Tư duy AI First trong Tài chính – Kế toán là gì? Cách CFO dùng AI để kiểm soát chi phí, hóa đơn và dòng tiền

Tư duy AI first là đặt AI vào trung tâm tư duy vận hành, ngay từ lúc thiết kế quy trình tài chính – kế toán, chứ không đợi “có vấn đề rồi mới dùng tool xử lý”. Nói cách khácTư duy AI-first chính là cách tiếp cận chủ động, trong đó AI được ưu tiên tích hợp vào mọi hoạt động, từ ra quyết định, đổi mới đến giao tiếp và giải quyết vấn đề.

Bài viết này của Bizzi sẽ phân tích chi tiết bản chất tư duy AI first cũng như vai trò của AI trong quản lý tài chính hiện đại.

Tư duy AI First là gì khi đặt vào bài toán CFO kiểm soát chi phí, hóa đơn và dòng tiền?

Tư duy AI First trong tài chính là cách thiết kế quy trình và quyết định dựa trên dữ liệu, kiểm soát và audit trail ngay từ đầu, để tự động hóa xử lý chi phí–hóa đơn–công nợ theo KPI đo được, không làm tăng rủi ro thuế và sai sót vận hành.

Tư duy AI First trong kiểm soát chi phí

Thay vì hỏi: “Tháng này chi phí có vượt không?”. CFO có tư duy AI First sẽ đặt vấn đề: “Chi phí nào đang có dấu hiệu vượt ngưỡng trong 2–4 tuần tới?”

Ứng dụng thực tế:

• AI phân loại chi phí tự động theo hành vi (không chỉ theo account code)
• So sánh chi phí hiện tại vs lịch sử vs benchmark nội bộ
• Cảnh báo sớm:
  • Chi phí marketing tăng bất thường
  • Vendor cũ nhưng đơn giá tăng dần
  • Chi phí nhỏ nhưng lặp lại tần suất cao (hidden cost)

AI First trong kiểm soát hóa đơn

Với hóa đơn – rủi ro không nằm ở 1 hóa đơn sai, mà nằm ở mẫu hình gian lận lặp lại. Đây là quá trình chuyển đổi giúp “hậu kiểm” sang “giám sát liên tục”

Tư duy AI First giúp CFO:

• Tự động:
  • Đọc & hiểu nội dung hóa đơn
  • So khớp hóa đơn – PO – hợp đồng
• Detect:
  • NCC rủi ro cao
  • Hóa đơn có dấu hiệu bất thường (tách nhỏ, lặp mẫu, lệch logic ngành)
• Cảnh báo trước khi kê khai thuế

CFO không cần “xem từng hóa đơn”, mà xem bảng rủi ro.

AI First trong quản trị dòng tiền

CFO chuyển từ “xem số” sang điều hành dòng tiền chủ động. Nếu tư duy cũ:

• Nhìn số dư tài khoản hôm nay
• Lập kế hoạch dòng tiền theo Excel

Thì tư duy AI First sẽ là:

• WHO mô phỏng dòng tiền tương lai\
  • Nếu giữ lịch thanh toán hiện tại → thiếu tiền khi nào?
  • Nếu dời thanh toán NCC A 7 ngày → ảnh hưởng ra sao?
  • Nếu thu chậm từ khách B → có cần vay ngắn hạn không?

AI giúp CFO trả lời: “Quyết định này ảnh hưởng dòng tiền thế nào sau 30–60–90 ngày?"

Tư duy AI First khác gì “dùng AI cho vui”

Tư duy AI First không phải là thêm AI vào cuối quy trình mà là thiết kế lại quy trình để AI có thể kiểm soát – giám sát – phát hiện rủi ro ngay từ đầu.

Với CFO, giá trị lớn nhất của AI nằm ở:

• Single source of truth cho dữ liệu tài chính
• Kiểm soát nội bộ được “hard-code” vào workflow
• Giảm rủi ro chi phí, hóa đơn, dòng tiền – chứ không chỉ giảm khối lượng việc tay

Trục 1: Mục tiêu

Với CFO, câu hỏi không phải “AI giúp kế toán đỡ nhập liệu bao nhiêu phút?”  mà là “AI có giúp giảm rủi ro chi phí, hóa đơn và cải thiện dòng tiền không?”

Dùng AI cho vui	AI First
Tăng năng suất cá nhân (làm nhanh hơn, đỡ việc tay)	Tối ưu toàn bộ hệ thống Finance Ops
AI hỗ trợ từng người	AI gắn vào quy trình – policy – kiểm soát
Lợi ích cục bộ	Lợi ích cấp doanh nghiệp

Trục 2: Dữ liệu

AI chỉ thực sự có giá trị khi nó hoạt động trên single source of truth, không phải trên file gửi qua Zalo.

Dùng AI cho vui	AI First
File rời rạc: Excel, PDF, email	Single source of truth
Dữ liệu tĩnh, nhập tay	Dữ liệu tự động thu thập – chuẩn hóa
Không truy vết được	Have data lineage (biết dữ liệu đi từ đâu → xử lý thế nào → dùng cho quyết định gì)

CFO cần:

• Một nguồn dữ liệu duy nhất cho chi phí – hóa đơn – thanh toán
• Có thể truy vết ngược lại bất kỳ con số nào khi kiểm toán hoặc thanh tra

Trục 3: Kiểm soát

Tư duy AI First không thay thế kiểm soát, mà giúp kiểm soát được thực thi tự động, nhất quán và không phụ thuộc con người.

