Kỷ yếu hội thảo cấp trường : Đổi mới chương trình đào tạo ngành kiểm toán (Hướng kiểm toán) nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn AUN-QA, xu hướng thay đổi của chuẩn mực kiểm toán, yêu cầu chuyên môn của các tổ chức nghề nghiệp trong nước và quốc tế / Trường Đại họ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINHBARM.2023 - BACHELOR IN AUDIT & RISK MANAGEMENT.2023 KỶ YẾU HỘI THẢO CẤP TRƯỜNG KỶ YẾU HỘI THẢO CẤP TRƯỜNG ĐỔI MỚI CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

(BARM.2023 - BACHELOR IN AUDIT & RISK MANAGEMENT.2023)

KỶ YẾU HỘI THẢO CẤP TRƯỜNG

KỶ YẾU HỘI THẢO CẤP TRƯỜNG

ĐỔI MỚI CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH KẾ TOÁN (HƯỚNG KIỂM TOÁN)

NHẰM ĐÁP ỨNG CÁC TIÊU CHUẨN AUN-QA, XU HƯỚNG THAY ĐỔI CỦA CHUẨN MỰC

KIỂM TOÁN & YÊU CẦU CHUYÊN MÔN CỦA CÁC TỔ CHỨC NGHỀ NGHIỆP

TRONG NƯỚC VÀ QUỐC TẾ

(BARM.2023 - BACHELOR IN AUDIT & RISK MANAGEMENT.2023)

ISBN: 978-604-79-3719-6

ĐỔI MỚI CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH KẾ TOÁN (HƯỚNG KIỂM TOÁN) NHẰM ĐÁP ỨNG CÁC TIÊU CHUẨN AUN-QA, XU HƯỚNG THAY ĐỔI CỦA CHUẨN MỰC KIỂM TOÁN & YÊU CẦU CHUYÊN MÔN CỦA CÁC TỔ CHỨC NGHỀ NGHIỆP

TRONG NƯỚC VÀ QUỐC TẾ

SÁCH KHÔNG BÁN

NHÀ XUẤT BẢN TÀI CHÍNH

Quét mã QR Code để dẫn tới

KỶ YẾU HỘI THẢO CẤP TRƯỜNG

ĐỔI MỚI CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH KẾ TOÁN (HƯỚNG KIỂM TOÁN) NHẰM ĐÁP ỨNG CÁC TIÊU CHUẨN AUN-QA, XU HƯỚNG THAY ĐỔI CỦA CHUẨN MỰC KIỂM TOÁN & YÊU CẦU CHUYÊN MÔN CỦA CÁC TỔ CHỨC NGHỀ NGHIỆP

TRONG NƯỚC VÀ QUỐC TẾ

(BARM.2023 - BACHELOR IN AUDIT & RISK MANAGEMENT.2023)

NHÀ XUẤT BẢN TÀI CHÍNH TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Nhằm tạo diễn đàn để các nhà khoa học, giảng viên, hội nghề nghiệp, nhà tuyển dụng, cựu sinh viên, sinh viên tham gia trao đổi và đóng góp ý kiến cho chương trình đào tạo Kế toán hiện nay trong bối cảnh chuyển đổi số và hội nhập quốc tế, và cho việc xây dựng chuẩn đầu ra, chương trình đào tạo cho chuyên

ngành “Kiểm toán và Quản lý rủi ro” của trường Đại học Ngân hàng thành phố

Hồ Chí Minh, Khoa Kế toán – Kiểm toán kết hợp với Viện NCKH&CN tổ chức

Hội thảo BARM 2023 cấp trường với chủ đề: Đổi mới Chương trình đào tạo

ngành Kế toán (hướng Kiểm toán) nhằm đáp ứng các tiêu chuẩn AUN.QA,

xu hướng thay đổi của chuẩn mực kiểm toán, yêu cầu chuyên môn của các

tổ chức nghề nghiệp trong nước và quốc tế

(BARM.2023 - Bachelor in Audit & Risk Management.2023)

Trải qua hơn hai tháng chuẩn bị và gửi thư mời viết bài tham luận, Hội thảo BARM 2023 đã nhận được nhiều ý kiến tham luận với các đề tài rất đa dạng, thú

vị, và hữu ích của đông đảo các chuyên gia, nhà doanh nghiệp, các nhà nghiên cứu, các tổ chức nghề nghiệp, các giảng viên và sinh viên trong và ngoài trường Các bài tham luận nhận về đều được thực hiện quy trình phản biện và chỉnh sửa nghiêm túc trước khi chấp nhận đăng kỷ yếu và trình bày tại hội thảo

Kỷ yếu hội thảo BARM 2023 được kết cấu gồm 2 phần chính:

Phần I: Các xu hướng và tác động của công nghệ mới, đặc biệt là công

nghệ AI đến ngành Kiểm toán

Phần II: Các vấn đề cải tiến khung chương trình đào tạo ngành Kế toán-

Kiểm toán, đạo đức nghề nghiệp, và những đề xuất về phương pháp giảng dạy

và học tập Kiểm toán trong bối cảnh chuyển đổi số, hội nhập quốc tế

Ban Tổ Chức hy vọng Kỷ yếu hội thảo BARM 2023 sẽ là một tập hợp các bài nghiên cứu có giá trị tham khảo cao để các nhà khoa học, các giảng viên nhìn nhận, đánh giá về nghiên cứu, giảng dạy, học tập trong lĩnh vực kế toán, kiểm toán trong thời đại số và hội nhập kinh tế toàn cầu

Ban Tổ Chức rất cảm kích trước sự tham gia rất nhiệt tình của các tác giả để hội thảo có được cuốn kỷ yếu giá trị và hội thảo đạt được thành công như mong đợi Ban Tổ Chức xin chân thành cảm ơn và chúc các tác giả, quý bạn đọc nhiều sức khoẻ

Mọi đóng góp về kỷ yếu, xin gửi về địa chỉ email của Ban Tổ Chức:

barm2023.hub@gmail.com

THAY MẶT BAN TỔ CHỨC

TRƯỞNG BAN PGS.TS Nguyễn Đức Trung

DANH SÁCH BAN TỔ CHỨC CÁC BÊN THAM GIA HỘI THẢO BARM 2023

A THÀNH PHẦN THAM GIA TỔ CHỨC: Trường ĐH Ngân hàng Tp HCM

1 Ban chỉ đạo

2 PGS TS Hoàng Thị Thanh Hằng Trưởng Phòng Đào tạo Thành viên

2 Ban tổ chức

Trưởng ban

Thư ký

3 Ban biên tập

4 TS Nguyễn Thị Hằng Nga TBM KTQT Thành viên

B CÁC BÊN THAM GIA

1 Đại diện các trường đại học: Đại học Kinh tế Tp HCM, Đại học Kinh tế

- Luật, Đại học Công nghiệp Tp HCM, Đại học Sài Gòn, Đại học Thủ Dầu Một, Đại học Thuỷ Lợi, Đại học Quy Nhơn, Đại học Appolos, Đại học Bình Dương

2 Đại diện Hội nghề nghiệp: Hội kiểm toán viên hành nghề Việt Nam (VACPA); Hiệp hội Kế toán công chứng Anh Quốc (The Association of Chartered Certified Accountants - ACCA)

3 Đại diện Hội nghề nghiệp: Hội kiểm toán viên hành nghề Việt Nam (VACPA); Hiệp hội Kế toán công chứng Anh Quốc (The Association of Chartered Certified Accountants - ACCA)

4 Đại diện các công ty về lĩnh vực kế toán, kiểm toán và nhà tuyển dụng:

EY Việt Nam, Công ty Nhân Tài Việt; Công ty Betrimex

5 Khoa Kế toán - Kiểm toán Đại học Ngân hàng Tp HCM

MỤC LỤC

PHẦN I CÁC XU HƯỚNG VÀ TÁC ĐỘNG CỦA CÔNG NGHỆ MỚI ĐẶC BIỆT LÀ CÔNG NGHỆ AI ĐẾN NGÀNH KIỂM TOÁN

THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ĐỔI MỚI THEO HƯỚNG TÍCH HỢP MỤC TIÊU PHÁT TRIỂN BỀN VỮNG

PGS.TS Phạm Quang Huy 2

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG CÔNG TÁC KẾ TOÁN

TS Trần Khánh Lâm, TS Trần Thị Thu Thủy 12

NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG THỰC HÀNH KIỂM TOÁN TRONG THỜI ĐẠI KỶ NGUYÊN SỐ: LÝ THUYẾT VÀ THỰC TIỄN

TS Đặng Đình Tân 62

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TÁC ĐỘNG ĐẾN KIỂM TOÁN: GÓC NHÌN TỪ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

TS Nguyễn Thị Kim Tuyến 68

ĐỊNH HƯỚNG ỨNG DỤNG KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG HOẠT ĐỘNG KIỂM TOÁN VÀ DỊCH VỤ ĐẢM BẢO

TS Huỳnh Thị Ngọc Anh, Tạ Thị Thu Uyên 76

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO – THÁCH THỨC ĐỐI VỚI ĐÀO TẠO NGÀNH KIỂM TOÁN TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC Ở VIỆT NAM

Nguyễn Thị Tường Tâm 84

XU HƯỚNG VÀ TRIỂN VỌNG ỨNG DỤNG KHOA HỌC DỮ LIỆU TRONG HOẠT ĐỘNG KIỂM TOÁN VÀ DỊCH VỤ ĐẢM BẢO

TS Dương Nguyễn Thanh Tâm 136

KIỂM TOÁN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TẠI MỘT SỐ NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI VIỆT NAM - THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP

ThS Vũ Thị Chung Thủy, ThS Đỗ Thị Hương 150

KIỂM TOÁN CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - MỘT VÀI TRAO ĐỔI

ĐỀ XUẤT ĐỔI MỚI TRONG ĐÀO TẠO NGUỒN NHÂN LỰC KIỂM TOÁN TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ, HỘI NHẬP QUỐC TẾ

