Kế toán thuế Nhật Bản dùng AI kiểm tra 672 bút toán trong vài giây

Cách Hatakeyama làm được điều đó là giao gần như toàn bộ phần việc mang tính thực thi cho AI.

Ông từng ngồi ở nhiều vị trí khác nhau trong quy trình kế toán, từ người giao việc, người trực tiếp xử lý cho tới người kiểm tra. Vì vậy, Hatakeyama hiểu khá rõ phần nào có thể giao cho máy và phần nào vẫn phải giữ lại cho con người.

Hiện tại, tại văn phòng của ông, những công việc như phân loại giao dịch, sắp xếp tài liệu, soạn nháp email hay chuẩn bị bút toán kế toán đều được AI xử lý trước. Hatakeyama dành thời gian cho những việc khó tự động hóa hơn, chẳng hạn đưa ra phán đoán về thuế hoặc tư vấn trực tiếp cho khách hàng.

Cách làm này cũng khiến ông được biết đến rộng rãi trong cộng đồng kế toán tại Nhật Bản. Trên mạng xã hội X, Hatakeyama chia sẻ kinh nghiệm dưới tên gọi “AI税理士”, có thể hiểu là một chuyên gia thuế ứng dụng AI. Các bài đăng của ông đã đạt tổng cộng khoảng 7 triệu lượt hiển thị.

Một bài viết dài trên X, trong đó ông trình bày toàn bộ cách một văn phòng thuế không có nhân viên sử dụng Claude Code để một mình phục vụ 60 doanh nghiệp khách hàng, thu hút khoảng 3,58 triệu lượt truy cập và tạo ra phản hồi lớn.

Bài viết này là phần chia sẻ của chính Hatakeyama về bước tiếp theo trong quá trình tự động hóa công việc kế toán.

Nếu trước đây ông tập trung vào việc để AI làm sổ, thì nay ông bắt đầu thử một việc khó hơn: để AI kiểm tra lại sổ sách sau khi dữ liệu đã được xử lý.

Bước tiếp theo sau tự động hóa ghi sổ: tự động hóa khâu kiểm tra

Tháng 4 năm nay, Forbes Japan từng đăng một bài viết của Hatakeyama về cách ông sử dụng AI để vận hành văn phòng thuế không có nhân viên nhưng vẫn phụ trách khoảng 60 doanh nghiệp.

Hơn bốn tháng đã trôi qua kể từ đó. Hatakeyama cho biết đến nay ông vẫn thường xuyên gặp những người nói rằng họ đã đọc bài viết trước. Trong thời gian ấy, AI tiếp tục phát triển với tốc độ rất nhanh, và cách ông sử dụng công nghệ trong công việc cũng thay đổi đáng kể.

Nếu nhân vật chính của bài trước là tự động hóa khâu ghi sổ kế toán, thì lần này trọng tâm được chuyển sang một bước tiếp theo: tự động hóa khâu kiểm tra.

Tuy nhiên, trước khi nói đến chuyện AI kiểm tra sổ sách như thế nào, Hatakeyama cho rằng cần nhìn lại xem công việc ghi sổ tại văn phòng của ông hiện đã được tự động hóa tới đâu.

Theo ông, dữ liệu giao dịch đi vào hệ thống kế toán của một doanh nghiệp chủ yếu qua ba “cửa”.

Cửa thứ nhất là tài khoản, tức các giao dịch xuất hiện trên sao kê ngân hàng hoặc thẻ tín dụng.

Cửa thứ hai là chứng từ, gồm hóa đơn, biên lai và các tài liệu tương tự.

Cửa thứ ba là kết quả tính toán từ những nghiệp vụ khác, chẳng hạn dữ liệu từ bảng lương sau khi doanh nghiệp hoàn tất việc tính lương.

Hiện nay, AI đã được đưa vào cả ba dòng dữ liệu này.

Với giao dịch ngân hàng và thẻ, quy trình hoạt động như sau.

Vào 21 giờ mỗi tối, một AI agent sẽ tự động lấy toàn bộ những giao dịch chưa được xử lý của các doanh nghiệp khách hàng từ các phần mềm kế toán như freee và Money Forward. Hatakeyama sử dụng Claude Code của Anthropic cho công việc này.

Sau khi dữ liệu được lấy về, hệ thống không ngay lập tức để AI tự đoán tài khoản kế toán.

Thay vào đó, việc phân loại được chia thành hai tầng.

Tầng đầu tiên là một bảng quy tắc do Hatakeyama tự viết bằng tiếng Nhật thông thường.

Nói một cách dễ hiểu, đây giống như một cuốn “sổ tay hướng dẫn” mà một kế toán có kinh nghiệm viết cho nhân viên mới: nếu gặp loại giao dịch A thì xử lý theo cách A; nếu gặp loại giao dịch B thì hạch toán sang tài khoản B.