Dùng AI cho vui	AI First
Không có log rõ ràng	Audit trail đầy đủ
Khó phân quyền	Follow SoD (Segregation of Duties)
Phát hiện rủi ro sau	Phát hiện rủi ro ngay trong luồng

CFO cần đặt vấn đề:

• Ai tạo chi phí?
• Who approves it?
• Ai thanh toán?
• Có bị một người “vừa tạo – vừa duyệt – vừa chi tiền” không?

Trục 4: Vận hành

CFO không cần “mọi thứ đều tự động 100%”. CFO cần:

• Việc chuẩn → tự động chạy
• Việc bất thường → đẩy vào hàng xử lý ngoại lệ, đúng người – đúng trách nhiệm – đúng bằng chứng

Dùng AI cho vui	AI First
Xử lý tự phát	Workflow routing rõ ràng
Không có chuẩn thời gian	Có SLA
Lỗi xử lý ngẫu nhiên	Có exception queue

7 thuộc tính bắt buộc của tư duy AI First trong Finance Ops là gì?

Một doanh nghiệp chỉ thật sự AI First trong tài chính khi có đủ 7 thuộc tính: decision-first, data-first, control-by-design, automation-ready, risk-aware, explainable, và human-in-the-loop, tất cả đều đo được bằng KPI vận hành và KPI tài chính.

(1) Decision-first – AI phục vụ quyết định nào?

AI First không bắt đầu từ dữ liệu, mà bắt đầu từ decision map.

Ví dụ quyết định:

• Chi phí này có đúng policy không?
• Hóa đơn này có rủi ro thuế không?
• Thanh toán này có nên ưu tiên hôm nay không?

KPI đo lường

• % quyết định chi được hỗ trợ bởi rule/AI
• Thời gian phê duyệt trung bình (approval TAT)
• Tỷ lệ quyết định phải “xem lại sau kỳ”

(2) Data-first – master data sạch trước khi AI thông minh

AI chỉ tốt khi master data tốt:

• Nhà cung cấp (NCC)
• Client
• COA
• Cost center
• Tax code, payment term

Do not have single source of truth → AI chỉ là “đắp thêm rủi ro”.

KPI đo lường

• % hóa đơn map đúng NCC/COA/cost center ngay lần đầu
• Số lượng bản ghi master data trùng / sai
• Thời gian reconcile dữ liệu cuối kỳ

(3) Control-by-design – kiểm soát nhúng trong workflow

Tư duy AI First không chấp nhận kiểu: “Cuối tháng kiểm tra lại xem có sai không”

Thay vào đó:

• Policy → approval matrix
• Approval → workflow routing
• Workflow → SoD được nhúng sẵn

Kiểm soát xảy ra trước khi tiền rời khỏi doanh nghiệp.

KPI đo lường

• % giao dịch bị chặn trước thanh toán
• Số lỗi phát hiện trước vs sau closing
• Số vi phạm SoD

(4) Automation-ready – tăng STP, giảm touchpoint

AI First hướng tới:

• STP (Straight Through Processing) cao
• Hóa đơn/chi phí “đi thẳng” nếu không có rủi ro

Không phải tự động hóa bằng mọi giá, mà tự động hóa những gì có thể chuẩn hóa

KPI đo lường

• STP rate (% giao dịch không cần chạm tay)
• Số touchpoints / giao dịch
• Cost per invoice / expense

(5) Risk-aware – ưu tiên phát hiện rủi ro trước tối ưu

AI First không tối ưu chi phí trên nền dữ liệu rủi ro.

Thứ tự đúng:

1. Phát hiện hóa đơn rủi ro
2. Chặn sai phạm
3. Sau đó mới nói đến tối ưu

KPI đo lường

• Tỷ lệ hóa đơn rủi ro phát hiện sớm
• Exception rate
• Giá trị chi phí bị ngăn chặn trước thanh toán

(6) Explainable – AI phải giải thích được

Trong Finance:

• “AI nói vậy” là không đủ
• Phải biết: vì sao bị cảnh báo?

Explainability bao gồm:

• Reason
• Rule / pattern
• Dấu vết dữ liệu (trace)

Đây là điều kiện sống còn với CFO, audit, thuế.

KPI đo lường

• % cảnh báo có lý do rõ ràng
• Thời gian xử lý ngoại lệ
• Số case phải escalte do “không hiểu cảnh báo”

(7) Human-in-the-loop – con người xử lý ngoại lệ, không xử lý tất cả

AI First không loại bỏ con người, mà:

• Thiết kế điểm duyệt ngoại lệ
• Con người xử lý những gì AI không chắc chắn

Mọi ngoại lệ:

• Được đưa vào exception queue
• Gán đúng nhóm trách nhiệm
• Lưu bằng chứng → audit trail

KPI đo lường

• Thời gian xử lý exception
• % exception được giải quyết đúng SLA
• Tỷ lệ override AI decision

Tư duy AI First thay đổi Procure-to-Pay thế nào để giảm chi phí xử lý hóa đơn?

Tư duy AI First trong P2P tập trung vào “touchless invoice”: tự động nhận hóa đơn, trích xuất dữ liệu, đối chiếu 3 chiều, phân luồng phê duyệt theo policy và chỉ đẩy ngoại lệ cho người xử lý, nhằm giảm cycle time và cost per invoice.

Chuỗi P2P chuẩn trong doanh nghiệp: PR / PO → GR → Invoice → Approval → Payment → Posting

Vấn đề truyền thống:

• Kiểm soát dồn vào Approval cuối kỳ
• Hóa đơn xử lý thủ công → nhiều touchpoints
• Ngoại lệ phát hiện muộn → tăng chi phí AP, chậm thanh toán

AI First đặt lại câu hỏi cho từng bước:

• Bước nào nên tự động hóa (STP / touchless)?
• Bước nào bắt buộc giữ kiểm soát?
• Ngoại lệ được phát hiện sớm đến mức nào?

