Tóm tắt: AI và RPA đang trở thành động lực cốt lõi thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, qua đó làm thay đổi sâu sắc cấu trúc công việc và bản chất nghề kế toán ngân hàng. Bài viết sử dụng cách tiếp cận nghiên cứu lý thuyết và định tính, tích hợp ba khung lý thuyết gồm: Lý thuyết chấp nhận công nghệ, lý thuyết thay thế nghề nghiệp và lý thuyết bản sắc vai trò nghề nghiệp để phân tích tác động đa chiều của AI và RPA. Kết quả cho thấy, các công nghệ này không chỉ giúp tự động hóa nhiều tác vụ lặp lại mà còn thúc đẩy quá trình chuyển dịch vai trò kế toán từ thực thi nghiệp vụ sang phân tích, tư vấn và hỗ trợ ra quyết định, đặc biệt trong môi trường ngân hàng với yêu cầu cao về quản trị rủi ro và tuân thủ. Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra những thách thức đặt ra về kỹ năng, đạo đức nghề nghiệp và khả năng thích ứng của nguồn nhân lực kế toán ngân hàng. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số định hướng nhằm nâng cao năng lực thích ứng và tái cấu trúc kỹ năng nghề nghiệp trong bối cảnh số hóa.
Từ khóa: AI, RPA, kế toán, ngân hàng, chuyển đổi số, vai trò nghề nghiệp.
THE IMPACT OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTIC PROCESS AUTOMATION
ON THE BANKING ACCOUNTING PROFESSION
Abstract: Artificial Intelligence (AI) and Robotic Process Automation (RPA) are becoming core drivers of digital transformation in the financial and banking sector, thereby profoundly reshaping job structures and the nature of the banking accounting profession. This article adopts a theoretical and qualitative research approach, integrating three theoretical frameworks, namely technology acceptance theory, job displacement theory, and professional role identity Theory, to analyze the multidimensional impacts of AI and RPA. The findings reveal that these technologies not only automate repetitive tasks but also facilitate the transformation of accountants’ roles from routine execution to analysis, consulting, and decision support, particularly in banking environments characterized by strict requirements for risk management and compliance. Simultaneously, the study highlights emerging challenges related to professional skills, ethics, and the adaptability of the banking accounting workforce. Based on these findings, the article proposes several orientations to enhance adaptive capacity and restructure professional competencies in the context of digitalization.
Keywords: AI, RPA, accounting, banking, digital transformation, professional roles.
 |
| Ảnh minh họa (Nguồn: Internet) |
1. Giới thiệu
Các nền tảng công nghệ ứng dụng AI và RPA đang tạo ra một cuộc cách mạng sâu rộng trong hầu hết các ngành, nghề, trong đó kế toán là lĩnh vực chịu tác động sớm và trực diện nhất. Sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ như học máy (ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) đang làm thay đổi căn bản phương thức vận hành, vai trò và yêu cầu kỹ năng đối với nghề kế toán.
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích rõ rệt như tăng hiệu suất, giảm sai sót và nâng cao năng lực tư vấn chiến lược, nhưng cũng đồng thời đặt ra các thách thức lớn. Câu hỏi quan trọng được đặt ra là liệu vai trò của kế toán trong tương lai có bị thay thế hoàn toàn, hay sẽ được tái cấu trúc để tập trung vào các giá trị cao hơn như phân tích, tư vấn và ra quyết định? Một số học giả cảnh báo rằng, các công việc mang tính thủ tục cao, lặp đi lặp lại vốn chiếm tỉ trọng lớn trong nghề kế toán truyền thống, có nguy cơ bị thay thế hoàn toàn trong thập kỷ tới (Adeola và cộng sự, 2023). Tuy nhiên, Nikiforova (2025) cho rằng, thay vì thay thế hoàn toàn con người, AI có xu hướng “tăng cường” vai trò kế toán viên, giúp họ chuyển từ người thực hiện sang người tư vấn và ra quyết định chiến lược. Tương lai nghề nghiệp kế toán vì thế không nằm ở việc cạnh tranh với AI, mà là ở khả năng thích nghi, tái đào tạo và phát triển các kỹ năng mới phù hợp với môi trường công nghệ cao.
