Trong kỷ nguyên số hóa và cách mạng 4.0. ứng dụng trí tuệ nhân tạo đã mở ra nhiều cơ hội mới và đột phá trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả báo cáo tài chính. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong báo cáo tài chính đang mở ra những cơ hội mới để nâng cao chất lượng và hiệu quả công tác báo cáo tài chính, chẳng hạn như phân tích dữ liệu tài chính lớn và dự đoán xu hướng thị trường.

Bài viết này của CIT sẽ giúp bạn khám phá cách mà AI đang thay đổi ngành tài chính, những lợi ích cụ thể mà nó mang lại, cũng như những thách thức mà doanh nghiệp cần vượt qua để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này.

AI trong báo cáo tài chính là gì?

AI trong báo cáo tài chính là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ và tối ưu hóa các quy trình liên quan đến việc thu thập, phân tích và lập báo cáo tài chính. AI có thể tự động hóa nhiều bước trong quá trình báo cáo tài chính, bao gồm xử lý dữ liệu lớn, phân tích các xu hướng và đưa ra dự báo.

Các công nghệ trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và nhận diện hình ảnh, giúp tạo ra các báo cáo tài chính chính xác, nhanh chóng và hiệu quả hơn, đồng thời giảm thiểu sai sót và tiết kiệm tiền hơn.

Ứng dụng AI trong báo cáo tài chính giúp tự động phân loại và phân tích các giao dịch tài chính, xác định các mẫu dữ liệu trong các báo cáo và hỗ trợ các công việc như:

Tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hợp đồng, hóa đơn và các báo cáo tài chính trước đây.
Phân tích và dự đoán các xu hướng tài chính, cung cấp thông tin chi tiết giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn.
Kiểm tra các báo cáo tài chính và phát hiện sự bất thường, giúp phát hiện gian lận hoặc các sai sót có thể xảy ra.
Tối ưu hóa quy trình lập báo cáo, giúp tạo ra các báo cáo tài chính chính xác và nhanh chóng mà không cần quá nhiều sự can thiệp của con người.

Ứng dụng công nghệ AI trong báo cáo tài chính

Những lợi ích của AI trong báo cáo tài chính

Tăng cường độ chính xác và giảm thiểu sai sót

Việc ứng dụng AI trong báo cáo tài chính có thể loại bỏ sai sót do con người bằng cách tự động hóa các bước trong việc thu thập, phân loại và phân tích dữ liệu tài chính. Tự động hóa các nhiệm vụ như tính toán, kiểm tra số liệu và lập báo cáo giúp giảm thiểu lỗi do thao tác thủ công và mệt mỏi của nhân viên.

Tiết kiệm thời gian và chi phí

Lợi ích lớn nhất khi sử dụng AI trong báo cáo tài chính là nó tiết kiệm thời gian. Các công cụ AI có thể giúp các quy trình thủ công như nhập liệu, kiểm tra dữ liệu và lập báo cáo được thực hiện nhanh chóng và hiệu quả hơn. Điều này giúp giảm chi phí vận hành và cho phép các chuyên gia tài chính tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn, chẳng hạn như phân tích và ra quyết định.
AI có thể tự động tạo báo cáo tài chính hàng tháng, quý hoặc năm chỉ trong vài phút, thay vì mất hàng giờ hoặc thậm chí vài ngày nếu làm thủ công.

Phân tích và dự báo tài chính chính xác

Các công ty có thể sử dụng AI trong báo cáo tài chính để phân tích số liệu tài chính của họ và dự báo xu hướng trong tương lai. Các thuật toán học máy hỗ trợ lập kế hoạch tài chính và chiến lược kinh doanh bằng cách nhận diện và dự đoán các chỉ số tài chính.
AI giúp các doanh nghiệp lên kế hoạch tài chính hiệu quả hơn bằng cách sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán chi tiêu, doanh thu, hay lợi nhuận trong tương lai.

Phát hiện gian lận và rủi ro tài chính

Một trong những ưu điểm quan trọng của AI trong báo cáo tài chính là khả năng phát hiện gian lận và các bất thường. AI có khả năng phân tích các giao dịch tài chính và tự động nhận diện các hành vi hoặc mẫu số liệu không phù hợp. Điều này giúp các tổ chức tài chính nhanh chóng phát hiện ra các dấu hiệu gian lận hoặc sai sót.