AI First tái thiết kế từng chặng P2P như thế nào?

PR / PO – Kiểm soát từ đầu thay vì “chữa cháy”

AI First làm gì? Áp policy & approval matrix ngay tại PR/PO:

• Ngân sách theo cost center
• NCC theo master data
• Ngưỡng chi theo role

GR (Goods Receipt) – Chuẩn hóa dữ liệu để sẵn sàng STP

AI First yêu cầu:

• GR có cấu trúc dữ liệu rõ
• Mapping được với PO & Invoice

Nếu GR “bẩn” → AI không thể chạy STP ở bước sau

Invoice – Trái tim của bài toán chi phí AP

Đây là nơi AI First khác hoàn toàn “dùng AI cho vui”. AI First tại Invoice:

• Automatic trích xuất – chuẩn hóa – đối chiếu: PO – GR – Invoice
• Áp tolerance thresholds:
  • Lệch giá?
  • Lệch số lượng?
  • NCC rủi ro?

Bill đạt chuẩn sẽ được duyệt đi thẳng STP. Ngược lại, bill ngoại lệ → vào exception queue

Bizzi Bot:

• Tự động kiểm tra hóa đơn theo Nghị định 123
• Đối chiếu dữ liệu & gắn nhãn rủi ro
• Lưu đầy đủ audit trail

Approval – Từ duyệt đại trà sang duyệt ngoại lệ

Tư duy AI First thay đổi từ việc “Duyệt tất cả hóa đơn” đến “Chỉ duyệt những hóa đơn có exception”

• Approval tập trung vào:
  • Hóa đơn vượt tolerance
  • NCC rủi ro
  • Giao dịch bất thường

CFO kiểm soát theo rủi ro, không theo khối lượng

Payment & Posting – Tự động nhưng có kiểm soát

• Hóa đơn STP: Payment & posting tự động
• Hóa đơn ngoại lệ: Chỉ chạy sau khi đóng exception

Không còn “đóng sổ mới phát hiện vấn đề”

KPI vận hành cốt lõi trong P2P dưới tư duy AI First

• Cost per invoice

(Cost\ Per\ Invoice = \frac{Total\ AP\ Operating\ Cost}{Number\ of\ Invoices\ Processed})

• Touchless rate

(Touchless\ Rate = \frac{Invoices\ Processed\ STP}{Total\ Invoices})

• Cycle time

(Cycle\ Time = Payment\ Ready\ Date – Invoice\ Receipt\ Date)

Tóm lại, AI First trong Procure-to-Pay không phải là làm nhanh hơn một quy trình cũ, mà là thiết kế lại P2P để:

• Ít hóa đơn cần con người xử lý
• Ngoại lệ được phát hiện sớm
• Chi phí xử lý giảm theo cấu trúc, không theo phong trào

3-way matching (PO–GR–Invoice) trong tư duy AI First diễn ra ra sao để ngăn thanh toán sai?

3-way matching là cơ chế kiểm soát cốt lõi của AI First trong Accounts Payable: so khớp đơn mua, biên nhận hàng và hóa đơn theo quy tắc và ngưỡng sai lệch; sai lệch được đẩy vào ngoại lệ có audit trail trước khi thanh toán.

3-way matching trong AI First khác gì cách làm truyền thống?

Mục tiêu không phải “so cho khớp”, mà là ngăn thanh toán sai và giảm cost per invoice.

Truyền thống

• AP đối chiếu PO – GR – Invoice thủ công hoặc bán tự động
• Sai lệch chỉ phát hiện khi kế toán “so lại”
• Ngoại lệ nhiều → chậm thanh toán → phát sinh chi phí xử lý

AI First

• Matching được tự động hóa theo rule + policy
• Kiểm soát đặt ngay tại điểm nhận hóa đơn
• Chỉ đẩy ngoại lệ thật sự vào exception queue
• Have audit trail + explainability cho từng quyết định

Các loại 3-way matching trong AI tư duy First

3-way matching trong tư duy AI First không nhằm “giảm việc cho kế toán”, mà nhằm ngăn thanh toán sai, bảo vệ dòng tiền và giảm chi phí vận hành AP.

3.1 Exact Match (khớp tuyệt đối)

Điều kiện

• Đơn giá = PO
• Số lượng = GR
• Thuế suất & NCC đúng

Xử lý

• Tự động STP (touchless)
• Không cần con người can thiệp

Phù hợp với chi phí chuẩn hóa cao, NCC lớn

3.2 Tolerance Match (khớp trong ngưỡng cho phép)

AI First cho phép CFO thiết lập tolerance thresholds theo policy.

For example

• Chênh lệch đơn giá ≤ 1%
• Chênh lệch số tiền ≤ 200.000 VNĐ
• Thuế làm tròn theo quy định

Xử lý

• Vẫn cho STP
• Gắn cờ log để audit trail

Giảm mạnh exception rate nhưng không phá kiểm soát.

3.3 Partial Match (khớp một phần)

Situation

• GR nhận từng phần
• Invoice xuất nhiều đợt
• PO còn dư số lượng

Xử lý AI First

• Cho phép thanh toán theo phần đã nhận
• Theo dõi phần còn lại trên PO
• Ngăn thanh toán vượt PO

Giảm tình trạng “invoice treo” vì chưa nhận đủ hàng.

Tư duy AI First giúp kiểm soát chi phí theo ngân sách (Budget–Actual) theo thời gian thực như thế nào?

