Áp dụng AI trong Kế toán

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi các quy trình kế toán và do đó, công việc của những kế toán viên và kiểm toán viên, đồng thời mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho các doanh nghiệp. Chúng ta có thể mong đợi xu hướng này sẽ tiếp tục và tăng tốc. AI có tiềm năng hỗ trợ các nhóm kế toán giải quyết nhiều thách thức lâu năm và nâng cao vai trò của họ trong tổ chức. Kiến thức là sức mạnh, vì vậy hãy cùng khám phá các công nghệ chính trong AI kế toán, lợi ích và thách thức của chúng, cũng như cách tận dụng chúng để đạt được thành công trong kinh doanh và nghề nghiệp.

AI trong kế toán là gì?

Giống như hầu hết các ứng dụng AI hiện đại, AI trong kế toán được hỗ trợ bởi một tập hợp các công nghệ có liên quan chặt chẽ: Machine Learning (ML), Deep Learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Generative AI. Khi kết hợp lại với nhau, các công nghệ này đại diện cho một công cụ thay đổi cuộc chơi chuyên nghiệp cho những nhóm kế toán viên và các quy trình kế toán. Các công cụ AI có thể phân tích những tập dữ liệu lớn, xác định các mẫu, đưa ra dự đoán, trích xuất và tổng hợp dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, đồng thời có thể tự động hóa các tác vụ như nhập dữ liệu, đối chiếu giao dịch và báo cáo tài chính. AI đặc biệt hữu ích trong kế toán vì nó có thể xử lý thông minh phần lớn các công việc nặng nhọc, giúp tăng năng suất của nhóm, độ chính xác tốt hơn, tiết kiệm chi phí và hỗ trợ tốt hơn cho việc ra quyết định kinh doanh.

Những điểm chính

• AI đang cách mạng hóa các quy trình kế toán với khả năng giúp tự động hóa những tác vụ, phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và dự đoán xu hướng, điều này khiến một số người thấy thú vị nhưng một số khác lại lo ngại.
• Các lợi ích kinh doanh của AI bao gồm giảm chi phí và cải thiện hiệu quả, độ chính xác, khả năng mở rộng, dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận và bất thường, cũng như hỗ trợ ra quyết định.
• AI cho phép các nhóm kế toán tập trung vào những hoạt động tư vấn và có giá trị cao, thay vì các tác vụ giao dịch. Sự chuyển đổi này khá có giá trị nhưng có thể đòi hỏi phải thay đổi về kỹ năng và tư duy.
• Nhiều thách thức hiện tại liên quan đến AI có khả năng sẽ được giải quyết khi công nghệ phát triển và trở nên phổ biến hơn.
• Phần mềm kế toán tiên tiến tích hợp chức năng AI sử dụng dữ liệu tích lũy được.

Giải thích về AI trong Kế toán

AI được những nhóm kế toán trên khắp các ngành sử dụng, cho nhiều mục đích như ghi sổ sách kế toán, chuẩn bị thuế và kiểm toán tài chính. 4 công ty kế toán công lớn nhất - Deloitte, EY, PwC và KPMG - đã khai thác AI để chuyển đổi quy trình kiểm toán tài chính và quy trình làm việc nội bộ của họ, chẳng hạn như quản lý các đợt đánh giá và phê duyệt kiểm toán. Các nhóm kế toán và kiểm toán nội bộ tại những công ty ở mọi quy mô đang bắt đầu làm theo hoặc sẽ sớm làm theo.

Ví dụ, các kiểm toán viên có thể loại bỏ việc lấy mẫu giao dịch - và những rủi ro liên quan đến hoạt động truyền thống đó - vì AI có thể nhanh chóng phân tích toàn bộ tập dữ liệu kế toán. Trong một ví dụ khác, các kế toán viên đang cải thiện quy trình kiểm toán bằng cách sử dụng AI để xác định những giao dịch bất thường hoặc bất thường như một phần của giai đoạn lập kế hoạch và đánh giá rủi ro, thay vì phát hiện chúng như một phần của công việc thực địa. Trong khi đó, các công ty kế toán nhỏ hơn đang tăng tốc chậm hơn, sử dụng AI cho những dịch vụ nghiên cứu, chuẩn bị khai thuế và ghi sổ sách kế toán, nhưng họ dự kiến ​​sẽ đẩy nhanh tốc độ của mình.