Ms Phạm Nguyễn Thị Ngọc Châu 189

THE FUTURE ACCOUNTANT IN A TRANSFORMED WORLD

Nguyễn Phan Anh Quốc 197

PHẦN II CÁC VẤN ĐỀ CẢI TIẾN KHUNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH KẾ TOÁN – KIỂM TOÁN, ĐẠO ĐỨC NGHỀ NGHIỆP NHỮNG ĐỀ XUẤT VỀ PHƯƠNG PHÁP GIẢNG DẠY VÀ HỌC TẬP

KIỂM TOÁN TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ, HỘI NHẬP QUỐC TẾ

TRAO ĐỔI VỀ THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ĐÁP ỨNG CHUẨN ĐẦU RA ĐỐI VỚI NGÀNH KIỂM TOÁN

PGS.TS Nguyễn Ngọc Tiến, ThS Lê Đình Phú 210

ĐỊNH HƯỚNG VIỆC MỞ CHUYÊN NGÀNH KIỂM TOÁN & QUẢN TRỊ RỦI RO (BARM) 2023 CHO KHOA KẾ TOÁN - KIỂM TOÁN TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

MÔ HÌNH THỰC HÀNH KIỂM TOÁN ẢO – GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG ĐÀO TẠO NGÀNH KIỂM TOÁN, TRONG XU THẾ HỘI NHẬP

TS Nguyễn Quốc Thắng 274

MỘT SỐ Ý KIẾN ĐÓNG GÓP XÂY DỰNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO CHUYÊN NGÀNH KIỂM TOÁN VÀ QUẢN TRỊ RỦI RO

TS Lương Xuân Minh 282

GIẢI PHÁP CẢI THIỆN NĂNG LỰC TIẾNG ANH CHO SINH VIÊN CHUYÊN NGÀNH KẾ TOÁN TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG

TP HCM

TS Nguyễn Thị Mai Hương, Nguyễn Anh Duy và Tô Thị Mỹ Hạnh 287

TÍCH HỢP GIẢNG DẠY ĐẠO ĐỨC NGHỀ NGHIỆP CHO SINH VIÊN NGÀNH KẾ TOÁN – KIỂM TOÁN TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

ThS Trần Thị Hải Vân 308

ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP GIẢNG DẠY TÍCH CỰC KHI GIẢNG DẠY KIỂM TOÁN TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ

TS Nguyễn Thị Đoan Trang, Nguyễn Thị Đức 317

MỘT SỐ GIẢI PHÁP NÂNG CAO KẾT QUẢ HỌC PHẦN THỰC TẬP TỐT NGHIỆP CỦA SINH VIÊN KHOA KẾ TOÁN - KIỂM TOÁN TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP.HCM

ThS Lý Hoàng Oanh 325

ĐỔI MỚI CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO NGÀNH KẾ TOÁN - KIỂM TOÁN TẠI TRƯỜNG ĐH NGÂN HÀNG TP.HCM NHẰM ĐÁP ỨNG CÁC TIÊU CHUẨN ĐÁNH GIÁ AUN.QA GIAI ĐOẠN HỘI NHẬP

Phần 1 CÁC XU HƯỚNG VÀ TÁC ĐỘNG

CỦA CÔNG NGHỆ MỚI ĐẶC BIỆT LÀ CÔNG NGHỆ AI ĐẾN NGÀNH KIỂM TOÁN

THIẾT KẾ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO ĐỔI MỚI THEO HƯỚNG

và đáp ứng đúng yêu cầu của các bên có liên quan Một trong những ngành đào tạo mang tính khá đặc thù tại Việt Nam chính là Kiểm toán Tuy nhiên, việc đào tạo ngành này hiện nay vẫn chưa được triển khai nhiều và trên thế giới thì được xem là một lĩnh vực nghề nghiệp Bằng phương pháp tổng hợp tài liệu và phân tích bối cảnh các cơ sở giáo dục tại Việt Nam, bài viết giới thiệu bức tranh khái quát về khung chương trình đào tạo theo hướng bền vững với 7 tiêu chí xây dựng,

4 khía cạnh của chương trình, quy trình 4 mảng của ngành kiểm toán cần đáp ứng, xây dựng và kết cấu tổng thể

Từ khóa: giáo dục đại học, kiểm toán, phát triển bền vững, chương trình

đào tạo

1 Giới thiệu

Chương trình đào tạo chính là trụ cột quan trọng nhất trong việc đào tạo một ngành nào đó tại một trường đại học, cao đẳng theo đúng sứ mệnh, tầm nhìn, nhiệm vụ đã đề ra (Joshua, 2023) Nó phản án một triết lý về văn hóa và giáo dục tổng thể của tổ chức, khoa, bộ môn quản lý cũng như phản ánh về chính sách giáo dục chung của cả quốc gia Theo Genn, J (1995) cho rằng cấu trúc học phần (Curriculum) là toàn bộ mọi thứ có phát sinh, có quan hệ với nhau trong một chương trình giáo dục Yếu tố mang tính trọng yếu của chương trình chính là việc đánh giá Theo nhận định của Wolvord & Anderson (1998, tr 149) cho rằng việc

đánh giá là khâu then chốt trong toàn bộ một chương trình đào tạo cụ thể mà các

cơ sở giáo dục thiết kế nhằm hình thành kiến thức, kỹ năng cho người học Việc đánh giá tốt và hiệu quả đều phải được xây dựng và kết thúc hoàn tất trên cơ sở nguồn gốc từ các yếu tố hình thành một lớp học cụ thể (Henderson & Hawthorne, 2000) Theo đó, đánh giá phải tiếp cận theo hai góc độ trọng yếu Thứ nhất chính

là người xây dựng chương trình đánh giá được tính hiệu quả của công tác đào tạo

và đầu ra; và thứ hai là người học nhận được phản ánh với kết quả mang tính chất công bằng với những gì bỏ ra trong quá trình học Nếu việc đánh giá được đảm bảo thì nó sẽ cùng phối hợp với ba yếu tố còn lại là mục tiêu nền tảng của chương trình, nội dung chương trình, phương pháp triển khai thực hiện của từng hoạt động

sẽ làm nên một tổng thể chương trình hiệu quả và đạt mục tiêu, sứ mệnh đề ra (Armitage, 2010)

Thật vậy, trong thời gian gần đây thì nhiều nhà khoa học trong mảng giáo dục đã đề xuất các trường khi xây dựng cần kết hợp giữa chương trình theo hướng phát triển bền vững, tích hợp nhiều mục tiêu để người học có thể đáp ứng yêu cầu

đa dạng của thị trường (Ylimaki, 2011) Chẳng hạn như mở ngành giáo dục sư phạm thì kết hợp với ngôn ngữ hoặc xã hội, ngành y khoa hay y tế thì cần kết hợp với quản lý tổ chức Đặc biệt, trong số các ngành thì mảng Kiểm toán được thế giới thừa nhận như là một hoạt động nghề nghiệp, chủ yếu sẽ hướng đến thao tác thực hành cho người làm nghề kiểm toán (Saharuddin & Aziz, 2022) Đối với tính chất đặc thù của giáo dục Việt Nam, ngành Kiểm toán đã được Bộ giáo dục và đào tạo đưa vào Thông tư 09/2022/TT-BGDĐT ngày 06 tháng 6 năm 2022 về danh mục thống kê ngành đào tạo của giáo dục đại học đối với hệ đại học, cao học Việc đưa vào đào tạo ngành này được nhiều cơ sở giáo dục đã triển khai, tuy nhiên tính kết hợp với những khía cạnh khác, đáp ứng nhu cầu thực tế của nhiều

tổ chức, hướng đến mục đích đảm bảo sự hợp lý về thông tin tài chính cho cả đối tượng bên trong lẫn bên ngoài doanh nghiệp là chưa được thể hiện rõ Việc xây dựng ngành đào tạo này trong thời gian tới vẫn còn cần thiết và nên theo mô hình tích hợp bền vững cùng quy trình chuẩn đã được nghiên cứu

2 Tổng quan về chương trình đào tạo theo hướng bền vững

2.1 Thế nào là một chương trình đào tạo mang tính tích hợp?

Chương trình đào tạo (tiếng Anh là Curriculum) có sự khác biệt nhất định với chữ Chương trình (tiếng Anh là Program) xét theo ý nghĩa về mặt giáo dục đào tạo Đầu tiên, chương trình đào tạo (Curriculum) được hiểu là một kế hoạch thiết kế (design

plan) cho quá trình học tập mà qua đó đưa ra yêu cầu cơ sở giáo dục chủ động và có mục đích rõ ràng trong việc tương tác giữa giáo viên, học sinh và nội dung kiến thức

mà chúng ta muốn học sinh tiếp thu (Armiatge, 2011) Theo đó, chương trình đào tạo tích hợp chính là một chương trình theo ý nghĩa giáo dục (educational program) hướng đến tập trung vào một lĩnh vực, một hoạt động, một ngành nghề cụ thể hoặc một nhóm nhiều loại khác nhau (Jones, Selby & Sterling, 2010)

Theo Albert Oliver (2022) và Knight (2005), chương trình về mặt giáo dục chuẩn mực có tính tích hợp phải mang tính giáo dục và có cấu trúc bao gồm đầy

đủ bốn thành phần (SESE), đó là chương trình có hoạt động nghiên cứu (studies), chương trình có mang tính trải nghiệm (experiences), chương trình có hoạt động thực tế (services) và chương trình có nhiều chiều hướng lựa chọn cho người học (elective) Đối với Robert Gagne (2023) thì chương trình tích hợp bốn yếu tố khác (CESP), đó là nội dung chính cốt lõi (content), mục tiêu cuối cùng của khóa học (ending objectives), trình tự nội dung có tính khoa học (sequencing) và đánh giá cẩn trọng trước khi vào khóa học đối với yêu cầu tổ chức (preassessment) Bốn yếu tố này cần phải thể hiện rõ khi xây dựng chương trình theo quy trình bao gồm