AI First biến ngân sách thành “guardrail” ngay tại thời điểm đề nghị chi và phê duyệt, thay vì chờ báo cáo cuối tháng. Hệ thống tự cảnh báo vượt ngân sách, phân luồng phê duyệt theo policy và tạo dữ liệu actual liên tục cho CFO.

Tư duy AI First giúp kiểm soát Budget – Actual theo thời gian thực bằng cách chuyển từ báo cáo hậu kiểm luxurious giám sát – dự báo – can thiệp sớm. Có thể hiểu qua 5 lớp sau:

1. Từ Budget tĩnh → Budget “sống” (Living Budget)

Truyền thống

• Budget lập đầu năm / đầu quý
• So sánh Actual sau khi đã chi tiêu 

AI First

• Budget được gắn rule + ngưỡng cảnh báo
• Tự động phân bổ theo:
  • Cost center
  • Campaign / dự án
  • Vendor
  • Thời gian (tháng – tuần – ngày)

Budget trở thành một hệ thống giám sát, không chỉ là con số.

2. Actual được cập nhật theo thời gian thực (Real-time Actual)

AI First kéo dữ liệu chi phí ngay khi phát sinh, thay vì chờ đóng sổ:

Data sources

• PO đã duyệt
• GR (Goods Receipt)
• Invoice điện tử
• Bank payment
• Chi phí marketing realtime (Ads, KOL booking, sàn TMĐT…)

Công thức kiểm soát realtime

Budget Utilization Rate=Actual+CommittedApproved BudgetBudget\ Utilization\ Rate = \frac{Actual + Committed}{Approved\ Budget}Budget Utilization Rate=Approved BudgetActual+Committed​

In there:

• Actual: đã chi
• Committed: đã tạo PO nhưng chưa thanh toán

CFO nhìn thấy chi phí tương lai chứ không chỉ quá khứ.

3. AI phát hiện lệch ngân sách trước khi vượt (Early Warning)

AI không chỉ báo “đã vượt”, mà báo “sắp vượt”.

Các mô hình AI dùng:

• Trend analysis: tốc độ burn rate
• Seasonality: chi phí tăng theo mùa
• Vendor pattern: NCC thường phát sinh thêm
• Campaign pattern: chiến dịch hay đội chi phí ở giai đoạn nào

For example

• Budget campaign tháng 6: 500 triệu
• Ngày 15 đã burn 65%

 AI cảnh báo: “Với tốc độ hiện tại, cuối tháng vượt 18%”

4. Kiểm soát chi phí ngay từ khâu duyệt (Pre-spend Control)

AI First không đợi “chi xong rồi mới so”. Khi tạo yêu cầu chi (PR / PO):

AI kiểm tra:

• Remaining budget
• Burn rate của cost center
• Lịch sử vượt budget tương tự
• Mức độ ưu tiên chi tiêu

Decision Engine

• Auto-approve (trong ngưỡng an toàn)
• Require higher approval
• Block / Suggest adjust amount

Budget được bảo vệ ngay từ đầu nguồn chi.

5. Forecast tự động: Budget không còn “bị động”

EAC=Actual+AI Forecast RemainingEAC = Actual + AI\ Forecast\ RemainingEAC=Actual+AI Forecast Remaining

CFO & Brand Manager biết:

• Dự kiến cuối tháng / quý:
  • Thiếu bao nhiêu
  • Dư bao nhiêu
• Nên:
  • Cắt chi
  • Dời chi
  • Tăng ngân sách hợp lý

Ra quyết định proactive, không phải chữa cháy.

6. Dashboard AI First: nhìn là hiểu – không cần chờ báo cáo

Realtime dashboard

• Budget vs Actual vs Forecast
• Top cost overrun
• Cost center rủi ro
• Campaign burn nhanh bất thường

Câu hỏi mà AI trả lời được

• “Khoản nào đang đốt ngân sách nhanh nhất?”
• “Nếu giữ tốc độ hiện tại thì khi nào vượt?”
• “Vendor nào thường làm budget lệch?”

Tư duy AI First trong Accounts Receivable cải thiện DSO và dòng tiền theo cơ chế nào?

Tư duy AI First trong AR tối ưu thu hồi công nợ bằng cách tự động phân nhóm rủi ro theo tuổi nợ, ưu tiên danh sách cần xử lý, kích hoạt nhắc nợ theo kịch bản, và theo dõi kết quả bằng DSO/aging để CFO nhìn thấy tác động tiền mặt rõ ràng. Dựa trên 4 cơ chế cốt lõi:

1. Dự báo rủi ro chậm trả theo từng khách hàng

AI phân tích:

• Lịch sử thanh toán
• Điều khoản hợp đồng
• Hành vi trả trễ lặp lại

 Chấm điểm rủi ro (Payment Risk Score) và tập trung thu nợ đúng khách hàng – đúng thời điểm, thay vì nhắc dàn trải.

2. Nhắc nợ & follow-up tự động, đúng “thời điểm vàng”

AI xác định:

• Khi nào nên nhắc (trước hạn / sát hạn / quá hạn)
• Kênh hiệu quả nhất (email, Zalo, call)

Giảm quên nợ, giảm phụ thuộc con người từ đó tiền về sớm hơn, DSO giảm.

3. Ưu tiên thu tiền theo tác động dòng tiền

AI sắp xếp danh sách thu nợ theo:

• Amount
• Ngày quá hạn
• Ảnh hưởng cash flow

Đội AR tập trung “thu khoản đáng thu nhất trước”, cải thiện dòng tiền ngắn hạn.

