ĐỊNH HƯỚNG PHÁT TRIỂN KẾ TOÁN QUẢN TRỊ THÔNG MINH TẠI VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH CHUYỂN ĐỔI SỐ

Nguyễn Thị Hồng Sương

 

Trong bối cảnh nền kinh tế đang chuyển dịch mạnh mẽ dưới tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, chuyển đổi số đã trở thành một yêu cầu tất yếu đối với các doanh nghiệp nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh, tối ưu hóa nguồn lực và thích ứng với những biến động của thị trường. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), điện toán đám mây và các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) đang tạo ra những thay đổi sâu sắc trong hoạt động quản trị, đặc biệt là lĩnh vực kế toán quản trị.Nếu kế toán quản trị truyền thống chủ yếu tập trung vào thu thập, xử lý và cung cấp thông tin phục vụ lập kế hoạch, kiểm soát chi phí và đánh giá hiệu quả hoạt động, thì kế toán quản trị trong môi trường số đang chuyển dần sang mô hình cung cấp thông tin theo thời gian thực, dự báo xu hướng và hỗ trợ ra quyết định mang tính chiến lược. Trong đó, việc ứng dụng AI mở ra khả năng tự động hóa các công việc xử lý dữ liệu, nhận diện biến động chi phí, dự báo nhu cầu và xây dựng các kịch bản kinh doanh.

Tại Việt Nam, quá trình chuyển đổi số diễn ra ở nhiều lĩnh vực, song mức độ ứng dụng công nghệ trong kế toán quản trị giữa các doanh nghiệp vẫn còn khác biệt. Một số doanh nghiệp đã triển khai hệ thống ERP và các công cụ phân tích dữ liệu, trong khi nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa vẫn phụ thuộc đáng kể vào bảng tính và quy trình xử lý thủ công.  Trên cơ sở đó, bài viết phân tích vai trò của kế toán quản trị thông minh, những cơ hội và thách thức trong quá trình triển khai, đồng thời đề xuất một số định hướng nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ số và AI trong hoạt động kế toán quản trị tại Việt Nam.

1. Kế toán quản trị thông minh và vai trò trong doanh nghiệp hiện đại

Kế toán quản trị thông minh (Intelligent Management Accounting – IMA) có thể được hiểu là định hướng phát triển kế toán quản trị dựa trên sự kết hợp giữa chuyên môn kế toán, nền tảng dữ liệu số, các công cụ phân tích và công nghệ AI nhằm nâng cao chất lượng thông tin phục vụ quản trị doanh nghiệp. Đây là cách tiếp cận phát triển từ nền tảng kế toán quản trị truyền thống, không phải là sự thay thế hoàn toàn các nguyên tắc và phương pháp kế toán đã được thiết lập.

Điểm khác biệt cơ bản của kế toán quản trị thông minh nằm ở khả năng khai thác dữ liệu đa nguồn, tự động hóa quy trình phân tích, phát hiện các dấu hiệu bất thường và hỗ trợ dự báo. Thay vì chỉ giải thích kết quả kinh doanh đã phát sinh, hệ thống có thể giúp nhà quản trị nhận diện sớm rủi ro, đánh giá các phương án và lựa chọn quyết định phù hợp với mục tiêu chiến lược.

Kế toán quản trị thông minh thể hiện vai trò nổi bật trên một số phương diện sau:

Thứ nhất, nâng cao chất lượng lập kế hoạch và dự toán. Các công cụ phân tích dữ liệu có thể tổng hợp thông tin về doanh thu, chi phí, năng lực sản xuất, xu hướng thị trường và các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh. Trên cơ sở đó, doanh nghiệp có thể xây dựng dự toán linh hoạt, phân tích nhiều kịch bản và điều chỉnh kế hoạch phù hợp với sự thay đổi của môi trường kinh doanh.

Thứ hai, tăng cường kiểm soát và quản trị chi phí. AI có thể hỗ trợ phân tích biến động giữa chi phí thực tế và dự toán, nhận diện các khoản chi bất thường, xác định những yếu tố có khả năng làm gia tăng giá thành và cảnh báo nguy cơ vượt ngân sách. Đối với doanh nghiệp sản xuất, việc kết nối dữ liệu kế toán với dữ liệu nguyên vật liệu, lao động và sản lượng giúp nâng cao khả năng kiểm soát chi phí theo từng sản phẩm, công đoạn hoặc trung tâm trách nhiệm.