Trong bối cảnh đó, bài viết này nhằm mục tiêu phân tích tổng quan các tác động của AI và RPA đến nghề kế toán ngân hàng từ góc nhìn lý thuyết và định tính. Nghiên cứu tập trung vào ba mục tiêu chính: (i) Hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến chuyển đổi công nghệ và vai trò nghề nghiệp; (ii) Phân tích tác động thực tiễn của AI đối với cấu trúc công việc, kỹ năng và bản sắc nghề kế toán tại Việt Nam và quốc tế; (iii) Đề xuất định hướng chính sách, đào tạo và chiến lược thích ứng để nâng cao khả năng thích ứng nghề nghiệp trong thời đại số.
2. Khung lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
2.1. Các nghiên cứu và khoảng trống học thuật
AI là lĩnh vực mô phỏng trí thông minh của con người bằng máy tính, bao gồm các nhánh như ML, NLP và học sâu. Trong khi đó, RPA là công nghệ mô phỏng các hành vi thao tác lặp lại của con người trên phần mềm, đặc biệt hiệu quả trong các quy trình kế toán như nhập liệu, đối chiếu và lập báo cáo (Syed và cộng sự, 2020). Ngoài ra, các công nghệ như hệ thống chăm sóc khách hàng tự động và cá nhân hóa dịch vụ dựa trên Big Data đang đóng vai trò nền tảng trong việc nâng cao độ chính xác của phân tích và dự báo tài chính.
Trong những năm gần đây, đã có nhiều nghiên cứu quốc tế tập trung vào tác động của AI và RPA đến lĩnh vực kế toán (Kokina và Davenport, 2017; Greenman và cộng sự, 2024; Frey và Osborne, 2017). Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu hiện hành tập trung vào góc độ kỹ thuật, năng suất hoặc hiệu quả tổ chức mà chưa đi sâu vào cách AI, RPA tái định hình bản chất nghề nghiệp, vai trò xã hội và bản sắc nghề nghiệp của kế toán viên, đặc biệt trong các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam. Ngoài ra, các công trình ứng dụng lý thuyết chấp nhận công nghệ hoặc lý thuyết thay thế nghề nghiệp thường được triển khai độc lập, chưa có nhiều nỗ lực tích hợp để phân tích đầy đủ ba khía cạnh: (i) Hành vi chấp nhận công nghệ, (ii) Tác động đến công việc và (iii) Chuyển hóa bản sắc nghề nghiệp trong cùng một khung lý thuyết tổng hợp. Điều này tạo ra khoảng trống trong việc hiểu sâu và toàn diện cách thức AI, RPA ảnh hưởng đến quá trình chuyển đổi nghề nghiệp từ góc nhìn định tính, xã hội và bản thể. Bảng 1 khái quát nội dung và khoảng trống nghiên cứu về tác động của AI, RPA đến lĩnh vực kế toán.
Bảng 1. Khái quát nội dung và khoảng trống nghiên cứu về tác động của AI, RPA đến lĩnh vực kế toán
 |
| Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả |
Dù có nhiều điểm tương đồng trong xu hướng áp dụng AI lĩnh vực kế toán giữa Việt Nam và các nền kinh tế phát triển, sự khác biệt về tốc độ, quy mô và mức độ sẵn sàng kỹ thuật là rất đáng lưu ý. Trong khi các tổ chức lớn tại Mỹ, Anh, Canada đã chuyển hóa hoàn toàn quy trình kế toán - kiểm toán bằng AI tích hợp vào hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP), thì phần lớn doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn đang dừng lại ở mức sử dụng phần mềm bán tự động và các công cụ kế toán truyền thống được “gắn thêm” AI. Ngoài ra, các nghiên cứu tại các nước phát triển thường tập trung vào khía cạnh tối ưu hóa năng suất, trong khi tại Việt Nam, trọng tâm là khả năng duy trì việc làm và thích nghi với thay đổi. Việc thiếu hụt kỹ năng công nghệ, năng lực phân tích dữ liệu, cùng tâm lý e ngại thay đổi là những rào cản đặc thù tại Việt Nam mà các nghiên cứu quốc tế chưa phản ánh đầy đủ. Do đó, việc phát triển một mô hình lý luận tích hợp, có khả năng ứng dụng trong bối cảnh mới nổi là một đóng góp quan trọng của nghiên cứu này.