4. Dự báo dòng tiền thu vào (Cash In Forecast)

AI dự báo:

• Khi nào tiền thực sự về
• Kịch bản best / base / worst

CFO có thể chủ động trong việc:

• Spending
• Short term loan
• Điều chỉnh kế hoạch bán hàng

Cách tính ROI khi áp dụng AI vào AP/AR để CFO ra quyết định đầu tư

ROI của AI trong Finance không chỉ là giảm nhân sự nhập liệu, mà còn là giảm sai sót, giảm thanh toán sai, giảm rủi ro thuế và cải thiện dòng tiền. CFO cần công thức tách riêng lợi ích vận hành và lợi ích vốn lưu động.

Khung công thức ROI tổng quát:

ROI=Financial Benefits−Total AI CostTotal AI CostROI = \frac{Financial\ Benefits – Total\ AI\ Cost}{Total\ AI\ Cost}ROI=Total AI CostFinancial Benefits−Total AI Cost​

In there Financial Benefits đến từ 4 nhóm chính dưới đây.

• ROI từ Accounts Payable (AP): 

• • Giảm chi phí xử lý hóa đơn

SavingsAP Ops​=(Cost/InvoiceBefore​−Cost/InvoiceAfter​)×#Invoices

• • Tránh thanh toán sai & trùng

SavingsError​=ValueDuplicate+Overpayment Avoided​

• • Tối ưu chiết khấu thanh toán sớm

GainEarly Pay=Discount Earned−Opportunity CostGain_{Early\ Pay} = Discount\ Earned – Opportunity\ CostGainEarly Pay​=Discount Earned−Opportunity Cost

•  ROI từ Accounts Receivable (AR)

• • Giảm DSO → giải phóng tiền mặt

Cash Released=Annual Revenue365×DSO ReducedCash\ Released = \frac{Annual\ Revenue}{365} \times DSO\ ReducedCash Released=365Annual Revenue​×DSO Reduced

• •  Giảm bad debt & write-off

SavingsBad Debt=Reduction Rate×Total ReceivablesSavings_{Bad\ Debt} = Reduction\ Rate \times Total\ ReceivablesSavingsBad Debt​=Reduction Rate×Total Receivables

• Chi phí đầu tư AI (Total AI Cost)

Include:

• License / Subscription
• Implementation
• Training & change management
• Maintenance
  

Làm sao tích hợp AI vào ERP hiện tại (SAP/Oracle/MISA…) mà không gián đoạn vận hành?

Tích hợp AI vào ERP không cần “đập đi xây lại” nếu doanh nghiệp chuẩn hóa master data, mapping trường dữ liệu, phân quyền và audit trail ngay từ thiết kế. Triển khai theo hướng kết nối API/đồng bộ dữ liệu theo luồng nghiệp vụ giúp giảm rủi ro downtime.

To tích hợp AI vào ERP hiện tại (SAP / Oracle / MISA…) mà không gián đoạn vận hành, tư duy đúng không phải là “thay ERP” mà là “bọc AI bên ngoài – cắm đúng điểm – chạy song song”. CFO & IT thường làm theo 6 nguyên tắc sau:

1. Nguyên tắc kiến trúc: “AI as a Layer”, không đụng lõi ERP

• ERP = System of Record (dữ liệu chuẩn)
• AI = System of Intelligence (phân tích – dự báo – cảnh báo)

AI đọc – phân tích – khuyến nghị, ERP ghi nhận & thực thi. Không sửa core, không ảnh hưởng upgrade ERP.

2. Tích hợp qua API / Connector tiêu chuẩn

Cách làm an toàn

• Dùng API sẵn có của:
  • SAP (BAPI / OData)
  • Oracle (REST API)
  • MISA (API kế toán – hóa đơn)
    
• AI tool chỉ:
  
  • Pull data (invoice, PO, AR/AP, master data)
  • Push back flag / recommendation / approval status

3. Chạy song song (Parallel Run) trước khi go-live

Standard procedure

1. ERP vẫn vận hành như cũ
2. AI chạy shadow mode:
   • Analysis
   • So sánh kết quả
   • Không can thiệp quyết định
3. Đối chiếu sai lệch → tinh chỉnh model

4. Tích hợp theo use-case nhỏ, không “big bang”

Ưu tiên các use-case low risk – high ROI:

• AP: đọc hóa đơn, 3-way matching, phát hiện trùng
• AR: dự báo DSO, scoring khách hàng
• Budget: cảnh báo vượt ngân sách
• Expense: phát hiện chi bất thường

5. Cơ chế “Human-in-the-loop”

Vừa tuân thủ kiểm soát nội bộ, vừa tạo niềm tin cho user.

• WHO không tự động quyết định
• Chỉ:
  • Gắn cờ
  • Đề xuất
  • Ưu tiên xử lý
• Người duyệt cuối vẫn ở ERP

6. Bảo mật & tuân thủ (điều CFO/IT quan tâm nhất)

 Đáp ứng kiểm toán – thuế – IT security.

• Read-only access
• Phân quyền theo role
• Log đầy đủ (AI audit trail)
• Lưu trữ dữ liệu theo chuẩn pháp lý (hóa đơn 10 năm)

Tương tự với Bizzi. Bizzi không thay ERP, mà biến ERP trở nên “AI-ready”: kiểm soát tốt hơn, minh bạch hơn, không gián đoạn vận hành.

Bizzi áp dụng mô hình “AI as a Layer” trên ERP

Bước 1 – Kết nối, không thay lõi

Không chỉnh core ERP, không ảnh hưởng vận hành hiện tại.

• Bizzi kết nối ERP/kế toán (SAP / Oracle / MISA…) qua API
• Lấy dữ liệu chuẩn:
  • PO, GR
  • COA, cost center
• ERP vẫn là single source of truth

Bước 2 – AI xử lý & đồng bộ thời gian thực

 Finance theo dõi chi phí & công nợ ngay khi phát sinh, không chờ đóng sổ.

