Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong bối cảnh kỷ nguyên số, tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA) đang trở thành giải pháp then chốt giúp các tổ chức tài chính, kế toán tối ưu hóa chi phí vận hành và loại bỏ các thao tác thủ công. Theo dự báo của Deloitte (2020), thị trường RPA toàn cầu ước tính đạt quy mô 25,66 tỷ USD vào năm 2027 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 40,6%; nghiên cứu từ Fortune Business Insights cũng chỉ ra thị trường này có thể tăng thêm 7,64 tỷ USD vào năm 2028. Các báo cáo phân tích cảnh báo khoảng 2/3 lao động tri thức đứng trước nguy cơ bị ảnh hưởng bởi tự động hóa. Đáng chú ý, mô hình tính toán do Deloitte và Đại học Oxford phát triển cho thấy các kế toán viên đối mặt với 95% khả năng bị thay thế bởi robot trong vòng hai thập kỷ tới, kéo theo sự chuyển dịch mô hình cơ cấu tổ chức tài chính kế toán từ hình kim tự tháp truyền thống sang hình kim cương ngược. Trước làn sóng biến đổi nghề nghiệp, sinh viên chuyên ngành kế toán tại các trường đại học vẫn chưa nhận thức đầy đủ về nguy cơ cũng như cơ hội do RPA mang lại, dẫn tới nguy cơ thiếu hụt kỹ năng thích ứng khi gia nhập thị trường lao động. Đề tài khóa luận "Nhận thức của sinh viên kế toán trường đại học Kinh Tế về công nghệ Robotic Process Automation (RPA)" được thực hiện nhằm cung cấp dữ liệu thực chứng và giải pháp cải thiện công tác đào tạo.
Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể gồm 4 nội dung:
- Điều tra mức độ hiểu biết của sinh viên kế toán về công nghệ RPA.
- Xác định các nhân tố tác động đến nhận thức của sinh viên kế toán về công nghệ RPA.
- Đánh giá thực trạng đào tạo tại trường và mong muốn tìm hiểu về công nghệ RPA của sinh viên.
- Đề xuất các biện pháp cải thiện giáo dục và đào tạo để tăng cường sự nhận thức và chuẩn bị của sinh viên kế toán về RPA.
Tương ứng với các mục tiêu trên, tác giả đặt ra 4 câu hỏi nghiên cứu:
- Mức độ hiểu biết tổng quan về RPA của sinh viên kế toán như thế nào?
- Nhân tố nào tác động đến nhận thức của sinh viên về công nghệ RPA?
- Thực trạng đào tạo tại trường và mong muốn tìm hiểu về công nghệ RPA của sinh viên như thế nào?
- Đâu là giải pháp giúp nâng cao nhận thức của sinh viên kế toán trường Đại học Kinh tế về công nghệ Robotic Process Automation (RPA)?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Khách thể nghiên cứu: Sinh viên ngành Kế toán tại Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội (UEB - VNU).
- Đối tượng nghiên cứu: Nhận thức của sinh viên kế toán về công nghệ Robotic Process Automation (RPA).
- Phạm vi không gian: Trường Đại học Kinh tế - Đại học Quốc gia Hà Nội.
- Phạm vi thời gian: Dữ liệu khảo sát và nghiên cứu được thu thập từ tháng 9 đến tháng 11 năm 2023.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên việc tổng hợp các khái niệm học thuật và công trình nghiên cứu tiền nhiệm:
- Khái niệm nhận thức và công nghệ: Tiếp cận quan điểm tâm lý học của K.Platônôp, Jerome Bruner, Nguyễn Khắc Viện và định nghĩa ngôn ngữ học của Hoàng Phê; tích hợp định nghĩa công nghệ theo UNIDO, ESCAP và Luật Khoa học và Công nghệ số 29/2013/QH13.
- Cơ sở lý luận về RPA: Khái niệm RPA theo Willcocks, Lacity & Craig (2015), Lacity & Willcocks (2015), Bataller, Jacquot & Torres (2017), Ivancic, Vugec & Vuksic (2019) và Somayya Madakam (2019). RPA được xác định là việc sử dụng phần mềm máy tính mô phỏng hành động lặp đi lặp lại của con người theo các quy tắc nghiệp vụ định trước. Hệ thống RPA cấu thành từ 4 bộ phận chính: Robot (bots), Orchestrator (phần mềm điều phối), Studio (môi trường phát triển quy trình) và Bot Runner (phần mềm thực thi tác vụ). Các nền tảng phần mềm phổ biến được phân tích gồm Blue Prism, Automation Anywhere và UiPath.
