Khi nhắc đến ứng dụng AI cho phòng kế toán, nhiều người thường hỏi công nghệ này làm được những gì. Nhưng qua quá trình làm việc với các đội kế toán ở nhiều quy mô khác nhau, chúng tôi nhận ra câu hỏi quan trọng hơn là nên bắt đầu từ đâu. Phần lớn doanh nghiệp không thất bại vì công nghệ kém, mà vì chọn sai điểm xuất phát. Bài viết này tổng hợp những việc đã được kiểm chứng trong thực tế, từ xử lý hóa đơn đến đối soát giao dịch, kèm vài lưu ý giúp bạn tránh các lỗi hay gặp.
Vì sao kế toán là nơi phù hợp để thử AI
Kế toán có một đặc điểm khá rõ: dữ liệu nhiều và lặp lại đều đặn. Một doanh nghiệp vừa có thể nhận vài trăm hóa đơn đầu vào mỗi tháng, cộng thêm hàng nghìn dòng sao kê ngân hàng. Công việc này ít đòi hỏi phán đoán sâu nhưng lại tiêu tốn rất nhiều thời gian. Làm thủ công lâu ngày, sai sót cũng dần xuất hiện. Đó chính là lý do mảng này thường được chọn làm điểm khởi đầu.
OCR có thể đọc thông tin từ ảnh chụp và file PDF. RPA thực hiện các thao tác nhập liệu theo kịch bản đã định sẵn. Machine learning thì có khả năng nhận ra những mẫu bất thường mà mắt người dễ bỏ qua khi phải làm việc với khối lượng lớn. Điểm thuận lợi nhất là hiệu quả rất dễ đo lường. Bạn chỉ cần so sánh thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi và chi phí nhân sự trước và sau khi triển khai là đã có số liệu rõ ràng để đánh giá.
Những luồng dữ liệu nên tự động hóa trước
Không phải quy trình nào cũng nên đưa AI vào ngay từ đầu. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, nên ưu tiên những việc có cấu trúc dữ liệu tương đối rõ ràng và tần suất xuất hiện cao. Nhóm đầu tiên thường bao gồm trích xuất thông tin từ hóa đơn điện tử, phiếu thu chi và chứng từ nội bộ. Nhóm thứ hai là đối soát giao dịch giữa phần mềm kế toán, tài khoản ngân hàng và hệ thống bán hàng. Nhóm cuối cùng là phát hiện bất thường, chẳng hạn giao dịch trùng lặp hoặc mã số thuế không khớp với danh bạ.
Với hóa đơn, bước quan trọng nhất là kiểm tra chéo. Sau khi AI đọc xong, hãy đối chiếu mã số thuế với danh bạ nhà cung cấp trước khi đưa dữ liệu vào sổ sách. Nếu bỏ qua bước này, sai sót chỉ đơn giản được chuyển từ người sang máy. Chúng tôi từng gặp một đơn vị cho phép AI tự ghi sổ ngay từ ngày đầu tiên, và họ mất gần ba tuần để dọn lại hàng loạt bản ghi sai. Sau đợt đó, họ luôn giữ một vòng duyệt của con người trước khi khóa sổ.
Đối soát là nơi hiệu quả thể hiện rõ nhất. Một đội kế toán bán lẻ mà chúng tôi theo dõi từng mất gần hai ngày mỗi cuối tháng chỉ để ghép đơn hàng với tiền về tài khoản. Khi để hệ thống tự động ghép các giao dịch khớp hoàn toàn, nhân sự chỉ còn phải xử lý phần chênh lệch. Thời gian khép sổ giảm xuống còn chưa tới nửa ngày.
Lưu ý kỹ thuật khi tích hợp AI vào hệ thống kế toán
Trước khi bật bất kỳ mô hình nào, dữ liệu đầu vào cần được chuẩn hóa. Hãy thống nhất định dạng ngày tháng, mã tiền tệ và cách ghi tên đối tác. AI học tốt nhất từ dữ liệu sạch. Dữ liệu lộn xộn chỉ khiến kết quả khó kiểm soát, và bạn sẽ phải mất nhiều công lần ngược để tìm nguyên nhân.
Về kiểm soát nội bộ, cần phân quyền rõ ràng: ai được phép phê duyệt đề xuất của AI, và mọi thao tác phải được lưu vết. Chúng tôi khuyên triển khai theo từng module nhỏ. Ví dụ, bạn có thể bật trích xuất hóa đơn trước, chạy song song vài tháng rồi mới mở rộng sang các phần khác. Cách này an toàn hơn nhiều so với việc thay toàn bộ phần mềm kế toán đang dùng.
Nếu muốn hình dung AI được gắn vào quy trình thực tế như thế nào, bạn có thể tham khảo ứng dụng AI cho phòng kế toán trên mona.media, nơi mô tả từng bước triển khai khá chi tiết. Khi cần lọc sơ bộ các công cụ hay đơn vị triển khai trước khi xin demo, bạn cũng có thể xem top 10 trên website-awards.net để so sánh theo tiêu chí bảo mật và khả năng tích hợp.
Một điểm khác đáng lưu tâm là bảo mật. Dữ liệu tài chính rất nhạy cảm, vì vậy hãy hỏi kỹ nhà cung cấp về nơi lưu trữ, quyền truy cập và cách xử lý dữ liệu khi hợp đồng chấm dứt. Đừng ngại yêu cầu văn bản cam kết cụ thể.
Bắt đầu từ một bài toán nhỏ nhưng đo được
Chúng tôi thường nhắc khách hàng rằng AI trong kế toán không nên xuất phát từ mong muốn tự động hóa toàn bộ. Hãy chọn một quy trình có dữ liệu rõ, tần suất cao và có chỉ số đánh giá, chẳng hạn thời gian xử lý một hóa đơn hoặc tỷ lệ đối soát khớp tự động. Khi kết quả đã chứng minh được giá trị, việc mở rộng sang công nợ, tiền lương hay báo cáo quản trị sẽ dễ dàng hơn nhiều, vì bạn đã có sẵn bài học và quy trình kiểm tra.
Với đội ngũ đang cân nhắc, một cách thận trọng là chạy thử trên dữ liệu của tháng vừa qua, sau đó so sánh kết quả với cách làm hiện tại trước khi đưa ra quyết định. Chi phí cho cách này thấp hơn nhiều so với một dự án lớn, và nó cho bạn câu trả lời thực tế hơn bất kỳ buổi demo nào. Theo chúng tôi, đây là cách đáng tin cậy nhất để biết AI có thật sự giúp ích cho phòng kế toán của bạn hay không.