• Bizzi AI:
  • Đọc & chuẩn hóa hóa đơn
  • Đối soát PO–GR–Invoice
  • Phát hiện sai lệch, trùng, rủi ro
• Processing status đồng bộ realtime về ERP:
  • Pending / Exception / Approved

Bước 3 – Lưu vết & tuân thủ

 Sẵn sàng cho kiểm toán – thanh tra thuế.

• Note:
  
  • Ai làm gì – khi nào – vì sao
  • Bằng chứng đối soát, phê duyệt
• Lưu trữ chứng từ theo chuẩn pháp lý (10 năm)

Tư duy AI First kiểm soát rủi ro hóa đơn và tuân thủ thuế tự động theo cơ chế nào?

AI First trong tuân thủ không phải “đoán đúng”, mà là tự động kiểm tra dữ liệu NCC/hóa đơn theo rule, phát hiện dấu hiệu rủi ro, lưu bằng chứng truy vết và đảm bảo chứng từ đủ chuẩn lưu trữ, để giảm xác suất sai phạm và chi phí xử lý hậu kiểm.

1. Chuẩn hoá & đọc hóa đơn tự động (Input Control)

Giảm lỗi nhập tay – nguồn gốc chính của rủi ro.

• AI OCR + NLP đọc:
  • MST, số hóa đơn, ngày lập
  • Thuế suất, tiền thuế, tổng tiền
  • Người bán – người mua
• Chuẩn hoá dữ liệu theo format thuế

2. Đối soát thông minh đa chiều (Smart Matching)

 Ngăn thanh toán sai trước khi xảy ra.

• 3-way matching: PO – GR – Invoice
• Tolerance rule theo chính sách DN
• Nhận diện:
  • Duplicate invoice
  • Sai đơn giá / số lượng
  • Lệch thuế suất

3. Chấm điểm rủi ro hóa đơn & NCC (Risk Scoring)

AI phân tích:

• Lịch sử sai phạm
• Hành vi xuất hóa đơn bất thường
• NCC thuộc danh sách rủi ro / bỏ trốn
• Mẫu hóa đơn “đẹp nhưng nguy hiểm”

Assign Invoice Risk Score và ưu tiên kiểm tra sâu hóa đơn rủi ro cao.

4. Kiểm soát tuân thủ thuế theo rule + học máy

Reduce risk bị xuất toán – truy thu – phạt.

• Kiểm tra:
  • Điều kiện khấu trừ VAT
  • Thời hạn kê khai
  • Hóa đơn hợp lệ / hợp pháp
• AI học từ:
  • Các case bị loại thuế
  • Kết quả thanh tra trước đây

5. Audit trail & bằng chứng số hoá

Sẵn sàng giải trình với thuế – kiểm toán.

• Lưu:
  • Dữ liệu gốc
  • Kết quả đối soát
  • Quyết định & người duyệt
• Truy vết đầy đủ theo thời gian

AI First phát hiện gian lận chi tiêu (expense fraud) tốt hơn phê duyệt thủ công ở điểm nào?

Phê duyệt thủ công thường dựa vào cảm giác và thiếu dữ liệu so sánh, nên dễ bỏ sót gian lận tinh vi. AI First phát hiện bất thường dựa trên mẫu hành vi, định mức, trùng lặp chứng từ và chênh lệch so với lịch sử, sau đó đẩy đúng ngoại lệ cho người có thẩm quyền.

1. Phát hiện pattern gian lận – không chỉ lỗi bề mặt

Bắt được gian lận tinh vi, không “lộ mặt”.

Handmade

• Nhìn từng hóa đơn lẻ
• Bắt lỗi rõ ràng (sai tên, sai tiền)

AI First

• Nhìn chuỗi hành vi:
  • Chia nhỏ hóa đơn để né hạn mức
  • Lặp lại NCC “quen”
  • Chi tiêu tăng bất thường theo thời gian
• So sánh với baseline hành vi bình thường

2. So sánh chéo đa chiều (cross-check)

Thủ công khó làm đồng thời nhiều chiều.

AI đối chiếu:

• Nhân viên ↔ phòng ban
• Khoản chi ↔ loại công tác
• Địa điểm ↔ thời gian ↔ lịch công tác
• Expense ↔ ngân sách được duyệt

3. Học từ quá khứ & ngày càng thông minh

• AI học từ:
  • Case gian lận đã phát hiện
  • Khoản chi từng bị loại
• Mỗi vòng duyệt → model chính xác hơn

4. Phát hiện theo thời gian thực, không chờ hậu kiểm

Giảm thất thoát thật, không chỉ phát hiện cho “đẹp báo cáo”.

Handmade

• Gian lận thường bị phát hiện khi:
  • Đã chi
  • Đã thanh toán
  • Đã quyết toán

AI First

• Cảnh báo ngay khi nộp expense
• Chặn trước khi tiền ra khỏi công ty

5. Nhất quán & không bị cảm tính chi phối

• WHO:
  • Áp rule như nhau cho mọi người
  • Không nể nang cấp bậc

• Thủ công:
  • Dễ bỏ qua “trường hợp quen”
  • Phụ thuộc người duyệt

Tóm lại, tư duy AI First không thay người duyệt, mà trở thành “lớp radar” phát hiện gian lận trước khi tiền bị rút khỏi doanh nghiệp.