Nhìn chung, các nhóm kế toán tại những công ty ở mọi quy mô và ngành nghề đang triển khai AI để làm cho quy trình của họ hiệu quả hơn, cải thiện độ chính xác và hỗ trợ ra quyết định. Điều này có thể đạt được theo nhiều cách, bao gồm áp dụng tự động hóa để xử lý hóa đơn không cần chạm, hỗ trợ dự báo thường xuyên và toàn diện hơn, đồng thời giúp phân tích dữ liệu và lập kế hoạch tình huống dễ dàng và nhanh hơn. Do đó, thời gian của nhân viên có thể được phân bổ lại cho các nhiệm vụ đòi hỏi sự tinh tế chu đáo hơn, chẳng hạn như lập kế hoạch chiến lược. Đây là tin đáng mừng cho các giám đốc tài chính (CFO) và kiểm soát viên tài chính, những người đã cố gắng phát triển nhóm kế toán và tài chính của mình để trở thành đơn vị tư vấn và cung cấp những hiểu biết có giá trị cao giúp thúc đẩy doanh nghiệp phát triển, thay vì chỉ tập trung chủ yếu vào báo cáo.

Các công nghệ chính trong AI kế toán

Nhiều công nghệ được gọi chính thức hoặc không chính thức là AI. 4 công nghệ có liên quan chặt chẽ đã đề cập trước đó - ML, Deep Learning, NLP và Generative AI - tạo thành nền tảng cho AI trong kế toán, giống như hầu hết các ứng dụng AI hiện tại khác. Chúng là những công cụ cho phép AI làm được nhiều việc hơn với dữ liệu, nhanh chóng và chính xác hơn. Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) và nhận dạng ký tự quang học (OCR) là những công nghệ cũ không sử dụng AI nhưng đôi khi được tích hợp với các khả năng của AI hoặc bị nhầm lẫn với AI. Chúng được đưa vào danh sách sau đây để giúp làm rõ vấn đề.

1. Machine Leaning

ML cho phép máy tính "tự học" mà không cần được lập trình cụ thể. Nó dựa vào các thuật toán phát triển theo kinh nghiệm để đưa ra những đề xuất mang tính mô tả, dự đoán và chỉ định dựa trên dữ liệu. ML hỗ trợ tự động hóa thông minh và có thể xác định các mẫu từ khối lượng dữ liệu khổng lồ mà con người không thể xử lý ở cùng tốc độ.

Ví dụ, ML có thể tạo dự báo doanh số bằng cách sử dụng dữ liệu điểm bán hàng lịch sử xuống đến cấp SKU. ML cũng có thể phân tích các mẫu giao dịch và đánh dấu những bất thường cho thấy khả năng gian lận, do đó tăng cường kiểm soát nội bộ. Ngoài ra, ML hỗ trợ ghi sổ sách kế toán bằng cách tự động gán mã chi phí sổ cái chung cho hóa đơn.

2. Deep Learning

Deep Learning là một loại ML được xây dựng trên kiến ​​trúc mạng nơ-ron - mạng nhiều lớp của các nơ-ron nhân tạo được mã hóa trong phần mềm. Mặc dù các hệ thống AI ra đời trước Deep Learning đã đạt được thành công nhiều năm trong các lĩnh vực như nhận dạng hình ảnh, NLP và phân tích dự đoán, nhưng những hệ thống AI mới hơn dựa trên Deep Learning luôn vượt trội hơn chúng. Các công nghệ Deep Learning cải thiện hiệu suất của tất cả những chức năng kế toán được đề cập trong phần thảo luận về ML trước đó.

3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NLP đọc và diễn giải các từ thay vì dữ liệu số. Các công nghệ NLP cũ vẫn hữu ích, nhưng những khả năng NLP mới hơn hầu như luôn được xây dựng trên Deep Learning. NLP có thể tóm tắt khối lượng văn bản, chẳng hạn như tin tức tài chính hoặc phản hồi của khách hàng, thành dữ liệu có cấu trúc giúp làm phong phú thêm các chức năng kế toán. Ví dụ, khả năng tổng hợp hàng chục nghìn đánh giá của khách hàng của NLP có thể cung cấp thông tin cho ước tính dự trữ cho các sản phẩm trả lại trong tương lai hoặc cảnh báo về tình trạng bán hết hàng tồn kho tiềm ẩn. Phân tích hợp đồng là một ứng dụng khác của NLP trong kế toán. Nó bao gồm việc xem xét và trích xuất các điểm chính từ hợp đồng và tài liệu pháp lý để đảm bảo tuân thủ những thỏa thuận tài chính và làm nổi bật các rủi ro. NLP cũng có thể hỗ trợ tuân thủ nghiệp vụ kế toán bằng cách kiểm tra các tài liệu quy định từ chính phủ, ngành, cơ quan thuế và kế toán.

