1152
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH SỬ DỤNG
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG KẾ TOÁN CỦA CÁC DOANH NGHIỆP
TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH THANH HOÁ
Lê Thị Minh Huệ(1), Đặng Lan Anh(2), Lê Thị Hồng(3), Lê Thị Diệp(4)
TÓM TẮT:
Trong nghiên cứu ny, nhóm tc giả sử dụng cc yu t của Mô hình Chấp nhận Công nghệ
(TAM) đ khảo st cc yu t ảnh hởng đn ý đnh sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực k
ton tại cc doanh nghiệp ở tỉnh Thanh Ho. Phơng php đnh lng dựa trên bảng câu hỏi TAM
đ đc sử dụng nh phơng php nghiên cứu chính trong nghiên cứu ny. Việc khảo st tập trung
vo 4 yu t liên quan: Li ích cảm nhận, Sự dễ sử dụng cảm nhận, Ý đnh hnh vi sử dụng v Thi
đ, đc điều chỉnh đ phù hp vi bi cảnh nghiên cứu. Kt quả mô hình cấu trúc tuyn tính cho
thấy tất cả cc yu t Li ích cảm nhận v Tính dễ sử dụng cảm nhận đều có tc đng tích cực đn
thi đ v ý đnh sử dụng AI trong công việc k ton tại cc công ty ở tỉnh Thanh Ho. Cụ th, li
ích đc cảm nhận có tc đng mạnh mẽ h so vi tính dễ sử dụng cảm nhận, v tc đng ti thi
đ, từ đó tc đng cùng chiều ti ý đnh sử dụng AI trong lĩnh vực k ton tại cc doanh nghiệp ny.
Nghiên cứu cũng đa ra những hm ý chính sch liên quan đn vấn đề nghiên cứu, chỉ ra cc hạn
ch v phơng hng nghiên cứu trong tơng lai.
Từ khoá: K ton, thi đ, y đnh hnh vi sử dụng, trí tuệ nhân tạo(AI), li ích cảm nhận, tính
dễ sử dụng cảm nhận, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM).
ABSTRACT:
In this study, we use the elements of the Technology Acceptance Model (TAM) to survey factors
influencing the intention to use artificial intelligence (AI) in accounting within enterprises in Thanh
Hoa Province. The quantitative method based on the TAM questionnaire was used as the main
research method in this study. The survey focused on four relevant factors: Perceived Benefits,
Perceived Ease of Use, Behavioral Intention to Use, and Attitude, adjusted to fit the research context.
The results from the structural equation model show that all factors of Perceived Benefits and
Perceived Ease of Use have a positive impact on the attitude and intention to use AI in accounting
1. Trường Đại học Hồng Đức. Email: lethiminhhue@hdu.edu.vn
2. Trường Đại học Hồng Đức. Email: danglananh@hdu.edu.vn
3. Trường Đại học Hồng Đức. Email: lethihongkt@hdu.edu.vn
4. Trường Đại học Hồng Đức. Email: lethidiep@hdu.edu.vn
1153
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
tasks in companies in Thanh Hoa Province. Specifically, perceived benefits have a stronger impact
compared to perceived ease of use, influencing attitude, which in turn positively impacts the intention
to use AI in accounting within these enterprises. The study also provides policy implications related
to the research issue, highlighting limitations and suggesting directions for future research.
Keywords: Accounting, attitude, behavioral Intention to Use, artificial Intelligence (AI),
perceived benefits, perceived ease of use, Technology Acceptance Model (TAM).
1. Giới thiệu:
Thời đại kinh tế số và sự phát triển của công nghệ đang mang đến sự phát triển mới cho công
việc kế toán trên thế giới và ở Việt Nam. Các công nghệ mới gần đây bao gồm: tự động hoá kế toán,
dữ liệu lớn, điện toán đám mây và AI đều có tác động tích cực đến công việc kế toán trong các doanh
nghiệp (Jie Cheng & cộng sự, 2023). Trong số các công nghệ này, AI được xem là một công nghệ
có thể mang đến một kỷ nguyên mới cho lĩnh vực kế toán. AI có khả năng phân tích và xử lý lượng
dữ liệu khổng lồ, giúp tối ưu hoá các quy trình kế toán, giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả
công việc.