2.2. Hướng tiếp cận lý thuyết và phương pháp định tính
Bài viết vận dụng phương pháp tiếp cận diễn giải, nhấn mạnh vào việc hiểu cách cá nhân và tổ chức kiến tạo ý nghĩa nghề nghiệp trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng. Cách tiếp cận này phù hợp với đặc điểm của nghiên cứu lý luận - định tính, cho phép khai thác sâu khía cạnh xã hội, tâm lý và bản sắc nghề nghiệp.
Khác với các nghiên cứu định lượng truyền thống, nghiên cứu này không nhằm kiểm định giả thuyết, mà hướng đến phát triển khái niệm và mô hình lý thuyết mới dựa trên việc tổng hợp có chọn lọc các nguồn học thuật. Phương pháp tổng quan tài liệu diễn giải ba khung lý thuyết nền tảng: (i) Lý thuyết chấp nhận công nghệ (ii) Lý thuyết thay thế nghề nghiệp và (iii) Lý thuyết vai trò nghề nghiệp và bản sắc công việc. Việc tích hợp đa lý thuyết giúp soi chiếu quá trình thích ứng, dịch chuyển vai trò và phản ứng nghề nghiệp của kế toán viên trong bối cảnh công nghệ số.
(i) Lý thuyết chấp nhận công nghệ
Lý thuyết chấp nhận công nghệ do Davis (1989) đề xuất - là một trong những mô hình nền tảng được sử dụng rộng rãi để lý giải hành vi chấp nhận công nghệ mới của người dùng. Theo đó, hai yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận công nghệ là nhận thức về tính hữu ích và nhận thức về tính dễ sử dụng. Trong lĩnh vực kế toán, nhiều nghiên cứu đã mở rộng lý thuyết này để đánh giá khả năng chấp nhận các công nghệ như RPA, hệ thống ERP thông minh và AI trong các quy trình kế toán - kiểm toán (Lopes và cộng sự, 2023). Việc vận dụng lý thuyết chấp nhận công nghệ trong nghiên cứu này giúp lý giải tại sao một số kế toán viên nhanh chóng thích nghi với AI, trong khi số khác tỏ ra e dè hoặc phản kháng, từ đó phản ánh mức độ sẵn sàng chuyển đổi của lực lượng kế toán hiện nay.
(ii) Lý thuyết thay thế nghề nghiệp
Lý thuyết thay thế nghề nghiệp đặt nền tảng cho phân tích các tác động của RPA đến cấu trúc việc làm. Theo Frey và Osborne (2017), nghề kế toán thuộc nhóm có xác suất cao (94%) có thể RPA trong vòng 10 - 20 năm tới, do tính chất công việc có thể mô hình hóa và lặp lại cao. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng, AI không đơn thuần chỉ tạo ra sự thay thế, mà còn thúc đẩy quá trình “bổ sung kỹ năng”, giúp tái cấu trúc vai trò nghề nghiệp kế toán theo hướng tư vấn và phân tích chiến lược. Rawashdeh (2025) cho rằng, AI tạo ra mối liên hệ đáng kể với sự dịch chuyển việc làm trong lĩnh vực kế toán, đặc biệt ở các nhiệm vụ đơn giản. Tuy nhiên, sự thay thế này không mang tính triệt để mà đi kèm với yêu cầu mới về kỹ năng, cải thiện ra quyết định và hiệu suất tổng thể của tổ chức. Tương tự, Greenman và cộng sự (2024) lập luận rằng, AI đang định hình lại nghề kế toán thông qua việc giảm tải các tác vụ lặp lại và trao quyền cho kế toán viên thực hiện các nhiệm vụ có giá trị gia tăng như tư vấn chiến lược, quản trị rủi ro và phân tích dự báo. Quan điểm này đồng thuận với khái niệm "Augmentation" - tăng cường năng lực nghề nghiệp, thay vì thay thế hoàn toàn con người.
