Ngành tài chính đang tự động hóa sơ đồ tổ chức thay vì chu trình tiền mặt

Ngành tài chính đã dành nhiều thời gian tranh luận liệu nhân viên có chấp nhận AI hay không, liệu CFO có cấp ngân sách cho công nghệ này hay không, và liệu công nghệ đã đủ hoàn thiện để vượt ra ngoài giai đoạn thử nghiệm hay chưa. Tôi thậm chí không chắc những câu hỏi này còn hữu ích, bởi chúng ta đã chứng kiến AI được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong bộ phận của CFO.

Trong nghiên cứu gần đây năm 2026 của Auditoria, 66.5% các tổ chức tài chính cho biết họ đang tăng đầu tư vào AI, còn một nhóm tài chính trung bình đang sử dụng AI ở 2.43 chức năng, tăng 36% trong một năm. Tuy vậy, chỉ 21% cho biết các sáng kiến AI của họ đã mang lại kết quả đáng kể và đo lường được.

Một số giả thuyết về nguyên nhân của tình trạng này là các công ty đã chọn nhầm công cụ, triển khai quá nhanh hoặc không thu hút đủ người sử dụng. Tuy nhiên, tôi không thực sự tin vào những giả thuyết đó, bởi chúng ta đã triển khai AI theo cách tổ chức của ngành tài chính, khiến các bộ phận khoản phải trả (AP), khoản phải thu (AR), ngân quỹ và cả lập kế hoạch và phân tích tài chính (FP&A) giờ đây đều trở nên thông minh hơn.

Dòng tiền không vận hành theo cách đó. Nó đi qua mọi ranh giới ấy, và tôi nghĩ chúng ta đang bắt đầu nhận ra giới hạn của việc làm cho từng bộ phận tài chính thông minh hơn mà không đồng thời cải thiện chu trình tài chính do tất cả các bộ phận cùng quản lý.

Chúng ta đã làm cho từng bộ phận thông minh hơn

Một trong những khoảng trống kỳ lạ nhất của ngành tài chính hiện đại là chúng ta đã xây dựng những phương thức rất tinh vi để từng chức năng nắm rõ phần việc của mình liên quan đến dòng tiền. AP quản lý các khoản chi, AR tập trung vào các khoản thu, bộ phận ngân quỹ quản lý thanh khoản, còn FP&A cố gắng dự đoán xu hướng của các con số. Mỗi nhóm đều có thể hoàn thành tốt công việc của mình, nhưng CFO vẫn có thể không có ai chịu trách nhiệm rõ ràng về diễn biến của dòng tiền khi nó luân chuyển giữa các chức năng đó.

Hãy xem số ngày phải trả bình quân (DPO) và số ngày phải thu bình quân (DSO). Một nhóm AP có thể cải thiện DPO thêm năm ngày và hoàn toàn có lý do để báo cáo đó là tiến triển, trong khi hoạt động thu hồi công nợ chậm lại trong cùng quý và DSO xấu đi bảy ngày. Cả hai nhóm có thể đã làm đúng những gì được yêu cầu, và cả hai đều có thể đưa ra lời giải thích hoàn toàn hợp lý cho kết quả của mình. Nhưng đến cuối quý, doanh nghiệp vẫn kém hơn hai ngày trong việc chuyển đổi vốn lưu động thành tiền mặt.

Ngành tài chính rất giỏi phân định trách nhiệm cho từng chức năng, nhưng kết quả tài chính thường được tạo nên ở khoảng giao thoa giữa các chức năng đó.

Chúng ta đã xây dựng các hệ thống để tự động hóa hóa đơn, đối chiếu tài khoản, dự báo dòng tiền, quản lý thu hồi công nợ và lập báo cáo. Giờ đây, AI đang được tích hợp vào chính những nhóm hệ thống đó, đồng nghĩa với nguy cơ làm cho từng bộ phận tài chính hoạt động hiệu quả hơn mà không giúp toàn ngành bớt phân mảnh.

Công việc nhanh hơn không đồng nghĩa với hành trình ngắn hơn

Có một phát hiện trong nghiên cứu của chúng tôi cứ khiến tôi suy nghĩ mãi, bởi nó phản ánh vấn đề này một cách đặc biệt rõ nét. Hiện nay, 43.8% phản hồi các yêu cầu trong vòng 24 giờ, mức cao nhất chúng tôi ghi nhận trong 4 năm qua. Đồng thời, 44.5% các nhóm dành ít nhất 11 giờ mỗi tuần để theo dõi và nhắc việc nhà cung cấp, khách hàng và các bên liên quan nội bộ, tăng từ 29.7% một năm trước. Thêm 13.4% dành hơn 30 giờ mỗi tuần cho việc này.

Những con số đó chỉ có vẻ mâu thuẫn nếu chúng ta cho rằng phản hồi nhanh hơn đồng nghĩa với công việc đã gần hoàn tất hơn. Chẳng hạn, nhà cung cấp trả lời email nhưng thông tin vẫn chưa đầy đủ, hoặc khách hàng phản hồi yêu cầu thanh toán bằng cách khiếu nại hóa đơn. Bộ phận tài chính phát hiện sai lệch rồi phải tìm một người ở bộ phận khác trong doanh nghiệp có thể giải thích vấn đề.