AI được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ tự động hoá quy trình kế toán như nhập liệu, đối
chiếu hoá đơn, cho đến hỗ trợ ra quyết định trong việc lập báo cáo tài chính và dự báo tài chính
(Zhang & cộng sự, 2021). Các ứng dụng của AI trong kế toán bao gồm: hệ thống phân tích và nhận
diện mẫu trong dữ liệu tài chính, giúp phát hiện các bất thường và gian lận; tối ưu hoá quy trình kiểm
toán bằng cách sử dụng các thuật toán học máy để kiểm tra hàng loạt giao dịch mà không cần sự can
thiệp thủ công và hỗ trợ các kế toán viên trong việc ra quyết định tài chính thông qua các hệ thống
thông minh có khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian.
Những tiến bộ của AI trong công việc kế toán đã thay đổi đáng kể cách thức xử lý và cung cấp
thông tin tài chính. Các báo cáo gần đây từ các công ty tư vấn và kiểm toán cho thấy AI sẽ ảnh hưởng
sâu rộng đến công việc của kế toán viên, kiểm toán viên và các nhà quản lý, đặc biệt là trong việc tối
ưu hoá các quy trình, giảm thiểu rủi ro và nâng cao chất lượng báo cáo tài chính (Schmitz & Leoni,
2019). AI không chỉ giúp cải thiện hiệu suất công việc mà còn mang lại sự minh bạch và hiệu quả
cao trong quá trình quản lý tài chính của doanh nghiệp.
Mặc dù những lợi ích AI mang lại không thể phủ nhận nhưng số lượng doanh nghiệp tại Việt
Nam áp dụng công nghệ AI vào công việc kế toán vẫn còn khá hạn chế. Qua các khảo sát sơ bộ, lý
do chính khiến các doanh nghiệp chưa sẵn sàng triển khai AI là thiếu nguồn nhân lực có kỹ năng cao
để vận hành các hệ thống AI và thiếu vốn đầu tư vào công nghệ (Bùi Quang Hùng & cộng sự, 2025).
Một số doanh nghiệp cho rằng AI quá phức tạp để triển khai và không phù hợp với quy trình kế toán
truyền thống. Hơn nữa, một số nhà quản lý vẫn còn lưỡng lự về khả năng của AI trong việc thay thế
các công việc thủ công và liệu công nghệ này có thực sự mang lại hiệu quả cao trong kế toán hay
không. Bên cạnh đó, một số doanh nghiệp vẫn băn khoăn về việc AI có thể làm phức tạp hoá các
quy trình kế toán thay vì đơn giản hoá chúng. Hầu hết các doanh nghiệp vẫn đang cân nhắc giữa chi
phí đầu tư vào công nghệ AI và lợi ích lâu dài mà nó mang lại cho công việc kế toán (Nguyễn Hữu
Hùng, 2021).
1154
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Nghiên cứu này nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong lĩnh vực kế
toán tại các doanh nghiệp lớn ở tỉnh Thanh Hoá. Nghiên cứu được thực hiện thông qua phương pháp
định lượng, xây dựng mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng dựa trên mô hình chấp nhận công
nghệ (TAM). Nhóm tác giả đã tiến hành khảo sát 378 nhà quản lý và nhân viên bộ phận kế toán và
tài chính tại 258 doanh nghiệp lớn ở tỉnh Thanh Hoá. Dựa trên kết quả khảo sát, nghiên cứu đưa ra
các khuyến nghị cho các doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI, nhằm mở rộng thị trường ứng dụng
này trong các doanh nghiệp; đồng thời đề xuất chính phủ cải thiện hành lang pháp lý để tạo điều kiện
thuận lợi cho các doanh nghiệp áp dụng công nghệ AI vào công việc kế toán. Nhóm tác giả cũng chỉ
ra các hạn chế của nghiên cứu này và đề xuất các phương hướng nghiên cứu trong tương lai để mở
rộng và làm sâu sắc thêm hiểu biết về việc ứng dụng AI trong lĩnh vực kế toán tại Việt Nam.
