên AI: xuất hiện những sai sót mới

Trong lĩnh vực kế toán và tài chính, kinh nghiệm nghề nghiệp thường được tích lũy qua việc nhận diện những điểm dễ sai: các nghiệp vụ nhạy cảm, các vùng xám hoặc những quy định pháp luật có thể được diễn giải khác nhau giữa các cơ quan chức năng.

Khi có AI tham gia vào quy trình làm việc, kinh nghiệm nghề nghiệp không chỉ còn là tránh những sai sót truyền thống, mà mở rộng sang việc nhận diện các rủi ro phát sinh từ chính cách con người sử dụng AI. Phần lớn các sai sót này không bắt nguồn từ thuật toán, mà từ chính con người: dữ liệu đầu vào chưa được làm sạch, bối cảnh pháp lý không được nêu rõ, hoặc yêu cầu giao cho AI quá chung chung. Trong những trường hợp đó, AI có thể tạo ra kết quả “trông rất hợp lý”, nhưng lại tiềm ẩn rủi ro lớn về tuân thủ và trách nhiệm pháp lý.

Vì vậy, người làm nghề không chỉ cần biết “chỗ nào con người hay sai”, mà còn cần hiểu chỗ nào AI rất dễ sai nếu bị giao việc sai cách.

Sử dụng AI theo quy trình: hiệu quả đi cùng kiểm soát

Trong tài chính – kế toán – phân tích dữ liệu, sử dụng AI hiệu quả không đồng nghĩa với tự động hóa tối đa. Cốt lõi nằm ở việc đặt AI đúng vị trí trong quy trình làm việc.

Trước hết, con người cần chuẩn hóa dữ liệu và bối cảnh trước khi giao việc cho AI. Dữ liệu phải rõ ràng về mục đích sử dụng, phạm vi áp dụng, chuẩn mực kế toán hoặc khung pháp lý liên quan. Nếu bước này bị xem nhẹ, mọi kết quả phía sau đều tiềm ẩn rủi ro.

Tiếp đó, AI nên được sử dụng cho các tác vụ mang tính hỗ trợ và chuẩn hóa: xử lý dữ liệu thô, tổng hợp bảng biểu, so sánh kỳ, phát hiện biến động hoặc xây dựng bản thuyết minh sơ bộ. Ở giai đoạn này, AI được sử dụng như một công cụ hỗ trợ phân tích, giúp con người tập trung vào những vấn đề quan trọng hơn.

Sau khi có kết quả từ AI, con người cần rà soát với trọng tâm đặt vào các điểm rủi ro: những chênh lệch lớn, những kết luận phụ thuộc vào giả định và những nội dung có thể kéo theo hệ quả pháp lý, tài chính hoặc uy tín của cá nhân hoặc tổ chức. Đây là nơi kinh nghiệm nghề nghiệp phát huy rõ nhất vai trò của mình.

Cuối cùng, mọi báo cáo, kết luận hay khuyến nghị sử dụng cho mục đích chính thức đều phải do con người xác nhận và chịu trách nhiệm. AI có thể đề xuất, nhưng không được quyết định thay. Song song với đó, việc ghi nhận và tích lũy kinh nghiệm về các sai sót của AI cần được xem là một phần của kinh nghiệm nghề nghiệp hiện đại. Điều này giúp các cá nhân dần hình thành được một “bản đồ rủi ro AI” phù hợp với thực tiễn công việc của mình.

AI đang thay đổi cách thức công việc tài chính – kế toán – phân tích dữ liệu được thực hiện, cả về tốc độ, quy mô xử lý và khả năng khai thác thông tin. Tuy nhiên, điều đó không làm giảm vai trò của con người, mà ngược lại, đẩy vai trò ấy lên một tầng cao hơn. Trong kỷ nguyên AI, giá trị cốt lõi của người làm nghề nằm ở khả năng kiểm soát, phán đoán và chịu trách nhiệm. AI có thể xử lý dữ liệu, nhưng chỉ con người mới có thể đảm bảo rằng các con số được hiểu đúng, sử dụng đúng và chịu trách nhiệm đúng.

Ở kỳ tiếp theo, Tạp chí Nghề nghiệp và Cuộc sống sẽ giới thiệu Bài 5: “AI và nghề nhân sự – tuyển dụng”, đi sâu vào cách AI đang tham gia vào các quyết định liên quan trực tiếp đến con người – từ sàng lọc hồ sơ, đánh giá ứng viên đến hỗ trợ tuyển dụng và quản lý nhân sự – qua đó làm rõ những công việc đã được tự động hóa, những giới hạn không thể giao cho máy móc, và các năng lực mà người lao động và sinh viên cần trang bị để chủ động làm việc cùng AI, thay vì bị AI dẫn dắt hoặc thay thế.

Anh Dũng