AI có thể xác định các mẫu giao dịch đáng ngờ hoặc sự khác biệt với lịch sử của khách hàng. Sau đó, nó sẽ gửi cảnh báo cho bộ phận kiểm soát.

Tự động hóa quy trình báo cáo và tuân thủ quy định

Các quy định về tài chính và thuế luôn thay đổi, vì vậy bất kỳ tổ chức tài chính nào cũng phải tuân thủ đúng quy trình. AI có thể tự động cập nhật và điều chỉnh các báo cáo tài chính theo các quy định hiện hành, giảm nguy cơ vi phạm các quy định và giúp các nhân viên tài chính tuân thủ chúng.
Báo cáo thuế có thể được tự động điều chỉnh để đảm bảo rằng các tiêu chuẩn kế toán quốc tế như IFRS và GAAP được tuân thủ chính xác mà không cần can thiệp nhiều từ các chuyên gia.

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) nhanh chóng và hiệu quả

Ứng dụng AI trong báo cáo tài chính có thể giúp phân tích lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau mà con người không thể làm được nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn. Điều này giúp công ty có được cái nhìn toàn diện về các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng tài chính của họ và giúp họ đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu cập nhật và thực tế.

AI có thể phân tích và dự báo tình hình tài chính trong tương lai bằng cách xử lý dữ liệu từ các báo cáo tài chính, thông tin thị trường và các yếu tố vĩ mô.

>>>> Xu hướng ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính doanh nghiệp hiệu quả

Các ví dụ cụ thể của trí tuệ nhân tạo AI trong báo cáo tài chính hiệu quả

Tự động hóa quá trình lập báo cáo tài chính

Tự động hóa các quy trình lập báo cáo là một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất trong báo cáo tài chính. AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ các sổ sách kế toán, báo cáo thuế và thông tin ngân hàng để tạo ra các báo cáo tài chính chính xác mà không cần can thiệp thủ công.

BlackLine – một công ty phần mềm tài chính, tự động hóa quy trình kiểm tra và xác nhận các giao dịch kế toán bằng trí tuệ nhân tạo. Báo cáo tài chính luôn chính xác và đúng hạn do điều này giảm sai sót.

Phát hiện gian lận tài chính

Thông qua việc phân tích hành vi giao dịch và nhận diện các mẫu dữ liệu không bình thường, AI có thể giúp phát hiện gian lận và các hành vi bất thường trong báo cáo tài chính. Các chuyên gia tài chính nhận được cảnh báo từ hệ thống AI dựa trên các mô hình lịch sử.

Trong nền tảng Clarity, KPMG sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích và phát hiện các bất thường trong báo cáo tài chính, giúp phát hiện ra các dấu hiệu gian lận hoặc rủi ro tài chính. AI có thể xác định những mẫu giao dịch đáng ngờ trong hàng triệu giao dịch.

Quản lý rủi ro tài chính

AI có thể đánh giá các rủi ro tiềm ẩn đối với một tổ chức bằng cách xem xét dữ liệu tài chính và các yếu tố kinh tế vĩ mô. Hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể giúp các nhà quản lý nhanh chóng phòng ngừa hoặc điều chỉnh chiến lược tài chính bằng cách cho họ biết các yếu tố có thể ảnh hưởng đến thanh khoản, tài sản hoặc lợi nhuận.

MindBridge Ai Auditor sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích và kiểm tra báo cáo tài chính để tìm ra những dấu hiệu gian lận hoặc bất thường trong dữ liệu tài chính. Công cụ này hỗ trợ các kiểm toán viên phát hiện rủi ro tài chính nhanh chóng.

Tự động hóa quy trình báo cáo tài chính và hỗ trợ quản lý tài chính

Ứng dụng AI trong báo cáo tài chính giúp mọi bước trong quy trình báo cáo tài chính, từ việc thu thập dữ liệu đến việc tạo báo cáo, tự động hóa và tối ưu hóa. Điều này giúp giảm thời gian và công sức của các nhân viên kế toán và tài chính, đồng thời giảm sai sót trong quá trình lập báo cáo.

