Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong báo cáo tài chính - Xu hướng tất yếu cho kinh tế số

Công nghệ & ngân hàng số
Trong thời đại nền kinh tế số, sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra những cơ hội quan trọng và đột phá trong thực hiện báo cáo tài chính lĩnh vực tài chính, ngân hàng. AI không chỉ nâng cao khả năng dự báo, phân tích mà còn tăng tính minh bạch và chính xác của thông tin tài chính.
aa

Tóm tắt: Trong thời đại nền kinh tế số, sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra những cơ hội quan trọng và đột phá trong thực hiện báo cáo tài chính lĩnh vực tài chính, ngân hàng. AI không chỉ nâng cao khả năng dự báo, phân tích mà còn tăng tính minh bạch và chính xác của thông tin tài chính. Bài viết khám phá các ứng dụng tiên tiến của AI trong báo cáo tài chính, bao gồm tự động hóa quy trình báo cáo để giảm thời gian, nhận diện mô hình, xu hướng qua các thuật toán học máy, cũng như cải thiện khả năng dự báo rủi ro tài chính, sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo báo cáo chi tiết và chính xác hơn. Những tiến bộ này không chỉ giúp các tổ chức, doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình nộp báo cáo mà còn đóng góp vào việc xây dựng một hệ thống kinh tế số thông minh, hiệu quả hơn.

Từ khóa: Báo cáo tài chính, AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN FINANCIAL REPORTING -
ESSENTIAL TRENDS FOR THE DIGITAL ECONOMY


Abstract: In the present digital economic era, the astonishing advancement of Artificial Intelligence (AI) has created significant and breakthrough potential for the field of financial reporting. AI improves not only forecasting and analysis capabilities, but also the transparency and accuracy of financial data. This article looks at advanced AI applications in financial reporting, such as automating reporting processes to save time, recognizing patterns and trends using machine learning algorithms, and improving the ability to forecast financial risks and use natural language processing to create more detailed and accurate reports. These advancements not only assist firms streamline their reporting processes, but also aid to construct a better and more efficient digital economic system.

Keywords: Financial reporting, AI, natural language processing.

1. Giới thiệu


AI đã phát triển mạnh mẽ, ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, y tế, công nghệ, sản xuất và giáo dục. AI là khoa học và kỹ thuật tạo ra máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính có thể hiểu trí tuệ con người (Davenport, 2018). Từng là khái niệm của tương lai, AI nay đã trở thành lực lượng quan trọng trong kinh doanh hiện đại (Dwivedi, 2021). Khả năng tính toán mạnh mẽ của các công nghệ mới cùng dữ liệu lớn và các thuật toán phức tạp đã thúc đẩy sự phát triển của AI. Từ phân tích dự đoán đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, rút ra hiểu biết có ý nghĩa và thúc đẩy đổi mới nhanh chóng (Adel, 2023).

Việc triển khai AI trong kế toán đã tăng cường hiệu quả và độ chính xác của các công việc hằng ngày. AI cách mạng hóa quy trình kiểm toán, nâng cao khả năng phát hiện bất thường và gian lận. Đồng thời, hệ thống AI liên tục giám sát và phân tích dữ liệu tài chính, nhanh chóng nhận diện sự khác biệt, giảm thiểu rủi ro và đảm bảo tính toàn vẹn của báo cáo tài chính. Điều này thúc đẩy tuân thủ quy định, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong quản trị doanh nghiệp.

Hiểu rõ những ảnh hưởng của AI đối với báo cáo tài chính là bắt buộc đối với doanh nghiệp, cơ quan quản lý và người làm kế toán vì AI nhấn mạnh nhu cầu hiểu rõ các lợi ích, thách thức và cân nhắc đạo đức trong bối cảnh này. Bài viết làm sáng tỏ vai trò của AI trong báo cáo tài chính hiện đại, cung cấp những hiểu biết sâu sắc giúp định hình các hoạt động hiện tại và mở đường cho tương lai, nơi công nghệ và tài chính cùng góp phần vào thành công của tổ chức, doanh nghiệp.

2. Báo cáo tài chính trong bối cảnh kinh tế mới

Bối cảnh kinh doanh thay đổi và những thách thức kinh tế mới đã làm lộ rõ các vấn đề trong khuôn khổ báo cáo tài chính truyền thống. Lupu và cộng sự (2021) đã chỉ ra những hạn chế của báo cáo tài chính truyền thống trong việc phản ánh đầy đủ hoạt động của tổ chức, đặc biệt là các khía cạnh phi tài chính. Mô hình truyền thống tập trung vào số liệu tài chính, chưa cung cấp cái nhìn toàn diện về hoạt động của tổ chức, doanh nghiệp. Điều này đã dẫn đến sự ra đời Chỉ thị của Liên minh châu Âu về việc bắt buộc báo cáo thông tin phi tài chính nhằm nâng cao tính minh bạch và trách nhiệm giải trình.

Bergmann (2014) đã nêu rõ những bất cập của báo cáo về sự can thiệp của chính phủ trong những cuộc khủng hoảng tài chính, nhấn mạnh sự thiếu minh bạch và đầy đủ trong báo cáo tài chính. Nghiên cứu cho rằng, những thiếu sót này có thể dẫn đến quyết định sai lầm và đe dọa sự bền vững tài chính, đặc biệt là các vấn đề liên quan đến hợp nhất và trình bày bảo lãnh tài chính. Những vấn đề này chỉ ra sự cần thiết phải thay đổi mô hình báo cáo tài chính để trở nên toàn diện và minh bạch hơn.

Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp nói chung và trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng nói riêng gặp khó khăn trong việc thu thập, xử lý và tổng hợp dữ liệu tài chính một cách chính xác và chi tiết. Sự thiếu sót này dẫn đến những báo cáo tài chính không phản ánh đầy đủ và rõ ràng tình hình tài chính thực tế của tổ chức, doanh nghiệp, làm giảm tính minh bạch và độ tin cậy của thông tin tài chính. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến khả năng ra quyết định của nhà quản lý mà còn làm giảm niềm tin của nhà đầu tư và các bên liên quan khác (Tam, 2017). Các báo cáo tài chính trong giai đoạn này thường đòi hỏi độ chính xác và toàn diện nhằm chứng minh khả năng của các tổ chức, doanh nghiệp trong việc duy trì hoạt động và nỗ lực điều chỉnh chi phí để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Giải quyết những thách thức này là rất cần thiết để nâng cao độ tin cậy, mức độ phù hợp và khả năng so sánh của thông tin tài chính giữa các khu vực pháp lý và hệ thống kinh tế khác nhau. Khi bối cảnh tài chính tiếp tục phát triển, các khuôn khổ và tiêu chuẩn chi phối báo cáo tài chính cũng phải đảm bảo phù hợp với mục đích trong một thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

3. Công nghệ AI sử dụng trong các giai đoạn lập báo cáo tài chính

Quy trình lập báo cáo tài chính ứng dụng AI có thể khái quát thành các bước như sau: (Hình 1)

Hình 1: Quy trình ứng dụng AI trong hoạt động báo cáo tài chính

Nguồn: Tác giả tổng hợp


Thu thập và xử lý dữ liệu

Giai đoạn thu thập và xử lý dữ liệu trong lập báo cáo tài chính có thể được thực hiện bằng tự động hóa quy trình RPA (Robotic Process Automation), giúp đẩy nhanh hoạt động nhập liệu, trích xuất thông tin từ hóa đơn, biên lai và các tài liệu tài chính, giảm thiểu công sức và sai sót của con người. Các công cụ như UiPath và Automation Anywhere được sử dụng phổ biến trong giai đoạn này (Uipath, 2024).

Bên cạnh đó, công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) cũng được sử dụng để chuyển các tài liệu giấy thành văn bản có thể đọc được bằng máy để dễ dàng xử lý và phân tích. Các công cụ phổ biến như OCR, ABBYY và Adobe Crobat là những công nghệ phù hợp cho giai đoạn này.

Phân tích dữ liệu

Trong giai đoạn phân tích dữ liệu trước khi thực hiện tạo báo cáo tài chính, các kỹ thuật học máy được sử dụng phân tích dữ liệu tài chính lịch sử để nhận diện xu hướng, dự đoán kết quả tài chính tương lai, đặc biệt là phát hiện các bất thường. Giai đoạn này có thể sử dụng các nền tảng phát triển như IBM Watson, Google Cloud AI...

Đặc biệt để phân tích được các vấn đề trong dữ liệu văn bản từ các chứng từ, văn bản báo cáo, trích xuất thông tin liên quan để tạo ra các thông tin chi tiết. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng với các công cụ như Microsoft Azure Text Analytis hay Google’s BERT.

Tạo báo cáo tài chính

Các công nghệ như Narrative Science’s Quill hoặc Automated Insights’ Wordsmith hỗ trợ chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành các báo cáo có thể đọc được, tự động hóa việc tạo ra bản tóm tắt và nội dung tài chính.

Ngoài ra, AI tổng hợp (Generative AI) với các mô hình tiên tiến như GPT-4 có thể hỗ trợ soản thảo các báo cáo tài chính chi tiết (KPMG, Reporting, 2024).

Kiểm toán và đảm bảo chất lượng

Các công nghệ như ACL Analytics, Galvanize... giúp phân tích, phát hiện điểm bất thường và gian lận trong quá trình kiểm toán. ACL đã được sử dụng bởi hơn 700 khách hàng trên 140 quốc gia (Digigent, 2019). MindBridge AI Auditor sử dụng AI và học máy để tự động hóa quá trình phân tích kiểm toán, phát hiện các rủi ro tiềm ẩn trong báo cáo tài chính. Công cụ này giúp kiểm toán viên nhận diện các mẫu bất thường mà phương pháp truyền thống có thể bỏ qua. Trong khi đó, KPMG Clara AI -một nền tảng được KPMG sử dụng, tích hợp AI để chấm điểm các giao dịch, giúp xác định rủi ro... (Stöckle, 2024) Ngoài ra, còn nhiều công nghệ AI khác được giới thiệu sử dụng trong giai đoạn này như Microsoft Copilot, Kira Systems, CaseWare IDEA, IDEA Data Analysis Software…

Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Phân tích dự đoán sử dụng AI để dự đoán chỉ số tài chính, giúp các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng đưa ra quyết định chiến lược. SAP Analytics Cloud và Tableau là những công cụ nổi bật trong lĩnh vực này. AI giúp mô phỏng và phân tích các kịch bản tài chính khác nhau, hỗ trợ doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng đánh giá tác động của các quyết định. IBM Planning Analytics và Anaplan là những công cụ mạnh mẽ để phân tích kịch bản.

4. Thực trạng và tầm quan trọng của ứng dụng AI trong hoạt động báo cáo tài chính

Một cuộc khảo sát của KPMG cho thấy, tính đến hết quý II/2024, 72% doanh nghiệp hiện đang thí điểm hoặc sử dụng AI trong việc tạo lập báo cáo tài chính và con số này dự kiến ​​sẽ tăng lên gần 99% trong vòng 3 năm tới. Việc áp dụng AI tạo sinh (GenAI) hiện ở mức thấp (43%), nhưng sẽ được thiết lập để tăng tốc đáng kể trong tương lai.​ Hiện các công ty ở Bắc Mỹ dẫn đầu trong việc áp dụng AI cho báo cáo tài chính (39%), tiếp theo là châu Âu (32%) và châu Á - Thái Bình Dương (29%)​ (Technode, 2024).

