Phân tích và Báo cáo Tài chính tự động bằng AI

Trong lĩnh vực Tài chính và Kế toán, các tác nhân AI (AI agents) có thể đảm nhận các tác vụ như tạo báo cáo tài chính hàng tháng, phân tích phương sai, hoặc thậm chí là các bài thuyết trình cho ban giám đốc.

Dưới đây là chi tiết về cách tác nhân AI thực hiện các nhiệm vụ này:

• Tự động hóa Quy trình Báo cáo Hiệu suất Kinh doanh
  • Một quy trình tự động được thiết kế để chạy định kỳ (ví dụ: hàng tháng) có thể thu thập dữ liệu tài chính và hoạt động, bao gồm doanh thu, chi phí, công việc đang tiến hành của các dự án và cả số liệu thống kê nhân sự.
  • Dữ liệu này được chuyển đến một tác nhân AI để phân tích toàn bộ, cho ra kết quả là một báo cáo HTML được định dạng đẹp mắt với tóm tắt điều hành, biểu đồ trực quan và những hiểu biết sâu sắc. Báo cáo bao gồm tổng quan về lãi lỗ của doanh nghiệp, nhận xét về hiệu suất tài chính, phân tích theo ngành dọc, số lượng dự án, hiệu suất nhân viên và các đề xuất cải thiện.
  • Các phép tính liên quan đến lợi nhuận được thực hiện tự động bởi một công cụ tính toán được liên kết. Dữ liệu được lấy từ các hệ thống khác nhau như hệ thống kế toán, hệ thống bán hàng, phần mềm quản lý dự án và hệ thống quản lý nguồn nhân lực, sau đó được chuyển đổi thành các bảng HTML và hợp nhất thành một bảng duy nhất trước khi gửi đến tác nhân AI.
  • Tác nhân AI, được định nghĩa là chuyên gia phân tích hiệu suất kinh doanh, sẽ phân tích hiệu suất tài chính và cấu trúc báo cáo theo các phần cụ thể như lợi nhuận và lãi lỗ. Kết quả đầu ra được định dạng bằng HTML, loại bỏ các ký hiệu không cần thiết và định dạng số dưới dạng tiền tệ mà không có số thập phân, sẵn sàng để chia sẻ.
  • Quy trình này có thể được cấu hình để gửi báo cáo qua email Outlook hoặc Gmail. Nó cũng có thể xử lý dữ liệu cho nhiều trung tâm lợi nhuận, đơn vị kinh doanh, hoặc thậm chí là nhiều công ty, nhân viên bán hàng hoặc danh mục sản phẩm. Gemini 2.5 được khuyến nghị là mô hình AI cho kết quả tốt hơn về định dạng và chuẩn bị báo cáo.
• Phân tích và Báo cáo Tài chính tự động
  • Các tác nhân AI có khả năng kết nối với các hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning) và cơ sở dữ liệu tài chính để lấy các số liệu mới nhất.
  • Sử dụng khả năng tạo ngôn ngữ tự nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), tác nhân AI có thể tự động soạn thảo các bản tường thuật (ví dụ: “Doanh thu quý này tăng 5%, chủ yếu nhờ các yếu tố X và Y…”), tạo ra các báo cáo trau chuốt, yêu cầu chỉnh sửa tối thiểu.
  • Ví dụ, AskResearchGPT của Morgan Stanley, một tác nhân được cung cấp bởi GPT-4, cho phép các nhóm nội bộ của họ truy vấn thư viện nghiên cứu khổng lồ của công ty, truy xuất thông tin chi tiết và tổng hợp thông tin từ nhiều tài liệu. Điều này giúp tiết kiệm hàng giờ làm việc cho các nhân viên ngân hàng và nhà phân tích, đảm bảo các quyết định dựa trên toàn bộ kiến thức có sẵn.
  • JPMorgan Chase đã sử dụng tác nhân AI để xử lý các tài liệu pháp lý như hợp đồng cho vay thương mại (COIN), tiết kiệm hàng trăm nghìn giờ làm việc của luật sư mỗi năm và giảm lỗi. Các tác nhân AI cũng có thể liên tục đối chiếu các giao dịch giữa các hệ thống và phát hiện sự khác biệt, hoạt động như các “robot kiểm toán” để tăng cường độ tin cậy.
  • Các nhóm tài chính doanh nghiệp đang bắt đầu sử dụng AI để lập kế hoạch, với các tác nhân dự báo thích ứng có thể điều chỉnh dự báo hàng ngày hoặc hàng tuần, giúp các công ty điều hướng các điều kiện thị trường biến động và xác định các xu hướng thay đổi nhanh hơn.
• Lợi ích và Triển khai
  • Việc tự động hóa này giúp giảm chi phí lao động, tăng năng suất vì nhân viên có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, và cải thiện độ chính xác bằng cách giảm lỗi của con người.
  • N8n đóng vai trò là một công cụ tự động hóa quy trình làm việc mã nguồn mở cho phép người dùng kết nối nhiều ứng dụng và dịch vụ để tự động hóa các chức năng và quy trình, bao gồm cả tích hợp AI để đưa ra các quyết định thông minh.
  • Việc định nghĩa vai trò của tác nhân AI và tinh chỉnh các lời nhắc (prompts) là rất quan trọng để đạt được kết quả mong muốn.
  • Đối với dữ liệu tài chính nhạy cảm, điều quan trọng là các tác nhân AI phải hoạt động trong môi trường an toàn, tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, và có các framework quản trị AI bao gồm việc xem xét, kiểm tra và giám sát chặt chẽ. Điều này đảm bảo tính chính xác và giảm thiểu rủi ro.