AI có khả năng tự động hóa quá trình đối chiếu và thu thập dữ liệu giữa các hệ thống kế toán khác nhau, điều này giúp quá trình báo cáo trở nên nhanh chóng và chính xác.

Phân tích dự báo tài chính

DataRobot là một nền tảng AI hỗ trợ các doanh nghiệp trong việc tạo ra các dự báo tài chính và phân tích dữ liệu tài chính. Nó giúp các công ty có cái nhìn rõ hơn về tình hình tài chính của họ bằng cách sử dụng học máy để dự báo các xu hướng tài chính trong tương lai.

SAS Visual Analytics sử dụng AI và học máy để phân tích và tạo các báo cáo tài chính chi tiết. Công cụ này có khả năng xử lý các dữ liệu tài chính phức tạp và cung cấp các phân tích sâu về hiệu suất tài chính.

Những ứng dụng AI trong báo cáo tài chính không chỉ tăng cường chính xác và khả năng phát hiện các vấn đề mà còn giảm thời gian và chi phí trong việc báo cáo tài chính.

Những thách thức khi ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI trong báo cáo tài chính

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong báo cáo tài chính

Khi ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong báo cáo tài chính, các tổ chức và doanh nghiệp sẽ đối mặt với một số thách thức đáng kể. Nhưng những vấn đề này có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các giải pháp cụ thể để tối ưu hóa hiệu quả của AI trong ngành tài chính.

Chất lượng dữ liệu và tính chính xác

Dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ: Để AI hoạt động hiệu quả, nó cần dữ liệu chất lượng cao. Quyết định tài chính có thể bị ảnh hưởng bởi kết quả phân tích sai lệch do dữ liệu tài chính không được chuẩn hóa, đầy đủ hoặc có sai sót.
Dữ liệu không đồng nhất: Các báo cáo tài chính, giao dịch ngân hàng và dữ liệu bên ngoài có thể có định dạng khác nhau, khiến việc xử lý và phân tích trở nên khó khăn.

Giải pháp

Cải thiện chất lượng dữ liệu: Trước khi tham gia vào các mô hình AI, các doanh nghiệp phải triển khai các công cụ để kiểm tra và làm sạch dữ liệu. Để đảm bảo rằng các nguồn dữ liệu đồng nhất và nhất quán, cần có hệ thống quản lý dữ liệu ngay lập tức.
Áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu mạnh mẽ: Chuyển đổi dữ liệu thành định dạng thống nhất và dễ sử dụng cho AI bằng cách sử dụng các công nghệ như ETL (Extract, Transform, Load).

Khó khăn trong việc giải thích kết quả của AI (Explainability)

AI thiếu minh bạch: Khả năng giải thích kết quả của AI là một vấn đề lớn khi sử dụng AI trong lĩnh vực tài chính. Các chuyên gia tài chính gặp khó khăn khi xác minh và giải thích kết quả vì các thuật toán, đặc biệt là các mô hình học sâu, có thể phức tạp và khó hiểu.
Rủi ro không minh bạch trong quyết định tài chính: Kết quả của AI có thể không được giải thích rõ ràng, khiến các bên liên quan, chẳng hạn như kiểm toán viên và cổ đông, khó tin vào quyết định tài chính.

Giải pháp

Có thể giải thích phát triển trí tuệ nhân tạo (AI): Các mô hình AI phải được thiết kế sao cho dễ hiểu để người dùng dễ hiểu lý do AI đưa ra quyết định hoặc phân tích.
Tăng cường giám sát và đánh giá: Để đảm bảo rằng kết quả của AI là hợp lý và có thể giải thích, các chuyên gia tài chính cần tham gia vào quá trình giám sát và đánh giá kết quả của nó.

Chi phí triển khai và duy trì

Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc triển khai, ứng dụng AI trong báo cáo tài chính đòi hỏi phải đầu tư rất nhiều vào công nghệ, phần mềm và hạ tầng cơ sở dữ liệu. Chi phí này có thể khó khăn đối với các doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa.
Chi phí duy trì lâu dài: Việc cập nhật và duy trì thường xuyên của hệ thống AI để cải thiện độ chính xác và tính năng có thể gây ra chi phí liên tục.

