CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.2. Thống kê mô tả
4.2.3. Kết quả về sự hiểu biết và nhu cầu ứng dụng trong lĩnh vực Kế toán
Bước đầu của bài NC là kiểm tra hiểu biết của người hành nghề KTKT về các CN đã, đang và sẽ ứng dụng trong lĩnh vực KTKT nhằm hiểu rõ hơn về thực trạng chuyển đổi số trong lĩnh vực KTKT tại Việt Nam. Bảng 4.10 thiết kế các câu hỏi dưới dạng thang đo Likert 5 điểm, cụ thể như sau: 1- hoàn toàn không biết, 2 - không biết, 3 - không rõ, 4 - có biết, 5 - biết rất chi tiết để phân tích kết quả khảo sát.
Bảng 4. 11. Mức độ hiểu biết người hành nghề KTKT về CNTT được ứng dụng trong lĩnh vực KTKT
Công nghệ Hạng N Tối thiểu Tối đa Trung
bình
Độ lệch chuẩn
PMKT 1 159 3 5 4.58 0.566
Các ứng dụng trên nền tảng CN chuỗi khối (blockchain).
Ví dụ, PM lập hóa đơn điện tử trên nền blockchain như Misa, M-invoice, E-invoice,...
2 159 2 5 4.10 0.597
Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp ERP ( tích hợp hệ thống thông tin trong phạm vi doanh nghiệp )
3 159 2 5 3.70 0.580
PMKT trên nền điện toán
đám mây 4 159 1 5 2.97 0.803
Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp II (tích hợp với hệ thống thương mại điện tử/ hệ thống ERP của đối tác)
5 159 1 5 2.82 0.701
Các công cụ tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) hỗ trợ bắt chước hành vi của con người, trả lời tin nhắn tự động, hoàn thành bảng tính excel, ghi lại và nhập lại dữ liệu cho các nhiệm vụ khác nhau, tự động lập các báo cáo thuế
6 159 1 5 2.40 0.704
Công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hỗ trợ xử lý thông tin văn bản phi cấu trúc một cách tự động. Cụ thể, hỗ trợ điều phối và sắp xếp các cuộc họp giữa các thành viên, trích xuất thông tin quan trọng từ giọng nói của con người, thực hiện phân loại tự động và hoàn tất quá trình xử lý KT
7 159 1 5 2.36 0.749
Trí tuệ nhân tạo tổng quát như Skymind, IBM watson, accenture myWizard,.... cung cấp tính năng phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, lập báo cáo thuế,...
8 159 1 5 2.71 0.766
Máy học và học sâu hỗ trợ phân tích dự báo doanh thu, ra quyết định đầu tư,....
9 159 1 5 2.69 0.746
Sử dụng XBRL trong lập
BCTC 10 159 1 5 2.70 0.769
Thị giác máy tính (computer vision), CN trí tuệ nhân tạo giúp máy tính nhìn, đọc, cảm nhận như mắt người - bao gồm ghi nhận và hiểu hình ảnh. Ví dụ, clarifai hỗ trợ nhận dạng mẫu qua hình ảnh và quản lý hàng tồn kho của nhà bán lẻ
11 159 1 5 2.57 0.784
Phần mềm trực quan hóa dữ liệu (IDV) để ra tăng chất lượng thông tin cho người sử dụng
12 159 1 5 2.48 0.856
Các ứng dụng nhận dạng tần 13 159 1 5 2.09 0.855
số vô tuyến (RFID) hỗ trợ tự động hóa quy trình, như xác nhận và định giá hàng tồn kho Mạng nơron nhân tạo (ANN) hỗ trợ xác định các vấn đề kinh tế trong tương lai và tích hợp vào hệ thống báo cáo KT
14 159 1 5 2.07 0.908
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Kết quả bảng 4.10 cho thấy, chỉ có PMKT và các CN chuỗi khối được đánh giá ở mức độ “có biết” (ở mức 4). Các CN gồm hệ thống ERP, PMKT trên nền điện toán đám mây, hệ thống ERP II đã được biết nhưng thấp hơn (khoảng mức độ 3), tức là không phải mọi người tham gia khảo sát đều biết về CN này. Sau khi phân tích cho thấy, rất nhiều CN mới có thể được ứng dụng trong lĩnh vực KTKT nhưng chưa được tìm hiểu (mức độ 2 và mức độ 1) như: các công cụ tự động hóa quy trình robot, công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trí tuệ nhân tạo tổng quát, máy học và máy học sâu, XBRL, thị giác máy tính, PM IDV, các ứng dụng nhận dạng tần số vô tuyến và mạng nơron nhân tạo.