Ví dụ, trong bảng quy tắc của Hatakeyama có những hướng dẫn như:

“Taxi, tàu cao tốc và Suica được xếp vào chi phí đi lại.”

“Các khoản ăn uống từ 10.000 yen trở xuống được ghi vào chi phí hội họp; vượt mức này thì xếp vào chi phí tiếp khách.”

Một quy tắc khác yêu cầu hệ thống phải kiểm tra AWS trước Amazon. Lý do là nếu chỉ nhận diện từ khóa “Amazon”, khoản phí sử dụng dịch vụ điện toán đám mây AWS có thể bị hiểu nhầm thành một giao dịch mua hàng và bị đưa vào chi phí vật tư tiêu hao.

Những quy tắc tưởng như rất nhỏ như vậy thực chất là kinh nghiệm thực tế được Hatakeyama viết thành hướng dẫn cụ thể cho hệ thống.

Theo ông, khoảng 70-80% giao dịch có thể được xác định tài khoản kế toán ngay ở tầng đầu tiên này.

Chỉ những giao dịch không thể giải quyết bằng các quy tắc có sẵn mới được chuyển sang tầng thứ hai.

Khi đó, AI mới trực tiếp đọc nội dung giao dịch, suy luận đây là loại chi phí gì, sau đó đưa ra một hoặc nhiều tài khoản kế toán phù hợp kèm lý do.

Cách làm này giúp hệ thống không phải dùng AI để “đoán” tất cả mọi thứ. Những trường hợp đơn giản và lặp đi lặp lại được xử lý bằng quy tắc cố định, còn AI chỉ được dùng cho phần dữ liệu khó phân loại hơn.

Với hóa đơn và biên lai, mức độ tự động hóa còn rõ rệt hơn.

Các file PDF hoặc ảnh chứng từ được lưu trong kho chứng từ của phần mềm kế toán. AI trực tiếp “nhìn” vào những tài liệu này và trích xuất các thông tin cần thiết như ngày giao dịch, tên đối tác, số tiền và cách phân loại thuế tiêu dùng.

Hệ thống không chỉ sao chép thông tin trên chứng từ. Trong một số trường hợp, AI còn kiểm tra logic của giao dịch.

Ví dụ, nếu hóa đơn liên quan tới phí thiết kế hoặc nhuận bút, hệ thống có thể đặt câu hỏi liệu khoản tiền này đáng lẽ có phải khấu trừ thuế thu nhập tại nguồn hay không.

Sau khi xử lý, AI tổng hợp kết quả thành một danh sách để Hatakeyama xem lại.

Chỉ khi ông phê duyệt, giao dịch mới được chính thức ghi vào phần mềm kế toán. Đồng thời, hình ảnh chứng từ gốc cũng được tự động liên kết với bút toán tương ứng, để sau này có thể lần ngược lại nguồn dữ liệu.

Theo Hatakeyama, khoảng 130 hóa đơn hiện có thể được xử lý trong khoảng 15 phút.

Trước đây, khối lượng công việc tương tự có thể chiếm gần trọn một ngày.

Dòng dữ liệu thứ ba là những nghiệp vụ được hình thành từ kết quả tính toán của một công việc khác, điển hình là tiền lương.

Sau khi doanh nghiệp hoàn tất việc tính lương, AI lấy kết quả đó để chuẩn bị sẵn bút toán định kỳ cho tháng.

Chẳng hạn, tổng số tiền lương phải trả được ghi vào tài khoản chi phí lương; phần bảo hiểm xã hội, thuế thu nhập khấu trừ tại nguồn và thuế cư trú được tách riêng vào các khoản doanh nghiệp đang giữ hộ; phần tiền thực tế còn phải trả cho người lao động được ghi nhận thành khoản phải trả.

Đây là loại nghiệp vụ mà cấu trúc gần như giống nhau từ tháng này sang tháng khác và mối quan hệ giữa các khoản mục cũng khá cố định.

Theo Hatakeyama, chính vì vậy đây là một trong những dạng bút toán mà AI ít có khả năng mắc lỗi nhất.

Tuy nhiên, ông không để AI tự động hoàn tất quy trình.

Tiền lương và thuế là những khoản mà trước hết con người cần xác nhận xem số tiền tính ra có đúng hay không. Vì vậy, Hatakeyama vẫn trực tiếp kiểm tra nội dung trước khi cho phép ghi nhận.

Và đây là nguyên tắc chung cho cả ba “cửa” dữ liệu – từ ngân hàng, chứng từ cho tới bảng lương:

AI chỉ đi đến bước tạo ra phương án hạch toán. Nó không có quyền tự ý ghi chính thức vào sổ sách. Chỉ sau khi con người kiểm tra và phê duyệt, dữ liệu mới được ghi nhận.

__
Lược dịch: Forbes Việt Nam
Nguồn: Forbes Japan (thực hiện bởi Hatakeyama Kento)