Tại Việt Nam, xu hướng tương tự cũng được nhận thấy khi các tổ chức, doanh nghiệp ngày càng tích hợp AI vào quy trình báo cáo tài chính để nâng cao tính chính xác, hiệu quả và khả năng ra quyết định​ (KPMG, 2023).

Công nghệ AI, đặc biệt là thuật toán học máy, tự động hóa việc nhập dữ liệu nhanh chóng và chính xác từ nhiều nguồn, giảm thiểu can thiệp thủ công và nguy cơ lỗi. Hệ thống nhập liệu tự động của AI tương thích với các định dạng và cấu trúc dữ liệu khác nhau, tạo cơ sở dữ liệu tập trung và không lỗi, tạo nền tảng cho báo cáo tài chính đáng tin cậy.

Ứng dụng AI giúp nâng cao độ chính xác và rút ngắn thời gian lập báo cáo


Việc lập báo cáo tài chính từng là một quá trình đòi hỏi nhiều công sức đã được cách mạng hóa nhờ tự động hóa AI. Các thuật toán học máy có khả năng biên dịch, phân tích và trình bày dữ liệu tài chính một cách toàn diện và mạch lạc. Điều này không chỉ đẩy nhanh tiến độ lập báo cáo mà còn nâng cao chất lượng bằng cách giảm thiểu sai sót và đảm bảo tính nhất quán. Hệ thống báo cáo tài chính do AI điều khiển có khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên còn nâng cao giá trị giao tiếp của báo cáo bằng cách trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu văn bản, cung cấp cho các bên liên quan cái nhìn sâu sắc hơn về hiệu quả tài chính. Nhờ AI, việc lập báo cáo tài chính trở nên nhanh chóng, chính xác và giàu thông tin hơn, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của các bên liên quan (Lewis, 2019). Các thuật toán của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có khả năng xử lý những tập dữ liệu lớn, nhận diện các xu hướng chính và tạo ra các bản tóm tắt gọn gàng, súc tích cho báo cáo tài chính của các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng. Điều này không chỉ giúp tăng tốc quá trình lập báo cáo mà còn đảm bảo tính nhất quán và chính xác trong việc trình bày thông tin tài chính. Tự động hóa cũng loại bỏ các tắc nghẽn của quy trình thủ công, đảm bảo thời gian báo cáo không bị giới hạn bởi nguồn lực. Việc tăng tốc thời gian báo cáo này không chỉ đáp ứng mong đợi về thông tin kịp thời của các bên liên quan mà còn giúp các tổ chức, doanh nghiệp nhanh chóng thích ứng với điều kiện thị trường năng động.

Đối chiếu - một yếu tố quan trọng để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của hồ sơ tài chính cũng đã thay đổi đáng kể nhờ tự động hóa. Thuật toán AI có thể so sánh các tập dữ liệu lớn, xác định sự khác biệt và tự động điều chỉnh các tài khoản, đẩy nhanh quá trình đối chiếu và nâng cao độ chính xác. Các thuật toán này có khả năng phân tích các mẫu phức tạp trong dữ liệu mà quy trình đối chiếu thủ công có thể bỏ qua. Việc điều chỉnh do AI thực hiện diễn ra nhanh chóng, cho phép khắc phục kịp thời, cải thiện tính chính xác của báo cáo tài chính và tuân thủ quy định, giảm thiểu rủi ro liên quan đến sự khác biệt trong hồ sơ tài chính của các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng (Himeur, 2023).

Ứng dụng AI giúp lập báo cáo tài chính chất lượng và toàn diện

Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng thu thập những hiểu biết sâu sắc từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc. Trước đây, dữ liệu tài chính chủ yếu được giới hạn ở các định dạng có cấu trúc như bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập. Tuy nhiên, một phần lớn thông tin giá trị lại nằm trong dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm tài liệu, văn bản, tin tức và mạng xã hội (Hassani, 2020 và Schoemaker, 2021).

Các thuật toán công nghệ AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội trong việc xử lý và hiểu ngôn ngữ của con người, cho phép trích dẫn những hiểu biết sâu sắc từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc đa dạng. Đối với báo cáo tài chính, phân tích sâu hơn về tâm lý thị trường, xu hướng của ngành và thông tin định tính có thể ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính. Phân tích dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cung cấp cái nhìn toàn diện về các yếu tố hình thành kết quả tài chính, nâng cao tính phong phú và chiều sâu của báo cáo tài chính. Việc trích xuất những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu phi cấu trúc không chỉ góp phần mang lại sự hiểu biết toàn diện hơn về môi trường kinh doanh mà còn cho phép các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng kết hợp yếu tố định tính vào báo cáo tài chính. Cách tiếp cận đa sắc thái này điều chỉnh báo cáo tài chính với sự phức tạp của bối cảnh kinh doanh trong thế giới thực, cung cấp cho các bên liên quan một góc nhìn toàn diện hơn (Chukwu, 2023).

Ngoài lợi ích về hiệu quả, việc ứng dụng AI, đặc biệt là công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, còn tăng cường giá trị truyền đạt của thông tin tài chính (Benbya, 2020). Báo cáo tài chính không chỉ là tập hợp các con số; chúng còn là công cụ giao tiếp chiến lược và hiệu quả tài chính của tổ chức. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp tạo ra những câu chuyện đi kèm với dữ liệu tài chính, cung cấp bối cảnh, giải thích và hiểu biết sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính. Điều này làm cho báo cáo tài chính trở nên hấp dẫn và đầy đủ thông tin hơn, giúp các bên liên quan hiểu rõ hơn. Khía cạnh tường thuật đặc biệt quan trọng đối với những thông tin tài chính phức tạp mà người không chuyên có thể khó hiểu. Các câu chuyện do công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tạo ra làm cho báo cáo tài chính trở nên dễ tiếp cận và dễ hiểu hơn cho nhiều bên liên quan khác nhau (Sreejith, 2024).