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
2.1. Cơ sở lý thuyết
2.1.1. Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM)
Các nhà khoa học đã đề xuất và kiểm định các mô hình nghiên cứu về ý định sử dụng một số
công nghệ nhất định. Các lý thuyết phổ biến được sử dụng bao gồm: Lý thuyết hành vi dự định -
TPB (Fishbein & cộng sự, 1975); mô hình chấp nhận công nghệ - TAM (Davis, 1989); và Lý thuyết
Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ - UTAUT (Venkatesh & cộng sự, 2012). Các lý
thuyết này đã được sử dụng như là công cụ để khám phá sự thành công hay thất bại của các ứng
dụng công nghệ trong các lĩnh vực cụ thể. Một trong những mô hình chấp nhận công nghệ ban đầu
và phổ biến nhất là mô hình TAM (Pour & cộng sự, 2023). Mô hình này là sự mở rộng của Lý thuyết
Hành động - TRA (Ajzen & cộng sự, 1980), bao gồm một số yếu tố của lý thuyết hành động để giải
thích lý do người dùng chấp nhận hoặc từ chối sử dụng công nghệ thông tin. Mô hình TAM đại diện
cho hai niềm tin nhận thức, bao gồm: (1) Lợi ích cảm nhận và (2) Dễ sử dụng cảm nhận; hai yếu tố
này ảnh hưởng đến yếu tố trung gian, đó là (3) Thái độ; từ đó ảnh hưởng đến (4) Ý định hành vi sử
dụng công nghệ. Mô hình này cho rằng việc người dùng sử dụng công nghệ thông tin bị ảnh hưởng
bởi các yếu tố như ý định hành vi của họ, lợi ích cảm nhận của công nghệ đó, thái độ và cảm nhận
về sự dễ dàng sử dụng hệ thống.
Kể từ khi được phát hiện cho đến nay, nhiều nghiên cứu đã sử dụng TAM để nghiên cứu các
trường hợp khác nhau. Điều này được kiểm chứng trong việc áp dụng các nền tảng cộng đồng (Mohd
Amir & cộng sự, 2020); chấp nhận sử dụng công nghệ trong mua sắm trực tuyến và ngân hàng điện
tử (Dhingra, 2019); trong chăm sóc sức khoẻ điện tử (Tubaishat & cộng sự, 2018); ý định sử dụng
thư viện điện tử tại Malaysia (Ramayah & cộng sự, 2006); E-Marketing trong các doanh nghiệp nhỏ
và vừa ở Thái Lan (Kanchanatanee & cộng sự, 2014); Chính phủ điện tử ở Indonesia (Afrizal &
cộng sự, 2021); ý định sử dụng chatbot trên điện thoại thông minh để mua sắm (Kasilingam & cộng
sự, 2020). Các nghiên cứu cho thấy tác động tích cực của lợi ích cảm nhận, dễ sử dụng cảm nhận
và thái độ của người dùng đối với ý định hành vi sử dụng công nghệ thông tin, bất kể mức độ ảnh
hưởng trong các trường hợp khác nhau. TAM được coi là mô hình tốt nhất để giúp cải thiện hiểu biết
của người dùng về việc chấp nhận công nghệ (Park & cộng sự, 2009) và dự đoán hành vi của người
dùng đối với việc sử dụng công nghệ thông minh (Legris & cộng sự, 2003). Hình dưới đây là mô
hình TAM với các yếu tố gốc. (Hình 1).