- Mô hình nghiên cứu đề xuất: Dựa trên tổng quan nghiên cứu của Chloe D'Angelo (2018), Rajiv D. Banker & Julia Kokina (2017), Fred D. Davis (1989), Venkatesh (2012), Groomer & Murthy (1996), Jacqueline Douglas và cộng sự (2006), mô hình gồm 5 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc (Nhận thức của sinh viên về RPA):
- H1: Sự quan tâm cá nhân (QTCN - 4 biến quan sát) có tác động tích cực đến nhận thức của sinh viên về RPA.
- H2: Tương tác với công nghệ (TTCN - 4 biến quan sát) có tác động tích cực đến nhận thức của sinh viên về RPA.
- H3: Kỳ vọng nhà tuyển dụng (KVTD - 3 biến quan sát sau kiểm định) có tác động tích cực đến nhận thức của sinh viên về RPA.
- H4: Môi trường học tập (MTHT - 4 biến quan sát) có tác động tích cực đến nhận thức của sinh viên về RPA.
- H5: Chương trình đào tạo (CCĐT - 3 biến quan sát) có tác động tích cực đến nhận thức của sinh viên về RPA.
Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:
- Phương pháp thu thập dữ liệu: Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế dựa trên thang đo của Dordoy (2002) và Smith (2007). Tiến hành khảo sát thử nghiệm 20 mẫu với sự góp ý của giảng viên hướng dẫn trước khi triển khai bảng hỏi chính thức trực tuyến qua Google Form trên nền tảng email và Facebook.
- Quy mô mẫu: Căn cứ quy tắc Hair và cộng sự (2014) với $N \ge 5 \times 18 = 90$ và Green (1991) cho phân tích hồi quy ($N \ge 104 + m = 109$), tác giả đã phát ra 250 phiếu khảo sát, thu về và làm sạch dữ liệu bằng Excel, loại 15 phiếu không hợp lệ, giữ lại 235 mẫu hợp lệ đưa vào phân tích SPSS 20.0 (trong đó 170 mẫu sinh viên đã từng nghe về RPA tham gia đánh giá nhận thức chi tiết).
- Phương pháp xử lý số liệu: Thống kê mô tả và phân tích tần số; đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (tiêu chuẩn loại biến tương quan biến - tổng < 0,3; chấp nhận thang đo khi Alpha $\ge 0,6$); phân tích nhân tố khám phá EFA (phương pháp trích Principal Components, phép quay Varimax, điểm dừng Eigenvalue $\ge 1$, tổng phương sai trích $\ge 50%$, hệ số tải Factor Loading $\ge 0,5$); phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Đặt vấn đề
Chương này làm rõ tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ sự bùng nổ của thị trường RPA toàn cầu, sự thu hẹp công việc kế toán cấp thấp do chuyển dịch mô hình cơ cấu tổ chức và khoảng trống nhận thức của sinh viên kế toán. Tác giả xác lập hệ thống 4 mục tiêu nghiên cứu, 4 câu hỏi nghiên cứu, phân định rõ khách thể, đối tượng nghiên cứu (sinh viên kế toán Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN), phạm vi không gian - thời gian (9/2023 - 11/2023) và bố cục tổng thể gồm 5 chương của khóa luận.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và thực tiễn nghiên cứu
Chương 2 tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế (Connie Shum, 2022; Grabinska, 2020; Shilpa Vardia, Ritu Soni & Rimpi Saluja, 2020) và nghiên cứu trong nước (Lương Thị Hân & Nguyễn Thị Ngọc Hiền, 2019), chỉ ra khoảng trống về việc thiếu các nghiên cứu chuyên sâu vào một công nghệ cụ thể như RPA tại Việt Nam. Tác giả hệ thống hóa cơ sở lý luận về nhận thức, công nghệ, kiến trúc - công cụ RPA (UiPath, Blue Prism, Automation Anywhere), phân biệt RPA và Trí tuệ nhân tạo (AI), tác động của RPA đến ngành kế toán. Đồng thời, chương này thiết lập mô hình nghiên cứu gồm 5 giả thuyết và xây dựng bộ thang đo biến độc lập.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 3 trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu khoa học từ khâu thiết kế bảng hỏi, thử nghiệm mẫu nhỏ ($n = 20$), thu thập dữ liệu diện rộng qua Google Form đến quy trình làm sạch dữ liệu. Tác giả thuyết minh cơ sở toán học và tiêu chuẩn thống kê của các phương pháp phân tích: phân tích tần số, thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA và mô hình phương trình hồi quy đa biến nhằm phục vụ đánh giá thực trạng và kiểm định mô hình.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu về nhận thức của sinh viên kế toán trường Đại học Kinh tế về công nghệ RPA
Chương 4 giới thiệu tổng quan về lịch sử hình thành Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN (thành lập theo Quyết định 290/QĐ-TTg ngày 06/03/2007) và Khoa Kế toán - Kiểm toán. Trình bày chi tiết dữ liệu nhân khẩu học của mẫu nghiên cứu ($N = 235$), tỷ lệ hiểu biết về AI so với RPA, các kênh thông tin tiếp cận, kết quả kiểm tra chéo nhận thức kỹ thuật về RPA (khái niệm, bots, UiPath, phân biệt AI), kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha của 5 thang đo độc lập, cùng thực trạng và mong muốn đào tạo công nghệ tại nhà trường.