Thứ ba, cải thiện công tác đánh giá hiệu quả hoạt động. Việc kết hợp dữ liệu tài chính với dữ liệu phi tài chính cho phép doanh nghiệp đánh giá toàn diện hơn hiệu quả sử dụng nguồn lực, năng suất lao động, chất lượng sản phẩm và mức độ đáp ứng khách hàng. Các chỉ tiêu có thể được tích hợp vào hệ thống bảng điểm cân bằng (BSC), qua đó liên kết kết quả hoạt động với mục tiêu chiến lược.

Thứ tư, hỗ trợ ra quyết định quản trị. Thông qua phân tích chi phí, doanh thu, lợi nhuận và các kịch bản kinh doanh, hệ thống kế toán quản trị thông minh có thể cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định về giá bán, cơ cấu sản phẩm, lựa chọn phương án sản xuất, phân bổ nguồn lực và đầu tư. Tuy nhiên, kết quả do AI cung cấp cần được kiểm tra, giải thích và đánh giá bởi người có chuyên môn trước khi sử dụng trong các quyết định quan trọng.

2. Cơ hội phát triển kế toán quản trị thông minh tại Việt Nam

Quá trình chuyển đổi số tạo ra nhiều điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của kế toán quản trị thông minh tại Việt Nam.

Trước hết, sự phổ biến của phần mềm kế toán, hệ thống ERP và các nền tảng điện toán đám mây giúp doanh nghiệp từng bước chuẩn hóa quy trình thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu. Khi dữ liệu kế toán được kết nối với các bộ phận sản xuất, bán hàng, mua hàng và quản trị nhân sự, nhà quản trị có thể tiếp cận thông tin nhanh hơn, giảm độ trễ trong quá trình lập báo cáo và tăng khả năng phối hợp giữa các bộ phận.

Bên cạnh đó, sự phát triển của AI tạo điều kiện để doanh nghiệp mở rộng phạm vi phân tích thông tin. Các ứng dụng như dự báo doanh thu, ước tính chi phí, phân tích điểm hòa vốn, cảnh báo biến động ngân sách và đánh giá hiệu quả sản phẩm có thể hỗ trợ đáng kể công việc của kế toán quản trị. Đặc biệt, những công cụ phân tích và AI được tích hợp vào các nền tảng sẵn có có thể giúp doanh nghiệp từng bước thử nghiệm công nghệ mà không nhất thiết phải đầu tư ngay một hệ thống phức tạp.

Đối với doanh nghiệp sản xuất, cơ hội ứng dụng càng rõ nét khi thông tin kế toán được liên kết với dữ liệu về sản lượng, định mức nguyên vật liệu, thời gian lao động, tỷ lệ sản phẩm lỗi và mức độ sử dụng máy móc. Sự kết nối này giúp doanh nghiệp phân tích nguyên nhân biến động giá thành, đánh giá hiệu quả từng công đoạn và cải thiện quyết định phân bổ nguồn lực.

Ngoài ra, sự phát triển của thị trường công nghệ và nhu cầu nâng cao năng lực quản trị đang thúc đẩy các cơ sở đào tạo, tổ chức nghề nghiệp và doanh nghiệp quan tâm nhiều hơn đến kỹ năng phân tích dữ liệu, quản trị hiệu quả hoạt động và ứng dụng AI trong kế toán. Đây là cơ sở để hình thành nguồn nhân lực kế toán quản trị có khả năng thích ứng với môi trường kinh doanh số.

3. Những thách thức trong quá trình triển khai

Mặc dù có nhiều tiềm năng, việc phát triển kế toán quản trị thông minh tại Việt Nam vẫn đối mặt với những thách thức đáng kể.