14 công việc cụ thể trong Hệ thống thiết kế cấu trúc hướng dẫn của Đại học Wincosin (WIDS) như sau:

Hình 1 Quy trình xây dựng chương trình theo ĐH Wincosin

Các nghiên cứu chỉ ra rằng, các trường khi thiết kế chương trình tích hợp cần phải xác định được tính chất hay mục tiêu chính hoặc nội dung chính cần đạt

được là gì, lấy đó làm trung tâm xuyên suốt trong việc xây dựng theo các bước trên để hình thành đồng bộ trong chương trình, giảm đi tính chất rời rạc

2.2 Tiêu chí để xây dựng chương trình đào tạo tích hợp

Theo Gerald Kulm & Yeping li (2009), một chương trình đào tạo khi được hình thành theo bối cảnh phát triển bền vững cũng như đáp ứng được tính hiện đại, tính khoa học cũng như tính thực tiễn theo sự phát triển của kinh tế xã hội cần phải kết hợp đầy đủ 7 nhóm tiêu chí sau:

Nhóm kiến thức và kỹ năng tổng quát theo đúng định hướng của ngành hoặc chương trình (General skill or knowledge category - Goal)

Kết quả đầu ra và những điểm, chuẩn đặc thù mà người học đạt được khi tham gia chương trình (Specific accomplishments to be achieve - Outcome)

Hoạt động, yêu cầu, sự việc công việc mà người học cần thực hiện để giúp

họ đạt kết quả (Activities and Assignments to help students learn - Learning Events)

Thành phần chi tiết, các học phần chính về chuyên ngành liên quan đến kết quả cần thiết (Key elements related to the course’s accomplishment - Components)

Đối tượng thực hiện phân tích và thực hành các hoạt động, giảng dạy các học phần (The objects of analysis - Objects)

Nguồn tài nguyên, dữ liệu, tài liệu, bộ phận phục vụ cho quá trình đào tạo ngành nghề (Data indicating degree of achievement - Characteristics)

Tiêu chí cụ thể và khối chỉ tiêu đánh giá trong việc xác định từng thành phần trong khóa học cũng như đánh giá việc đạt được hệ thống hoặc bộ chuẩn đầu ra (Combination of data indicating relative degree of achievement of learning outcome - Indicators)

Bảy tiêu chí trên cần được kết hợp chặt chẽ trong việc xây dựng chương trình đào tạo theo một quy trình lập kế hoạch chương trình (Curriculum Planning Cycle – CPC) theo một chu trình gồm 4 bước đi từ đánh giá nhu cầu học ngành; thiết kế tổng thể chương trình; Triển khai chương trình; Đánh giá tính hiệu quả của đầu ra và nhà khoa học Hao Zhou, Wong Sulee & Ziyue Wang (2022) cũng khẳng định như vậy Hiện nay nhiều trường đại học triển khai quy trình này theo

mô hình CDIO Khung thiết kế một chương trình theo hướng từ trên xuống được thể hiện qua các bước sau:

Hình 2 Quy trình lập kế hoạch phát triển khung giáo dục CPC

2.3 Quy trình xây dựng chương trình theo hướng bền vững

Đối với việc tích hợp mục tiêu bền vững cho một chương trình đào tạo được yêu cầu là phải đáp ứng tính chuyên biệt của ngành, tính thực tiễn của nội dung theo đúng xu hướng, yêu cầu, mong đợi của xã hội cũng như kỳ vọng của người học Việc này được đáp ứng theo mô hình 5A như sau:

Trao đổi rõ yêu cầu các bên có liên quan với kết quả thực (Ask an answerable question)

Truy xuất tài liệu và các nguồn tài nguyên nội tại của đơn vị (Access the evidence)

Xem xét tổng thể chương trình đã xây dựng theo định hướng dài hạn (Appraise evidence)

Áp dụng chương trình vào đào tạo thực tế (Apply the appropriate evidence)

Đánh giá quá trình triển khai và điều chỉnh, cập nhật (Assess the process)

Mô hình 5A này thể hiện thông qua việc xây dựng chương trình đào tạo hiện đại khác với chương trình truyền thống bằng việc kết cấu từ 3 mảng cụ thể bao gồm chương trình đào tạo kế hoạch, chương trình học tập và chương trình giảng

1 Nhận diện chuẩn đầu ra học tập chương trình (PLO)

2 Thiết kế học phần để tất cả PLO được phản ánh đầy đủ trong từng chuẩn đầu ra khóa học trong tổng thể chương trình

3 Gán số tín chỉ từng học phần đảm bảo cân đối các khối kiến thức

4 Thiết kế chiến lược dạy, học, đánh giá học phần trong bản mô tả vắn tắt

5 Kiểm tra mối liên kết giữa chuẩn đầu ra học phần với phương pháp dạy học và đánh giá

dạy (Al-Foraih & Williams, 2023) Sau khi định hình từng bước theo cách 5A, các trường sẽ thực hiện tiến trình phát triển một chương trình bền vững (Sustainable Program) theo thứ tự ưu tiên các mảng như sau:

Nội dung của chương trình phải được ưu tiên thiết kế (Content)

Phương pháp sư phạm cho người trưởng thành (Pedagogy)

Cách đánh giá môn học, nhóm môn, khối kiến thức và toàn chương trình (Assessment)

Chuyển giao khóa đào tạo đến người học và thực hiện truyền thông (Delivery)

Giám sát và đánh giá kết quả, hiệu quả chương trình thường xuyên, định

kỳ (Monitoring)

Do tính chất bền vững nên bên cạnh ba yếu tố cơ bản là kiến thức (K), kỹ năng (S), thái độ (A) thì sẽ cần bổ túc thêm yếu tố về hành vi (B) đối với các đối tượng mà chương trình học hướng đến Bốn mảng này cần triển khai theo hướng tiếp cận của cấu trúc cấp bậc Kirkpatrick (1967) với 4 tầng lớp: cấp 1 là tương tác; cấp 2 là thay đổi kiến thức; cấp 3 là thay đổi hành vi và cấp 4 là thay đổi hiệu quả hoạt động Đi từ cấp 1 đến cấp 4 sẽ tạo nền tảng kết nối toàn bộ chuỗi nội dung mà người học đạt được KSAB và giữ ổn định trong thời gian dài (Oakeshott, 1950/2003)

3 Một số nội dung quan tâm trong chương trình đào tạo ngành Kiểm toán

Đối với ngành Kiểm toán, theo các nhà khoa học thì đây là ngành đào tạo nhưng chính là ngành của sự tương tác và rèn luyện thực tiễn, tránh cung cấp nhiều lý thuyết Chuẩn đầu ra cơ bản chung của ngành này trong bối cảnh tình hình mới được thể hiện qua bảng sau:

Bảng 1 Bộ các yếu tố chuẩn đầu ra trong chương trình đào tạo

Kiến thức (K) Kỹ năng (S) Thái độ (A) Hành vi (B)

 Người học tự phản ánh được bản thân, thể hiện được các điểm bản thân đạt được trong quá trình học tập; cam

 Người học thể hiện tư cách của bản thân, hành vi mang tính chất chuyên nghiệp

Kiến thức (K) Kỹ năng (S) Thái độ (A) Hành vi (B)

trong, ngoài nước,

hiểu biết các quá

 Người học có thể

mô tả được các sự việc, đủ khả năng truyền thông, ứng dụng được kỹ thuật, tương tác một cách hiệu quả với các thành viên,

cá nhân, tổ chức

kết khẳng định về kinh nghiệm trong chuyên môn

 Người học có thái

độ tôn trọng đối tác, ghi nhận và trân trọng giá trị văn hóa, xã hội của các bên có liên quan, hướng đến học tập suốt đời

trong các hoạt động tham gia

 Người học có những phản ứng, phản hồi mang tính chất tích cực, xây dựng, khuyến khích, động viên được tập thể trong quá trình làm việc

Dựa vào chuẩn đầu ra đã thiết lập, ngành Kiểm toán cần tích hợp các khối kiến thức sau trong bối cảnh phát triển của công nghệ 4.0 cũng như theo mô hình

ổn định bền vững như sau:

Hình 3 Các mảng kiến thức đề xuất trong chương trình đào tạo Kiểm toán

Sau khi tích hợp theo bốn thành phần này, nhóm thiết kế cần tổng hợp, phân tích và rà soát xem các yếu tố trong quy trình các bước từ cao xuống thấp đã thỏa

mãn hay chưa cũng như mối quan hệ giữa các yếu tố đó cùng với nhóm kiến thức,

kỹ năng, thái độ, hành vi

Hình 4 Mối quan hệ giữa các yếu tố của chương trình và chuẩn đầu ra

Đối với mảng Kiểm toán thì khi tích hợp vào với các khía cạnh khác, đặc biệt là rủi ro hoặc công nghệ thì bản chất của chương trình này bao gồm hai mảng chính là chuyên môn kế toán kiểm toán và chuyên môn về phân tích dữ liệu kèm theo quản trị rủi ro trong, ngoài tổ chức Đối với khối kiến thức bổ sung đó thì việc phân tích trong kiểm toán theo 4 khía cạnh trên thường gắn liền với dòng dữ liệu, tính trung thực của báo cáo, phần hành kiểm toán tích hợp và các công cụ kiểm soát các mặt khác nhau trong tổ chức Việc tích hợp này sẽ có sự kết hợp đồng bộ bốn khía cạnh trong tổng thể chương trình đào tạo và theo 6 nội dung cấu thành một chuẩn đầu ra theo đúng mục đích của ngành kiểm toán mà cơ sở giáo dục lựa chọn Điều này sẽ đáp ứng đúng khái niệm Curriculum của David Patt (1997) cho rằng chương trình giáo dục chính là một quy trình bền vững của việc dạy và học chuyên môn Từ đó, trường sẽ chuẩn bị nguồn lực để đi vào thiết

kế chi tiết cho từng phần, từng môn học Trên thế giới hiện nay có 3 cách thức thiết kế chính, đó là (i) thiết kế dựa trên chủ lựa về học phần, (ii) thiết kế dựa trên chủ lực về người học và (iii) thiết kế dựa trên chủ lực về vấn đề thực tiễn Lựa chọn hướng nào sẽ do thành viên ban chuyên môn quyết định, có thể kết hợp hoặc đồng bộ thống nhất xuyên suốt tổng thể