1155
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Hình 1. Mô hình Chấp nhận Công nghệ
(Nguồn: (Davis, 1989))
2.1.2. Li ích cảm nhận (Perceived Usefulness)
Lợi ích cảm nhận của công nghệ thông tin được hiểu là cảm giác và niềm tin của một người khi
sử dụng một ứng dụng công nghệ nhất định, rằng ứng dụng đó sẽ hữu ích cho công việc của người
đó (Venkatesh & cộng sự, 2012). Nói cách khác, công nghệ giúp người dùng đạt được các mục tiêu
cụ thể trong công việc. Nếu một người nhận thức được lợi ích của việc sử dụng công nghệ, họ sẽ có
xu hướng sử dụng nó nhiều hơn. Thang đo lợi ích cảm nhận của công nghệ trong mô hình gốc do
(Davis, 1989) đề xuất vẫn được sử dụng rộng rãi, phản ánh đầy đủ và toàn diện yếu tố này.
Các chỉ số đánh giá mức độ lợi ích cảm nhận bao gồm: Sự áp dụng công nghệ thông tin số trong
công việc có thể tác động tích cực đến hiệu suất, giúp người sử dụng hoàn thành nhiệm vụ nhanh
chóng hơn. Việc sử dụng công nghệ thông tin có thể mang lại nhiều ưu điểm, hỗ trợ người dùng
trong việc thực hiện các công việc hằng ngày. Việc sử dụng công nghệ thông tin có thể quản lý và
sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả hơn để sản xuất tối ưu hơn. Việc sử dụng công nghệ thông tin
giúp người dùng đạt được mục tiêu của họ với chi phí thấp hơn. Việc sử dụng công nghệ thông tin
có thể giúp người dùng cải thiện hiệu suất công việc cả về số lượng và chất lượng. Lợi ích cảm nhận
phản ánh mức độ niềm tin của một cá nhân về việc hệ thống có thể nâng cao hiệu suất công việc như
thế nào (Davis, 1989). Điều này đã được kiểm nghiệm trong việc áp dụng các nền tảng cộng đồng số
(Mohd Amir & cộng sự, 2020); mua sắm trực tuyến, ngân hàng điện tử (Dhingra & cộng sự, 2019);
chăm sóc sức khoẻ điện tử (Tubaishat & cộng sự, 2018). Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng
thang đo của Davis, 1989.
2.1.3. Dễ sử dụng cảm nhận (Perceived Ease of Use):
TAM cũng xác định mức độ dễ sử dụng cảm nhận, đây cũng phản ánh mức độ niềm tin cá nhân
rằng việc sử dụng một hệ thống là dễ dàng và không yêu cầu nỗ lực vật lý và tinh thần quá mức
(Davis, 1989). Dễ sử dụng cảm nhận được đo lường qua mức độ tự tin của người dùng trong việc vận
hành ứng dụng công nghệ, tin tưởng rằng họ có thể học cách sử dụng nó một cách dễ dàng (Dhingra
& cộng sự, 2019). Mức độ dễ sử dụng của công nghệ cũng được phản ánh qua mức độ thành thạo
của người sử dụng sau một thời gian sử dụng, nếu chỉ sau một thời gian ngắn, người sử dụng có thể
hiểu rõ các tính năng của ứng dụng và sử dụng thành công. Nếu họ quen thuộc với những tính năng
đó cho công việc của mình, họ có xu hướng chọn ứng dụng đó (Abdul Ghani & cộng sự, 2019).
1156
KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA: NGUỒN LỰC TRONG NỀN KINH TẾ SỐ
Ngoài ra, các nhà phát triển ứng dụng cần chú ý đến khả năng có sẵn của thông tin về các ứng dụng.