Một là, chất lượng và tính liên thông của dữ liệu chưa đồng đều. Dữ liệu được lưu trữ phân tán tại nhiều bộ phận, sử dụng các mã đối tượng, cách phân loại chi phí và quy trình nhập liệu khác nhau có thể làm giảm độ tin cậy của kết quả phân tích. Nếu dữ liệu đầu vào thiếu chính xác hoặc không đầy đủ, AI khó có thể tạo ra thông tin dự báo đáng tin cậy.

Hai là, hạn chế về nguồn lực tài chính và hạ tầng công nghệ. Đối với nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa, chi phí triển khai hệ thống, tích hợp dữ liệu, đào tạo nhân sự và duy trì an toàn thông tin có thể là rào cản lớn. Việc đầu tư công nghệ thiếu lộ trình hoặc lựa chọn giải pháp không phù hợp với quy mô hoạt động còn có thể làm gia tăng chi phí mà chưa tạo ra hiệu quả tương xứng.

Ba là, khoảng cách về năng lực chuyên môn của nhân sự kế toán. Kế toán quản trị thông minh đòi hỏi người làm kế toán không chỉ am hiểu nghiệp vụ mà còn có khả năng phân tích dữ liệu, sử dụng công cụ số, diễn giải kết quả mô hình và phối hợp với các bộ phận công nghệ thông tin. Nếu thiếu những kỹ năng này, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc chuyển hóa kết quả phân tích thành các quyết định quản trị cụ thể.

Bốn là, rủi ro về bảo mật, quyền riêng tư và tính minh bạch. Việc sử dụng dữ liệu tài chính, dữ liệu khách hàng và dữ liệu hoạt động để huấn luyện hoặc vận hành các công cụ AI cần được kiểm soát chặt chẽ. Bên cạnh đó, các mô hình AI có thể đưa ra kết quả thiếu chính xác, khó giải thích hoặc bị ảnh hưởng bởi dữ liệu sai lệch. Vì vậy, doanh nghiệp cần thiết lập cơ chế phân quyền, kiểm soát truy cập, lưu vết xử lý và xác minh kết quả.

Năm là, nguy cơ phụ thuộc quá mức vào công nghệ. AI chỉ có thể hỗ trợ phân tích và ra quyết định trên cơ sở dữ liệu, mô hình và giả định được cung cấp. Nếu người sử dụng xem kết quả của hệ thống như kết luận tuyệt đối, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định không phù hợp với bối cảnh thực tế. Do đó, vai trò xét đoán chuyên môn, tư duy phản biện và trách nhiệm của nhà quản trị vẫn giữ vị trí quan trọng.

4. Định hướng phát triển kế toán quản trị thông minh tại Việt Nam

Để khai thác hiệu quả tiềm năng của công nghệ số và AI, việc phát triển kế toán quản trị thông minh cần được triển khai theo lộ trình phù hợp với điều kiện của từng doanh nghiệp.

Thứ nhất, chuẩn hóa dữ liệu và quy trình kế toán quản trị.

Doanh nghiệp cần bắt đầu từ việc rà soát hệ thống thông tin hiện có, thống nhất danh mục tài khoản quản trị, mã khách hàng, mã sản phẩm, mã nguyên vật liệu, trung tâm chi phí và các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả. Đồng thời, cần xác định rõ trách nhiệm nhập liệu, kiểm tra và phê duyệt thông tin giữa các bộ phận.

Chuẩn hóa dữ liệu là nền tảng quan trọng để triển khai các công cụ phân tích nâng cao. Thay vì ứng dụng AI một cách riêng lẻ, doanh nghiệp nên ưu tiên xây dựng hệ thống dữ liệu có tính nhất quán, khả năng truy xuất và đáp ứng yêu cầu kiểm soát nội bộ.

Thứ hai, triển khai công nghệ theo từng giai đoạn.

Trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp có thể tập trung số hóa quy trình, tự động hóa việc tổng hợp báo cáo, đối chiếu dữ liệu và phân tích biến động chi phí. Khi hệ thống dữ liệu đã ổn định, doanh nghiệp có thể mở rộng sang dự báo doanh thu, lập dự toán linh hoạt, phân tích kịch bản và cảnh báo rủi ro ngân sách.

Ở giai đoạn phát triển cao hơn, các công cụ AI có thể được tích hợp với hệ thống ERP và dữ liệu vận hành để hỗ trợ quyết định về giá bán, cơ cấu sản phẩm, phân bổ nguồn lực và hiệu quả đầu tư. Việc chuyển đổi theo từng bước giúp doanh nghiệp kiểm soát chi phí, đánh giá kết quả và hạn chế rủi ro phát sinh.

Thứ ba, phát triển năng lực số cho đội ngũ kế toán quản trị.

Các cơ sở đào tạo cần tăng cường kết hợp kiến thức kế toán quản trị với kỹ năng sử dụng phần mềm, phân tích dữ liệu, trực quan hóa thông tin và ứng dụng AI. Nội dung đào tạo nên gắn với các tình huống thực tiễn như phân tích chênh lệch chi phí, xây dựng dự toán, tính giá thành, đánh giá hiệu quả trung tâm trách nhiệm và lựa chọn phương án kinh doanh.

Đối với đội ngũ kế toán đang làm việc tại doanh nghiệp, cần chú trọng các chương trình bồi dưỡng ngắn hạn, đào tạo tại chỗ và học tập thông qua dự án thực tế. Mục tiêu không chỉ là sử dụng thành thạo công cụ mà còn phải hiểu giới hạn của công nghệ, đánh giá độ tin cậy của dữ liệu và giải thích kết quả theo góc độ quản trị.

Thứ tư, tăng cường kiểm soát nội bộ và quản trị rủi ro AI.

Doanh nghiệp cần xây dựng quy định về phạm vi sử dụng AI, quyền truy cập dữ liệu, quy trình xác minh kết quả và trách nhiệm phê duyệt các quyết định quan trọng. Những kết quả có ảnh hưởng lớn đến giá thành, ngân sách, định giá sản phẩm hoặc quyết định đầu tư cần được kiểm tra bởi người có thẩm quyền.

Bên cạnh đó, cần duy trì dấu vết kiểm toán, lưu trữ các phiên bản dữ liệu và mô hình khi phù hợp, đánh giá định kỳ hiệu quả của công cụ và thiết lập phương án xử lý khi hệ thống gặp sự cố. Đây là điều kiện để bảo đảm tính minh bạch, khả năng giải trình và độ tin cậy của thông tin quản trị.

Thứ năm, thúc đẩy hợp tác giữa cơ sở đào tạo, tổ chức nghề nghiệp và doanh nghiệp.

Các trường đại học cần tăng cường hợp tác với doanh nghiệp để xây dựng tình huống giảng dạy, dự án phân tích dữ liệu và mô hình mô phỏng ứng dụng AI trong kế toán quản trị. Các tổ chức nghề nghiệp có thể hỗ trợ cập nhật kiến thức, phổ biến thực hành tốt và thúc đẩy trao đổi kinh nghiệm giữa các doanh nghiệp.

Về phía cơ quan quản lý, cần tiếp tục hoàn thiện môi trường pháp lý liên quan đến dữ liệu, an toàn thông tin, giao dịch điện tử và ứng dụng AI; đồng thời khuyến khích các chương trình nâng cao năng lực số cho doanh nghiệp nhỏ và vừa. Các định hướng và hướng dẫn liên quan cần được cập nhật phù hợp với quy định pháp luật hiện hành.

Thứ sáu, xây dựng hệ thống chỉ tiêu đánh giá hiệu quả ứng dụng.

Việc triển khai công nghệ cần gắn với các mục tiêu có thể đo lường, thay vì chỉ đánh giá mức độ hiện đại của phần mềm. Doanh nghiệp có thể theo dõi thời gian lập báo cáo quản trị, mức độ chính xác của dự báo, tỷ lệ sai lệch dự toán, thời gian phát hiện biến động chi phí, chi phí triển khai và mức độ sử dụng thông tin trong quyết định quản trị.

Thông qua các chỉ tiêu này, doanh nghiệp có thể đánh giá lợi ích thực tế, điều chỉnh phương án đầu tư và xác định những ứng dụng cần ưu tiên. Cách tiếp cận dựa trên hiệu quả giúp bảo đảm rằng công nghệ phục vụ mục tiêu quản trị, thay vì trở thành một khoản đầu tư mang tính hình thức.

5. Lộ trình triển khai kế toán quản trị thông minh tại doanh nghiệp Việt Nam

Từ các định hướng trên, doanh nghiệp có thể tham khảo lộ trình gồm ba giai đoạn:

• Giai đoạn 1 – Chuẩn hóa: Rà soát quy trình kế toán quản trị, chuẩn hóa dữ liệu, hoàn thiện hệ thống phần mềm và thiết lập các chỉ tiêu quản trị cơ bản.
• Giai đoạn 2 – Tích hợp AI: Ứng dụng AI vào phân tích chi phí, dự báo doanh thu, lập dự toán, cảnh báo biến động và hỗ trợ lập báo cáo quản trị.
• Giai đoạn 3 – Quản trị thông minh: Tích hợp dữ liệu tài chính và phi tài chính, phân tích các kịch bản kinh doanh, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và hỗ trợ ra quyết định chiến lược.

Ba giai đoạn này không nhất thiết tương ứng với những mốc thời gian cố định. Tiến độ thực hiện cần căn cứ vào quy mô doanh nghiệp, mức độ sẵn sàng của dữ liệu, năng lực nhân sự và nguồn lực đầu tư. Doanh nghiệp có nền tảng số tốt có thể triển khai một số ứng dụng nâng cao sớm hơn, trong khi doanh nghiệp còn hạn chế về hạ tầng nên ưu tiên chuẩn hóa quy trình trước khi mở rộng AI.

Kết luận

Kế toán quản trị thông minh là một hướng phát triển quan trọng trong tiến trình chuyển đổi số của doanh nghiệp Việt Nam. Việc kết hợp nền tảng kế toán quản trị với dữ liệu số và công nghệ AI có thể góp phần nâng cao chất lượng dự báo, tăng cường kiểm soát chi phí, cải thiện đánh giá hiệu quả hoạt động và hỗ trợ nhà quản trị đưa ra quyết định kịp thời. Tuy nhiên, hiệu quả của quá trình chuyển đổi không chỉ phụ thuộc vào công nghệ mà còn gắn liền với chất lượng dữ liệu, năng lực nhân sự, cơ chế kiểm soát nội bộ và sự cam kết của lãnh đạo doanh nghiệp. Vì vậy, phát triển kế toán quản trị thông minh cần được thực hiện theo lộ trình phù hợp, lấy nhu cầu quản trị làm trọng tâm, bảo đảm tính minh bạch và duy trì vai trò giám sát của con người.

Đối với các cơ sở đào tạo kế toán tại Việt Nam, đây cũng là cơ hội để đổi mới chương trình giảng dạy theo hướng tích hợp kế toán quản trị, phân tích dữ liệu và ứng dụng AI. Sự kết nối chặt chẽ giữa nhà trường, doanh nghiệp và tổ chức nghề nghiệp sẽ góp phần hình thành đội ngũ kế toán quản trị có tư duy phân tích, năng lực số và khả năng đồng hành cùng nhà quản trị trong môi trường kinh doanh hiện đại.

 

Tài liệu tham khảo

1. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), pp. 99–120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108

2. Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), pp. 319–340. https://doi.org/10.2307/249008

3. Dong, M.M., Stratopoulos, T. and Wang, V.X. (2024). A scoping review of ChatGPT research in accounting and finance. International Journal of Accounting Information Systems, 55, Article 100715. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100715

4. Teece, D.J., Pisano, G. and Shuen, A. (1997). Dynamic capabilities and strategic management. Strategic Management Journal, 18(7), pp. 509–533. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199708)18:7%3C509::AID-SMJ882%3E3.0.CO;2-Z

5. Quốc hội (2015). Luật Kế toán số 88/2015/QH13 ngày 20 tháng 11 năm 2015. Hà Nội: Quốc hội nước Cộng hòa xã hội chủ nghĩa Việt Nam.

6. Thủ tướng Chính phủ (2020). Quyết định số 749/QĐ-TTg ngày 03 tháng 6 năm 2020 phê duyệt Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030. Hà Nội: Chính phủ.