4 Kết luận

Nếu như việc đào tạo chương trình đào tạo của ngành kiểm toán đã được thực hiện tại một số trường đại học ở Việt Nam thì việc tích hợp theo hướng liên ngành, tích hợp nhằm đáp ứng đúng yêu cầu xu thế của thời đại thì hiện nay gần như vẫn chưa được thực hiện và chưa có một chương trình nào phù hợp để có thể đối sánh Do đó, việc xác lập những yêu cầu, nguyên tắc ban đầu trong việc thiết

kế chương trình đào tạo Trong quá trình xây dựng chương trình thì chuẩn đầu ra

và cấu trúc nhóm yếu tố của các học phần là yếu tố được xem là quan trong nền tảng, giúp chương trình đạt được mục tiêu cũng như yêu cầu các bên có liên quan Bài viết này đã cung cấp được khung bức tranh chung về các yếu tố chính trong việc xây dựng chương trình theo hướng tích hợp cũng như áp dụng vào việc thiết

kế cho ngành kiểm toán trong mối quan hệ với công nghệ, xã hội, môi trường Các nghiên cứu sau sẽ tiếp tục đi vào những nội dung cụ thể của một chương trình đào tạo xây dựng cho ngành kiểm toán cũng như các ngành khác trong cơ sở giáo dục đại học

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Al-Foraih S., & Williams, K (2023) The effect of curriculum organization on the acquisition of abstract declarative knowledge in computer-based instructions Journal of Computers in Education, 2, pp 283–299,

https://doi.org/10.1007/s40692-015-0035-0

2 Armiatge, A (2011) Critical Pedagogy and Learning to Dialogue: Towards Reflexive Practice for Financial Management and Accounting Education,

Journal of Critical Educational Policy Studies, Volume 9, No.2

3 Armitage, A (2010) From Sentimentalism towards a Critical HRD Pedagogy,

Journal European Industrial Training (34), No.8/9, pp.735-752

4 Gerald Kulm & Yeping li (2009) Curriculum research to improve teaching and learning: National and cross-national studies DM: The International

Journal on Mathematics Education, 41 (6), pp 709-715

5 Hao Zhou, Wong Sulee & Ziyue Wang (2022) The impact of curriculum innovation on students' learning ability: An empirical study from Primary and Secondary Cchools in Guizhou, China The 6th STIU International Conference

2022, May, Thailand

6 Henderson, J.M., & Hawthorne, R.D (2000) Transformative curriculum leadership (2 nd Ed) New Jersey: Prentice-Hall Inc

7 Jones, P., Selby, D., & Sterling, S (2010) Sustainability Education: Perspectives and Practice Across Higher Education, UK: Earthscan

8 Joshua Vidal (2023) Propose Curriculum Planning and Management Model towards Timely and Resilient Education Curriculum in the Philippines

Available at

SSRN: https://ssrn.com/abstract=4342266 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4

342266

9 Knight, P (2005) “Unsustainable development”, The Guardian, 8 February,

quoted in Gough, S and Scott, W (2007) Higher Education and Sustainable Development, p.52

10 Oakeshott, M (1950/2003) The Idea of a University, The Listener, reprinted from the The Voice of Liberal Learning: Michael Oakeshott on Education in Academic Questions, Winter 2003-2004

11 Ylimaki, R.M (2011) Critical curriculum leadership: A framework for progressive education New York, NY: Routledge

12 Zhang Q., Saharuddin NB., & Aziz, N (2022) The Analysis of Teachers' Perceptions of Moral Education Curriculum Frontiers in Psychology, 26 Jul

2022, 13:967927

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG CÔNG TÁC KẾ TOÁN

mà các cá nhân chúng ta thực hiện quản lý tài chính của mình

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo AI, kế toán, ứng dụng AI trong kế toán, thách thức

và tồn tại khi ứng dụng AI

1 Giới thiệu

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động đến nhiều ngành nghề một cách mạnh mẽ và là chủ đề đang được quan tâm hàng đầu Từ lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đến kinh doanh vận tải, AI đã thay đổi cách thức hoạt động vận hành của các doanh nghiệp, mang lại độ chính xác và hiệu quả chưa từng có Trong giới hạn bày viết này, tác giả sẽ tổng hợp và phân tích sự tác động của AI đến ngành kế toán

Trí tuệ nhân tạo bắt nguồn từ giữa thế kỷ 20, khi các nhà khoa học máy tính bắt đầu phát triển các thuật toán và chương trình có thể mô phỏng trí thông minh

của con người Năm 1956, tại Hội nghị Dartmouth, các nhà nghiên cứu hàng đầu thế giới đã thảo luận về tiềm năng của AI và khám phá những cách để phát triển lĩnh vực này Trong những thập kỷ tiếp theo, AI đã phát triển nhanh chóng với những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và thuật toán học sâu Ngày nay, AI là một mũi nhọn chính trong nhiều ngành nghề như chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải, giải trí và tài chính-kế toán

Tác động của AI đến các lĩnh vực, ngành nghề rất lớn Trong chăm sóc sức khỏe, AI được sử dụng để phát triển các kế hoạch điều trị riêng cho từng bệnh nhân cụ thể, phân tích hình ảnh y tế và dự đoán sự bùng phát dịch bệnh Trong giao thông vận tải, AI được sử dụng để cải thiện lưu lượng giao thông, tối ưu hóa dịch vụ hậu cần logictis Trong lĩnh vực giải trí, AI được sử dụng để tạo các đề xuất các phim, nhạc cá nhân hóa theo từng sở thích của người sử dụng

Trong lĩnh vực kế toán, AI đang được sử dụng để tự động hóa các nghiệp

vụ, thao tác thông thường, chẳng hạn như nhập công tác nhập dữ liệu và đối chiếu ngân hàng, cũng như các công tác mang tầm chiến lược (chẳng hạn như phân tích

và đưa ra các tư vấn tài chính) Lợi ích của AI mang lại cho công tác kế toán rất lớn, bao gồm cải thiện độ chính xác và hiệu quả, cho tầm hiểu biết rõ hơn về hiệu quả hoạt động sản xuất, kinh doanh Tuy nhiên, cũng có những thách thức và vấn

đề tồn tại cần được xem xét, chẳng hạn như nhu cầu đào tạo và kỹ năng chuyên môn, vấn đề đạo đức nghề nghiệp và các quy định chuẩn mực kế toán Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là phải nhận ra những lợi ích và thách thức, tiềm năng của AI, đồng thời khám phá các cách sử dụng AI một cách hiệu quả và có đạo đức

2 Tổng quan nghiên cứu

Davenport và Ronanki (2018), trong câu chuyện Harvard Business Review của họ, gợi ý rằng các tổ chức nên tập trung vào AI về khả năng kinh doanh hơn

là kỹ năng công nghệ Nhìn chung, AI có thể giúp các doanh nghiệp đáp ứng 3 mục tiêu chính: tự động hóa quy trình kinh doanh, hiểu rõ hơn thông qua phân tích dữ liệu và kết nối với người tiêu dùng và người lao động Chukwuani và Egiyi (2020) đã xem xét tác động của trí tuệ nhân tạo đối với ngành kế toán Họ

đã cho thấy mức độ tiến bộ đang diễn ra trong ngành kế toán trong việc tự động hóa quy trình kế toán Họ cũng vạch ra vị trí của kế toán viên trong quá trình tự động hóa hiện đại và cách các kế toán viên của thế kỷ 21 có thể thích ứng với sự

tự động hóa phổ biến trong ngành Quay trở lại những năm 1990, O'Leary (1995)

đã thực hiện một nghiên cứu chỉ ra các loại nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh đương đại lúc bấy giờ liên quan đến AI trong Kế toán, Tài chính và Quản

lý Ông phát hiện ra rằng Kế toán, Tài chính và Quản lý lần lượt có 29,63%, 28,40% và 20,99% nghiên cứu được thực hiện liên quan đến việc sử dụng AI, được công bố trên Tạp chí Quốc tế về Hệ thống Thông minh trong Kế toán, Tài chính và Quản lý (IJISAFM) Ở đó, nhiều tác nhân, mạng lưới thần kinh, ứng dụng hệ thống dựa trên tri thức, học tập dựa trên trường hợp, học máy, lập trình logic ràng buộc, v.v là những vấn đề được xem xét nhiều nhất

Huang (2018) đã xem xét ứng dụng AI trong thuế Để trình bày trường hợp này, tác giả đã liệt kê các bằng chứng về ứng dụng thực nghiệm của AI trong việc đánh thuế ở Trung Quốc Trong Meservy et al (1992), một số công trình trước đây về Hệ thống chuyên gia (ES) tại Đại học Brigham Young đã được nhấn mạnh Chúng bao gồm—việc sử dụng PLANMAN để lập kế hoạch tài chính cá nhân, EDP-XPERT để hỗ trợ các chuyên gia kiểm toán máy tính (CAS) đưa ra phán đoán về kiểm soát trong môi trường kỹ thuật số tiên tiến và ARISC để mô phỏng đánh giá của kiểm toán viên về kiểm soát nội bộ Chukwudi và cộng sự (2018), thông qua một nghiên cứu mô tả dựa trên khảo sát, đã trình bày tác động của AI đối với chức năng kế toán Trong nghiên cứu này, các tác giả thấy rằng việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo có ảnh hưởng tích cực đến việc thực hiện các chức năng kế toán của các công ty kế toán ở Đông Nam Nigeria Trong một nghiên cứu được thực hiện trên các tổ chức Malaysia sử dụng nhiều phần mềm kế toán dựa trên AI khác nhau, Lee & Tajudeen (2020) đã phát hiện ra rằng việc áp dụng AI không chỉ dành riêng cho các tổ chức lớn Họ cũng quan sát thấy rằng các tổ chức đang

sử dụng phần mềm kế toán dựa trên AI để lưu trữ hình ảnh hóa đơn và tự động hóa hoàn toàn quy trình thu thập thông tin