Giá trị của thông tin tài chính không chỉ nằm ở việc trình bày dữ liệu mà còn ở tính minh bạch và xây dựng niềm tin với các bên liên quan (Oncioiu, 2020). Các tường thuật, giải thích và hiểu biết sâu sắc dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên mang lại sự minh bạch về những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính, giúp các bên liên quan hiểu được bối cảnh đằng sau các con số. Nhà đầu tư và cơ quan quản lý có nhiều khả năng tin tưởng vào các tổ chức cung cấp thông tin tài chính rõ ràng và toàn diện. Điều này củng cố quản trị tổng thể và danh tiếng của tổ chức.

Tóm lại, bằng cách trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc, cải thiện quy trình tạo báo cáo, đẩy nhanh tiến độ và nâng cao giá trị truyền đạt của thông tin tài chính, báo cáo dựa trên công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đáp ứng tốt nhu cầu của bối cảnh kinh doanh hiện đại. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, việc tích hợp AI, đặc biệt là công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, sẽ xác định lại các tiêu chuẩn về tính minh bạch, khả năng tiếp cận và giao tiếp tài chính, mở ra một kỷ nguyên mới cho các bên liên quan hiểu biết và gắn kết lẫn nhau (Vuong, 2023).

5. Khuyến nghị về ứng dụng AI cho hoạt động báo cáo tài chính

Ứng dụng AI trong báo cáo tài chính của các tổ chức tài chính, ngân hàng có thể mang lại nhiều lợi ích, bao gồm tăng hiệu quả, giảm sai sót và cung cấp thông tin chi tiết, sâu sắc hơn. Dưới đây là các khuyến nghị cụ thể:

Thứ nhất, xây dựng chiến lược AI rõ ràng

Trong quá trình xây dựng chiến lược AI, tổ chức, doanh nghiệp cần tập trung vào việc xác định các mục tiêu cụ thể mà AI có thể giải quyết, chẳng hạn như tự động hóa báo cáo, dự báo tài chính chính xác và phát hiện gian lận. Đồng thời, tổ chức, doanh nghiệp cần lập kế hoạch triển khai chi tiết, bao gồm lộ trình thực hiện, các nguồn lực cần thiết và phương pháp đánh giá hiệu quả. Việc kết hợp cả hai yếu tố này sẽ đảm bảo rằng AI được tích hợp một cách hiệu quả vào quy trình tài chính, mang lại giá trị thực tiễn và đáp ứng các mục tiêu đã đề ra.

Thứ hai, đầu tư vào hạ tầng công nghệ

Trong việc đầu tư vào hạ tầng công nghệ, các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng cần đảm bảo có một cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ để hỗ trợ các ứng dụng AI, bao gồm cả việc chuẩn hóa và bảo mật dữ liệu. Bên cạnh đó, việc lựa chọn các công cụ và phần mềm AI phù hợp như IBM Watson, Google Cloud AI và Microsoft Azure AI là rất quan trọng để tối ưu hóa quá trình tự động hóa và phân tích trong lập báo cáo tài chính của các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng.

Thứ ba, phát triển kỹ năng và năng lực nội bộ

Phát triển kỹ năng và năng lực nội bộ là yếu tố then chốt. Các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng cần đầu tư vào việc đào tạo nhân viên về kỹ năng AI và phân tích dữ liệu, giúp họ sử dụng và quản lý hiệu quả các công cụ AI. Việc tuyển dụng các chuyên gia về AI và khoa học dữ liệu cũng cần được chú trọng để hỗ trợ quá trình triển khai và tối ưu hóa các ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng.

Thứ tư, xây dựng và tích hợp mô hình AI

Tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng có thể hợp tác với các công ty công nghệ hoặc tận dụng các mô hình AI có sẵn để phân tích dữ liệu và tự động hóa quá trình lập báo cáo. Việc đảm bảo các mô hình AI này được tích hợp mượt mà vào hệ thống kế toán và quản lý tài chính hiện tại cũng là cần thiết, nhằm tránh gián đoạn quy trình và duy trì hoạt động liên tục.

Thứ năm, đảm bảo tuân thủ và đánh giá rủi ro

Đảm bảo tuân thủ và đánh giá rủi ro là bước không thể thiếu. Các mô hình AI cần phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về tài chính và bảo mật dữ liệu, chẳng hạn như Chuẩn mực Báo cáo tài chính quốc tế (IFRS) hoặc Nguyên tắc kế toán được chấp nhận chung (GAAP). Bên cạnh đó, việc xác định và quản lý các rủi ro liên quan đến việc sử dụng AI, bao gồm rủi ro về sai sót mô hình và các vấn đề đạo đức trong xử lý dữ liệu, cũng là một phần quan trọng trong chiến lược này.

Áp dụng các khuyến nghị trên sẽ giúp các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng nâng cao hiệu quả và tính toàn vẹn của hoạt động báo cáo tài chính thông qua việc sử dụng công nghệ AI, từ đó cung cấp thông tin chi tiết và đáng tin cậy hơn cho các bên liên quan, góp phần phát triển và thành công bền vững trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp và đòi hỏi sự linh hoạt cao.

6. Kết luận

Việc áp dụng AI trong báo cáo tài chính không chỉ là một xu hướng mà còn là vấn đề cần thiết trong bối cảnh kinh tế số ngày nay. AI không chỉ giúp tăng cường sự chính xác và hiệu quả của quy trình báo cáo tài chính mà còn mở ra những cơ hội mới cho các tổ chức, doanh nghiệp lĩnh vực tài chính, ngân hàng trong việc quản lý rủi ro và phát triển chiến lược dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, để thành công, các tổ chức cần hiểu rõ và thích nghi với các thách thức liên quan đến độ tin cậy của dữ liệu, bảo mật thông tin và ảnh hưởng của nguồn nhân lực. Sự hài hòa giữa con người và công nghệ là yếu tố quan trọng để tối đa hóa lợi ích từ ứng dụng AI. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, triển vọng của AI trong báo cáo tài chính của các tổ chức, doanh nghiệp nói chung và trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng nói riêng hứa hẹn sẽ tiếp tục mở rộng và phát triển, góp phần quan trọng vào việc xây dựng một hệ thống kinh tế số thông minh và bền vững hơn trong tương lai.

