AI làm sai, ai chịu trách nhiệm? Năm nguyên tắc kế toán cần nhớ khi sử dụng AI

Một câu trả lời rõ ràng từ AI có thể giúp kế toán tiết kiệm thời gian. Nhưng khi câu trả lời ấy được đưa vào tờ khai, sổ sách hoặc báo cáo, doanh nghiệp cần nhiều hơn sự tự tin của một công cụ: cần căn cứ, người kiểm tra và người chịu trách nhiệm về quyết định.

Hãy hình dung tình huống giả định sau. Gần đến hạn kê khai, một kế toán viên đưa thông tin về hóa đơn mua vào cho AI và hỏi: “Khoản thuế GTGT này có được khấu trừ không?”. AI trả lời được, kèm một đoạn giải thích khá thuyết phục. Đang bận, kế toán viên đưa khoản thuế đó vào tờ khai mà không mở văn bản gốc, không kiểm tra đầy đủ hồ sơ thanh toán và không trình người phụ trách rà soát điểm còn vướng.

Đến khi kiểm tra lại, doanh nghiệp phát hiện kết luận không phù hợp với giao dịch: AI đã bỏ qua một điều kiện liên quan đến thanh toán theo quy định áp dụng. Người sử dụng cũng không nhận ra vì chỉ cung cấp thông tin hóa đơn, chưa cung cấp đầy đủ bối cảnh. Câu giải thích lúc này rất dễ xuất hiện: “Em đã hỏi AI, AI nói được”.

Tình huống trên không nhằm hướng dẫn điều kiện khấu trừ cho một hóa đơn cụ thể. Nó cho thấy một khoảng trống trong cách làm việc: từ câu trả lời tham khảo đến quyết định kê khai đã thiếu bước kiểm chứng. Vậy khi AI làm sai, trách nhiệm thuộc về ai?

AI hỗ trợ phân tích, con người quyết định sử dụng

AI có thể giúp đọc tài liệu, gợi ý điều kiện cần kiểm tra, phát hiện điểm bất thường và soạn bản phân tích ban đầu. Tuy nhiên, câu trả lời có thể dựa trên thông tin thiếu, quy định không còn phù hợp hoặc cách hiểu sai giao dịch. Một câu văn trôi chảy không chứng minh rằng hồ sơ đã đầy đủ.

Xét đoán nghề nghiệp, nói đơn giản, là khả năng dùng kiến thức, kinh nghiệm và bằng chứng để lựa chọn cách xử lý phù hợp trong một hoàn cảnh cụ thể. Kế toán cần biết dữ kiện nào đã được xác nhận, thông tin nào còn thiếu và khi nào phải hỏi thêm người có chuyên môn. Nhấn nút chấp nhận một câu trả lời không đồng nghĩa với việc đã thực hiện đầy đủ công việc này.

Vì vậy, việc sử dụng AI không tự động chuyển trách nhiệm đối với kết quả kế toán, kê khai hay phê duyệt sang nhà cung cấp công cụ. Nhưng cũng không thể mặc định mọi sai sót đều do kế toán viên chịu toàn bộ. Trách nhiệm pháp lý cụ thể cần được xem xét theo hành vi, vai trò, thẩm quyền, hợp đồng và quy định áp dụng. Người lập, người soát xét, người phê duyệt và đơn vị tổ chức công việc có những trách nhiệm cần được phân định rõ.

Về đạo đức nghề nghiệp, IESBA — Hội đồng Chuẩn mực Đạo đức Quốc tế cho Kế toán viên — nhấn mạnh rằng các nguyên tắc nghề nghiệp vẫn áp dụng khi sử dụng công nghệ. Đây là nguồn tham khảo quốc tế cho việc tổ chức sử dụng AI; không nên hiểu rằng mọi hướng dẫn của IESBA tự động là quy định pháp luật Việt Nam. Từ góc độ thực hành, kế toán và chủ doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng năm nguyên tắc dưới đây.