Luan và cộng sự (2020) đã nói về những thách thức và hướng đi của công nghệ AI và dữ liệu lớn trong nghiên cứu giáo dục, hoạch định chính sách và công nghiệp Chúng bao gồm giáo dục Kế toán và Kiểm toán, chính sách và ngành công nghiệp Lập luận của họ là để phản ứng với những đổi mới và tình huống khó xử do cuộc cách mạng AI và dữ liệu lớn mang lại, giới học thuật, các nhà hoạch định chính sách và chuyên gia từ nhiều lĩnh vực phải tham gia hợp tác hiệu quả để hiện thực hóa đầy đủ tiềm năng của những tiến bộ về dữ liệu lớn và AI Họ cũng chỉ ra rằng có một số lĩnh vực quan tâm chồng chéo được chia sẻ bởi cộng đồng nghiên cứu, hoạch định chính sách và công nghiệp Những lợi ích chung này đòi hỏi cách tiếp cận hợp tác nhưng trở ngại chính

đối với điều đó là sự thiếu tầm nhìn của các nhóm này cũng như thiếu kiến thức và kỹ năng cần thiết

Kokina và Davenport (2017) đã phân loại các loại ứng dụng AI thành bốn nhóm và mức độ thông minh đạt được cho đến nay của công nghệ thành bốn nhóm khác Các ứng dụng là—phân tích các con số, phân loại từ và hình ảnh, thực hiện các tác vụ kỹ thuật số và thực hiện các tác vụ vật lý Đối với các mức độ thông minh, các danh mục là—hỗ trợ con người, tự động hóa nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhận thức & học tập theo ngữ cảnh và trí thông minh tự nhận thức Chưa có ứng dụng AI nào đạt được mức độ thông minh tự nhận thức nhưng sử dụng ba mức độ thông minh khác, nhiều nhiệm vụ kế toán và kiểm toán có thể được thực hiện

Makridakis (2017) đã điều tra những tiến bộ hiện có và sắp tới của AI cũng như khả năng đạt được trí thông minh thực sự của máy móc Nghiên cứu nêu bật các quan điểm và kịch bản chính về cách AI có thể cách mạng hóa cuộc sống con người Trong số nhiều cách khác nhau mà AI có thể biến đổi môi trường con người, sự biến đổi của kỷ luật và nghề nghiệp kế toán & kiểm toán là một điều rất quan trọng

Bảng 1 dưới đây tóm tắt một số nghiên cứu xem xét ứng dụng của AI trong

kế toán và kiểm toán Các nghiên cứu này được tiến hành trong khoảng thời gian 2018-2020, cũng sẵn có dưới dạng Open Access Resources

Bảng 1 Tóm tắt một số nghiên cứu về AI trong kế toán kiểm toán

● Nghiên cứu sự phát triển của nghề kế toán khi phải đối mặt với những tiến bộ công nghệ khác nhau

● Xem xét các rào cản tiềm tàng

và các cơ hội của các công nghệ

● Machine & Deep Learning

● Trí tuệ nhân tạo tổng hợp

● Công nghệ Blockchain

● Tự động hoá quy trình bằng robot – Nhận dạng tần số vô tuyến điện (Radio Frequency

Identification (RFID))

● Nhận dạng giọng nói

● Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Nghiên cứu Nội dung chính của nghiên cứu Thảo luận về công nghệ AI

mới đặt ra đối với việc giảng dạy

● Sự thích ứng với tự động hóa của

Kế toán viên

● Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process

● Lưu trữ hình ảnh và tài liệu

● Tự động hóa việc thu thập thông tin

● Kiểm tra năng lực của Kế toán viên để nắm bắt công nghệ, sử dụng 6 yếu tố quyết định (6 determinants)

● Ứng dụng chung của AI (không thảo luận về công nghệ cụ thể)

Ucoglu (2020)

● Đánh giá các ứng dụng học máy Machine Learning hiện tại trong kế toán và kiểm toán, đặc biệt trong Big 4

● Học máy (Machine Learning)

Nghiên cứu Nội dung chính của nghiên cứu Thảo luận về công nghệ AI

● Mở rộng các đề xuất có liên quan cho các nhà hoạch định chính sách

Zemánková

(2019)

● Giới thiệu việc sử dụng AI trong

kế toán và kiểm toán, đặc biệt tập trung vào công nghệ blockchain

● Phân tích các khía cạnh kiểm toán được hưởng lợi từ ứng dụng

AI

● Nhất mạnh ứng dụng của blockchain trong kiểm toán

● Tìm hiểu các góc nhìn và kinh nghiệm của “4 Gã Khổng Lồ Kế Toán”

● Tự động hóa quy trình robot (RPA)

● NLP ● Nhận dạng giọng nói

● Accounting Intelligence Expert Systems (AI/ES)

● Tự động hóa

● Học Máy (Machine Learning)

● Khai thác dữ liệu

● Điện toán nhận thức

Nghiên cứu Nội dung chính của nghiên cứu Thảo luận về công nghệ AI

● Điều tra quan điểm của các bên liên quan về ứng dụng AI trong các ngân hàng Nigeria

● Làm sáng tỏ một số xu hướng phát triển có thể xảy ra trong tương lai trong lĩnh vực của AI

● Rút ra một số kết luận về giáo dục kế toán trong thời đại của các công nghệ thông minh mới và các ứng dụng thương mại của chúng

● Tự động hóa

● Hệ thống chuyên gia

● Fuzzy Logic

● Mạng nơ-ron (Neural Networks)

● Học Máy Machine Learning

● Hệ thống giải quyết truy vấn dựa trên kiến thức

Chukwudi et

al (2018)

● Xác định ảnh hưởng của AI đến hiệu suất của các chức năng kế toán

● Xác định ảnh hưởng hoặc Hệ thống chuyên gia (Expert systems)

và Đại lý thông minh (Intelligent Agents) đối với việc thực hiện các chức năng kế toán

● Thuật toán di truyền

(Nguồn: Trích và dịch từ “Artificial Intelligence (AI) in Accounting & Auditing: A Literature Review” của tác giả Hasan, A R., 2022, Open Journal of

Business and Management, 10, trang 449-450)

AI là một công nghệ mới nổi đang làm thay đổi nhiều lĩnh vực, ngành nghề, bao gồm cả ngành nghề kế toán Trong những năm gần đây, ngày càng có nhiều nghiên cứu và tài liệu khám phá tác động của AI đối với kế toán, bao gồm lợi ích, thách thức và tiềm năng phát triển trong tương lai của nó Đánh giá tài liệu này

sẽ cung cấp một bản tóm tắt các nghiên cứu và tài liệu hiện có về AI và kế toán, xem xét tác động của AI đối với kế toán và cung cấp góc nhìn sâu hơn về tình hình thực tế các doanh nghiệp và doanh nghiệp kiểm toán đã áp dụng AI

Đã có một lượng lớn nghiên cứu và tài liệu về việc sử dụng AI trong kế toán trong những năm gần đây Một nghiên cứu của Hiệp hội Kế toán Công chứng Anh (ACCA) cho thấy AI có tiềm năng biến đổi kế toán bằng cách tự động hóa các nghiệp vụ thông thường, cải thiện độ chính xác và hiệu quả, đồng thời cho phép đưa ra quyết định chiến lược hơn (ACCA, 2018) Một nghiên cứu khác của PwC cho thấy AI có khả năng tăng năng suất và giảm chi phí kế toán bằng cách

tự động hóa các nghiệp vụ như nhập dữ liệu, phân tích tài chính và quy trình kiểm toán (PwC, 2021, 2022) Nghiên cứu cũng lưu ý rằng AI có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về dữ liệu tài chính, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn

Cùng với đó, một đánh giá của Deloitte cho thấy AI có thể được sử dụng trong kế toán để cải thiện độ chính xác và tốc độ của lập báo cáo tài chính, nâng cao khả năng phát hiện gian lận và cho phép các dịch vụ tài chính được cá nhân hóa hơn (Deloitte, 2020) Đánh giá cũng lưu ý rằng AI có thể được sử dụng để lập kế hoạch thuế và hỗ trợ tư vấn tư vấn thuế và giảm rủi ro sai sót Lập kế hoạch thuế là một nhiệm vụ tốn nhiều thời gian và phức tạp, đòi hỏi kế toán phải phân tích khối lượng lớn dữ liệu Các hệ thống khai thuế do AI cung cấp có thể tự động hóa nhiều tác vụ thông thường liên quan đến khai thuế, chẳng hạn như nhập dữ liệu và tính toán các khoản nợ thuế Điều này có thể giúp giảm thời gian cần thiết

để chuẩn bị thuế và cải thiện tính chính xác của tính toán thuế và giảm khả năng xảy ra sai sót

Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của AI trong kế toán là tự động hóa việc nhập và xử lý dữ liệu Các công nghệ AI như học máy và xử lý ngôn ngữ

tự nhiên có thể đọc và giải thích các tài liệu tài chính, chẳng hạn như hóa đơn, biên lai và báo cáo ngân hàng, đồng thời nhập dữ liệu vào hệ thống kế toán với

độ chính xác cao Điều này giúp giảm thời gian và công sức cần thiết cho việc nhập dữ liệu thủ công, đồng thời giảm nguy cơ mắc lỗi