Tài liệu tham khảo:


1. Adel, A. (2023). Unlocking the future: Fostering human - machine collaboration and driving intelligent automation through industry 5.0 in smart cities. Smart Cities, 6, pages 2742-2782.

2. Benbya, H. D. (2020). Artificial intelligence in organizations: Current state and future opportunities. MIS Quarterly Executive.

3. Bergmann, A. (2014). The global financial crisis reveals consolidation and guarantees to be key issues for financial sustainability. Journal of Public Budgeting, Accounting & Financial Management, pages 165-180.

4. Chinh, N. T. (2022). Đánh giá tác động của dịch Covid-19 đến kinh tế thế giới và Việt Nam.

5. Chukwu, E. A.-B. (2023). Navigating ethical supply chains: The intersection of diplomatic management and theological ethics. International Journal of Multidisciplinary Sciences and Arts, pages 127-139.

6. Davenport, T. H. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard business review, 96, pages 108-116.

7. Dwivedi, Y. K. (2021). rtificial Intelligence (AI): Multidisciplinary perspectives on emerging challenges, opportunities, and agenda for research, practice and policy. international journal of information management, 57(101994).

8. Hassani, H. B. (2020). Text mining in big data analytics. Big Data and Cognitive Computing.

9. Himeur, Y. E. (2023). I-big data analytics for building automation and management systems: a survey, actual challenges and future perspectives. Artificial Intelligence Review, pages 4929-5021.

10. KPMG. (2023). Retrieved from kpmg.com: https://kpmg.com/us/en/articles/2023/ai-and-financial-reporting-survey.html

11. KPMG. (2024, 04). AI in financial reporting and audit: Navigating the new era. Retrieved from kpmg.com: https://kpmg.com/xx/en/home/insights/2024/04/ai-in-financial-reporting-and-audit.html

12. KPMG. (2024). Reporting. https://kpmg.com/vn/en/home.html

13. Lewis, C. &. (2019). Fad or future? Automated analysis of financial text and its implications for corporate reporting. Accounting and Business Research, pages 587-615.

14. Lupu, A. &. (2021). Non-Financial Reporting In Emerging Economies Central and South-East Europe. LUMEN Proceedings, pages 94-101.

15. Nương, T. T. (2023). Các nhân tô tác động đến chất lượng báo cáo tài chính của Tạp chí Kinh tế và Dự báo, trang 73-76.

16. Oncioiu, I. P.-P. (2020). The role of environmental, social, and governance disclosure in financial transparency. Sustainability.

17. Schoemaker, P. J. (2021). Preparing organizations for greater turbulence. California Management Review, pages 66-88.

18. Soni, V. (2023). Impact of generative ai on small and medium enterprises’ revenue growth: the moderating role of human, technological, and market factors. Reviews of Contemporary Business Analytics, pages 133-153.

19. Sreejith, R. &. (2024). User-Centric evaluation of EHR software through NLP-driven investigation: implications for product development and user experience. Journal of Open Innovation: Technology, Market and Complexity.

20. Tam, T. T. (2017). Bàn về những bất cập trong phân tích báo cáo tài chính tại các doanh nghiệp ở Việt Nam. Tạp chí Công Thương điện tử.

21. Technode. (2024, 7 28). AI transforming financial reporting globally with near universal adoption expected in the next three year. https://technode.global/2024/06/28/kpmg-ai-transforming-financial-reporting-globally-with-near-universal-adoption-expected-in-the-next-three-years/

22. Uipath. (2024). Automation. https://www.uipath.com/automation/rpa-essentials

23. Vuong, N. A. (2023). Unveiling the synergy: exploring the intersection of AI and NLP in redefining modern marketing for enhanced consumer engagement and strategy optimization. Quarterly Journal of Emerging Technologies and Innovations, pages 103-118.

TS. Triệu Thu Hương
Khoa Công nghệ thông tin và kinh tế số - Học viện Ngân hàng


https://tapchinganhang.gov.vn

Tin bài khác

Phát triển hệ sinh thái Fintech và ngân hàng mở ở Việt Nam hiện nay

Phát triển hệ sinh thái Fintech và ngân hàng mở ở Việt Nam hiện nay

Ngân hàng mở là một thuật ngữ chỉ việc ngân hàng có thể chia sẻ, trao đổi dữ liệu với bên cung cấp dịch vụ thứ ba (Third Party service Provider - TPP) thông qua các công nghệ giao diện lập trình ứng dụng (Application Programing Interface - API) một cách có kiểm soát trên cơ sở cho phép của khách hàng và theo quy định của pháp luật, từ đó giúp các đơn vị cung cấp dịch vụ hoặc Fintech có thể dễ dàng phát triển các ứng dụng và cung ứng dịch vụ cho khách hàng một cách thông suốt, tiện lợi.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng Việt Nam: Cơ hội và thách thức trong bối cảnh chuyển đổi số

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản trị rủi ro tín dụng tại ngân hàng Việt Nam: Cơ hội và thách thức trong bối cảnh chuyển đổi số

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích vai trò, cơ hội và rủi ro của trí tuệ nhân tạo trong đánh giá rủi ro tín dụng tại các ngân hàng thương mại, đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ tại Việt Nam. Thông qua tiếp cận định tính và tổng hợp lý luận từ các học thuyết ra quyết định, bài viết khẳng định rằng trí tuệ nhân tạo mang lại hiệu quả vượt trội trong nâng cao độ chính xác phân loại tín dụng, tối ưu hóa quy trình và mở rộng tài chính bao trùm. Tuy nhiên, đi kèm là những thách thức đáng kể về vấn đề pháp lý, rủi ro đạo đức và khả năng triển khai thực tế trong môi trường ngân hàng còn phân hóa về năng lực số.
Stablecoin - Thực tế áp dụng quốc tế và gợi ý mô hình phát triển tại Việt Nam

Stablecoin - Thực tế áp dụng quốc tế và gợi ý mô hình phát triển tại Việt Nam

Stablecoin là một xu hướng mới đầy tiềm năng của thế giới trong lĩnh vực tiền tệ số, hứa hẹn định hình lại phương thức thanh toán và chuyển giao giá trị trong kỷ nguyên số...
Rủi ro chuyển đổi khí hậu và mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng Việt Nam: Vai trò điều tiết của chuyển đổi số

Rủi ro chuyển đổi khí hậu và mức độ chấp nhận rủi ro của ngân hàng Việt Nam: Vai trò điều tiết của chuyển đổi số

Nghiên cứu cho thấy rủi ro chuyển đổi khí hậu có thể làm tăng rủi ro thanh toán và rủi ro cụ thể của ngân hàng. Điều này cảnh báo không nên quá chủ quan trong quản lý rủi ro ngân hàng, kể cả khi chuyển đổi số mang lại lợi ích. Đặc biệt, tác động tiêu cực của rủi ro chuyển đổi khí hậu đến khả năng chấp nhận rủi ro của ngân hàng cần được chú ý. Do đó, hệ thống ngân hàng cần tích hợp yếu tố rủi ro chuyển đổi khí hậu vào khung quản trị rủi ro tổng thể, đánh giá mức độ nhạy cảm của danh mục tín dụng đối với các chính sách giảm phát thải, xu hướng dịch chuyển đầu tư xanh và thay đổi hành vi tiêu dùng sẽ giúp ngân hàng chủ động hơn trong việc quản trị rủi ro trong bối cảnh chuyển đổi số.
Ứng dụng công nghệ trong quản lý tài liệu số tại Vietcombank và giải pháp

Ứng dụng công nghệ trong quản lý tài liệu số tại Vietcombank và giải pháp

Ứng dụng công nghệ trong quản lý tài liệu số đối với lĩnh vực ngân hàng là vấn đề quan trọng nhằm xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ như hiện nay. Đây là một phần cốt lõi trong chiến lược nâng cao năng lực cạnh tranh, hiện đại hóa mô hình quản trị và hướng tới phát triển bền vững. Bài viết trên cơ sở phân tích thực trạng ứng dụng công nghệ trong quản lý tài liệu số tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), từ đó rút ra những khuyến nghị cho Vietcombank để hoạt động này được triển khai hiệu quả trong thời gian tới.
Phát triển nguyên tắc bảo mật khả dụng trong Fintech: Giải pháp nâng cao an toàn  tài chính - ngân hàng

Phát triển nguyên tắc bảo mật khả dụng trong Fintech: Giải pháp nâng cao an toàn tài chính - ngân hàng

Bảo mật khả dụng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của Fintech tại Việt Nam, giúp cân bằng giữa an toàn và trải nghiệm người dùng. Nghiên cứu đã phân tích thực trạng bảo mật Fintech tại Việt Nam, xác định những thách thức chính ảnh hưởng đến sự phát triển bền vững của Fintech. Bài viết đề xuất bộ nguyên tắc bảo mật khả dụng gồm năm tiêu chí: Minh bạch, xác thực linh hoạt, bảo vệ dữ liệu cá nhân, ứng dụng AI và tối ưu trải nghiệm người dùng. Các nguyên tắc này giúp xây dựng một hệ thống bảo mật an toàn nhưng vẫn bảo đảm tính thuận tiện, phù hợp với hành vi người dùng Việt Nam. Để triển khai hiệu quả, doanh nghiệp Fintech cần áp dụng nguyên tắc này vào sản phẩm, dịch vụ; ngân hàng cần tăng cường hợp tác với các doanh nghiệp Fintech để nâng cao tiêu chuẩn bảo mật, còn cơ quan quản lý cần ban hành các quy định phù hợp về bảo mật khả dụng trong Fintech.
Ngành Ngân hàng tiên phong ứng dụng khoa học, công nghệ, góp phần chuyển đổi số quốc gia

Ngành Ngân hàng tiên phong ứng dụng khoa học, công nghệ, góp phần chuyển đổi số quốc gia

Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia (Nghị quyết 57), là một trong “Bộ tứ chiến lược” hướng đến mang lại sản phẩm tiện tích cho người dân, doanh nghiệp, góp phần tăng trưởng kinh tế số, giúp đất nước cất cánh trong thời gian tới. Là ngành tiên phong trong chuyển đổi số, ngành Ngân hàng đã tích cực triển khai Nghị quyết 57, lấy người dân, doanh nghiệp là trung tâm, là động lực, chủ thể cho sự phát triển.
Ứng dụng mô hình Q-Learning để cải thiện hiệu quả quy trình cấp tín dụng

Ứng dụng mô hình Q-Learning để cải thiện hiệu quả quy trình cấp tín dụng

Bài toán cấp tín dụng là một trong những vấn đề trọng yếu trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, đặc biệt đối với các tổ chức tín dụng, công ty tài chính hoặc các nền tảng cho vay ngang hàng. Mục tiêu của bài toán này là đánh giá rủi ro tín dụng của từng khách hàng tiềm năng, từ đó đưa ra quyết định liệu có nên cấp tín dụng hay không, nếu có thì với điều kiện như thế nào. Trong thực tế, việc đưa ra quyết định cấp tín dụng không chỉ đơn thuần là lựa chọn giữa “cấp” hay “không cấp”, mà là một quá trình ra quyết định phức tạp, cần cân bằng giữa rủi ro tiềm ẩn và lợi nhuận kỳ vọng. Một quyết định sai lầm, ví dụ như cấp tín dụng cho khách hàng có khả năng vỡ nợ, có thể dẫn đến tổn thất tài chính nghiêm trọng. Ngược lại, từ chối một khách hàng có khả năng hoàn trả tốt cũng là bỏ lỡ cơ hội sinh lời.
Xem thêm
Chủ sở hữu hưởng lợi trong doanh nghiệp: Góc nhìn pháp lý mới và tác động đối với ngành tài chính - ngân hàng Việt Nam

Chủ sở hữu hưởng lợi trong doanh nghiệp: Góc nhìn pháp lý mới và tác động đối với ngành tài chính - ngân hàng Việt Nam

Thuật ngữ “chủ sở hữu hưởng lợi” được ghi nhận trong hệ thống pháp luật Việt Nam từ Luật Phòng, chống rửa tiền năm 2022 và lần đầu tiên được luật hóa trong lĩnh vực đăng ký doanh nghiệp tại Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Doanh nghiệp (Luật số 76/2025/QH15). Đây được xem là bước tiến quan trọng nhằm thu hẹp khoảng trống pháp lý và đáp ứng chuẩn mực quốc tế. Việc xác định rõ chủ sở hữu hưởng lợi không chỉ góp phần tăng cường minh bạch trong hoạt động của doanh nghiệp mà còn tạo nền tảng pháp lý vững chắc cho công tác phòng, chống rửa tiền, tài trợ khủng bố và trốn thuế trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế ngày càng sâu rộng.
Chia tài sản chung của vợ chồng trong thời kỳ hôn nhân - Hệ quả pháp lý và mối liên hệ với hoạt động cho vay của ngân hàng

Chia tài sản chung của vợ chồng trong thời kỳ hôn nhân - Hệ quả pháp lý và mối liên hệ với hoạt động cho vay của ngân hàng

Về mặt lý thuyết, nghĩa vụ phát sinh từ giao dịch do một bên xác lập, thực hiện không vì nhu cầu của gia đình, là nghĩa vụ riêng về tài sản của mỗi bên. Tuy nhiên không giống như quan hệ dân sự thông thường, quan hệ tài sản trong hôn nhân vốn có những đặc thù riêng biệt. Cho dù vợ chồng đã tiến hành chia tài sản chung trong thời kỳ hôn nhân, thì làm sao để xác định được nguồn thu nhập của bên vợ hoặc chồng sử dụng để trả khoản vay riêng là tài sản riêng, được sử dụng hợp pháp để trả nợ cho ngân hàng mà không có tranh chấp với người còn lại, vẫn là một vấn đề không đơn giản...
Quyền thu giữ tài sản bảo đảm theo Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các tổ chức tín dụng: Kinh nghiệm quốc tế và khuyến nghị cho Việt Nam

Quyền thu giữ tài sản bảo đảm theo Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các tổ chức tín dụng: Kinh nghiệm quốc tế và khuyến nghị cho Việt Nam

Việc Quốc hội thông qua Luật sửa đổi, bổ sung một số điều của Luật Các tổ chức tín dụng (TCTD) đánh dấu bước tiến đáng kể trong quá trình hoàn thiện thể chế pháp lý về xử lý nợ xấu tại Việt Nam. Lần đầu tiên, quyền thu giữ tài sản bảo đảm của TCTD được ghi nhận công khai, rõ ràng trong luật, đi kèm với cơ chế phối hợp hỗ trợ từ chính quyền cấp xã và lực lượng công an cơ sở. Trong bối cảnh tỉ lệ nợ xấu có xu hướng gia tăng sau các biến động kinh tế - xã hội và chính sách cơ cấu lại ngân hàng tiếp tục được đẩy mạnh, Luật phản ánh nỗ lực thể chế hóa một công cụ thu hồi nợ nhanh chóng, hiệu quả và giảm thiểu phụ thuộc vào quy trình tố tụng kéo dài.
Pháp luật về thế chấp quyền tài sản phát sinh từ hợp đồng mua bán nhà ở hình thành trong tương lai: Phân tích và một số khuyến nghị

Pháp luật về thế chấp quyền tài sản phát sinh từ hợp đồng mua bán nhà ở hình thành trong tương lai: Phân tích và một số khuyến nghị

Bài viết phân tích khung pháp lý về thế chấp quyền tài sản phát sinh từ hợp đồng mua bán nhà ở hình thành trong tương lai. Đây là một loại hình tài sản bảo đảm mới, ngày càng được sử dụng phổ biến trong các giao dịch tín dụng, nhất là tại các tổ chức tín dụng (TCTD) và doanh nghiệp bất động sản. Tuy nhiên, do đặc thù là quyền tài sản phát sinh từ quan hệ hợp đồng, chưa gắn với tài sản hiện hữu, nên việc xác định tính pháp lý, điều kiện thế chấp và trình tự xử lý loại tài sản này còn đặt ra nhiều thách thức trong thực tiễn áp dụng. Trong bối cảnh đó, việc hoàn thiện khung pháp lý để bảo đảm tính an toàn, minh bạch và khả thi của loại hình thế chấp này là yêu cầu cấp thiết, góp phần lành mạnh hóa thị trường bất động sản và nâng cao hiệu quả hoạt động tín dụng ngân hàng.
Tín dụng tăng trưởng “tiếp sức” nền kinh tế hiệu quả

Tín dụng tăng trưởng “tiếp sức” nền kinh tế hiệu quả

Trong thời gian tới, NHNN tiếp tục điều hành đồng bộ các giải pháp tín dụng phù hợp với diễn biến kinh tế vĩ mô, lạm phát và khả năng hấp thụ vốn của nền kinh tế, đồng thời triển khai các giải pháp tháo gỡ khó khăn, tạo điều kiện thuận lợi cho người dân, doanh nghiệp tiếp cận tín dụng ngân hàng.
Rủi ro thanh khoản, hàm lượng vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại khu vực Đông Nam Á

