Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán và tầm quan trọng của dữ liệu lớn

• Khai thác dữ liệu trong kế toán như thế nào đạt hiệu quả cao?
• Phân tích dữ liệu với kế toán quan trọng như thế nào?
• Những thách thức khi triển khai phân tích dữ liệu đối với kế toán
• Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu cho dân kế toán
• Phân tích dữ liệu trong kế toán: Hướng dẫn cơ bản cho năm 2023

Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán: đạo đức, quyền riêng tư và khả năng xảy ra lỗi và sử dụng sai mục đích Bất kỳ quy trình kinh doanh nào thu thập dữ liệu khách hàng đều phải đảm bảo rằng mọi việc sử dụng dữ liệu đều bảo vệ quyền riêng tư và các quyền khác của những khách hàng đó. 

1. Rủi ro phân tích dữ liệu với kế toán

Một trong những vấn đề nan giải về đạo đức mới liên quan đến các thuật toán dựa trên AI nói riêng là thiếu sự đồng ý khi hệ thống tạo ra dữ liệu riêng tư mà trước đây không tồn tại. Một ví dụ là thuật toán tự động liên kết hoạt động tài khoản ngân hàng của một người với lịch sử cuộc gọi và theo dõi vị trí được thu thập từ điện thoại di động của cá nhân đó.

Hiệp hội Phân tích Kỹ thuật số đã tạo ra một quy tắc đạo đức dành cho các nhà phân tích web, trong đó nhấn mạnh tính trung thực và trách nhiệm cá nhân để bảo vệ quyền riêng tư, hoạt động minh bạch và giáo dục người dùng web về công việc của họ. Dịch vụ phân tích Blast Analytics cung cấp quy tắc đạo đức cho các nhà phân tích dữ liệu mô tả tám nguyên tắc đạo đức nghề nghiệp:

• Bảo vệ thông tin nhận dạng cá nhân (PII) của khách hàng một cách nghiêm ngặt.
• Đừng cố che giấu tin xấu trong kết quả phân tích. Giải thích lý do dẫn đến tin xấu.
• Đừng trình bày sai dữ liệu để nhấn mạnh điều gì đó không quan trọng hoặc không nhấn mạnh điều gì đó quan trọng.
• Đừng cố gắng làm sai lệch kết quả phân tích để ủng hộ một kết quả cụ thể.
• Luôn bảo vệ niềm tin của khách hàng trong phân tích bằng cách trung thực và sửa lỗi nhanh nhất có thể.
• Khi chất lượng dữ liệu có vấn đề, hãy cho khách hàng biết rằng kết quả có thể không đáng tin cậy.
• Luôn tăng thêm giá trị cho hoạt động kinh doanh của khách hàng và cung cấp cho khách hàng toàn quyền sở hữu dữ liệu của riêng họ.
• Tuân thủ tất cả các quy tắc quản trị dữ liệu đến từng chi tiết và đảm bảo rằng nhân viên và khách hàng hiểu các quy định cũng như các vấn đề tuân thủ liên quan đến dữ liệu của khách hàng của họ.

Ngoài tám nguyên tắc về phân tích đạo đức, quy tắc này còn liệt kê ba lĩnh vực mà các chuyên gia kế toán và tài chính nên tập trung vào khi áp dụng phân tích dữ liệu trong công việc của họ:

• Phân tích dữ liệu là một quá trình thử nghiệm và lặp lại để liên tục thử nghiệm kết quả và sau đó áp dụng các bài học của từng thử nghiệm. Việc tự do mắc lỗi sớm sẽ dẫn đến ít lỗi hơn trong tương lai.
• Phân tích dữ liệu nhằm mục đích có tác động tích cực đến lợi nhuận của khách hàng doanh nghiệp là kế toán viên và chuyên gia tài chính. Quá trình chuyển đổi dữ liệu thành kiến ​​thức giúp đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả hơn.
• Chịu trách nhiệm về dữ liệu và minh bạch về mọi thiếu sót hoặc sai sót tiềm ẩn trong quá trình phân tích. Quay lại các chi tiết kỹ thuật của công việc để xem quy trình và kết quả phân tích từ góc độ của khách hàng.

>>> Xem thêm: Xu hướng phân tích dữ liệu dành cho dân trong ngành phải biết

2. Dữ liệu lớn trong kế toán

Mục tiêu của dữ liệu lớn trong kế toán là thu thập, sắp xếp và khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để có được những hiểu biết mới về kinh doanh trong thời gian thực. Ví dụ: thay vì dựa vào báo cáo tài chính hàng tháng để phân tích, kế toán viên và nhà phân tích tài chính có thể truy cập thông tin cập nhật từng phút từ bất kỳ vị trí nào có kết nối mạng.