Nhiều quy trình kế toán, chẳng hạn như nhập dữ liệu, đối chiếu ngân hàng, quy trình tài khoản phải trả và phải thu, liên quan đến một khối lượng lớn các nhiệm vụ lặp đi lặp lại tốn nhiều thời gian và dễ mắc lỗi Bằng cách tự động hóa các tác vụ này thông qua AI, nhân viên kế toán có thể giảm thời gian cần thiết cho các tác vụ thông thường và cải thiện độ chính xác Phần mềm kế toán hỗ trợ

AI có thể tự động nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như sao kê ngân hàng, sao kê thẻ tín dụng và hóa đơn, loại bỏ nhu cầu nhập dữ liệu thủ công Điều này làm giảm đáng kể rủi ro sai sót và cải thiện độ chính xác của báo cáo tài chính Phần mềm hỗ trợ AI cũng có thể tự động đối chiếu ngân hàng, so sánh các giao dịch ngân hàng với hồ sơ kế toán và làm nổi bật bất kỳ sự khác biệt nào Điều này làm giảm thời gian cần thiết để đối chiếu với ngân hàng và cải thiện tính chính xác của hồ sơ tài chính Tương tự, các quy trình tài khoản phải trả và phải thu ứng dụng AI có thể tự động khớp hóa đơn với đơn đặt hàng và biên lai, giảm rủi ro sai sót và đảm bảo thanh toán kịp thời Phần mềm do AI hỗ trợ cũng có thể

tự động hóa quy trình xác định và giải quyết sự khác biệt, giảm thời gian cần thiết cho việc can thiệp thủ công và nâng cao hiệu quả

AI cũng có thể được sử dụng để phân tích báo cáo tài chính Ví dụ: phần mềm hỗ trợ AI có thể phân tích dữ liệu tài chính và tạo báo cáo phân tích tự động Điều này giúp giải kế toán giảm nhiều thời gian và mắc lỗi trong việc thiết kế và lập các báo cáo theo cách thủ công Ngoài ra, AI còn có thể có thể cho phép phân tích và đồng thời đưa ra dự đoán, cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu tài chính

mà các nhà phân tích con người có thể không thấy ngay lập tức, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt và kịp thời hơn Ví dụ như, AI có thể phân tích dữ liệu kế toán-tài chính quá khứ để dự đoán các xu hướng trong tương lai, chẳng hạn như thay đổi về doanh thu hoặc chi phí (xem chi tiết hơn tại Rikhardsson và cộng sự , 2018) Điều này có thể giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược về lập ngân sách, đầu tư và các vấn đề tài chính khác Phần mềm hỗ trợ AI cũng có thể phân tích dữ liệu từ các nguồn bên ngoài, chẳng hạn như xu hướng thị trường và chỉ số kinh tế, cung cấp cho kế toán góc nhìn rộng hơn về xu hướng và rủi ro tài chính (Faggella, 2020) Điều này có thể giúp kế toán xác định các rủi ro và cơ hội và phát triển các chiến lược tài chính hiệu quả hơn

Các hệ thống AI có thể được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ kế toán thông thường như nhập dữ liệu, đối chiếu và khai thuế, giúp kế toán viên có thời gian tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và phức tạp hơn Nghiên cứu đã chỉ

ra rằng AI có khả năng giảm đáng kể khối lượng công việc của kế toán và tăng

độ chính xác của báo cáo tài chính (Eicher, 2021; USM, 2022)

Kiểm tra, kiểm soát và kiểm toán là một chức năng quan trọng trong kế toán

và việc sử dụng AI có khả năng biến đổi quy trình kiểm tra, kiểm soát và kiểm toán này Các hệ thống kiểm tra, kiểm soát và kiểm toán ứng dụng AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu để xác định các mẫu và điểm bất thường có thể chỉ ra những bất thường kế toán, tài chính AI cũng có thể giúp đánh giá hiệu quả của các biện pháp kiểm soát nội bộ và xác định các lĩnh vực rủi ro (EY, n.d)

Một nghiên cứu được thực hiện bởi Deloitte (2019) cho thấy các hệ thống kiểm toán do AI cung cấp có thể cải thiện độ chính xác của báo cáo tài chính và giảm nguy cơ gian lận Nghiên cứu cũng cho thấy AI có thể giúp kiểm toán viên xác định các khu vực rủi ro hiệu quả hơn và cung cấp những hiểu biết có giá trị hơn cho khách hàng

Ngoài ra, AI còn có thể giúp phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính hiệu quả hơn so với cách thực hiện thủ công, truyền thống Ví dụ như, thuật toán AI

có thể phân tích các giao dịch tài chính và xác định các điểm bất thường có thể chỉ ra hành vi gian lận (IBM, n.d) Các hệ thống phát hiện gian lận do AI cung cấp cũng có thể liên tục học hỏi và thích ứng với các rủi ro mới, giúp chúng hoạt động hiệu quả hơn theo thời gian (World Economic Forum, 2019) Các thuật toán phát hiện gian lận có thể được đào tạo để xác định các giao dịch và mẫu bất thường có thể chỉ ra hoạt động gian lận (Hasam, 2018)

Đối với việc cá nhân hóa dịch vụ tài chính, AI giúp cho công tác cá nhân hóa các dịch vụ tài chính qua việc các chatbot cung cấp lời khuyên tài chính được

cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên nhu cầu và hoàn cảnh của từng khách hàng (Insider Intelligence, 2023) Điều này giúp các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác cải thiện sự hài lòng của khách hàng và từ đó xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn

Mặc dù có nhiều lợi ích của AI trong kế toán, nhưng cũng có một số thách thức Một trong những thách thức chính là nhu cầu về chất lượng dữ liệu (Lehner

et al., 2022) Các thuật toán AI dựa vào dữ liệu chất lượng cao để đưa ra dự đoán chính xác và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị Nếu dữ liệu không đầy đủ, không chính xác hoặc lỗi thời, thuật toán AI sẽ tạo ra kết quả không đáng tin cậy Một thách thức khác là nhu cầu giám sát của con người (Ali et al., 2020; Hasan, 2022; Zhang et al., 2020;) Mặc dù AI có thể tự động hóa nhiều nghiệp vụ

thông thường, nhưng nó không thể thay thế chuyên môn của con người Kế toán viên và kiểm toán viên vẫn cần xem xét và giải thích dữ liệu do thuật toán AI tạo

ra để đảm bảo tính chính xác và phù hợp của dữ liệu

Xét về mặt đạo đức của AI trong kế toán cũng là một mối quan tâm (Lehner et al., 2022; Munoko et.al, 2020) Ví dụ: có rủi ro là các thuật toán AI có thể bị sai lệch hoặc thiện vị nếu chúng được đào tạo trên dữ liệu bị sai lệch hoặc được xây dựng trên nền tảng thuật toán thiên vị Điều cần thiết là đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách công bằng và có đạo đức để tránh những hậu quả không mong muốn Những phát triển tiềm năng trong tương lai của AI trong kế toán là rất đáng

kể Một trong những phát triển thú vị nhất là việc sử dụng các phân tích dự đoán

do AI cung cấp (ICEAW, 2018) Phân tích dự đoán có thể phân tích dữ liệu tài chính lịch sử để dự đoán xu hướng trong tương lai, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn về ngân sách, đầu tư và các vấn đề tài chính khác Một tiềm năng phát triển khác là việc sử dụng các chatbot do AI cung cấp để cung cấp lời khuyên tài chính được cá nhân hóa cho khách hàng (Hasan, 2022; Stancu

& Duţescu, 2021)

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành kế toán, giúp cải thiện tốc độ,

độ chính xác và hiệu quả trong các hoạt động kế toán, tài chính Nhiều doanh nghiệp

và doanh nghiệp kiểm toán, dịch vụ kế toán-thuế đã áp dụng các hệ thống kế toán ứng dụng AI để tự động hóa các công việc thông thường như nhập dữ liệu, lập báo cáo tài chính và khai thuế Trong bài viết này, tác giả phân tích dưới góc độ thực tiễn

mà các doanh nghiệp đang ứng dụng và chia sẻ kinh nghiệm của họ

PwC, một trong những doanh nghiệp kiểm toán lớn nhất thế giới, đã đi đầu trong việc áp dụng AI vào kiểm toán, kế toán PwC đã phát triển một hệ thống kiểm toán dựa trên nền tảng ứng dụng AI có tên gọi là Halo, sử dụng các thuật toán máy học để phân tích khối lượng lớn dữ liệu kế toán, tài chính Halo đã cải thiện đáng kể độ chính xác của lập báo cáo tài chính và giảm thời gian cần thiết

để kiểm toán PwC cũng đã phát triển một chatbot hỗ trợ AI có tên gọi là Aura, giúp khách hàng giải đáp các thắc mắc liên quan đến thuế Aura đã giảm khối lượng công việc cho các chuyên gia tư vấn thuế của PwC và cải thiện trải nghiệm của khách hàng (PwC, 2016)

Trong khi đó KPMG, cũng đã tích cực áp dụng AI vào kế toán KPMG đã phát triển một hệ thống khai thuế có tên gọi là Tax Ignition, tự động hóa nhiều công việc thông thường liên quan đến khai thuế Việc này đã giảm thời gian cần

thiết để lập kế hoạch bị thuế và cải thiện độ chính xác của tính toán thuế KPMG cũng đã phát triển một hệ thống phát hiện gian lận "KPMG Clara", sử dụng thuật toán máy học để xác định các bất thường tài chính tiềm ẩn KPMG Clara đã cải thiện đáng kể tính hiệu quả của quy trình kiểm toán của KPMG (KPMG, n.d) Với Xero, một doanh nghiệp phần mềm kế toán dựa trên đám mây, cũng đã