4. Generative AI

Generative AI là khả năng đáng kinh ngạc của một số mô hình AI Deep Learning để nhanh chóng tạo nội dung nhằm phản hồi các prompt văn bản. Các mô hình Generative AI đại diện cho một bước tiến đáng kể trong AI vì chúng không chỉ hiểu ngôn ngữ tự nhiên mà còn có thể tạo ra ngôn ngữ đó. Các công cụ Generative AI có thể tổng hợp kiến ​​thức từ nhiều nguồn và góp phần giải quyết vấn đề trên nhiều lĩnh vực chuyên môn. Ví dụ, trong kế toán, Generative AI có thể tạo ra bản thảo đầu tiên của các báo cáo tài chính. Nó cũng có thể hỗ trợ các kế toán viên và kiểm toán viên trong việc khám phá dữ liệu tài chính của doanh nghiệp để xác định những cơ hội cải thiện hiệu quả tài chính.

5. Tự động hóa quy trình bằng robot

Phần mềm RPA không phải là công nghệ AI nhưng đôi khi được cho là như vậy vì nó có thể được mã hóa để thực hiện một số nhiệm vụ trước đây yêu cầu nhân công. Nhưng RPA chỉ hoạt động với dữ liệu có cấu trúc và phù hợp nhất với các giao dịch dựa trên quy tắc - mặc dù điều này đang thay đổi nhanh chóng khi RPA tiếp tục được tích hợp với ML. Nhưng vì lợi ích chính của RPA là tốc độ và tính nhất quán, ngay cả khi không có ML, nó vẫn có nhiều ứng dụng trong kế toán. Ví dụ, RPA hỗ trợ các hệ thống phải trả (AP) tự động, có thể được sử dụng để đối chiếu hóa đơn của nhà cung cấp với đơn đặt hàng mua, so sánh các mục chi phí đi lại với chính sách của công ty và đối chiếu những tài khoản. Về phía phải thu, RPA có thể xác thực hóa đơn của khách hàng bằng cách đảm bảo ủy quyền, giá cả và mô tả sản phẩm/dịch vụ phù hợp, sau đó tự động ghi chúng vào các tài khoản doanh thu trong hệ thống kế toán. Các bot RPA cộng tác với những công nghệ AI dựa trên ML có khả năng hơn nhiều đối với các ứng dụng kế toán như xử lý hóa đơn thông minh, phát hiện gian lận và kiểm tra tuân thủ tự động.

6. Nhận dạng ký tự quang học

OCR là công nghệ không phải AI, chuyển đổi văn bản từ tài liệu được scan hoặc kỹ thuật số thành văn bản có thể đọc được bằng máy. Các hệ thống NLP dựa trên ML mới hơn dễ dàng thực hiện cùng một chức năng, đôi khi vẫn được gọi là OCR vì những doanh nhân hiểu ý nghĩa của các thuật ngữ đó. Cả phiên bản cũ và mới của chức năng OCR đều loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công, giúp tiết kiệm thời gian và giảm khả năng xảy ra lỗi của con người. Ngoài ra, chúng còn cải thiện khả năng lưu trữ tài liệu bằng cách số hóa tài liệu và giúp chúng có thể tìm kiếm được. Khả năng này thường được đưa vào phần mềm kế toán tốt hơn, đặc biệt là để xử lý hóa đơn như một phần của AP tự động.

Lợi ích của AI trong Kế toán

Lợi ích của AI đạt được tất cả các lưu ý quan trọng đối với kế toán: Độ chính xác, hiệu quả và khả năng mở rộng. Hơn nữa, AI tăng tốc độ vô song. Sau đây là một số lợi thế chính của AI trong kế toán.