Bảng 4. 12. Thực trạng ứng dụng công nghệ trong AIS
Rồi Chưa Dự kiến sẽ ứng dụng
PMKT 99.4% 0.6%
Các ứng dụng trên nền tảng CN chuỗi
khối 66.0% 17.0% 17.0%
Hệ thống ERP 46.5% 40.3% 13.2%
PMKT đám mây 38.4% 52.8% 8.8%
Hệ thống ERP II 35.8% 57.9% 6.3%
Hệ thống ERP đám mây 35.8% 57.9% 6.3%
Phần mềm trực quan hóa dữ liệu 5.0% 57.9% 37.1%
Trí tuệ nhân tạo tổng quát 3.8% 59.7% 36.5%
Máy học và học sâu 3.1% 77.4% 19.5%
Các công cụ tự động hóa quy trình bằng
robot 3.1% 82.4% 14.5%
XBRL 4.4% 53.5% 42.1%
Các ứng dụng nhận dạng tần số vô
tuyến 6.3% 85.5% 8.2%
Thị giác máy tính 2.5% 72.3% 25.2%
Công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên 1.3% 74.2% 24.5%
Mạng nơron nhân tạo 0.6% 90.6% 8.8%
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Bên cạnh việc đánh giá hiểu biết của người hành nghề KTKT, chúng tôi đã khảo sát để đánh giá về thực trạng ứng dụng các CN trong AIS của các đơn vị tham gia khảo sát. Các câu hỏi khảo sát được thiết kế dưới dạng đánh giá thực tế tại đơn vị với 1- đơn vị ứng dụng rồi; 2 - đơn vị chưa ứng dụng; 3 - đơn vị dự kiến sẽ ứng dụng.
CN đã được các đơn vị ứng dụng nhiều nhất là PMKT (tỷ lệ 99.4%); tiếp theo là các ứng dụng trên nền tảng chuỗi khối (66.0%), và hệ thống ERP (46.5%). Các CN khác được ứng dụng ở tỷ lệ khá thấp: Mạng nơron nhân tạo, công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, máy tính học và học sâu, các ứng dụng nhận dạng tần số vô tuyến, PM IDV, các công cụ tự động hóa quy trình bằng robot, hệ thống ERP trên nền điện toán đám mây, hệ thống ERP II và cả PMKT đám mây dường như không được biết đến và chưa bao giờ được ứng dụng trong các DN.
Ngược lại tín hiệu tốt cho tương lai của nghề nghiệp KTKT đó là bắt đầu có sự quan tâm trong việc ứng dụng các CN mới vào AIS của họ. Cụ thể như PM trực quan hóa dữ liệu, trí tuệ nhân tạo tổng quát, báo cáo kinh doanh mở rộng (XBRL), thị giác máy tính và công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên được khoảng hơn 20% đơn vị có dự kiến ứng dụng. Các CN khác cũng đang có dấu hiệu được triển khai vào AIS trong tương lai dù tỷ lệ vẫn còn khá thấp.
Bảng 4. 13. Mức độ phổ biến của các công nghệ ứng dụng trong lĩnh vực KTKT
Công nghệ
Hạng N Tối
thiểu Tối đa Trung
bình Độ lệch chuẩn
PMKT 1 159 3 5 4.73 0.512
Các ứng dụng trên nền
tảng CN chuỗi khối 2 159 2 5 4.14 0.625
Hệ thống ERP 3 159 2 5 3.65 0.586
PMKT đám mây 4 159 1 5 3.26 0.880
Hệ thống ERP II 5 159 1 5 3.24 0.875
Hệ thống ERP đám mây 6 159 1 5 3.21 0.879
Phần mềm trực quan hóa
dữ liệu 7 159 1 5 3.20 0.870
Trí tuệ nhân tạo tổng quát 8 159 1 5 2.94 0.639
Máy học và học sâu 9 159 1 5 2.93 0.617
Các công cụ tự động hóa 10 159 1 5 2.84 0.707
quy trình bằng robot
XBRL 11 159 1 5 2.91 0.758
Các ứng dụng nhận dạng
tần số vô tuyến 12 159 1 5 2.70 0.718
Thị giác máy tính 13 159 1 5 2.67 0.807
Công cụ xử lý ngôn ngữ tự
nhiên 14 159 1 5 2.53 0.933
Mạng nơron nhân tạo 15 159 1 5 2.50 0.920
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Tìm hiểu về mức độ phổ biến của các CN trong KTKT tại Việt Nam cho thấy PMKT là phổ biến nhất với giá trị trung bình là 4.73 ( thang đo Likert 5 điểm gồm từ 1 rất không phổ biến đến 5 là rất phổ biến). Tiếp theo các ứng dụng trên nền tảng CN chuỗi khối cũng được cho là phổ biến. Các CN bao gồm: Hệ thống ERP, PMKT đám mây, hệ thống ERP II và hệ thống ERP đám mây, PM trực quan hoá dữ liệu đã dần được biết đến bởi điểm trung bình trong [3.2; 3.65]. Các CN còn lại chưa được phổ biến nhiều (dưới mức độ 3).
Bảng 4. 14. Đánh giá sự cần thiết ứng dụng các công nghệ trong AIS
Công nghệ Hạng N Tối thiểu Tối đa Trung
bình
Độ lệch chuẩn
PMKT 1 159 3 5 4.73 0.486
Các ứng dụng trên nền tảng
CN chuỗi khối 2 159 3 5 4.30 0.622
Hệ thống ERP 3 159 3 5 4.16 0.671
PMKT đám mây 4 159 2 5 3.91 0.741
Hệ thống ERP II 5 159 2 5 3.63 0.569
Hệ thống ERP đám mây 6 159 2 5 3.58 0.619
Phần mềm trực quan hóa dữ
liệu 7 159 2 5 3.67 0.641
Trí tuệ nhân tạo tổng quát 8 159 2 5 3.38 0.810
Máy học và học sâu 9 159 1 5 3.31 0.756
Các công cụ tự động hóa
quy trình bằng robot 10 159 1 5 3.23 0.695
XBRL 11 159 2 5 3.35 0.656
Các ứng dụng nhận dạng tần
số vô tuyến 12 159 1 5 3.19 0.731
Thị giác máy tính 13 159 1 5 3.21 0.666 Công cụ xử lý ngôn ngữ tự
nhiên 14 159 1 5 3.18 0.671
Mạng nơron nhân tạo 15 159 1 5 3.16 0.661
Nguồn: Tính toán từ phần mềm Bảng 4.13 thấy có 11 CN đề xuất đều được đánh giá là cần thiết ứng dụng vào AIS của các đơn vị tham gia khảo sát (điểm trung bình đều lớn hơn 3). Trong các CN này, PMKT được cho là cần thiết nhất. Ngoài ra có các CN như các ứng dụng nhận dạng tần số vô tuyến, thị giác máy tính, công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mạng nơron nhân tạo đều là các CN mới đang được quan tâm đến.