áp dụng AI để cải thiện hệ thống kế toán của mình Xero đã phát triển một “cố vấn tài chính” AI có tên là "Xero Advisor", cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất cho các chủ doanh nghiệp nhỏ Xero Advisor đã giúp các doanh nghiệp nhỏ đưa

ra quyết định tài chính tốt hơn và cải thiện hiệu quả tài chính của họ Xero cũng

đã phát triển một công cụ dự đoán dòng tiền AI có tên là "Dự án Xero", giúp các doanh nghiệp dự báo dòng tiền của họ chính xác hơn (Xero, n.d)

Intuit, nhà sản xuất phần mềm kế toán QuickBooks, cũng đã tích hợp AI vào hệ thống kế toán của mình (Intuit, 2023) Intuit đã phát triển một chatbot hỗ trợ AI có tên là Trợ lý QuickBooks, giúp người dùng thực hiện các tác vụ kế toán thông thường như lập hóa đơn và theo dõi chi phí QuickBooks Assistant đã giảm thời gian cần thiết cho các tác vụ này và cải thiện trải nghiệm người dùng Intuit cũng đã phát triển một công cụ dự đoán dòng tiền do AI cung cấp có tên là

"QuickBooks Cash Flow", giúp các doanh nghiệp nhỏ quản lý dòng tiền của họ hiệu quả hơn

BlackLine, một doanh nghiệp phần mềm dựa trên đám mây, cũng đã áp dụng AI để cải thiện hệ thống kế toán của mình (BlackLine, n.d) BlackLine đã phát triển một công cụ đối chiếu do AI cung cấp có tên là "Smart Close", tự động hóa nhiều tác vụ liên quan đến quy trình đóng tài chính Smart Close đã giảm đáng kể thời gian cần thiết để đóng tài chính và cải thiện độ chính xác của báo cáo tài chính BlackLine cũng đã phát triển một công cụ phân tích tài khoản do

AI cung cấp có tên là "Phân tích tài khoản", giúp các doanh nghiệp xác định và sửa lỗi kế toán nhanh hơn

Các ví dụ được thảo luận ở trên minh họa cách AI đang làm thay đổi ngành

kế toán, kiểm toán bằng cách cung cấp tốc độ, độ chính xác và hiệu quả hơn Các doanh nghiệp và doanh nghiệp kiểm toán, doanh nghiệp dịch vụ kế toán-tư vấn thuế áp dụng hệ thống kế toán AI đã thu được những lợi ích đáng kể, bao gồm cải thiện độ chính xác của báo cáo tài chính, giảm thời gian cần thiết cho các công việc thường ngày và cải thiện trải nghiệm của khách hàng và người dùng AI cũng

đã giúp giảm khối lượng công việc của kế toán, cho phép họ tập trung vào các

nhiệm vụ chiến lược và phức tạp hơn, đòi hỏi sự phán đoán và chuyên môn của con người Việc áp dụng AI trong kế toán có thể sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới khi nhiều doanh nghiệp nhận ra lợi ích của công nghệ này

3 Kết quả và bàn luận nghiên cứu

3.1 Thách thức và vấn đề tồn tại

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chuyển đổi ngành kế toán bằng cách

tự động hóa các công việc thường ngày và cung cấp báo cáo tài chính chính xác

và hiệu quả hơn Tuy nhiên, việc áp dụng AI trong kế toán cũng mang lại một số thách thức phải được giải quyết để đảm bảo việc sử dụng các công nghệ này một cách có đạo đức và hiệu quả Trong bài viết này, tác giả sẽ thảo luận về những thách thức chính của AI trong kế toán, bao gồm nhu cầu về các kỹ năng và đào tạo mới cho kế toán, các vấn đề về đạo đức như thiên vị trong thuật toán AI và khả năng thay đổi công việc cũng như các cân nhắc về quy định và pháp lý đối với việc sử dụng AI trong kế toán

Một trong những thách thức quan trọng nhất của AI trong kế toán là nhu cầu đào tạo và kỹ năng mới cho kế toán viên để vận hành và quản lý hệ thống AI một cách hiệu quả Các hệ thống kế toán ứng dụng AI yêu cầu các kỹ năng và kiến thức chuyên môn, chẳng hạn như phân tích dữ liệu, học máy và lập trình Kế toán viên cũng phải hiểu cách tích hợp các hệ thống AI với các quy trình kế toán hiện

có và cách diễn giải kết quả đầu ra do các hệ thống này tạo ra

Việc áp dụng AI trong kế toán cũng đòi hỏi phải thay đổi tư duy từ các hoạt động kế toán truyền thống sang ứng dụng công nghệ, môi trường tin học Kế toán viên phải hiểu cách xác định các lĩnh vực kế toán có thể được tự động hóa thông qua AI và cách tận dụng AI để cung cấp các dịch vụ mang tầm chiến lược hơn cho khách hàng

Để giải quyết những thách thức này, các doanh nghiệp (nhất là doanh nghiệp kiểm toán) phải đầu tư vào các chương trình đào tạo và phát triển để đảm bảo rằng nhân viên của họ có những kỹ năng và kiến thức cần thiết để vận hành và quản lý hệ thống AI một cách hiệu quả Điều này có thể liên quan đến việc hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ để cung cấp khóa đào tạo chuyên biệt hoặc thuê các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học để làm việc cùng với kế toán

Một thách thức đáng kể khác của AI trong kế toán là những cân nhắc về vấn

đề tồn tại của đạo đức nghề nghiệp xung quanh các công nghệ này Một trong

những mối quan tâm chính là khả năng thiên vị, sai lệch trong các thuật toán AI Các hệ thống AI chỉ khách quan khi mà dữ liệu được sử dụng để huấn luyện chúng khách quan Nếu dữ liệu được sử dụng để đào tạo hệ thống AI bị thiên vị, sai lệch thì hệ thống có thể tạo ra kết quả sai lệch Điều này có thể có ý nghĩa quan trọng đối với báo cáo tài chính và ra quyết định của lãnh đạo Để giải quyết những lo ngại này, các doanh nghiệp phải đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI là không thiên vị và phải mang tính đại diện cho tổng thể Họ cũng phải minh bạch về các thuật toán được sử dụng trong các hệ thống AI và cách chúng tạo ra đầu ra

Một mối quan tâm về đạo đức khác là khả năng thay đổi công việc do áp dụng AI trong kế toán Khi các công việc thường ngày được tự động hóa thông qua ứng dụng nền tảng AI, nhu cầu về vai trò kế toán truyền thống có thể giảm

đi Điều này có thể dẫn đến mất việc làm cho kế toán viên và các chuyên gia kế toán khác Để giải quyết những lo ngại này, các doanh nghiệp phải chủ động đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cho nhân viên của mình để chuẩn bị cho những thay đổi do AI mang lại Họ cũng phải minh bạch với nhân viên của mình về tác động tiềm tàng của AI đối với vai trò của họ và cung cấp hỗ trợ cho những người bị ảnh hưởng bởi việc thay đổi công việc

Cuối cùng, việc áp dụng AI trong kế toán cũng mang lại những cân nhắc về quy định và pháp lý phải được giải quyết Ví dụ như vấn đề quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu liên quan đến việc sử dụng AI trong kế toán Quy định chung về bảo

vệ dữ liệu (GDPR) yêu cầu các doanh nghiệp đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân của công dân EU được xử lý hợp pháp, công bằng và minh bạch (Linklaters, n.d; SAS, n.d; Think Tank European Parliament, 2020)

Điều này có thể yêu cầu các doanh nghiệp Việt Nam phải thực hiện các biện pháp bảo mật bổ sung để bảo vệ dữ liệu được xử lý thông qua các hệ thống AI Cũng có thể có những cân nhắc về quy định xung quanh việc sử dụng AI trong báo cáo tài chính Các cơ quan quản lý có thể yêu cầu các doanh nghiệp công bố cách các hệ thống AI được sử dụng trong báo cáo tài chính và cách chúng được tích hợp với các quy trình kế toán hiện có

3.2 Tương lai phát triển của AI trong lĩnh vực kế toán

Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục phát triển, tác động của nó đối với ngành kế toán, kiểm toán ngày càng lớn và quan trọng Từ các phân tích nêu trên, cho thấy rằng lợi ích của AI trong kế toán-kiểm toán mang lại là to lớn và

hiện thực, từ việc tự động hóa các công tác lặp đi lặp lại như nhập và đối chiếu

dữ liệu đến cung cấp thông tin chuyên sâu chiến lược và tư vấn tài chính Tuy nhiên, tiềm năng phát triển trong tương lai của AI và kế toán thậm chí còn thú vị hơn Trong báo cáo này, tác giả phân tích ba lĩnh vực mà AI dự kiến sẽ có tác động sâu sắc Đó là hệ thống kế toán dựa trên đám mây (cloud), công nghệ chuỗi khối (blockchain) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Các hệ thống kế toán dựa trên đám mây (clouds) đã trở nên phổ biến trong các doanh nghiệp vừa và nhỏ do tính linh hoạt và khả năng dễ truy cập của chúng Việc áp dụng các hệ thống kế toán đám mây có ứng dụng AI sẽ còn phát triển nhanh chóng hơn trong tương lai gần Các hệ thống này có khả năng tự động hóa nhiều nghiệp vụ, công tác lặp đi lặp lại và tốn thời gian mà nhân viên kế toán thường thực hiện, giải phóng họ để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn và mang lại giá trị lớn hơn cho khách hàng của họ Các hệ thống kế toán đám mây

có ứng dụng cũng có thể cải thiện giao tiếp giữa kế toán viên và khách hàng của

họ Khách hàng có thể truy cập dữ liệu tài chính của họ bất cứ lúc nào và từ bất

cứ đâu, giúp họ làm việc với kế toán dễ dàng hơn Điều này có thể giúp các doanh nghiệp xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng của họ và cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa hơn