Lộ trình 5 bước xây tư duy AI First cho phòng Tài chính – Kế toán

Lộ trình AI First hiệu quả bắt đầu từ cam kết của CFO, đánh giá dữ liệu và quy trình hiện tại, chọn use case tác động trực tiếp (AP/Expense/AR), triển khai pilot có KPI, rồi mới mở rộng. Làm ngược thứ tự thường dẫn tới dự án tốn tiền nhưng không ra kết quả.

Step 1 Mindset: mục tiêu theo KPI, rủi ro nào phải khóa

Core Objectives

• Không “làm AI cho vui”, mà:
  • Optimize KPI tài chính
  • Lock critical financial risks

KPI trọng tâm

• DSO, DPO
• Cost leakage
• Exception rate (invoice / expense)
• Budget variance
• Audit findings

Rủi ro phải khóa

• Overpayment / duplicate payment
• VAT non-compliance
• Fraud & expense abuse
• Cash flow volatility

Step 2 Assessment: data readiness, process maturity, control points

Đánh giá 3 trụ

1. Data Readiness
   • ERP / accounting system
   • Invoice / transaction data quality
   • Master data (vendor, COA, cost center)
2. Process Maturity
   • AP / AR / Expense / Budget workflows
   • Level of standardization
   • Manual vs automated ratio
3. Control Points
   • Approval matrix
   • Matching rules
   • Audit trail availability

Step 3 Strategy: chọn use case theo ROI/rủi ro

Tiêu chí chọn use-case

• ROI potential
• Risk reduction impact
• Implementation complexity

Quick-win use cases

• AP: AI invoice processing & 3-way matching
• AR: DSO prediction & collection prioritization
• Budget: real-time budget control
• Expense: fraud & anomaly detection

Step 4 Pilot: 6–8 tuần (gợi ý), đo before/after

Phạm vi pilot

• 1–2 processes
• 1–2 business units
• Parallel run (AI shadow mode)

Đo lường before / after

• Cycle time
• Exception rate
• Cost per transaction
• DSO / overpayment avoided

Step 5 Scale: mở rộng theo luồng và chuẩn hóa governance

Mở rộng theo luồng

• Từ AP → AR → Budget → Expense
• Từ cảnh báo → đề xuất → kiểm soát chủ động

Chuẩn hoá governance

• Human-in-the-loop
• Model monitoring
• Policy & rule ownership
• AI audit trail & compliance

6 rào cản khiến AI First trong Finance thất bại và cách tháo gỡ

AI First thường thất bại không phải vì AI yếu, mà vì dữ liệu phân mảnh, quy trình chưa chuẩn, thiếu kiểm soát, thiếu phân quyền SoD, và KPI mơ hồ. Gỡ đúng thứ tự giúp giảm rủi ro triển khai và tăng tỷ lệ thành công khi mở rộng.

Rào cản 1: master data bẩn

Problem

• Vendor trùng
• COA / cost center không thống nhất
• Thiếu chuẩn đặt tên

Consequences

• AI học sai → cảnh báo sai → mất niềm tin

Cách tháo gỡ

• Data cleansing & standardization
• Single owner cho master data
• Data validation rule trước khi feed AI

Rào cản 2: quy trình P2P không chuẩn hóa

Problem

• Mỗi phòng làm mỗi kiểu
• Bỏ qua PO / GR
• Approval “linh hoạt”

Consequences

• AI không có baseline để so sánh

Cách tháo gỡ

• Chuẩn hóa P2P flow end-to-end
• Define mandatory control points
• Lock quy trình trước khi “AI hóa”

Rào cản 3: thiếu audit trail và bằng chứng

Problem

• Không biết ai duyệt, duyệt vì sao
• Thiếu bằng chứng khi bị kiểm toán

Consequences

• AI không được chấp nhận trong môi trường tuân thủ

Cách tháo gỡ

• Enforce digital audit trail
• Evidence-based approval
• Log đầy đủ quyết định của AI & con người

Rào cản 4: không có exception playbook

Problem

• AI báo lỗi nhưng không biết xử lý thế nào
• Mỗi người xử lý một kiểu

Consequences

• Exception backlog, user bỏ dùng

Cách tháo gỡ

• Define exception taxonomy
• Chuẩn hoá action theo từng loại exception
• RACI rõ cho Finance – Procurement – Ops

Rào cản 5: chống đối thay đổi (adoption)

Problem

• Sợ bị kiểm soát
• Sợ AI “soi lỗi”

Consequences

• AI đúng nhưng không ai dùng

Cách tháo gỡ

• Position AI = assistant, không phải auditor
• Quick wins trong 6–8 tuần
• KPI gắn adoption, không chỉ compliance

Rào cản 6: tích hợp ERP kém

Problem

• Data sync chậm
• Mapping sai
• Can thiệp vào core ERP

Consequences

• Gián đoạn vận hành
• IT phản đối

Cách tháo gỡ

• AI as a Layer architecture
• API-based, read-first integration
• Parallel run trước go-live

Bảng so sánh “AI First trong Finance Ops” vs “AI First chung chung”

Bảng này giúp CFO phân biệt AI First theo KPI tài chính–vận hành, xác định nhanh use case ưu tiên và điều kiện bắt buộc (dữ liệu, kiểm soát, tích hợp) trước khi đầu tư.