• Tăng hiệu quả: Khi AI được sử dụng để xử lý khối lượng công việc thường xuyên, các nhóm kế toán có thể dành nhiều thời gian hơn cho công việc tạo thêm giá trị. Sự cân bằng này giúp tăng năng suất chung và tận dụng tốt hơn chuyên môn và kinh nghiệm của nhân viên kế toán.
• Độ chính xác được cải thiện: Tự động hóa, chẳng hạn như mã hóa các giao dịch sổ cái chung, giúp giảm thiểu lỗi thủ công, cải thiện độ chính xác và giảm việc làm lại, chẳng hạn như sửa lỗi phân loại sai.
• Cải thiện khả năng ra quyết định: AI giúp đưa thông tin tốt hơn vào tay người ra quyết định một cách nhanh chóng. Phân tích hỗ trợ AI cũng có thể toàn diện hơn, thu thập dữ liệu từ toàn bộ tổ chức để đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn về doanh nghiệp.
• Phát hiện gian lận nâng cao: Phân tích dữ liệu xác định các điểm bất thường và giá trị ngoại lệ là cách chính để phát hiện những giao dịch gian lận tiềm ẩn. Khả năng kiểm tra nhanh các tập dữ liệu lớn của AI mở rộng đáng kể những nỗ lực đó. Do đó, theo một cuộc khảo sát năm 2024 của Hiệp hội Kiểm tra gian lận được chứng nhận, việc sử dụng AI trong các chương trình chống gian lận dự kiến ​​sẽ tăng gấp 3 lần trong 2 năm tới.
• Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên giúp những công ty tiết kiệm tiền bằng cách giảm lượng thời gian nhân viên dành cho các nhiệm vụ máy móc, cũng như thông qua những cải tiến quy trình, ví dụ như giảm thiểu hoặc loại bỏ các khoản thanh toán trễ, thực hiện tương tự đối với những khoản phí và hình phạt liên quan.
• Khả năng mở rộng: Vì tự động hóa AI xử lý nhiều nhiệm vụ máy móc, chẳng hạn như tính toán, kiểm tra chéo và nhập dữ liệu, nên nó giúp các quy trình kế toán mở rộng theo quy mô doanh nghiệp. Điều này đặc biệt có lợi khi tình trạng thiếu hụt kế toán đang diễn ra, chủ yếu là do kiệt sức.
• Tuân thủ nguyên tắc tốt hơn: Thách thức về tuân thủ nguyên tắc trong kế toán là đưa ra các quy trình để những giao dịch được xử lý đúng cách (theo luật/quy định/tiêu chuẩn) và sau đó xác định lỗi - lỗi dữ liệu, lỗi diễn giải GAAP, lỗi báo cáo. Phân tích dự đoán dựa trên AI cung cấp cho các kế toán viên cả mạng lưới rộng và chi tiết hơn để bắt những lỗi đó và do đó, giảm thiểu rủi ro tuân thủ tiềm ẩn. Phát hiện sớm các bất thường trong dữ liệu kế toán là biện pháp phòng thủ tốt nhất chống lại những vấn đề tuân thủ. Ngoài ra, AI có thể theo dõi các nguồn bên ngoài có liên quan để biết những thay đổi trong quy định.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: Các công cụ AI giúp nhóm kế toán cung cấp dịch vụ tốt hơn và nhất quán hơn cho những phòng ban nội bộ cũng như khách hàng và đối tác bên ngoài. Giao tiếp, chẳng hạn như email, có thể trở nên chuyên nghiệp hơn thông qua việc sử dụng Generative AI. Và thông tin chính xác hơn mở đường cho dịch vụ khách hàng tốt hơn và tránh các tương tác gây bối rối, chẳng hạn như gửi thông báo đòi nợ cho khách hàng đã thanh toán hóa đơn của họ.

Thách thức của AI trong kế toán

Cũng như khi giới thiệu bất kỳ công cụ mới nào, AI trong kế toán không phải là điều dễ dàng và việc sử dụng AI phải được mô hình hóa và khuyến khích từ trên xuống. Chỉ khi đó, những nỗ lực có ý nghĩa mới có thể được thực hiện để vượt qua những thách thức khác được liệt kê ở đây.