Công nghệ chuỗi khối (blockchain) đã được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm tài chính, quản lý chuỗi cung ứng và chăm sóc sức khỏe Trong

kế toán, công nghệ chuỗi khối có thể được sử dụng để tạo báo cáo tài chính chính xác và an toàn hơn Bằng cách tích hợp công nghệ AI và chuỗi khối, các doanh nghiệp (đặc biệt là doanh nghiệp kiểm toán) có thể tự động hóa nhiều quy trình liên quan đến lập và kiểm toán báo cáo tài chính Ví dụ: các thuật toán AI có thể

tự động đối chiếu các giao dịch và xác định bất kỳ sự khác biệt nào, trong khi công nghệ chuỗi khối có thể đảm bảo rằng dữ liệu được bảo mật và không thể bị giả mạo Điều này có thể giúp các doanh nghiệp kiểm toán cải thiện tính chính xác của báo cáo tài chính, giảm rủi ro sai sót và cung cấp thông tin đáng tin cậy hơn cho khách hàng của họ Ngoài ra, công nghệ chuỗi khối có thể giúp giảm thời gian và chi phí liên quan đến kiểm toán, vì kiểm toán viên có thể dễ dàng truy cập

và xác minh tính chính xác của dữ liệu tài chính

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một công nghệ cho phép máy tính diễn giải và hiểu ngôn ngữ của con người Trong kế toán, NLP có thể được sử dụng

để cải thiện giao tiếp giữa kế toán viên và khách hàng của họ, tự động hóa việc xem xét tài liệu và cung cấp phân tích dữ liệu tài chính chính xác hơn Với sự trợ

giúp của NLP, kế toán có thể tự động hóa quy trình xem xét các tài liệu như hợp đồng, hóa đơn và báo cáo tài chính Điều này có thể giúp giảm nguy cơ sai sót và đảm bảo rằng tất cả thông tin đều chính xác và đầy đủ Ngoài ra, NLP có thể được

sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính, cung cấp thông tin chi tiết và xác định các

xu hướng có thể bị bỏ qua bởi các phương pháp truyền thống

4 Kết luận

Tiềm năng của ứng dụng AI trong kế toán, kiểm toán là rất lớn và những lợi ích mà nó có thể mang lại cho ngành này là rất nhiều Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể kỳ vọng sẽ thấy các hệ thống AI tiên tiến hơn

có thể xử lý các tác vụ phức tạp hơn và cung cấp thông tin chuyên sâu hơn nữa

về dữ liệu tài chính

Trong vòng 10 năm tới, AI có thể thay đổi lớn cách thức hoạt động của các doanh nghiệp kiểm toán, doanh nghiệp cung cấp dịch vụ kế toán-thuế và nó trở thành một phần không thể thiếu của ngành Nó sẽ loại bỏ hoàn toán các nghiệp

vụ thủ công hiện đang được thực hiện bởi các kế toán viên, giải phóng họ để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn đòi hỏi chuyên môn của con người Hơn nữa, AI có tiềm năng cách mạng hóa cách các doanh nghiệp và cá nhân quản lý tài chính của họ Với sự trợ giúp của các công cụ do AI cung cấp, các cá nhân có thể tiếp cận với lời khuyên và thông tin chi tiết về tài chính theo thời gian thực, giúp họ quản lý tiền của mình dễ dàng hơn và đưa ra các quyết định tài chính sáng suốt

Tuy nhiên, như với bất kỳ công nghệ mới nào, cũng có những thách thức phải được giải quyết, bao gồm các cân nhắc về đạo đức và các mối quan tâm về quy định và pháp lý Điều quan trọng là các công ty kế toán phải hợp tác chặt chẽ với các cơ quan quản lý và chuyên gia pháp lý để đảm bảo rằng họ đang sử dụng

AI một cách có đạo đức và trong giới hạn của luật pháp

Nhìn chung, tương lai của AI trong lĩnh vực kế toán là rất tươi sáng và tiềm năng chuyển đổi ngành của nó là rất lớn Với sự cân nhắc cẩn thận và triển khai phù hợp, AI có thể giúp các doanh nghiệp mang lại giá trị lớn hơn cho khách hàng của họ và giúp việc quản lý tài chính trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn cho các doanh nghiệp cũng như cá nhân

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 ACCA (2018) The impact of Digital and Artificial Intelligence on audit and finance professionals: Harnessing the opportunities of disruptive

https://www.accaglobal.com/gb/en/technical-ai-on-audit-.html

activities/technical-resources-search/2018/december/impact-of-digital-and-2 Ali, M H., Hamdan, A., & Alareeni, B (2021) The implementation of artificial intelligence in organizations' systems: opportunities and

challenges The Importance of New Technologies and Entrepreneurship in Business Development: In The Context of Economic Diversity in Developing Countries: The Impact of New Technologies and Entrepreneurship on Business Development, 153-163

3 Blackline (n.d) Simplify, standardize, and automate your financial close, directly in SAP https://www.blackline.com/solutions/financial-close-management/smart-close/

4 Chukwuani, V N., & Egiyi, M A (2020) Automation of Accounting

Processes: Impact of Artificial Intelligence International Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS), 4, 444-449

issue-8/444-449.pdf

https://www.rsisinternational.org/journals/ijriss/Digital-Library/volume-4-5 Chukwudi, O., Echefu, S., Boniface, U., & Victoria, C (2018) Effect of Artificial Intelligence on the Performance of Accounting Operations among

Accounting Firms in South East Nigeria Asian Journal of Economics, Business and Accounting, 7, 1-11

https://doi.org/10.9734/AJEBA/2018/41641

6 Davenport, T H., & Ronanki, R (2018, January 9) Artificial Intelligence for

https://www.bizjournals.com/boston/news/2018/01/09/hbr-artificial-intelligence-for-the-real-world.html

7 Deloitte (2019) A guide to effective internal controls over financial reporting https://www2.deloitte.com/lu/en/pages/audit/solutions/guide-to-effective-internal-controls.html

8 Deloitte (2020) Thriving in the era of pervasive AI Deloitte’s State of AI in the Enterprise, 3rd Edition

deloitte/deloitte-cn-dtt-thriving-in-the-era-of-persuasive-ai-en-200819.pdf

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/cn/Documents/about-9 Eicher, J (2021) The future of AI in accounting: Part 1 – What is AI? https://www.becker.com/blog/the-future-of-ai-in-accounting-part-1

10 EY (n.d) Internal control effectiveness

https://www.ey.com/en_gl/assurance/internal-controls-effectiveness

11 Faggella.D., (2020) AI in the Accounting Big Four – Comparing Deloitte, PwC, KPMG, and EY https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-in-the-accounting-big-four-comparing-deloitte-pwc-kpmg-and-ey/ From risk assessment to monitoring

12 Hasan, A R (2022) Artificial Intelligence (AI) in Accounting & Auditing:

A Literature Review Open Journal of Business and Management, 10,

14 Huang, Z (2018) Discussion on the Development of Artificial Intelligence

in Taxation American Journal of Industrial and Business Management, 8,

/media/corporate/files/technical/technology/thought-leadership/artificial-17 Intuit (2023) The QuickBooks Assistant in QuickBooks Self-Employed https://quickbooks.intuit.com/learn-support/en-ca/help-article/account-management/quickbooks-assistant-quickbooks-self-

employed/L4HxNoDUU_CA_en_CA

18 Kokina, J., & Davenport, T H (2017) The Emergence of Artificial

Intelligence: How Automation Is Changing Auditing Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14, 115-122 https://doi.org/10.2308/jeta-51730

19 KPMG (n.d) KPMG Clara https://audit.kpmg.us/kpmg-clara.html

20 Lee, C S., & Tajudeen, F P (2020) Usage and Impact of Artificial Intelligence on Accounting: 213 Evidence from Malaysian Organisations

Asian Journal of Business and Accounting, 13, 213-240 https://doi.org/10.22452/ajba.vol13no1.8

21 Lehner, O M., Ittonen, K., Silvola, H., Ström, E., & Wührleitner, A (2022) Artificial intelligence based decision-making in accounting and auditing:

ethical challenges and normative thinking Accounting, Auditing & Accountability Journal, 35(9), 109-135

22 Lehner, O.M,, Ittonen, K., Silvola, H., Ström E., & Wührleitner, A (2022) Accounting, Auditing & Accountability Journal ISSN: 0951-3574, 35(9)

23 Linklaters (n.d) AI & the GDPR: Regulating the minds of machines https://www.linklaters.com/en/insights/blogs/digilinks/ai-and-the-gdpr-regulating-the-minds-of-machines

24 Luan, H., Geczy, P., Lai, H., Gobert, J., Yang, S J H., Ogata, H., Baltes, J., Guerra, R., Li,P., & Tsai, C.-C (2020) Challenges and Future Directions of

Big Data and Artificial Intelligence in Education Frontiers in Psychology,

11, Article ID: 580820 https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.580820

25 Makridakis, S (2017) The Forthcoming Artificial Intelligence (AI)

Revolution: Its Impact on Society and Firms Futures, 90,

46-60.https://doi.org/10.1016/j.futures.2017.03.006

26 Meservy, R D., Denna, E L., & Hansen, J V (1992) Application of

Artificial Intelligence to Accounting, Tax, and Audit Services: Research at Brigham Young University Expert Systems with Applications, 4, 213-218

https://doi.org/10.1016/0957-4174(92)90112-6

27 Munoko, I., Brown-Liburd, H L., & Vasarhelyi, M (2020) The ethical

implications of using artificial intelligence in auditing Journal of Business Ethics, 167, 209-234

28 O’Leary, D E (1995) AI in Accounting, Finance and Management

Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 4, 149-153

https://doi.org/10.1002/j.1099-1174.1995.tb00088.x

29 PwC (2016) Technology in the PwC Auidt-Driving Innovation https://www.pwc.com/gx/en/news-room/analyst-citations/2022/aura-audit-technology-platform.html

30 PwC (2021) AI Prediction

https://www.pwc.com/mt/en/publications/technology/ai-predictions-2021.html