• Các phân tích của họ giờ đây có thể bao gồm dữ liệu phi cấu trúc , chẳng hạn như âm thanh, video và hình ảnh, cũng như các tệp email và văn bản, bài đăng trên mạng xã hội, nội dung trang web và thông tin thu thập được từ thiết bị di động. Trước đây, các nhà phân tích bị giới hạn trong việc phân tích dữ liệu có thể được chuyển đổi sang định dạng có cấu trúc, thường là bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu quan hệ.
• Phân tích dữ liệu được tăng cường bằng cách sử dụng phần mềm trực quan cung cấp cho kế toán viên và khách hàng của họ những cái nhìn độc đáo về dữ liệu hỗ trợ các quyết định của họ.
• Kiểm toán viên hiện có thể xử lý đồng thời lượng lớn dữ liệu kế toán ở nhiều định dạng khác nhau, điều đó có nghĩa là công việc của họ được thực hiện nhanh hơn và chính xác hơn.
• Dữ liệu lớn cải thiện việc phân tích rủi ro bằng cách cung cấp cho kế toán viên quyền truy cập vào dữ liệu kịp thời hơn. Các công cụ phân tích nâng cao cho phép họ xử lý dữ liệu nhanh chóng.

Một cuộc khảo sát do Viện Kế toán Quản lý thực hiện cho thấy 67% công ty kế toán đã triển khai dữ liệu lớn hoặc có kế hoạch thực hiện điều đó. Trong số 32% doanh nghiệp đã hoàn thành triển khai, đây là những ứng dụng phổ biến nhất của dữ liệu lớn:

• Đo lường hiệu suất (được sử dụng bởi 100% doanh nghiệp đã triển khai dữ liệu lớn)
• Xây dựng chiến lược (74%)
• Nghiên cứu và phát triển (50%)
• Thực hiện đơn hàng (25%)
• Hợp lý hóa sản phẩm và dịch vụ (25%)

Dữ liệu lớn mang lại cơ hội cải thiện chất lượng dịch vụ kế toán trong ba lĩnh vực chính:

• Quản trị dữ liệu và quyền riêng tư : Việc sử dụng rộng rãi thông tin cá nhân đòi hỏi các công ty kế toán phải giám sát việc tuân thủ các quy định liên quan đến bảo mật và sử dụng phù hợp thông tin nhạy cảm trong các ứng dụng dữ liệu lớn.
• Đạt được những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh : Kế toán và các chuyên gia tài chính khác sẽ cần phải hợp tác chặt chẽ hơn với các nhà quản lý doanh nghiệp để hiểu các quy trình và chức năng mà họ dựa vào và hỗ trợ tốt hơn cho các quyết định kinh doanh ảnh hưởng đến các quy trình đó.
• Quản lý rủi ro : Các nhà quản lý doanh nghiệp cần hiểu rõ hơn về các tác động bên ngoài tác động đến hoạt động của họ, bao gồm các quy định, sự gián đoạn chuỗi cung ứng và các mối đe dọa đối với danh tiếng và thương hiệu của công ty. Họ cũng phải nhận thức được những trở ngại đối với kế hoạch tăng trưởng và chiến lược sản phẩm của công ty.

Để đáp ứng nhu cầu của khách hàng doanh nghiệp, kế toán viên sẽ cần học các kỹ năng mới liên quan đến cách cấu trúc, tổ chức và áp dụng bộ dữ liệu cũng như các công cụ để tiến hành phân tích chiến lược và cộng tác giữa các nhóm chức năng trong một tổ chức.

>>> Xem thêm: Các kỹ thuật phân tích dữ liệu phổ biến nhất từ chuyên gia

3. Kế toán học phân tích dữ liệu tại FUNiX có tốt không?

FUNiX là tổ chức đào tạo trực tuyến ra mắt vào tháng 10 năm 2015, chuyên đào tạo CNTT đáp ứng mọi yêu cầu của người học.

Tại FUNiX, học viên được tiếp cận với hình thức giáo dục 4.0 – đào tạo trực tuyến thông qua mô hình FUNiX Way “độc bản”: 

• Học trực tuyến 100%: Cá nhân hóa lộ trình học; chủ động học mọi lúc, mọi nơi
• Sử dụng học liệu MOOC, học liệu Udemy hàng đầu thế giới, được cập nhật liên tục
• Mentorship đồng hành: Hỏi – Đáp 1:1 với Mentor – Đội ngũ chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực CNTT tại FUNiX
• Hannah FUNiX tận tâm, hỗ trợ học viên xây dựng lộ trình và duy trì cảm hứng học tập
• Cộng đồng FUNiX rộng lớn: Cộng đồng liên tục mở rộng, thỏa sức kết nối, học tập và tìm kiếm cơ hội công việc

Với khẩu quyết “học không bằng hỏi, dạy không bằng dỗ”; các khóa học tại FUNiX đang ngày càng được nâng cấp và mở rộng, phù hợp với mọi đối tượng từ trẻ em, học sinh, sinh viên tới những người đã đi làm muốn nâng cao chuyên môn hoặc chuyển nghề.

Hiện nay, FUNiX đào tạo khóa học lập trình chuyên sâu, mời bạn tham khảo tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc