Làm thế nào AI Đang Viết Lại Sổ Tay Mùa Thuế cho Các Công Ty Kế Toán

Mùa thuế đã kết thúc. Đối với các đội kế toán trên cả nước, điều đó có nghĩa là một khoảng thời gian nghỉ ngắn nhưng xứng đáng trước khi chu kỳ bắt đầu lại.

Giữa tháng 1 và ngày 15 tháng 4, số lượng hồ sơ có thể tăng 200–300% so với mức cơ bản. Hầu hết các công ty đều hấp thụ sự tăng đột ngột này mà không tăng số lượng nhân viên, vì vậy 99% kế toán viên phải làm việc 60 đến 70 giờ mỗi tuần, tất cả trong thời hạn cố định.

Năm nay, Mùa Thuế thậm chí còn phức tạp hơn do những thay đổi lớn trong luật thuế liên bang đã giới thiệu các khoản khấu trừ mới, thắt chặt các khoản khấu trừ hiện có và thêm các nghĩa vụ báo cáo của nhà tuyển dụng. Vì vậy, khi ngày 15 tháng 4 đến, hầu hết các công ty kế toán và đội kế toán đã không còn gì trong bình.

Những áp lực này sẽ không tự biến mất. Sau khi làm việc trong Big 4 hơn một thập kỷ, tôi đã chứng kiến những nút thắt lặp đi lặp lại năm này qua năm khác. Tự động hóa là đòn bẩy thực sự di chuyển kim chỉ nam, vì các tác nhân AI xử lý các thủ tục thường xuyên từ đầu đến cuối, thực hiện công việc xử lý dữ liệu trong khi con người vẫn ở trong vòng kiểm soát như người quản lý và người ra quyết định.

Chúng ta có một khoảng thời gian sáu tháng trước khi mùa bận rộn tiếp theo bắt đầu, và đáng để dành thời gian cho việc chuẩn bị. Hãy xem nơi tự động hóa tạo ra sự khác biệt lớn nhất, và cách sử dụng thời gian đó để làm cho Mùa Thuế 2027 trở thành một trải nghiệm cơ bản khác.

Rủi ro

Năm 2024, hơn 140 công ty đại chúng buộc phải sửa đổi lại tài chính của họ. Khi ADM thông báo về một cuộc điều tra kế toán nội bộ, nó đã dẫn đến việc giảm 24% giá cổ phiếu – ngày tồi tệ nhất của công ty kể từ năm 1929 – xóa bỏ hơn 8,8 tỷ đô la giá trị cổ đông trong một ngày.

Cùng năm đó, Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch (SEC) đã thực hiện hơn 45 hành động thực thi liên quan đến việc báo cáo sai tài chính. Công ty càng lớn, giá gắn liền với một sai lầm càng lớn.

Đây là bối cảnh mà vấn đề này quan trọng nhất. Các nhà xem xét có kinh nghiệm làm việc trong điều kiện bình thường hoạt động với độ chính xác 96-98%. Điều đó nghe có vẻ an tâm cho đến khi bạn xem xét áp lực cần thiết để khớp với chất lượng này. Và đây là nơi tự động hóa có thể trở thành một vị cứu tinh.

Trong khi LLM được biết đến là ảo giác và do đó không phải là một công cụ đáng tin cậy cho phân tích, AI được thiết kế cho việc xử lý tài liệu tài chính hoạt động với độ chính xác 95-99% một cách nhất quán, bất kể khối lượng hoặc thời gian. Mã xác định và xác minh đường dẫn kép cho phép hệ thống tránh được những kết luận không có căn cứ. Một tính năng quan trọng khác, AI không bị mệt mỏi vào tháng 3.

Chi phí

Để hiểu rõ hơn về kinh tế, hãy tính toán chi phí. Giá mỗi giờ của CPA vào năm 2025 dao động từ 200 đến 500 đô la tùy thuộc vào thâm niên, chuyên môn và vị trí.

Một công ty cỡ trung có nhiều thực thể, với lương trên các bang, khối lượng AP/AR và một bảng cân đối chung để đối chiếu, không chỉ nhìn vào một vài giờ tính phí. Đó là tuần của thời gian nhân viên cao cấp, phần lớn được dành cho việc chuẩn bị dữ liệu và làm sạch tài liệu trước khi bất kỳ phân tích thực sự nào bắt đầu.

Khi các kế toán viên làm việc 60-70 giờ mỗi tuần với giá 200–400 đô la mỗi giờ, toán học sẽ tăng lên nhanh chóng. Và vì hầu hết các công ty đều hoạt động với số lượng nhân viên cố định trong mùa cao điểm, thời gian đó không thể đơn giản được mua lại.

Khi tự động hóa tham gia vào quy trình, việc nhập dữ liệu thủ công, đối chiếu và chuẩn bị giấy tờ làm việc được thay thế bằng AI được thiết kế riêng. Điều này không loại bỏ nhu cầu về các CPA có kinh nghiệm – phần công việc này không nên đòi hỏi quá nhiều thời gian làm việc của con người đắt tiền từ đầu.

Phán quyết cấp cao được áp dụng cho chiến lược, rủi ro và quyết định của khách hàng xứng đáng với mỗi đô la của giá mỗi giờ, không phải là việc định dạng lại bảng tính và匹配 các mục thủ công.