Use case	Mục tiêu (Finance Ops – AI First)	AI First chung chung	Dữ liệu cần	Điểm kiểm soát bắt buộc	KPI tài chính – vận hành	Rủi ro nếu làm sai
AP Invoice	Ngăn overpayment, giảm cost leakage, tăng tuân thủ thuế	Tự động nhập liệu hóa đơn	PO, GR, Invoice, vendor master	3-way matching, tolerance rule, audit trail	Exception rate, overpayment avoided, cycle time	Trả sai, mất VAT, audit finding
Expense	Phát hiện fraud, enforce policy, giảm lạm chi	Số hoá form expense	Receipt, policy, employee data	Policy rule, anomaly detection, approval matrix	Fraud rate, cost per claim, approval time	Gian lận nội bộ, mất kiểm soát chi
AR Collections	Giảm DSO, tối ưu cash-in	Gửi email nhắc nợ tự động	Invoice, payment history, contract	Risk scoring, collection prioritization	DSO, cash collected, overdue ratio	Cash flow ảo, tăng bad debt
Cash Forecast	Dự báo dòng tiền chính xác để ra quyết định	Dashboard tổng hợp số dư	AR/AP aging, payment pattern	Forecast model, scenario control	Forecast accuracy, liquidity buffer	Quyết định sai, thiếu tiền mặt

Câu hỏi thường gặp về tư duy AI First trong Tài chính – Kế toán

Dưới đây là tổng hợp giải đáp một số vấn đề liên quan đến tư duy AI first trong lĩnh vực TC-KT.

Tư duy AI First có phải là mua một phần mềm AI về dùng không?

Are not. AI First là tư duy quản trị, không phải quyết định mua tool.  AI chỉ có giá trị khi:

• Gắn trực tiếp với Financial KPIs
• Cắm đúng điểm kiểm soát trong quy trình
• Have audit trail và tuân thủ

Mua AI nhưng không đổi cách kiểm soát → ROI thấp.

Nên bắt đầu AI First từ AP hay AR?

AP thường là điểm bắt đầu tốt nhất, because:

• Dữ liệu rõ (PO – GR – Invoice)
• ROI nhanh (3-way matching, spend control)
• Rủi ro cao nếu làm sai (overpayment, VAT)

AR phù hợp khi doanh nghiệp muốn tối ưu DSO & cash flow.

KPI tối thiểu để đo hiệu quả AI First trong 30–60 ngày là gì?

• Touchless rate (tỷ lệ xử lý không cần can thiệp)
• Exception rate (hóa đơn/expense bị gắn cờ)
• Cycle time (thời gian xử lý)
• Overpayment avoided

 Không đo được KPI sau 60 ngày do AI chưa đúng chỗ.

AI có thể giúp dự báo dòng tiền tốt hơn Excel bằng cách nào?

WHO:

• Analysis AR aging theo hành vi trả tiền
• Học từ lịch sử thanh toán & seasonality
• Cập nhật realtime khi invoice phát sinh

Excel chỉ tĩnh, AI là living forecast.

Làm sao tính ROI khi dùng AI cho hóa đơn và công nợ?

ROI comes from:

• Giảm chi phí xử lý hóa đơn
• Tránh trả trùng / sai
• Reduce DSO → giải phóng cash
• Giảm bad debt

CFO nên tính ROI trên P&L + Cash Flow, không chỉ tiết kiệm nhân sự.

Tích hợp AI vào ERP có làm gián đoạn vận hành không?

Không, nếu:

• Áp dụng kiến trúc AI as a Layer
• Kết nối ERP qua API
• Chạy parallel run trước go-live

ERP vẫn là system of record, AI là lớp phân tích.

AI First có làm tăng rủi ro thuế nếu AI trích xuất sai không?

Không, nếu có:

• Rule-based validation
• Human-in-the-loop
• Audit trail đầy đủ

Rủi ro thực sự đến từ nhập tay và bỏ kiểm soát, không phải AI.

Bizzi Bot/Expense/ARM phù hợp doanh nghiệp nào?

Phù hợp từ SME đến Enterprise.

• Bizzi Bot / B-Invoice: DN nhiều hóa đơn đầu vào, cần 3-way matching & tuân thủ thuế
• Bizzi Expense: DN nhiều chi phí công tác, cần kiểm soát gian lận
• Bizzi ARM: DN B2B, công nợ lớn, cần giảm DSO

Khi nào nên scale AI First ra toàn bộ Finance Ops?

Khi pilot đạt KPI mục tiêu và quy trình ngoại lệ ổn định:

• Touchless rate
• Exception rate
• Cycle time
• Audit trail đầy đủ

Scale trước khi ổn định thường gây kẹt exception queue, phá SLA và mất niềm tin người dùng.

Conclude

Trong bối cảnh chi phí tăng, quản lý thuế siết chặt và áp lực hiệu quả ngày càng cao, AI First trở thành năng lực quản trị bắt buộc, đặc biệt với Tài chính – Kế toán.

Với CFO,tư duy AI First không phải là dùng ChatGPT để hỏi số liệu hay nhờ AI làm báo cáo cho nhanh.

Tư duy AI First = tư duy thiết kế hệ thống tài chính mà ở đó:

• AI được đặt ở lõi quy trình, không phải lớp trang trí bên ngoài
• Dữ liệu – kiểm soát – vận hành được xây xoay quanh khả năng tự động phát hiện rủi ro, ngoại lệ và tối ưu dòng tiền

Nói ngắn gọn là không phải “AI giúp tôi làm việc nhanh hơn”, mà là “AI giúp hệ thống tài chính vận hành đúng – đủ – có kiểm soát, ngay từ đầu”. AI First không làm doanh nghiệp “công nghệ hơn”, mà làm doanh nghiệp “quản trị tốt hơn”.

Bizzi đồng hành để biến tư duy AI First thành hệ thống kiểm soát tài chính chủ động, minh bạch và tạo giá trị tiền thật.

Để được tư vấn giải pháp chuyên biệt dành riêng cho doanh nghiệp của bạn, đăng ký ngay tại đây: https://bizzi.vn/dang-ky-dung-thu/