Rủi ro thanh khoản, hàm lượng vốn chủ sở hữu và khả năng sinh lời của các ngân hàng thương mại khu vực Đông Nam Á

Bài nghiên cứu này sẽ tập trung vào nhóm 4 nước là Việt Nam, Thái Lan, Malaysia và Campuchia. Nhóm tác giả sử dụng phương pháp hồi quy ngưỡng và dữ liệu bảng để tìm ra một ngưỡng tổng tài sản của các ngân hàng tại 4 quốc gia này, đánh giá việc các ngân hàng có mức tổng tài sản trên và dưới ngưỡng này tạo ra khả năng sinh lời dương hay âm. Nghiên cứu dựa trên 2 yếu tố chính để đánh giá đó chính là tỉ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản và tỉ lệ các khoản vay so với các khoản tiền gửi.
Cục Dự trữ Liên bang Mỹ trước ngã rẽ quyết định về lãi suất

Cục Dự trữ Liên bang Mỹ trước ngã rẽ quyết định về lãi suất

Áp lực chính trị trong năm 2025 gia tăng đáng kể khi Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) được kêu gọi hạ lãi suất nhanh và mạnh nhằm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế trong bối cảnh GDP có dấu hiệu chậm lại và thị trường lao động xuất hiện tín hiệu suy yếu.
Vị thế của đô la Mỹ trên thị trường tài chính toàn cầu

Vị thế của đô la Mỹ trên thị trường tài chính toàn cầu

Tháng 4/2025 chứng kiến cuộc khủng hoảng niềm tin nghiêm trọng đối với đồng USD, bất chấp lợi suất trái phiếu Mỹ tăng. Bài viết phân tích những bất thường trên thị trường tài chính toàn cầu sau các biện pháp thuế quan gây tranh cãi của Mỹ, đồng thời chỉ ra nguyên nhân từ sự thay đổi cấu trúc tài chính, phi toàn cầu hóa và biến động địa chính trị. Nếu xu hướng này tiếp diễn, USD có nguy cơ mất dần vị thế, đe dọa sự ổn định của hệ thống tài chính thế giới.
Kinh nghiệm quốc tế về áp dụng Hiệp ước vốn Basel III  trong hoạt động ngân hàng và khuyến nghị cho Việt Nam

Kinh nghiệm quốc tế về áp dụng Hiệp ước vốn Basel III trong hoạt động ngân hàng và khuyến nghị cho Việt Nam

Hiệp ước vốn Basel III là khuôn khổ nâng cao với sự sửa đổi và củng cố cả ba trụ cột của Basel II, đây là công cụ hỗ trợ đắc lực để nâng cao chất lượng quản trị rủi ro và năng lực cạnh tranh của các ngân hàng. Bài viết phân tích tình hình áp dụng các Hiệp ước vốn Basel của hệ thống ngân hàng trên thế giới, cùng với kinh nghiệm quốc tế và thực tiễn tại Việt Nam trong việc áp dụng Hiệp ước vốn Basel III, tác giả đưa ra một số đề xuất giải pháp chính sách cho hệ thống ngân hàng...
Hiểu biết tài chính và truyền tải chính sách tiền tệ: Kinh nghiệm từ Ngân hàng Trung ương châu Âu và một số khuyến nghị

Hiểu biết tài chính và truyền tải chính sách tiền tệ: Kinh nghiệm từ Ngân hàng Trung ương châu Âu và một số khuyến nghị

Bài viết phân tích vai trò của hiểu biết tài chính trong việc truyền dẫn chính sách tiền tệ, dựa trên khảo sát của Ngân hàng Trung ương châu Âu; đồng thời, đề xuất tăng cường giáo dục và truyền thông tài chính để hỗ trợ chính sách tiền tệ và phát triển kinh tế bền vững.

Thông tư số 14/2025/TT-NHNN quy định tỷ lệ an toàn vốn đối với ngân hàng thương mại, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Thông tư số 10/2025/TT-NHNN quy định về tổ chức lại, thu hồi Giấy phép và thanh lý tài sản của quỹ tín dụng nhân dân

Thông tư số 07/2025/TT-NHNN Sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 39/2024/TT-NHNN ngày 01 tháng 7 năm 2024 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về kiểm soát đặc biệt đối với tổ chức tín dụng

Thông tư số 08/2025/TT-NHNN Sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 43/2015/TT-NHNN ngày 31 tháng 12 năm 2015 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về tổ chức và hoạt động của phòng giao dịch bưu điện trực thuộc Ngân hàng thương mại cổ phần Bưu điện Liên Việt, Thông tư số 29/2024/TT-NHNN ngày 28 tháng 6 năm 2024 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về quỹ tín dụng nhân dân và Thông tư số 32/2024/TT-NHNN ngày 30 tháng 6 năm 2024 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nướ

Nghị định số 94/2025/NĐ-CP ngày 29 tháng 4 năm 2025 của Chính phủ quy định về Cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng

Nghị định số 26/2025/NĐ-CP của Chính phủ ngày 24/02/2025 quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Thông tư số 59/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 12/2021/TT-NHNN ngày 30 tháng 7 của 2021 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về việc tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài mua, bán kỳ phiếu, tín phiếu, chứng chỉ tiền gửi, trái phiếu do tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài khác phát hành trong nước

Thông tư số 60/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định về dịch vụ ngân quỹ cho tổ chức tín dụng, chi nhánh ngân hàng nước ngoài

Thông tư số 61/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định về bảo lãnh ngân hàng

Thông tư số 62/2024/TT-NHNN ngày 31/12/2024 Quy định điều kiện, hồ sơ, thủ tục chấp thuận việc tổ chức lại ngân hàng thương mại, tổ chức tín dụng phi ngân hàng