Xây dựng AI cho lĩnh vực tài chính: lời cảnh tỉnh từ giới công nghệ

Trái với kỳ vọng cách đây vài năm, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tỏ ra không thực sự giỏi trong lĩnh vực tài chính. Nguyên nhân nằm ở bản chất: các transformer vốn là những "cỗ máy tính xác suất", trong khi kế toán lại đòi hỏi sự chính xác tuyệt đối. Bài viết dưới đây lý giải vì sao AI trong kế toán khó sánh được với AI trong lĩnh vực pháp lý hay lập trình.

Logic xác suất không hợp với con số

LLM xử lý tốt logic xác suất của ngôn từ, nhưng lại kém với logic tất định của con số. Các tác nhân AI (AI agent) trong công ty kế toán hiện hoạt động kém hiệu quả hơn nhiều so với AI agent trong các hãng luật.

Lý do rất rõ ràng: một từ sai trong điều lệ công ty có thể phá hỏng toàn bộ hoạt động kinh doanh. Kế toán còn khắt khe hơn thế, bởi nó chấp nhận ít sai sót hơn và các quy tắc chi phối nó ít có chỗ cho sự diễn giải.

Trong kế toán, các quy tắc bám chắc vào thực tế. Không dựa trên án lệ mà dựa trên một bộ quy tắc cụ thể được thừa nhận rộng rãi.

Lợi nhuận gộp có cùng ý nghĩa ở Mỹ hay Bangladesh, và sẽ vẫn mang ý nghĩa đó sau 100 năm nữa.

Một bút toán sai có thể làm lệch cả bảng cân đối

Trong kế toán, yếu tố xác suất là cực kỳ nguy hiểm. Chỉ một bút toán sai trong cuốn sổ 100.000 dòng cũng đủ làm bóp méo toàn bộ bảng cân đối kế toán.

Và chúng ta đều biết không LLM nào có thể đạt độ chính xác 100%, bởi lập luận của nó mang tính xác suất chứ không tuyệt đối. Campfire đã huy động được 65 triệu USD và xây dựng một mô-đun kế toán hoàn chỉnh từ đầu, nhưng cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 95%.

Con số 95% nghe có vẻ rất gần 100%, nhưng mọi chuyện không đơn giản như vậy. Hãy hình dung theo cách này: một cầu thủ bóng đá ở phân vị thứ 80 không thể so sánh với người ở phân vị thứ 90. Còn một cầu thủ giỏi hơn 99% tất cả những người từng chơi bóng lại ở một đẳng cấp hoàn toàn khác. Theo quy luật lũy thừa, chênh lệch vài phần trăm cuối cùng tạo ra khoảng cách khổng lồ.

Với độ chính xác 99%, trên 100.000 bút toán vẫn còn khoảng 1.000 dòng sai. Bạn có thể thuê người rà soát các dòng sai đó, nhưng làm sao biết được dòng nào sẽ sai? Đây chắc chắn là một công cụ tiết kiệm chi phí, nhưng không giống như trong lập trình hay pháp lý. Hơn nữa, sau khi hoàn thiện mảng lập trình, các phòng thí nghiệm AI lớn đều đang nhắm tới kế toán, nên biên lợi nhuận sẽ giảm rất nhanh.

Trách nhiệm pháp lý: lợi thế lớn nhất của con người

Đúng là độ chính xác của phần lớn kế toán viên thấp hơn 90%, nhưng con người được phép mắc sai lầm vì bạn có thể kiện một con người. Điều này có thể không quan trọng ở nhiều lĩnh vực khác, nhưng khi liên quan đến tài chính, các doanh nghiệp bỗng trở nên cực kỳ ngại rủi ro.

Điều khiến họ lo sợ không chỉ là hiện tượng "ảo giác" của AI, mà là việc AI bỏ sót điều gì đó. Công việc ghi sổ có thể chia nhỏ thành nhiều tác vụ và tự động hóa khá ổn, nhưng kế toán lại là câu chuyện khác. Yếu tố then chốt ở đây là trách nhiệm giải trình, hơn bất cứ điều gì khác.

Con người có lợi thế rất lớn so với AI: chúng ta có thể bị buộc trách nhiệm pháp lý. Nếu không có điều đó, phần lớn chúng ta đã bị đào thải từ lâu.

Theo đạo luật Sarbanes-Oxley, mọi công ty dù nhỏ đến đâu cũng phải có một giám đốc tài chính (CFO) và một kiểm soát viên tài chính là con người. Tòa án cũng sẽ không cho phép một luật sư AI trình bày vụ án, dù nó có làm tốt đến đâu.

Góc nhìn cho thị trường Việt Nam

Với các doanh nghiệp Việt Nam đang số hóa kế toán, bài học này rất đáng lưu tâm. Các phần mềm kế toán tích hợp AI có thể giúp giảm tải công việc nhập liệu và đối soát, nhưng không nên thay thế hoàn toàn vai trò kiểm soát của con người.

Các quy định về thuế và báo cáo tài chính tại Việt Nam cũng đòi hỏi tính chính xác cao và trách nhiệm pháp lý rõ ràng của người đại diện doanh nghiệp. Vì vậy, AI trong tài chính nên được xem là công cụ hỗ trợ, chứ chưa thể là người chịu trách nhiệm cuối cùng.