Tôi nghĩ chúng ta đã dành quá nhiều thời gian đo lường tốc độ của từng nhiệm vụ riêng lẻ, nhưng lại quá ít chú ý đến thời gian cần thiết để đi từ lúc phát hiện vấn đề đến khi giải quyết được vấn đề theo cách làm thay đổi kết quả tài chính.

Tác nhân AI làm tăng mức độ rủi ro

Tự động hóa truyền thống đã giúp chúng ta tăng tốc một quy trình vốn rất phân mảnh. Tuy nhiên, AI đã thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Tác nhân AI có thể bắt đầu đưa ra quyết định ngay trong quy trình tự động hóa. Điều đó có nghĩa là mục tiêu chúng ta giao cho các hệ thống này quan trọng hơn nhiều so với trước đây, khi phần mềm chỉ chuyển thông tin từ trường này sang trường khác.

Vấn đề trở nên rõ ràng hơn khi AI bắt đầu hoạt động xuyên suốt các bộ phận tài chính. AP có thể đang tìm cách tối ưu thời điểm thanh toán, AR tìm cách đẩy nhanh thu hồi công nợ, còn bộ phận ngân quỹ tìm cách bảo vệ thanh khoản; mỗi bên đều theo đuổi những mục tiêu hợp lý riêng. Rủi ro xuất hiện khi các hệ thống đó đưa ra quyết định dựa trên những cách hiểu khác nhau về thành công, mà không có cái nhìn chung về kết quả tài chính doanh nghiệp muốn đạt được.

Đó là lý do vấn đề tiếp theo của AI trong ngành tài chính không phải là mức độ ứng dụng. Thay vào đó, vấn đề là quyết định hệ thống nên tối ưu hóa điều gì và điều gì sẽ xảy ra khi những quyết định hợp lý ở cấp độ từng bộ phận xung đột với kết quả tài chính tổng thể. Các quyền hạn, ngưỡng phê duyệt, dấu vết kiểm toán và quy tắc báo cáo cấp trên đều quan trọng, nhưng chúng chỉ xác định những gì hệ thống AI được phép làm. CFO cũng cần quyết định hệ thống hướng tới mục tiêu nào trong khuôn khổ các quy tắc tài chính và quản trị.

Tích hợp đang trở thành vấn đề vận hành

Việc thiếu tích hợp với các hệ thống hiện có hiện là rào cản được nhắc đến nhiều nhất đối với việc ứng dụng AI; nghiên cứu của chúng tôi ghi nhận tỷ lệ này ở mức 36,7%. Sự phản đối việc ứng dụng công nghệ, vốn trước đây đứng đầu danh sách, nay đã tụt xuống vị trí thứ bảy. Một nghiên cứu riêng năm 2026 của ACCA và CA ANZ cho thấy 40% chuyên gia tài chính xem khó khăn trong việc tích hợp nhiều nguồn dữ liệu là rào cản đối với việc cải thiện thông tin phục vụ hoạt động kinh doanh.

Các lãnh đạo ngành tài chính không còn dành phần lớn công sức để thuyết phục mọi người rằng AI có vai trò trong bộ phận tài chính. Họ đang khám phá điều gì xảy ra khi nhiều năng lực AI cần cùng xử lý các giao dịch, chính sách, phê duyệt, trường hợp ngoại lệ và kết quả tài chính.

Một năng lực AI hữu ích có thể nằm trong một bộ phận. Nhưng một mô hình vận hành tài chính hữu ích thì không thể.

Vì vậy, thay vì thống kê số lượng trường hợp ứng dụng đã được triển khai, hãy bắt đầu xác định còn bao nhiêu lần bàn giao giữa lúc phát hiện vấn đề và lúc xử lý xong ảnh hưởng tài chính của vấn đề đó. Thay vì chỉ nhìn vào số giờ tiết kiệm được trong các khâu phải trả hoặc phải thu, tôi sẽ đặt câu hỏi liệu dòng tiền có luân chuyển trong doanh nghiệp ổn định hơn hay không. Và thay vì để mỗi bộ phận tài chính tự định nghĩa thành công của AI, tôi sẽ hỏi ai chịu trách nhiệm về kết quả khi các định nghĩa ấy xung đột với nhau.

Trong nhiều năm, công nghệ phục vụ ngành tài chính được xây dựng theo cơ cấu của tổ chức, nên chẳng có gì đáng ngạc nhiên khi AI cũng được triển khai theo cách đó. Giám đốc tài chính (CFO) chịu trách nhiệm về hiệu quả hoạt động của các bộ phận này, nhưng xét cho cùng, doanh nghiệp không đánh giá bộ phận tài chính dựa trên việc từng bộ phận phải trả (AP), phải thu (AR), ngân quỹ hay hoạch định và phân tích tài chính (FP&A) có đạt các mục tiêu hiệu quả riêng hay không. Điều doanh nghiệp quan tâm là kết quả tài chính mà các bộ phận đó cùng tạo ra.

Nếu AI thực sự tạo ra thay đổi đáng kể trong ngành tài chính, thì kết quả tài chính phải trở thành đơn vị cơ bản của quá trình chuyển đổi. Nếu không, chúng ta sẽ tự động hóa các bộ phận, cải thiện các chỉ số riêng lẻ nhưng vẫn để kết quả tài chính bị chia cắt theo chính những ranh giới mà chúng ta cần xóa bỏ.