Nếu cần thiết, người dùng có thể dễ dàng tìm thấy thông tin về các ứng dụng, nếu thông tin càng dễ
dàng tiếp cận, người dùng sẽ càng dễ dàng tiếp cận sản phẩm và khả năng sử dụng ứng dụng sẽ cao
hơn. Một ví dụ điển hình là Facebook, sự ra đời của nó đã thu hút nhiều người dùng nhờ vào tính Dễ
sử dụng cảm nhận (Giantari & cộng sự, 2023). Các yếu tố đo lường Dễ sử dụng cảm nhận của công
nghệ được phát triển từ mô hình gốc của Davis, 1989 và đã được kiểm nghiệm là phù hợp: ý định sử
dụng thư viện điện tử ở Malaysia (Ramayah & cộng sự, 2006); Chính phủ điện tử ở Jordan (Hamid
& cộng sự, 2016). Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng thang đo của Davis, 1989, phát triển phù
hợp với ứng dụng blockchain trong lĩnh vực kế toán.
2.1.4. Thi đ (Attitude)
TAM còn cho rằng thái độ của một người, lợi ích cảm nhận và sự thoải mái cảm nhận sẽ trực tiếp
xác định ý định chấp nhận công nghệ của người đó (Davis, 1989). Thái độ được hiểu là quan điểm
và hành vi của người tiêu dùng về một sản phẩm công nghệ, giúp trả lời câu hỏi liệu công nghệ đó có
tốt, hữu ích cho công việc và liệu người sử dụng có hài lòng hay không. Tác động tích cực của thái độ
đối với ý định sử dụng công nghệ cũng đã được kiểm nghiệm trong ý định sử dụng Chính phủ điện
tử ở Indonesia (Afrizal & cộng sự, 2021); ý định sử dụng chatbot trên điện thoại thông minh để mua
sắm (Kasilingam & cộng sự, 2020); ý định sử dụng công nghệ Blockchain trong lĩnh vực kế toán
(Đặng Lan Anh & cộng sự, 2024). Dựa trên thang đo của các mô hình này, tác giả đã phát triển thang
đo dùng để đánh giá thái độ người dùng đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực kế toán.
2.1.5. Ý đnh hnh vi sử dụng (Behavioral Intention to Use)
Một thành phần quan trọng khác trong TAM là ý định sử dụng công nghệ của cá nhân. Nó được
giả định rằng ý định hành vi bị ảnh hưởng bởi thái độ và ý định quyết định việc sử dụng thực tế của
công nghệ (Davis, 1989; Ventakesh & cộng sự, 2012). Ý định hành vi là một khái niệm rất quan
trọng trong lĩnh vực kinh doanh nói riêng và các lĩnh vực khác nói chung. Trong kinh doanh, ý định
hành vi giúp các nhà quản lý dự đoán hành vi tiếp theo của khách hàng, từ đó đưa ra chính sách phù
hợp và kịp thời. Ajzen và Fishbein (1975) định nghĩa ý định hành vi là sự thể hiện sự sẵn sàng của
mỗi cá nhân để thực hiện một hành vi đã được quy định, và nó được coi là một yếu tố tiền thân trực
tiếp của hành vi. Yếu tố bổ sung về kiểm soát hành vi cảm nhận cho thấy cá nhân có kế hoạch trước
cho việc thực hiện hành vi để mô tả thang đo cho yếu tố ý định dẫn đến hành vi (Ajzen, 1985). Thang
đo ý định hành vi đã được phát triển bởi (Taylor và Todd, 1995) dựa trên khái niệm do (Ajzen, 1985)
đưa ra. Ý định dẫn đến hành vi được thể hiện khi khách hàng có ý định sử dụng sản phẩm và sẽ tiếp
tục sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ trong thời gian gần nhất (Taylor và Todd, 1995).
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các thang đo đã được kiểm nghiệm bởi các nghiên cứu trước, tác giả
đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong lĩnh vực kế toán tại
các doanh nghiệp lớn ở tỉnh Thanh Hoá như sau: