Chuyển đổi số và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong kế toán – kiểm toán: Xu hướng toàn cầu 2025

1. Bối cảnh: tại sao “AI + chuyển đổi số” lại là mệnh lệnh với nghề kế toán – kiểm toán?

Trong vài năm gần đây, công nghệ tạo ra bước nhảy vọt: tự động hóa quy trình (RPA), AI/ML, công cụ trích xuất dữ liệu (OCR + NLP), phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và nền tảng điện toán đám mây. Những công cụ này biến các tác vụ thủ công thành các quy trình tự động, đồng thời mở ra khả năng phân tích toàn bộ dữ liệu giao dịch (full-population analytics) thay vì kiểm tra theo mẫu. Nhiều báo cáo cho thấy mức đầu tư và ứng dụng AI đang bùng nổ trong ngành. 

2. Những thay đổi then chốt trong cách làm việc

2.1 Tự động hóa các công việc lặp lại

Công việc nhập liệu, đối chiếu chứng từ, khớp sổ… có thể được tự động hoá bằng RPA kết hợp OCR/NLP. Điều này giúp giảm sai sót và tiết kiệm thời gian, cho phép nhân lực tập trung vào công việc có giá trị cao hơn (phân tích, giải thích dữ liệu). 

2.2 Kiểm toán dữ liệu toàn bộ và phân tích nâng cao

Thay vì chọn mẫu, kiểm toán ngày càng dựa trên phân tích toàn bộ dữ liệu, phát hiện bất thường bằng thuật toán và mô hình rủi ro dựa trên AI — giúp nâng cao độ bao phủ và khả năng phát hiện gian lận. Nhiều công ty kiểm toán lớn đã phát triển nền tảng phân tích dữ liệu nội bộ để thực hiện điều này. 

2.3 “Agentic AI” và trợ lý số cho nhân viên

Các công ty lớn đang triển khai agentic AI (các “agent” thực hiện loạt tác vụ tự động) để hỗ trợ soạn thảo báo cáo, tổng hợp thông tin, và thậm chí gợi ý kiểm thủ tục. Điều này tăng năng suất nhưng cũng đòi hỏi kiểm soát, xác minh và quản trị dữ liệu chặt chẽ. 

3. Tác động tới thị trường lao động (kỹ năng, cơ hội & rủi ro)

3.1 Tái phân bổ công việc — ít lặp, nhiều phân tích

Nhiều tác vụ truyền thống sẽ giảm nhu cầu nhân lực ở dạng làm thủ công; đồng thời tăng nhu cầu cho kỹ năng phân tích dữ liệu, đánh giá rủi ro, tư vấn kinh doanh và hiểu biết về công nghệ. Báo cáo cho thấy phần lớn doanh nghiệp kế toán dự định tăng đầu tư vào AI trong vài năm tới. 

3.2 Rủi ro: lỗi AI, trách nhiệm chuyên môn và đạo đức dữ liệu

AI không hoàn hảo — có nguy cơ lỗi, dữ liệu sai lệch hoặc “hallucination” trong mô hình ngôn ngữ. Vụ việc về báo cáo có nội dung AI sai (một số vụ do các hãng tư vấn/kiểm toán gặp phải khi dùng AI) nhắc nhở rằng con người vẫn phải duy trì trách nhiệm kiểm tra, phân tích độc lập và đảm bảo tính khả tín của đầu ra.

 

3.3 Cơ hội nghề mới

Xuất hiện các vai trò: chuyên viên dữ liệu kế toán (accounting data scientist), kiến trúc sư dữ liệu tài chính, chuyên gia kiểm toán công nghệ/AI, chuyên viên đảm bảo chất lượng AI (AI assurance). Đây là cơ hội cho những người chủ động học kỹ năng số. 

4. Ví dụ thực tiễn: Big Four và doanh nghiệp áp dụng AI ra sao?

Big Four (Deloitte, PwC, EY, KPMG) đều công bố đầu tư lớn vào nền tảng AI/analytics: từ hệ thống phân tích số liệu kiểm toán, công cụ phân loại giao dịch, tới agentic AI giúp gia tăng năng suất. Họ dùng AI cho phân tích rủi ro, xác định giao dịch bất thường, và tự động hoá phần lớn bước thu thập chứng cứ. 
Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) đang sử dụng phần mềm kế toán đám mây tích hợp AI để tự động ghi phiếu, phân loại chi phí, dự đoán dòng tiền — làm giảm chi phí vận hành và cải thiện chất lượng báo cáo. Tuy nhiên, mức độ ứng dụng giữa các vùng và ngành nghề còn khác nhau do chi phí và năng lực CNTT.