• Chi phí ban đầu: Chi phí ban đầu của AI có thể là rào cản đối với việc áp dụng, ngay cả khi dự kiến ​​sẽ tiết kiệm và có lợi ích lâu dài. Những chi phí này bao gồm giấy phép phần mềm, chi phí tích hợp có thể có và đào tạo cho nhân viên và đội ngũ CNTT. Tuy nhiên, các khả năng của AI thường được triển khai như một phần tích hợp của những ứng dụng kinh doanh mà các công ty đã sử dụng và do đó không có chi phí riêng. Các ứng dụng SaaS dựa trên đám mây cung cấp những tính năng AI tích hợp "miễn phí" có thể giảm thiểu chi phí trả trước và đơn giản hóa việc áp dụng. Cách tiếp cận này cũng cho phép nhân viên sử dụng AI dễ dàng trong quy trình làm việc quen thuộc của họ, giảm nhu cầu đào tạo bổ sung.
• Khoảng cách kỹ năng: Khoảng cách kỹ năng giữa chuyên môn về kế toán và AI là một trở ngại khác đối với các công ty muốn áp dụng công nghệ vào những chức năng tài chính của mình, đặc biệt là đối với các công ty nhỏ hơn có ít nguồn lực hơn và năng lực công nghệ kém hơn. Hơn nữa, khoảng cách kỹ năng có thể khác nhau đáng kể giữa các nhân viên thuộc nhiều thế hệ khác nhau, đòi hỏi những chương trình đào tạo liên tục và chu đáo.
• Mối quan ngại về quy định: Kế toán phải tuân theo nhiều lớp quy định từ các cơ quan thiết lập tiêu chuẩn khác nhau. Giống như bất kỳ công cụ nào khác, việc đảm bảo AI theo kịp những thay đổi này có thể rất khó khăn. Ngoài các quy định về tài chính, AI truy cập thông tin nhạy cảm phải tuân theo những quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Việc nhúng AI vào các hệ thống kế toán liên tục được cập nhật để phản ánh những thay đổi mới nhất về quy định có thể giúp giải quyết vấn đề này.
• Các vấn đề về tích hợp: Các hệ thống cũ có thể không có khả năng tích hợp với phần mềm AI, hoặc hoàn toàn hoặc chỉ tích hợp với tùy chỉnh tốn kém. Ngoài ra, dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác làm giảm chất lượng đầu ra của AI, do đó, dữ liệu bị cô lập, chưa được xác minh hoặc không đầy đủ trong các hệ thống hiện có cần được làm sạch để đạt được đầy đủ lợi ích của AI và tránh kết quả sai. Sử dụng các bộ phần mềm kế toán doanh nghiệp tích hợp trên nền tảng đám mây có khả năng AI nhúng có thể tránh được vấn đề này.

Xu hướng AI trong kế toán

Đây là thời điểm thú vị đối với các nhóm kế toán khi họ trở nên quen thuộc và thoải mái hơn với AI, công nghệ này trở nên phổ biến hơn trong công việc hàng ngày của họ. Các công ty phần mềm hàng đầu đang đưa AI vào những dịch vụ của họ, chẳng hạn như lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp (ERP), hệ thống kế toán và tài chính, để làm phong phú thêm chức năng. Khi AI tiếp tục phát triển mạnh mẽ, sau đây là một số xu hướng cần lưu ý.

AI như một trợ lý/cố vấn có năng lực

Khả năng của AI đang nổi lên như một loại cố vấn cho các kế toán viên doanh nghiệp, nâng cao khả năng cung cấp thông tin chi tiết có giá trị và đưa ra quyết định sáng suốt của họ. Vì AI cho phép phần mềm kế toán hiện đại phân tích nhiều dữ liệu hơn nhiều so với trước đây, nên nó có thể đưa ra các mô hình và xu hướng mới để những kế toán viên chú ý, giúp họ cung cấp hướng dẫn chiến lược cho tổ chức của mình. AI cũng có thể đề xuất các cách để tăng độ chính xác của dự báo, tối ưu hóa những chiến lược thuế và tự động hóa các cuộc kiểm tra tuân thủ. Và các hệ thống AI không bao giờ ngừng tạo ra những kịch bản tài chính mới và khác biệt để hỗ trợ các kế toán viên khám phá những sắc thái trong dự báo và khuyến nghị của họ.

AI như một yếu tố tạo nên sự khác biệt cạnh tranh

Khá dễ để hiểu được cách AI có thể trở thành lợi thế cạnh tranh cho các chức năng kinh doanh như bán hàng và tiếp thị - chỉ cần nghĩ đến những gợi ý "bạn cũng có thể thích" từ các nhà bán lẻ trực tuyến. Nhưng còn chức năng kế toán thì sao? Hãy xem xét mối quan hệ giữa các dự báo chính xác hơn và việc tối ưu hóa hàng tồn kho và lập lịch lao động. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường để giúp nhân viên phát triển các dự báo nhu cầu chính xác hơn, để những doanh nghiệp có thể dự trữ đúng số lượng mặt hàng tồn kho vào đúng thời điểm. Điều này giúp giảm thiểu tổn thất do lỗi thời và chi phí lưu kho.

Phân tích dự đoán nâng cao

Nhiều công ty sử dụng phân tích dự đoán để ước tính điều gì sẽ xảy ra nếu đáp ứng được một số điều kiện nhất định bằng cách sử dụng các kỹ thuật xác suất, phân tích định lượng và mô hình hóa. Đây là công việc khó khăn và phức tạp. Tuy nhiên, giờ đây, khi AI có thể tự động xác định các mẫu trong dữ liệu và phát triển những mô hình dự đoán, nhiều doanh nghiệp hơn có thể sử dụng các mô hình này để giúp dự báo kết quả, chẳng hạn như doanh thu và dòng tiền. Ngoài ra, AI đưa trí tuệ kinh doanh và phân tích dự đoán lên một tầm cao mới bằng cách kết hợp dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như bài đăng trên mạng xã hội, cuộc gọi dịch vụ khách hàng, video, hình ảnh, email và các trang web bên ngoài. Thông tin này giúp cải thiện chất lượng dự đoán bằng cách bao gồm các biến như hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường. Đổi lại, nhiều nhà lãnh đạo doanh nghiệp hơn dự kiến ​​sẽ sử dụng phân tích dự đoán nâng cao của AI để có được những hiểu biết sâu sắc vượt trội và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Phân tích dữ liệu thời gian thực

Các hệ thống được AI hỗ trợ có thể tự động hóa phân tích dữ liệu thời gian thực, thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn nhiều so với con người. Điều này không chỉ cải thiện tốc độ và chất lượng báo cáo mà còn cho phép hành động nhanh hơn, có thể tạo ra sự khác biệt theo quan điểm cạnh tranh. Phân tích thời gian thực cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận và dự báo. Với những lợi ích đáng kể này, phân tích dữ liệu thời gian thực dự kiến ​​sẽ trở thành một phần chính của phần mềm kế toán hiện đại.

Tích hợp AI với Blockchain

Tính năng lưu trữ hồ sơ của công nghệ Blockchain khiến nó trở nên phù hợp tự nhiên với kế toán và kiểm toán. Blockchain sắp xếp hồ sơ theo cách khiến việc thay đổi mục nhập giao dịch trở nên bất khả thi, điều này rất quan trọng đối với quản trị dữ liệu tổng thể, độ tin cậy và tuân thủ, đồng thời đặc biệt hữu ích cho quy trình kiểm toán. AI có thể nhanh chóng phân tích lượng lớn dữ liệu và kiểm tra các giao dịch blockchain để xác định bất kỳ bất thường hoặc thay đổi nào. Ví dụ, khi được sử dụng cùng nhau, AI và blockchain có thể tăng hiệu quả kiểm toán các giao dịch tài chính, dẫn đến kiểm toán nhanh chóng, ít tốn công sức hơn.

Ví dụ về AI trong kế toán

AI đang giúp chuyển đổi cách thức làm việc của các nhóm kế toán bằng cách hợp lý hóa và nâng cao nhiều chức năng khác nhau. Nhìn chung, có bằng chứng cho thấy AI đang thúc đẩy hiệu quả và độ chính xác được cải thiện. Một số ví dụ cụ thể về AI trong kế toán được trình bày dưới đây.

• Dự báo: AI có thể được sử dụng để phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và xác định các mô hình giúp dự đoán xu hướng và kết quả trong tương lai. Phân tích tài chính dự đoán này hỗ trợ dự báo dòng tiền, doanh thu, chi phí và các số liệu tài chính khác dựa trên thông tin chi tiết thu được từ phân tích dữ liệu. Các mô hình dự báo dựa trên AI trở nên tốt hơn khi có nhiều dữ liệu hơn, cung cấp những dự báo chính xác hơn so với các phương pháp dự báo thống kê truyền thống.
• Lên lịch: AI có thể hỗ trợ lên lịch các nguồn lực, chẳng hạn như nhân viên và hàng tồn kho, dựa trên những khoảng thời gian được dự đoán là bận rộn hoặc chậm. Nó cũng có thể giúp lên lịch và giám sát tập trung các nhiệm vụ, bao gồm thu tiền mặt, lịch phòng ban và đóng sổ kế toán hàng tháng.
• Quản lý dòng tiền: Bằng cách dự đoán các nguồn và cách sử dụng tiền mặt bằng dữ liệu từ nhiều hệ thống, bao gồm AR và AP, AI có thể tạo ra những ước tính dòng tiền chính xác hơn. Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về vị thế tiền mặt của mình, có khả năng cải thiện lợi nhuận đầu tư và giảm chi phí vay không cần thiết.
• Tự động hóa quy trình làm việc: AI có thể mang lại mức độ tinh vi cao hơn cho tự động hóa quy trình làm việc.  Không chỉ đơn thuần là định tuyến các tác vụ, AI có thể quyết định những gì cần định tuyến so với những gì có thể được chấp nhận tự động dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ hoặc các quy tắc nhất định. Điều này giúp giảm khối lượng công việc cho nhân viên và khả năng các mục bị bỏ sót. Các quy trình tự động thường bao gồm báo cáo chi phí đi lại và giải trí, hóa đơn, đối chiếu tài khoản và xem xét giấy tờ kiểm toán.
• Soạn email và quản lý hộp thư đến: AI có thể xem xét và sắp xếp các email đã nhận theo danh mục, chủ đề hoặc mức độ ưu tiên và đánh dấu những email cần trả lời. Nó cũng hữu ích khi người dùng soạn email trả lời, đánh giá độ chính xác về ngữ pháp, giọng điệu và hình thức. Ngoài ra, trợ lý email hỗ trợ AI có thể tự động trích xuất thông tin có liên quan, cập nhật hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và soạn thảo câu trả lời cho các câu hỏi.
• Xử lý hóa đơn và quản lý chi phí: AI có thể tự động xác định và ghi lại dữ liệu có liên quan từ hóa đơn của nhà cung cấp, cũng như khớp lệnh mua hàng, chứng từ giao hàng và biên lai. Điều này giúp tăng năng suất, cải thiện độ chính xác và đẩy nhanh quá trình xử lý thanh toán.
• Phân tích dữ liệu: AI vượt trội trong việc tập hợp dữ liệu từ các vị trí khác nhau và tạo báo cáo ở mức độ sâu sắc và tốc độ mà con người không thể sánh kịp. Ví dụ, AI có thể tạo ra một phân tích cho thấy sự khác biệt giữa ngân sách và các so sánh với những chuẩn mực bên trong và bên ngoài. Khi công việc đó hoàn tất, nhân viên kế toán có thể dành nhiều thời gian hơn để hiểu các vấn đề và lập kế hoạch hành động, thay vì tạo ra phân tích.
• Giao tiếp kinh doanh: Cho dù giao tiếp với khách hàng, nhà đầu tư hay đồng nghiệp, AI đều có thể giúp tăng hiệu quả và củng cố các mối quan hệ. Ví dụ, AI có thể đánh giá tình cảm trong email của khách hàng, chuyển chúng đến AR hoặc nhân viên dịch vụ khách hàng phù hợp để trả lời đúng và sau đó giúp soạn thảo các phản hồi email phù hợp.
• Quản lý dự án: AI có thể được sử dụng để quản lý dự án ở một số giai đoạn của dự án kế toán. Đầu tiên, AI có thể sắp xếp tất cả các tài liệu dự án và duy trì kiểm soát phiên bản, điều này đặc biệt hữu ích cho những dự án lặp đi lặp lại, chẳng hạn như lập ngân sách vốn. Tiếp theo, công nghệ có thể phiên âm và tóm tắt các ghi chú từ những cuộc họp dự án để giúp mọi người trong nhóm luôn cập nhật. Sau đó, bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, AI có thể đánh dấu các dự án vượt quá tiềm năng trước khi chúng xảy ra, chẳng hạn như khi triển khai hệ thống thanh toán tự động mới. Cuối cùng, AI có thể tạo báo cáo tiến độ giúp CFO và nhóm đi đúng hướng để hoàn thành dự án.