1. Giữ quyền xét đoán trước mỗi kết luận của AI

Trước khi dùng một đề xuất, hãy tự hỏi: “Mình có giải thích được vì sao cách xử lý này phù hợp với giao dịch của doanh nghiệp không?”. Nếu chỉ có thể trả lời “vì AI nói vậy”, kết luận vẫn chưa đủ cơ sở để sử dụng.

Trong tình huống đầu bài, kế toán có thể nhờ AI liệt kê những thông tin cần thu thập để đánh giá điều kiện khấu trừ, chỉ ra giả định đang sử dụng và nêu trường hợp chưa thể kết luận. Sau đó, người phụ trách đối chiếu với hồ sơ thực tế. Cách hỏi này giúp biến AI thành trợ lý chuẩn bị công việc, đồng thời giữ lại bước đánh giá của con người.

Khi hồ sơ chưa đủ, kết quả phù hợp có thể là “chưa đủ căn cứ để kết luận”. Không nên yêu cầu AI phải chọn “được” hoặc “không được” chỉ để nhanh chóng hoàn thành công việc. Cũng không nên hỏi đi hỏi lại cho đến khi nhận được câu trả lời mình mong muốn.

2. Kiểm chứng bằng văn bản gốc và chứng từ thực tế

Với vấn đề thuế, một trích dẫn chỉ có giá trị khi người sử dụng mở được tài liệu, đọc đúng nội dung và xác định quy định đó áp dụng cho giao dịch đang xem xét. Cần chú ý thời điểm phát sinh, hiệu lực, nội dung sửa đổi và điều khoản chuyển tiếp nếu có. Yêu cầu AI “dẫn nguồn” là bước khởi đầu; việc xuất hiện số hiệu văn bản chưa chứng minh trích dẫn là đúng.

Việc kiểm tra còn phải quay về chứng từ. AI có thể đọc nội dung một hóa đơn, nhưng chưa chắc đã được cung cấp hợp đồng, chứng từ thanh toán hoặc thông tin về mục đích sử dụng hàng hóa, dịch vụ. Đầu vào thiếu có thể dẫn đến kết luận thiếu, ngay cả khi đoạn giải thích nghe rất hợp lý.

Nhờ một AI khác kiểm tra lại có thể giúp phát hiện thêm vấn đề, nhưng hai công cụ đồng ý với nhau vẫn chưa thay thế được nguồn tin và bằng chứng độc lập. Với nhận định quan trọng, cần đối chiếu trực tiếp căn cứ; khi còn vướng, trao đổi với kế toán trưởng hoặc chuyên gia phù hợp trước khi quyết định.

3. Phân công người kiểm tra và phê duyệt theo mức độ ảnh hưởng

Một bản nháp email nhắc công nợ và một kết luận ảnh hưởng đến tờ khai thuế cần mức kiểm soát khác nhau. Doanh nghiệp nên xác định công việc nào nhân viên có thể tự kiểm tra, công việc nào phải có người soát xét và công việc nào cần cấp có thẩm quyền phê duyệt.

Chẳng hạn, AI có thể lập danh sách hóa đơn cần rà soát. Kế toán viên kiểm tra từng trường hợp và ghi nhận kết quả. Những khoản còn tranh luận hoặc có ảnh hưởng đáng kể được chuyển cho người phụ trách xem xét. Khi AI được kết nối với phần mềm để tự ghi nhận hay gửi dữ liệu, các điểm chặn và giới hạn quyền thực hiện càng cần được xác định trước.

Chủ doanh nghiệp cũng có phần việc của mình: lựa chọn công cụ, bố trí thời gian kiểm tra và giao trách nhiệm rõ ràng. Nếu chỉ đặt mục tiêu “dùng AI để làm nhanh hơn” mà không thiết kế bước soát xét, tổ chức đang tạo điều kiện cho sai sót đi nhanh hơn vào hệ thống.

4. Bảo vệ dữ liệu ngay từ lúc đặt câu hỏi

Trách nhiệm nghề nghiệp bắt đầu trước khi AI đưa ra câu trả lời. Bảng lương, thông tin tài khoản, dữ liệu khách hàng hay hợp đồng có thể chứa thông tin cần bảo mật. Người làm kế toán cần xác định mình có quyền đưa dữ liệu đó vào công cụ đang dùng hay không.