Bảo mật

Hoạt động tài chính đòi hỏi các tiêu chuẩn bảo mật cao nhất, và tích hợp AI cũng không phải là ngoại lệ. Tiêu chuẩn cơ bản mà hầu hết các công ty đã biết là SOC 2 Type II – kiểm toán độc lập các kiểm soát bảo mật của nhà cung cấp theo thời gian chứ không phải tại một điểm duy nhất. Ngoài ra, còn có ISO 27001 và Khung quản lý rủi ro AI của NIST, giải quyết các rủi ro cụ thể cho các hệ thống AI. Đối với bất kỳ công ty nào xử lý dữ liệu khách hàng trên các bang hoặc quốc tế, việc tuân thủ GDPR và CCPA là không thể thương lượng.

Kiến trúc quan trọng không kém so với chứng nhận, và câu hỏi quan trọng nhất ở đây là dữ liệu tài chính thực sự đi đến đâu. Việc triển khai đám mây riêng đảm bảo rằng dữ liệu tài chính của khách hàng không bao giờ rời khỏi phạm vi của bạn và không được sử dụng để huấn luyện lại mô hình cơ bản. Các nhà cung cấp uy tín trong lĩnh vực này cung cấp các mô hình được đào tạo trước, được thiết kế riêng hoạt động trong sự cô lập hoàn toàn từ các hệ thống AI công cộng.

Chất lượng

Các quy trình làm cho mùa thuế trở nên khắc nghiệt, chẳng hạn như đối chiếu, nhập dữ liệu,匹配 thực thể nhiều, là những quy trình định nghĩa mỗi lần tham gia chất lượng thu nhập.

Số dư thử nghiệm, bằng chứng về tiền, bảng cân đối, lợi nhuận và lỗ (P&L), bản kê khai ngân hàng, bảng cân đối chung, lương và lão hóa AP/AR – tất cả giấy tờ này luôn là thủ công. Hầu hết các lần tham gia mất vài ngày đầu để nhập tài liệu và kéo các tệp từ nhiều nguồn trước khi bất kỳ phân tích thực sự nào có thể bắt đầu. Và đó chính xác là nơi tự động hóa có thể xử lý công việc từ đầu đến cuối, xử lý hàng nghìn tài liệu trong vài phút.

Số dư thử nghiệm (TB) và đối chiếu bảng cân đối chung là nơi phức tạp kỹ thuật đạt cực hạn. Việc匹配 các mục qua các giai đoạn, xác định các bất thường và đảm bảo rằng TB khớp một cách sạch sẽ là loại công việc mà một sự phân loại sai duy nhất làm sai lệch toàn bộ hình ảnh P&L sau này. AI tự động匹配 giao dịch và đánh dấu các sai khác theo thời gian thực, vì vậy các tổ chức triển khai AI báo cáo giảm 30% trong số ngày để đóng, theo HighRadius.

Đối chiếu bản kê khai ngân hàng và bằng chứng về tiền theo cùng một logic: việc匹配 liên tục tự động qua các tài khoản và thực thể, với các mục không匹配 được đánh dấu ngay lập tức thay vì được phát hiện trong quá trình xem xét.

Phân tích P&L và bảng cân đối đi thậm chí còn xa hơn. Ở đây, AI không chỉ tổ chức dữ liệu, mà còn xác định các mẫu biến thể, đánh dấu việc nhận dạng doanh thu bất thường và đưa ra các sự không nhất quán giữa các giai đoạn.

Xác minh lương và lão hóa AP/AR làm tròn quy trình làm việc. Việc xem xét lương tự động bắt gặp các nhân viên ma, bản ghi lặp lại, và các khoảng trống tuân thủ đa khu vực mà việc xem xét thủ công dưới áp lực thường xuyên bỏ qua. Phân tích lão hóa AI-driven đánh dấu rủi ro thu thập và các bất thường về thanh toán mà không cần một nhà phân tích xây dựng báo cáo từ đầu.

Tổng hợp lại, những cải tiến này nén những gì thường tiêu tốn tuần đầu tiên của một lần tham gia vào một điểm xuất phát, vì vậy nhân viên cao cấp có thể làm việc đòi hỏi phán quyết của họ từ ngày đầu tiên.

Kết luận

Mỗi tháng 4, các công ty không chuẩn bị hấp thụ cùng một bài học: mùa không trở nên dễ dàng hơn theo thời gian. Cuối cùng, tự động hóa có cơ hội nâng cấp đáng kể các quy trình vẫn còn giống nhau từ những năm 1990.

Một khảo sát Intuit QuickBooks năm 2025 của 700 chuyên gia kế toán đã phát hiện ra rằng các công ty sử dụng tự động hóa báo cáo gần như đồng nhất về cải thiện – 98% thấy độ chính xác tốt hơn, 97% thấy hiệu quả cao hơn và 95% báo cáo chất lượng dịch vụ khách hàng cao hơn.

Khoảng cách cạnh tranh giữa các công ty này và những công ty vẫn chạy các quy trình thủ công đã mở, và nó sẽ tiếp tục mở rộng mỗi mùa.

AI sẽ không thay thế phán quyết và mối quan hệ định nghĩa công việc kế toán tuyệt vời, nhưng nó sẽ làm cho những điều đó trở nên khó khăn hơn nhiều để cung cấp cho các công ty vẫn dành thời gian của những người tốt nhất cho công việc mà phần mềm có thể làm tốt hơn.