(iii) Lý thuyết vai trò nghề nghiệp và bản sắc công việc
Lý thuyết vai trò nghề nghiệp và bản sắc công việc tập trung vào cách cá nhân nhận diện vai trò nghề nghiệp của mình trong tổ chức và xã hội. Khi công nghệ làm thay đổi môi trường nghề nghiệp, bản sắc công việc cũng phải điều chỉnh để phù hợp với vai trò mới. Đối với kế toán viên, điều này thể hiện rõ khi họ chuyển từ vai trò “người ghi chép” sang “đối tác chiến lược” trong tổ chức (Anderson-Gough và cộng sự, 2002). Việc vận dụng lý thuyết này giúp hiểu sâu hơn về tâm lý nghề nghiệp của kế toán viên trong bối cảnh chuyển đổi số. Từ đó lý giải được nguyên nhân của những phản ứng tích cực (chủ động học hỏi, chuyển đổi kỹ năng) hay tiêu cực (kháng cự, bất an nghề nghiệp) trước làn sóng AI.
Hình 1: Mô hình lý thuyết tích hợp ba tầng về tác động của AI và RPA đến nghề kế toán
 |
| Nguồn: Đề xuất bởi nhóm tác giả |
Khung khái niệm minh họa ở Hình 1 tổng hợp ba lý thuyết nền tảng thành một cấu trúc ba tầng, nhằm phân tích tác động đa chiều của AI đến nghề kế toán trong bối cảnh chuyển đổi số. Ở tầng thứ nhất, mô hình chấp nhận công nghệ lý giải hành vi chấp nhận công nghệ của kế toán viên từ góc độ cá nhân, thông qua nhận thức về tính hữu ích và tính dễ sử dụng. Tầng thứ hai, lý thuyết thay thế nghề nghiệp tập trung vào hệ quả cơ cấu, mô tả sự dịch chuyển vai trò nghề nghiệp và nguy cơ thay thế các tác vụ truyền thống bởi AI và RPA. Tầng thứ ba, lý thuyết vai trò nghề nghiệp và bản sắc công việc đi sâu vào bản sắc nghề nghiệp, cho phép phân tích cách cá nhân tái cấu trúc vai trò, bản sắc và hình ảnh nghề nghiệp khi công nghệ làm thay đổi môi trường làm việc.
Sự tích hợp này giúp tạo ra một khung lý luận toàn diện phản ánh hành vi công nghệ cá nhân, sự thay đổi vai trò trong tổ chức và phản ứng bản sắc nghề nghiệp, từ đó mở rộng phạm vi ứng dụng của từng lý thuyết và đóng góp mới cho diễn ngôn học thuật liên ngành kế toán - công nghệ - xã hội.
Khung lý thuyết tích hợp ba tầng được đề xuất trong nghiên cứu này không chỉ mang giá trị mô tả lý luận mà còn có tiềm năng cao trong việc kiểm định định lượng. Mỗi tầng trong mô hình từ hành vi chấp nhận công nghệ, ảnh hưởng đến vai trò công việc, đến biến chuyển bản sắc nghề nghiệp đều có thể được đo lường thông qua các thang đo đã được chuẩn hóa trong các nghiên cứu trước. Điều này mở ra hướng phát triển các mô hình cấu trúc (SEM) nhằm kiểm định mối quan hệ giữa mức độ chấp nhận AI, sự thay đổi vai trò và mức độ đồng thuận bản sắc nghề nghiệp. Việc phát triển thang đo trong bối cảnh Việt Nam sẽ vừa bổ sung dữ liệu thực nghiệm cho các nghiên cứu trong nước, vừa đóng góp vào việc chuẩn hóa các công cụ đo lường trên phạm vi quốc tế.
3. Phương pháp nghiên cứu
Bài viết này vận dụng phương pháp nghiên cứu định tính mang tính lý luận nhằm hệ thống hóa và tích hợp các quan điểm học thuật đa chiều về tác động của AI và RPA đến nghề kế toán trong kỷ nguyên số. Phương pháp tiếp cận chủ đạo là tổng quan tài liệu có chọn lọc, kết hợp phân tích nội dung để trích xuất các chủ đề chính xoay quanh sự thay đổi cấu trúc nghề nghiệp, vai trò kế toán và năng lực thích ứng công nghệ.