Giải pháp:

Tập trung vào Lợi nhuận trên đầu tư (ROI): Các tổ chức phải đánh giá chi phí của AI so với lợi ích mà nó mang lại. Điều này bao gồm việc giảm thời gian, chính xác hơn và giảm sai sót trong báo cáo tài chính.
Bắt đầu với các dự án AI nhỏ: Các doanh nghiệp có thể bắt đầu với các dự án AI quy mô nhỏ để đánh giá hiệu quả trước khi triển khai nó trên toàn bộ hệ thống tài chính.

Tính bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Dữ liệu tài chính nhạy cảm: AI cần xử lý một lượng lớn dữ liệu tài chính nhạy cảm, bao gồm thông tin liên quan đến thuế, lương, giao dịch và tài sản của doanh nghiệp. Bảo vệ dữ liệu này khỏi các mối đe dọa bảo mật là một thách thức lớn.
Vi phạm quyền riêng tư: Các hệ thống AI có thể vi phạm quyền riêng tư của người dùng một cách vô tình, đặc biệt là trong các trường hợp dữ liệu không được xử lý đúng cách.

Giải pháp

Áp dụng biện pháp bảo mật mạnh mẽ: Các tổ chức nên sử dụng mã hóa dữ liệu, xác thực nhiều yếu tố và các biện pháp bảo mật khác để đảm bảo rằng dữ liệu tài chính của họ luôn an toàn.
Tuân thủ các luật về bảo mật và quyền riêng tư: Các doanh nghiệp phải tuân theo GDPR (Quy định bảo vệ dữ liệu chung của EU) và CCPA (Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư của người tiêu dùng California).

Khả năng hiểu biết của nhân viên về công nghệ AI

Thiếu kỹ năng và hiểu biết: Nhân viên tài chính có thể không quen thuộc với công nghệ AI, điều này có thể khiến họ khó sử dụng công nghệ AI một cách hiệu quả. Điều này có thể dẫn đến việc không tận dụng hết khả năng của trí tuệ nhân tạo.
Khả năng quản lý và điều chỉnh các mô hình AI: Khi cần thiết, các nhân viên tài chính không có kỹ năng sẽ gặp khó khăn.

Giải pháp

Đào tạo và phát triển kỹ năng: Các doanh nghiệp phải đào tạo nhân viên về AI để họ biết cách sử dụng AI trong báo cáo tài chính.
Kết hợp giữa AI và chuyên gia tài chính: Khả năng phân tích của AI và kinh nghiệm của chuyên gia tài chính sẽ giúp hệ thống AI hoạt động tốt hơn.

Khả năng tương thích với hệ thống hiện tại

Khó khăn trong việc tích hợp AI vào hệ thống tài chính hiện tại: Các hệ thống kế toán và báo cáo tài chính thông thường có thể không hoạt động tốt với AI, gây gián đoạn hoặc yêu cầu nâng cấp toàn bộ hệ thống.
Khó khăn trong việc duy trì hiệu suất và độ ổn định: Việc kết hợp AI vào các quy trình tài chính có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và độ ổn định của hệ thống, đặc biệt trong các tổ chức lớn có nhiều dữ liệu.

Giải pháp

Lựa chọn công nghệ AI dễ tích hợp: Các tổ chức phải chọn các giải pháp AI có thể dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện tại mà không làm gián đoạn quá trình làm việc.
Nâng cấp hạ tầng công nghệ: Các ứng dụng AI cần được hỗ trợ bởi hạ tầng công nghệ đủ mạnh, đặc biệt là trong các tổ chức có hệ thống tài chính phức tạp.

Việc ứng dụng AI trong báo cáo tài chính là một bước tiến lớn giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác. Tuy nhiên, các doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều vấn đề như dữ liệu, bảo mật, chi phí và thay đổi quy trình. Các tổ chức phải đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân viên và áp dụng các giải pháp bảo mật để đảm bảo việc triển khai AI thành công để vượt qua những khó khăn này.