Từ dữ liệu đến quyết định: Khi AI chỉ là công cụ, không phải "người phán xử"
Trong khi AI giúp tăng tốc phân tích và mở rộng góc nhìn dữ liệu, các chuyên gia cho rằng doanh nghiệp không nên phụ thuộc hoàn toàn. Dữ liệu “sạch”, cách đặt câu hỏi và khả năng kiểm chứng kết quả mới là những yếu tố then chốt quyết định thành bại.
Tại hội thảo với chủ đề “Chuyển đổi số và tương lai của tài chính doanh nghiệp” tổ chức ngày 01/04, các chuyên gia đã đưa ra nhiều góc nhìn về việc ứng dụng công nghệ, đặc biệt là AI vào lĩnh vực tài chính doanh nghiệp, đồng thời trả lời cho câu hỏi liệu AI có thay thế được con người.
Các chuyên gia chia sẻ tại sự kiện - Ảnh: Smart Train Academy
|
Dữ liệu “sạch” là chìa khóa, nhưng độ chính xác của kết quả vẫn cần tự kiểm chứng
Theo bà Dianna Steinbach - Giám đốc Cấp cao Hiệp hội Kế toán Quản trị Hoa Kỳ IMA, điều cốt lõi khi sử dụng AI để tổng hợp dữ liệu, có thể từ nhiều nguồn, là đảm bảo dữ liệu phải “sạch” và có khả năng liên kết với nhau. Bởi vì cùng một tập dữ liệu, cách kết hợp và nhìn nhận khác nhau có thể kể ra những câu chuyện hoàn toàn khác nhau.
Khi sử dụng các công cụ AI, doanh nghiệp có thể tổng hợp thông tin nhanh hơn và chính xác hơn để có được bức tranh tổng thể. Nhiều rủi ro thực tế nằm ẩn ở những nơi khó nhận ra. AI giúp đi sâu hơn vào dữ liệu để phát hiện những rủi ro tiềm ẩn đó, đồng thời xây dựng các mô hình hoặc kịch bản để đưa ra phương án xử lý.
Điểm mấu chốt là phải nhìn vào nhiều khía cạnh khác nhau của doanh nghiệp để xác định rủi ro có thể phát sinh từ đâu. Và quan trọng không kém, với lượng dữ liệu rất lớn từ AI, doanh nghiệp cần biết cách ưu tiên và xác định đâu là vấn đề quan trọng nhất đối với doanh nghiệp.
Trả lời cho câu hỏi về độ chính xác khi ứng dụng AI trong phân tích và dự báo tài chính, bà Dianna cho rằng không thể đưa ra một con số chính xác, nhưng một phần nguyên nhân của sự sai lệch đến từ chính cách người dùng đặt câu hỏi cho AI. Nếu đặt câu hỏi không đúng, khả năng cao sẽ nhận về câu trả lời sai.
“Tôi từng đưa nhiều bảng tính vào AI và yêu cầu phân tích theo cột và dòng cụ thể. Dù đã chỉ rõ, kết quả trả về vẫn có sai sót. Tôi vẫn phải kiểm tra lại. Theo trải nghiệm của tôi, khoảng 70% thông tin là chính xác, còn 30% có thể sai” - bà chia sẻ.
Do đó, việc sử dụng AI đòi hỏi tư duy phản biện rất cao. Nếu hiểu rõ doanh nghiệp của mình, người dùng sẽ nhận ra phần trả lời sai đó và tiếp tục đặt câu hỏi để có kết quả thỏa đáng hơn.
Bổ sung về vấn đề này, ông Trung Trương - Giảng viên Smart Train Academy cho rằng, không thể nói chính xác rằng AI dự báo tốt hơn phương pháp truyền thống bao nhiêu phần trăm. Một vấn đề lớn nằm ở giới hạn thời gian, khi doanh nghiệp thực tế không có nhiều thời gian để đưa ra dự báo và cách truyền thống khiến con người chỉ xử lý được vài yếu tố, trong khi AI có thể kết hợp dữ liệu nội bộ (tồn kho, doanh số…), đồng thời tích hợp yếu tố bên ngoài (giá xăng, chiến tranh, chính sách…) để đưa ra kết luận và dự báo.
Ví dụ, khi giá dầu tăng do xung đột Trung Đông, AI ngay lập tức đưa yếu tố này vào mô hình và dự báo tác động đến thị trường ô tô (xe xăng và xe điện). Hoặc khi dự báo cho Hyundai, AI có thể tính đến chính sách giá của VinFast và ảnh hưởng đến từng dòng xe cụ thể.
Chuyên gia nhấn mạnh rằng, điểm mạnh của AI là giúp mở rộng nhận thức về các biến số trong mô hình. Việc cập nhật dữ liệu bên ngoài cũng nhanh hơn rất nhiều, với chỉ vài chục giây thay vì nhiều ngày. Tuy nhiên, dự báo trong kinh doanh luôn là quá trình thử và sai, do đó doanh nghiệp cần liên tục cải thiện chất lượng các biến số đầu vào.
AI có thay thế được con người?
Theo Phan Lê Trà Vy - Giám đốc Giải pháp Oracle NetSuite, BTM Global Việt Nam, công nghệ hiện nay đã làm “phẳng” mặt bằng kỹ năng, khi ai cũng có thể viết email tốt, dùng Excel thành thạo, tạo báo cáo đẹp. Vì vậy, yếu tố tạo khác biệt không còn là kỹ năng công cụ mà là “phẩm vị” cá nhân, nằm ở kỹ năng tư duy, lập trường, khả năng phán đoán, xử lý tình huống, mức độ thích nghi.
“Ai cũng biết đi xe, nhưng người đi giỏi hơn sẽ đi nhanh hơn. AI không thay thế được những yếu tố này. Do đó, thông điệp là đừng dùng AI để thay thế chính mình, mà hãy kết hợp AI với năng lực riêng để tạo lợi thế khác biệt” - bà Vy chia sẻ.
Cũng trả lời về vấn đề này, ông Lê Minh Thắng - Phó Tổng Giám đốc Grant Thornton Vietnam, Thành viên Hội đồng cố vấn VCCA cho rằng, vấn đề không nằm ở AI sẽ thay thế ai, mà là con người sẽ làm việc cùng AI như thế nào để nâng cao hiệu suất, giá trị cá nhân và giá trị doanh nghiệp.
Đơn cử như nghề kế toán, thực tế AI đã thay thế phần lớn các công việc lặp lại như thu thập dữ liệu, đối chiếu, lập báo cáo. Điều này giúp những người làm trong bộ phận tài chính - kế toán, nhất là các lãnh đạo, có thời gian để phát triển các kỹ năng quan trọng hơn như phân tích, chiến lược, giao tiếp với khách hàng, đối tác - những thứ AI chưa thể thay thế.
Theo ông Thắng, trong nguy luôn có cơ, và đây chính là cơ hội để người làm tài chính nâng cấp bản thân, thay đổi tư duy, và sử dụng AI như một cánh tay nối dài, một trợ lý đắc lực, hay một đồng nghiệp số hiệu quả để nâng cao năng suất công việc.
Huy Khải