Nguồn dữ liệu thứ cấp được lựa chọn từ các cơ sở dữ liệu học thuật uy tín như Scopus, Web of Science, ScienceDirect, Emerald Insight và SpringerLink trong giai đoạn 2016 - 2025. Tiêu chí chọn lọc bao gồm: (i) Các nghiên cứu tập trung vào ứng dụng AI/RPA trong kế toán - kiểm toán; (ii) Các lý thuyết về chuyển đổi nghề nghiệp và chấp nhận công nghệ; và (iii) Các bài báo đề cập đến kỹ năng, bản sắc và vai trò kế toán trong bối cảnh số. Tổng cộng có 62 tài liệu phù hợp được sử dụng để phân tích, trong đó phần lớn là bài báo ISI/Scopus, báo cáo chuyên ngành từ Deloitte, PwC (hai trong bốn tập đoàn dịch vụ kiểm toán - tư vấn lớn nhất thế giới, trụ sở chính đặt tại London, Anh), Liên đoàn Kế toán Quốc tế (IFAC) và các nghiên cứu thực nghiệm liên quan.
Phương pháp phân tích nội dung được sử dụng để trích lọc ba chủ đề chính: (i) Các yếu tố thúc đẩy hoặc cản trở việc chấp nhận AI trong ngành kế toán; (ii) Cách AI ảnh hưởng đến cấu trúc công việc và kỹ năng; (iii) Tiến trình tái định hình bản sắc nghề nghiệp kế toán viên. Cách tiếp cận này cho phép phát triển một khung lý luận tích hợp giữa lý thuyết chấp nhận công nghệ, lý thuyết thay thế nghề nghiệp, lý thuyết vai trò nghề nghiệp và bản sắc công việc, từ đó đóng góp một mô hình lý thuyết có thể ứng dụng trong các nghiên cứu tiếp theo.
4. Ứng dụng AI và RPA trong lĩnh vực kế toán ngân hàng
4.1. Bối cảnh và xu hướng
Trong những năm gần đây, sự tích hợp của các công nghệ AI và RPA đã trở thành lực đẩy chính trong quá trình chuyển đổi số lĩnh vực kế toán ngân hàng trên toàn cầu. Các tập đoàn kiểm toán hàng đầu thế giới như Deloitte, PwC, KPMG và Ernst & Young đã tiên phong trong việc tích hợp AI vào hoạt động kiểm toán, kiểm soát nội bộ và phân tích dữ liệu tài chính - ngân hàng. PwC (2023) triển khai HALO - một hệ thống phân tích Big Data có khả năng quét hàng triệu giao dịch tài chính - tín dụng trong vài phút, giúp phát hiện các bất thường tiềm ẩn trong báo cáo tài chính và giao dịch ngân hàng. Deloitte (2023) ứng dụng AI trong phân tích rủi ro tín dụng và kiểm toán nội bộ ngân hàng, giúp tiết kiệm 20 - 30% thời gian thực hiện. Ernst & Young phát triển nền tảng Canvas AI với khả năng học hỏi liên tục từ dữ liệu kiểm toán nhằm cải thiện chất lượng phân tích và giám sát tuân thủ tài chính.
Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng và công ty kế toán - kiểm toán cũng bắt đầu phối hợp ứng dụng phần mềm kế toán tích hợp AI như MISA AMIS, Fast Accounting AI với chức năng tự động phân loại chứng từ, đối chiếu giao dịch ngân hàng, hỗ trợ lập báo cáo tài chính và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Điều này cho thấy quá trình chuyển đổi công nghệ không chỉ giới hạn trong các tổ chức tài chính mà đã lan tỏa đến toàn bộ hệ sinh thái kế toán - tài chính, ngân hàng.
