Một phòng kế toán nhỏ và bài toán "cuối tháng nào cũng chạy"
Với nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ, cuối tháng là giai đoạn căng nhất của bộ phận kế toán: đối chiếu giao dịch, phân loại khoản mục, chờ số liệu từ các bên, rồi mới chốt sổ và làm báo cáo. Người chủ thường chỉ biết một điều: báo cáo đến chậm, mà khi cần quyết định thì số liệu lại chưa có.
Câu chuyện dưới đây không phải về một công ty đơn lẻ. Đây là một nghiên cứu nhìn vào dữ liệu thực tế của nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa cùng lúc, để xem AI tạo sinh gắn với những thay đổi nào trong công việc của người làm kế toán.
Nghiên cứu này là gì, và nguồn của nó
Hai nhà nghiên cứu Jung Ho Choi và Chloe Xie, làm việc tại MIT Sloan và Stanford GSB, là tác giả của nghiên cứu mang tên "Human + AI in Accounting: Early Evidence from the Field". Theo phần tóm tắt bài nghiên cứu được trang Marginal Revolution đăng lại ngày 15/05/2025, nhóm dùng hai nguồn dữ liệu: khảo sát 277 kế toán viên, và dữ liệu thực địa từ 79 doanh nghiệp vừa và nhỏ với hàng trăm nghìn giao dịch.
Về độ tin cậy của nguồn, cần nói thẳng: chúng tôi chưa dựa vào trang gốc trên Stanford GSB hay SSRN. Các con số dưới đây được đối chiếu ở hai nơi đã mở: bài của CFO Dive (Jim Tyson, 13/08/2025) thuật lại nghiên cứu, và phần tóm tắt bài nghiên cứu do Marginal Revolution đăng lại. Hai nơi này khớp nhau ở các số liệu chính (7,5 ngày, 55%, 8,5%, 12%, 277 kế toán viên, 79 doanh nghiệp). Vì vậy, các con số nên được hiểu là "theo CFO Dive thuật lại nghiên cứu, và theo phần tóm tắt được đăng lại", chưa phải đọc từ bản đầy đủ.
Một điểm nữa: theo CFO Dive, các nhà nghiên cứu làm việc với một nhà cung cấp phần mềm kế toán tích hợp AI (bài báo không nêu tên). Vì vậy mẫu nhiều khả năng gắn với một nền tảng cụ thể và chưa chắc đại diện cho mọi doanh nghiệp (đây là nhận định của chúng tôi).
Họ đã làm gì với AI
Theo CFO Dive, nghiên cứu xem xét những kế toán viên dùng công cụ AI trong công việc hằng ngày, chủ yếu ở các việc lặp lại như xử lý, phân loại giao dịch. CFO Dive cũng nêu rằng khi điểm tin cậy của AI thấp, các kế toán viên nhiều kinh nghiệm can thiệp nhiều hơn đồng nghiệp ít kinh nghiệm, tức là AI đề xuất, người kiểm tra những chỗ AI không chắc.
Đây là chi tiết quan trọng nhất với chủ doanh nghiệp: AI không thay người kế toán, mà đứng cạnh họ. Các tác giả, theo CFO Dive, kết luận rằng AI tạo sinh có thể bổ trợ đáng kể cho công việc kế toán mà không loại bỏ những người làm nghề.
Kết quả đo được
Theo các nhà nghiên cứu (qua CFO Dive và phần tóm tắt bài gốc), những người dùng AI ghi nhận các thay đổi sau:
- Rút ngắn khoảng 7,5 ngày trong thời gian chốt sổ hằng tháng.
- Hỗ trợ nhiều hơn 55% khách hàng mỗi tuần so với người không dùng AI (theo phần tóm tắt: tăng 55% về lượng khách hàng được hỗ trợ hằng tuần).
- Khoảng 8,5% thời gian của kế toán chuyển từ nhập liệu thường lệ sang việc có giá trị cao hơn.
- Mức chi tiết của báo cáo tài chính tăng 12%.
Những giới hạn cần biết
Chính tên nghiên cứu gọi đây là bằng chứng ban đầu ("early evidence") từ dữ liệu thực địa. Theo đánh giá của chúng tôi, những số liệu này cho thấy mối liên hệ chứ chưa chứng minh AI là nguyên nhân, vì người chọn dùng AI có thể vốn đã khác người không dùng. Mẫu có thể gắn với một nền tảng phần mềm cụ thể, và CFO Dive không nêu giai đoạn thu thập dữ liệu. Vì thế, đừng kỳ vọng doanh nghiệp của bạn sẽ rút ngắn đúng 7,5 ngày. Đó là mức trung bình trong mẫu nghiên cứu, không phải lời hứa.
Cũng theo CFO Dive thuật lại khảo sát, 62% kế toán viên lo ngại về lỗi và độ chính xác. Nghiên cứu còn ghi nhận kế toán viên nhiều kinh nghiệm dùng AI có chiến lược hơn và có mức cải thiện lớn hơn; người ít kinh nghiệm có thể quá tin AI dù độ tin cậy thấp, hoặc ít tận dụng, nên hiệu quả nhỏ hơn.
Bốn bài học thực hành cho chủ doanh nghiệp SME
1. Bắt đầu từ khâu lặp lại, nhiều dữ liệu
Phần thời gian được giải phóng trong nghiên cứu đến từ nhập liệu và xử lý giao dịch thường lệ. Hãy liệt kê những việc kế toán làm lặp đi lặp lại mỗi tháng: phân loại chi phí, đối chiếu ngân hàng, nhắc chứng từ. Đó là nơi thử trước, vì dễ đo và rủi ro thấp.
2. Giữ người trong vòng kiểm soát
Điểm đáng học là cách kế toán viên nhiều kinh nghiệm làm việc, theo CFO Dive: họ can thiệp nhiều hơn khi AI kém tin cậy. Hãy quy định rõ: khoản nào AI tự xử lý, khoản nào bắt buộc người duyệt. Với 62% kế toán lo về lỗi, một bước kiểm tra không phải là thừa mà là một phần của quy trình.
3. Dùng thời gian tiết kiệm cho việc tạo giá trị
Chuyển 8,5% thời gian từ nhập liệu sang việc giá trị cao hơn chỉ có ý nghĩa nếu doanh nghiệp chủ động giao việc mới. Nếu không, thời gian đó sẽ tan vào việc vặt khác. Hãy quyết định trước: phần thời gian được giải phóng sẽ dùng để phân tích dòng tiền, tư vấn cho khách hay rà soát công nợ?
4. Đầu tư cho người có kinh nghiệm và đào tạo người mới
Theo CFO Dive, người nhiều kinh nghiệm hưởng lợi nhiều hơn. Với SME, điều này gợi ý: đừng chỉ mua công cụ, hãy dạy đội ngũ cách đọc điểm tin cậy, khi nào nên nghi ngờ đề xuất của AI, và ghi lại các lỗi thường gặp.
Từ câu chuyện sang hành động
Điều đáng chú ý ở nghiên cứu này là các tác giả nhấn mạnh vai trò của kế toán viên trong việc giám sát AI, thay vì coi AI là công cụ tự chạy. Cách BLA Tech tiếp cận cũng đi theo hướng đó: hiểu kỹ bài toán và quy trình hiện có của doanh nghiệp, thiết kế AI Agents bám theo quy trình, rồi đồng hành trong quá trình vận hành để điều chỉnh dần. Nếu bộ phận kế toán của bạn cũng đang bị kẹt ở cuối tháng, bắt đầu từ việc vẽ lại quy trình chốt sổ là một bước đầu hợp lý.