5. Chuẩn mực, quản trị và báo cáo: các vấn đề cần lưu ý

5.1 Kiểm soát nội bộ & quản trị dữ liệu

Sử dụng AI đòi hỏi khung kiểm soát nội bộ mới: quản lý truy cập dữ liệu, theo dõi luồng dữ liệu, kiểm thử mô hình, và chính sách xử lý sai sót. Kiểm toán cần mở rộng phạm vi đánh giá sang cả các hệ thống AI dùng trong báo cáo tài chính.

5.2 Chuẩn mực liên quan (ESG & IFRS) — mở rộng nhiệm vụ kế toán

Khi báo cáo bền vững (ESG) và các chuẩn quốc tế (ISSB/IFRS S1, S2…) dần được áp dụng rộng, kế toán và kiểm toán sẽ được giao thêm nhiệm vụ thu thập, xác minh và đảm bảo dữ liệu phi tài chính. Điều này làm tăng nhu cầu về dữ liệu kỹ thuật và năng lực kiểm chứng mới. 

6. Hướng đi & khuyến nghị cho người làm nghề kế toán – kiểm toán

6.1 Nâng cấp kỹ năng ngay — cụ thể cần học:

Phân tích dữ liệu & Excel nâng cao / Power BI / SQL: để phân tích dữ liệu giao dịch lớn.
Kiến thức AI cơ bản (ML, NLP) và cách đánh giá mô hình: hiểu giới hạn, bias và rủi ro.
Kỹ năng tư duy phê phán, giao tiếp và tư vấn: chuyển từ làm số sang giải thích số.
Quản trị dữ liệu & bảo mật thông tin: GDPR, bảo mật dữ liệu nội bộ.
(nguồn: khảo sát/ báo cáo ngành; các bài phân tích nghề nghiệp). 

6.2 Với lãnh đạo công ty & partner kiểm toán:

Đầu tư có chiến lược vào công nghệ: bắt đầu với các giải pháp mang lại ROI rõ ràng (tự động hoá báo chi tiết, phân tích rủi ro).
Xây dựng khung quản trị AI: kiểm thử, đánh giá mô hình, giám sát kết quả.
Đào tạo liên tục & tuyển nhân lực đa kỹ năng: kết hợp kế toán truyền thống + kỹ năng số. 

6.3 Với trường đào tạo & tổ chức nghề nghiệp:

Cập nhật chương trình đào tạo: thêm môn phân tích dữ liệu, AI ứng dụng trong Kế toán/ Kiểm toán.
Chứng chỉ nghề mới: xác nhận năng lực kiểm toán dữ liệu, đảm bảo AI (AI assurance). 

7. Các rủi ro chính cần giám sát

Rủi ro đạo đức & pháp lý: dữ liệu cá nhân, minh bạch thuật toán.
Rủi ro vận hành: lỗi mô hình AI, dữ liệu đầu vào kém chất lượng.
Rủi ro nguồn nhân lực: thiếu kỹ năng chuyển đổi, "khoảng cách" thế hệ.
Rủi ro uy tín: nếu doanh nghiệp/firm để AI sinh thông tin sai mà không kiểm soát (case các firm bị chỉ trích về nội dung AI sai). 

8. Kết luận — nghề kế toán & kiểm toán sẽ ra sao vào 5–10 năm tới?

Nghề sẽ chuyển từ “ghi chép” sang “phân tích & đảm bảo”. AI và chuyển đổi số không bóp nghẹt nghề nghiệp mà chuyển đổi bản chất công việc: những tác vụ lặp được tự động, còn con người tập trung vào tư duy phán đoán, kiểm soát, tư vấn chiến lược. Tuy nhiên, để hưởng lợi, cả cá nhân và tổ chức phải chủ động học hỏi, đầu tư và xây dựng quản trị phù hợp. Báo cáo ngành cho thấy phần lớn firm đang tăng đầu tư vào AI — đây là xu hướng khó đảo ngược.