4.2. Tác động của AI và RPA đến nghề kế toán ngân hàng
Sự hiện diện ngày càng sâu rộng của AI và RPA đang dẫn đến những thay đổi cơ bản trong cấu trúc công việc và bản chất nghề nghiệp kế toán ngân hàng. Một trong những tác động rõ nét nhất là việc RPA các tác vụ lặp lại có tính chất thủ công như nhập liệu kế toán, đối chiếu tài khoản thanh toán, hạch toán giao dịch tín dụng, lập báo cáo tài chính và báo cáo quản trị định kỳ - những nghiệp vụ vốn chiếm phần lớn thời gian làm việc của kế toán viên ngân hàng truyền thống (Brynjolfsson và McAfee, 2017). RPA kết hợp với OCR (nhận dạng ký tự quang học) có thể xử lý tự động đến 80 - 90% khối lượng chứng từ và hóa đơn đầu vào, giúp giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ xử lý thông tin tài chính - ngân hàng (Agrawal và cộng sự, 2022).
Tuy nhiên, AI và RPA không chỉ đơn thuần thay thế công việc mà còn tái định hình vai trò của kế toán viên ngân hàng, từ “người ghi sổ” sang “đối tác phân tích tài chính và quản trị rủi ro” (Susskind và Susskind, 2016). Theo nghiên cứu của Kokina và Davenport (2017), khi AI được ứng dụng vào kế toán, các công việc mang tính thủ công sẽ được RPA, từ đó vai trò của kế toán viên được mở rộng sang các lĩnh vực phân tích dữ liệu tài chính, giám sát giao dịch và hỗ trợ ra quyết định quản trị ngân hàng. Điều này dẫn đến sự tái cấu trúc vai trò kế toán viên, từ việc ghi chép thuần túy sang đảm nhận các trách nhiệm chiến lược và kiểm soát tài chính. Sự chuyển dịch này đòi hỏi kế toán viên phải sở hữu các năng lực mới như phân tích dữ liệu, tư duy phản biện, hiểu biết về hệ thống thông tin kế toán ngân hàng và khả năng phối hợp đa bộ phận. Theo World Economic Forum (2023), số lượng việc làm kế toán truyền thống dự kiến giảm 16% vào năm 2027, nhưng số việc làm liên quan đến kế toán quản trị, phân tích dữ liệu tài chính và kiểm soát rủi ro sẽ tăng 23% trong cùng kỳ. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết về tái đào tạo và đào tạo nâng cao cho lực lượng kế toán ngân hàng hiện hữu.
5. Cơ hội và thách thức của việc ứng dụng AI và RPA trong lĩnh vực kế toán ngân hàng
AI và RPA mở ra nhiều cơ hội cho lĩnh vực kế toán ngân hàng trong việc nâng cao hiệu suất, cải thiện chất lượng quyết định và mở rộng vai trò nghề nghiệp:
Thứ nhất, bằng việc loại bỏ các tác vụ mang tính thủ công và dễ sai sót, AI giúp kế toán viên ngân hàng tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược có giá trị gia tăng cao hơn như quản trị tài chính, lập kế hoạch dòng tiền, phân tích tín dụng và dự báo rủi ro (Pavlovic và cộng sự, 2024).
Thứ hai, AI hỗ trợ khả năng phát hiện rủi ro tài chính, gian lận và giao dịch bất thường nhờ các mô hình ML có thể phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực (Kokina và Davenport, 2017).
Thứ ba, việc ứng dụng AI trong lập kế hoạch ngân sách và dự báo tài chính giúp các ngân hàng tối ưu hóa nguồn vốn, nâng cao hiệu quả quản trị thanh khoản và ra quyết định nhanh chóng hơn trong môi trường tài chính biến động (Secinaro và cộng sự, 2024).
Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích, quá trình số hóa ngân hàng cũng mang đến không ít thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là nguy cơ mất việc ở nhóm kế toán viên có kỹ năng thấp, chưa kịp thích ứng với công nghệ mới (Frey và Osborne, 2017). Ngoài ra, các vấn đề đạo đức nghề nghiệp, an ninh mạng và bảo mật dữ liệu tài chính - ngân hàng cũng trở nên phức tạp hơn khi AI can thiệp sâu vào quy trình xử lý thông tin. Các mô hình AI nếu không được kiểm soát có thể đưa ra các quyết định thiếu minh bạch hoặc thiên lệch trong phân tích dữ liệu tài chính và đánh giá rủi ro tín dụng. Hơn nữa, tâm lý kháng cự sự thay đổi, thiếu kỹ năng công nghệ và hạn chế trong đầu tư hạ tầng số là các rào cản phổ biến trong quá trình chuyển đổi số tại nhiều ngân hàng và doanh nghiệp tài chính ở Việt Nam.