Nếu chỉ cần hỏi cách xử lý một tình huống, có thể thay tên doanh nghiệp, cá nhân và bỏ những thông tin nhận diện không cần thiết. Nếu công việc bắt buộc dùng dữ liệu thật, cần sử dụng môi trường được doanh nghiệp chấp thuận và kiểm tra điều kiện về quyền truy cập, lưu trữ, chia sẻ và sử dụng dữ liệu của dịch vụ đó. Việc xóa tên trên một tài liệu cũng chưa chắc đã đủ nếu các chi tiết khác vẫn giúp nhận diện người hoặc doanh nghiệp.

Một kết quả phân tích chính xác không bù lại việc dữ liệu bị cung cấp sai nơi hoặc sai thẩm quyền. Vì thế, quy định sử dụng AI phải bao gồm cả dữ liệu được phép đưa vào, thay vì chỉ tập trung vào chất lượng đầu ra.

5. Lưu được căn cứ và chủ động sửa khi phát hiện sai

Với kết luận quan trọng, hồ sơ nên cho thấy đã sử dụng dữ liệu nào, AI hỗ trợ phần nào, người kiểm tra đã đối chiếu căn cứ gì và ai phê duyệt cách xử lý cuối cùng. Có thể ghi ngắn gọn trong phiếu rà soát hoặc hồ sơ công việc, kèm tài liệu cần thiết. Mức lưu vết nên phù hợp với tính chất và mức ảnh hưởng của nghiệp vụ.

Lưu một ảnh chụp câu trả lời “được khấu trừ” chưa đủ giải thích cơ sở kê khai. Điều cần lưu là quá trình chuyển từ đề xuất sang kết luận: điều kiện đã kiểm tra, chứng từ đã đối chiếu và cách xử lý những điểm chưa rõ. Với công việc quan trọng, nên ghi nhận cả công cụ và thời điểm sử dụng để thuận tiện truy lại.

Khi phát hiện sai, cần báo người phụ trách, xác định phạm vi ảnh hưởng và thực hiện việc điều chỉnh theo quy trình, quy định liên quan. Nếu lỗi xuất phát từ một cách hỏi hoặc một luồng tự động đang được dùng lặp lại, phải rà soát cả những trường hợp tương tự. Chỉ sửa một kết quả trước mắt có thể để nguyên nguyên nhân gây lỗi.

Bắt đầu từ một thay đổi nhỏ trong phòng kế toán

Doanh nghiệp có thể áp dụng ngay một yêu cầu đơn giản: mỗi đề xuất nghiệp vụ quan trọng có AI hỗ trợ phải ghi rõ căn cứ đã kiểm tra, thông tin còn thiếu và người duyệt. Chỉ vài dòng này cũng giúp người nhận phân biệt được bản nháp tham khảo với kết luận đã được soát xét.

Quay lại tình huống đầu bài, cách làm có trách nhiệm là để AI hỗ trợ lập danh sách điều kiện; kế toán bổ sung hồ sơ, đối chiếu quy định; người phụ trách xem xét điểm còn vướng trước khi đưa vào kê khai. Giá trị của AI nằm ở việc giúp con người chuẩn bị và xử lý thông tin tốt hơn. Giá trị nghề nghiệp của kế toán nằm ở khả năng xác minh, giải thích và chịu trách nhiệm trong phạm vi công việc của mình.

Trước khi sử dụng kết quả AI, hãy tự hỏi: Nếu được yêu cầu giải trình, mình có thể chỉ ra căn cứ và bảo vệ cách xử lý này bằng hiểu biết của mình hay không?

Tham khảo: IESBA: Ethics and Independence Approach to the Use of Technology; Technology-related Revisions to the Code. Năm nguyên tắc trong bài là cách tổng hợp thực hành của bài viết, không phải danh mục năm nguyên tắc chính thức của IESBA.