Tổng thể, AI tạo ra một bước ngoặt đối với lĩnh vực kế toán ngân hàng, nơi những người sẵn sàng thích nghi, học hỏi và chuyển đổi kỹ năng sẽ không chỉ duy trì vị thế mà còn phát triển mạnh trong vai trò mới. Ngược lại, những ai thụ động trước làn sóng công nghệ sẽ đối mặt với nguy cơ bị đào thải khỏi thị trường lao động tài chính - ngân hàng.
6. Một số khuyến nghị nâng cao hiệu quả ứng dụng AI và RPA trong lĩnh vực kế toán ngân hàng
Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ, việc nâng cao năng lực thích ứng với công nghệ là yêu cầu sống còn đối với nghề kế toán. Từ những phân tích lý thuyết và thực tiễn ở các phần trên, nhóm tác giả đưa ra ba nhóm khuyến nghị chính cho các bên liên quan nhằm tối ưu hóa lợi ích và giảm thiểu rủi ro do AI và RPA mang lại, cụ thể như sau:
Đối với kế toán viên
Cần chủ động chuyển đổi từ tư duy kỹ thuật sang tư duy chiến lược, lấy học tập suốt đời làm nền tảng để thích ứng. Bốn năng lực cốt lõi cần được ưu tiên bao gồm: Tư duy phân tích, khả năng sử dụng công nghệ số, kỹ năng giao tiếp và đạo đức nghề nghiệp. Các chương trình đào tạo bổ sung kỹ năng về khai thác dữ liệu, sử dụng phần mềm AI ứng dụng trong kiểm toán và kế toán, kỹ năng phân tích tài chính nâng cao cần được tích cực triển khai. Ngoài ra, việc hiểu và hợp tác với công nghệ thay vì kháng cự - là một định hướng quan trọng.
Đối với các ngân hàng
Cần coi AI và RPA là một phần trong chiến lược phát triển dài hạn, chứ không chỉ là giải pháp công nghệ nhất thời. Theo nghiên cứu của Gartner (2023), những tổ chức thành công khi triển khai AI là những đơn vị có kế hoạch chuyển đổi rõ ràng, đầu tư vào đào tạo nội bộ và xây dựng văn hóa đổi mới. Quan trọng hơn, sự chuyển đổi cần được dẫn dắt từ cấp lãnh đạo với tầm nhìn bao quát về vai trò mới của kế toán ngân hàng - từ người kiểm tra số liệu sang đối tác chiến lược trong quản trị tài chính và kiểm soát rủi ro. Điều này đòi hỏi hệ thống quản trị thay đổi hiệu quả nhằm giảm thiểu sự chống đối, tạo ra sự đồng thuận và hỗ trợ quá trình thích nghi nghề nghiệp.
Đối với hiệp hội nghề nghiệp và cơ sở đào tạo
Hiệp hội kế toán và các trường đại học giữ vai trò chủ chốt trong việc định hình năng lực nghề nghiệp thế hệ mới. Chương trình đào tạo cần được cải cách toàn diện theo hướng tích hợp công nghệ, không chỉ dừng lại ở việc dạy sử dụng phần mềm kế toán, mà còn trang bị tư duy số, kỹ năng làm việc với dữ liệu và phân tích chiến lược (Richins và cộng sự, 2017). Bên cạnh đó, cần phát triển các chứng chỉ nghề nghiệp mới liên quan đến phân tích tài chính bằng AI, kiểm toán số, đạo đức trong thời đại công nghệ… nhằm hỗ trợ kế toán viên xây dựng bản sắc nghề nghiệp phù hợp với bối cảnh mới.
7. Kết luận
Có thể thấy, tương lai của nghề kế toán nói chung và kế toán ngân hàng nói riêng không bị định đoạt bởi AI, RPA hay bất kỳ công nghệ nào khác, mà bởi khả năng thích nghi, tư duy phản biện và định vị lại bản sắc nghề nghiệp của chính kế toán viên. Trong một thế giới ngày càng phụ thuộc vào công nghệ, giá trị nghề nghiệp sẽ không nằm ở việc “thực hiện” mà ở khả năng “diễn giải” và “ra quyết định”, điều mà AI, RPA vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn. Do đó, trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, kế toán viên ngân hàng muốn khẳng định vị thế và duy trì giá trị nghề nghiệp cần không ngừng nâng cao năng lực chuyên môn, kỹ năng công nghệ và tư duy chiến lược để trở thành “đối tác phân tích tài chính” thay vì chỉ là người xử lý nghiệp vụ truyền thống.
Tài liệu tham khảo
1. Adeola Olusola Ajayi-Nifise, Olubusola Odeyemi, Noluthando Zamanjomane Mhlongo, Chidera Victoria Ibeh, Oluwafunmi Adijat Elufioye, & Kehinde Feranmi Awonuga (2023), The future of accounting: Predictions on automation and AI integration, World Journal of Advanced Research and Reviews, 21(2), 399-407. https://doi.org/10.30574/wjarr.2024.21.2.0466
2. Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2022), Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, Harvard Business Review Press.
3. Anderson-Gough, F., Grey, C., & Robson, K. (2002), Accounting professionals and the accounting profession: Linking conduct and context, Accounting and Business Research, 32(1), 41-56. https://doi.org/10.1080/00014788.2002.9728953
4. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2017), Machine, platform, crowd: Harnessing our digital future (Illustrated, Ed.). W. W. Norton & Company.
5. Davis, F. D. (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319. https://doi.org/10.2307/249008
6. Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017), The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254-280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019
7. Greenman, C., Esplin, D., Johnston, R., & Richard, J. (2024), An Analysis of the Impact of Artificial Intelligence on the Accounting Profession. Journal of Accounting, Ethics & Public Policy, 25(2). https://doi.org/10.60154/jaepp.2024.v25n2p188
8. Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017a), The Emergence of Artificial Intelligence: How Automation is Changing Auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115-122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730
9. Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017b), The Emergence of Artificial Intelligence: How Automation is Changing Auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115-122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730
10. Lopes, A. P. D. C., de Oliveira, D. F., Marques, C. G. C., & Santos, A. C. B. N. Dos (2023), Technological Acceptance of Robotic Process Automation Software by Accounting Professionals. 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1-6. https://doi.org/10.23919/CISTI58278.2023.10211254
11. Ngô Huỳnh Khánh Đoan, Phạm Tiến Dũng (2023), Giải pháp ứng dụng chuyển đổi số trong lĩnh vực kế toán - kiểm toán. Tạp chí Tài chính, 7(2).
12. Nikiforova, N. A. (2025), The Future of Artificial Intelligence in Accounting. Accounting. Analysis. Auditing, 11(6), 24-33. https://doi.org/10.26794/2408-9303-2024-11-6-24-33
13. Pavlovic, M., Gligoric, C., Zdravkovic, F., & Pavlovic, D. (2024), Revolutionizing Management Accounting: The Role of Artificial Intelligence in Predictive Analytics, Automated Reporting, and Decision-Making. Business & Management Compass, 68(4), 23-42. https://doi.org/10.56065/nxn2gx53
14. Rawashdeh, A. (2025), The consequences of artificial intelligence: an investigation into the impact of AI on job displacement in accounting. Journal of Science and Technology Policy Management, 16(3), 506-535. https://doi.org/10.1108/JSTPM-02-2023-0030
15. Richins, G., Stapleton, A., Stratopoulos, T. C., & Wong, C. (2017), Big Data Analytics: Opportunity or Threat for the Accounting Profession? Journal of Information Systems, 31(3), 63-79. https://doi.org/10.2308/isys-51805
16. Silvana Secinaro, Davide Calandra, Federico Lanzalonga, & Paolo Biancone (2024), The Role of Artificial Intelligence in Management Accounting: An Exploratory Case Study. In Arif Perdana & Tawei Wang (Eds.), Digital Transformation in Accounting and Auditing (pages 207-236).
17. Susskind, R., & Susskind, D. (2016), The Future of the Professions: How Technology Will Transform the Work of Human Experts (1st ed.). Oxford University Press.