Chương 5: Thảo luận và khuyến nghị
Trên cơ sở kết quả định lượng và tham khảo kinh nghiệm tích hợp công nghệ vào chương trình giảng dạy kế toán tại nước ngoài cũng như một số trường đại học tại Việt Nam, chương 5 đưa ra hệ thống giải pháp đối với cơ sở đào tạo (hoàn thiện giáo trình, đầu tư phòng lab thực hành phần mềm RPA, kết nối doanh nghiệp) và đối với sinh viên (chủ động tự học, nâng cao kỹ năng số). Đồng thời, tác giả trình bày các hạn chế về quy mô, phương pháp chọn mẫu và định hướng các nghiên cứu tiếp theo.
Kết quả và đóng góp
Khóa luận thu thập và xử lý tập dữ liệu thực tế gồm 235 quan sát từ sinh viên kế toán UEB, phản ánh cụ thể cơ cấu mẫu và các chỉ số nhận thức:
| Tiêu chí phân loại |
Phân nhóm |
Tần số ($N$) |
Tỷ lệ (%) |
| Giới tính |
Nam |
38 |
16,2% |
|
Nữ |
197 |
83,8% (hoặc 83,1%) |
| Trình độ học vấn |
Năm 1 |
26 |
11,1% |
|
Năm 2 |
52 |
22,1% |
|
Năm 3 |
66 |
28,1% |
|
Năm 4 |
91 |
38,7% |
Về mức độ tiếp cận thông tin công nghệ:
- Tỷ lệ sinh viên từng nghe về công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) đạt 86,4% (203 sinh viên), trong khi tỷ lệ từng nghe về công nghệ RPA giảm xuống còn 72,3% (170 sinh viên). Có 27,7% (65 sinh viên) chưa từng nghe về RPA.
- Nguồn thông tin tiếp cận RPA của 170 sinh viên đã từng nghe: Review qua Internet chiếm tỷ lệ cao nhất với 30,0% (51 sinh viên); Ti vi, báo chí chiếm 25,3% (43 sinh viên); Người thân, bạn bè chiếm 18,8% (32 sinh viên); Thầy cô, trường học chiếm 17,6% (30 sinh viên); Kênh nhà tuyển dụng chiếm tỷ lệ thấp nhất với 8,2% (14 sinh viên).
Kết quả đánh giá chi tiết và kiểm tra chéo nhận thức về RPA ($n = 170$):
- Khái niệm, thành phần và công cụ: 61,2% sinh viên đồng ý và 35,3% có ý kiến bình thường rằng mình hiểu khái niệm, thành phần RPA. Khi kiểm tra chéo, có 59,4% sinh viên đồng ý với định nghĩa kỹ thuật của RPA; 49,8% đồng ý Bots là thành phần chính; và 60,6% (37,7% đồng ý và 22,9% hoàn toàn đồng ý) nhận biết UiPath là công cụ phổ biến của RPA.
- Khả năng phân biệt RPA với công nghệ khác: 75,9% sinh viên tự đánh giá biết cách phân biệt RPA. Tuy nhiên, khi kiểm tra chéo nhận định "AI và RPA không giống nhau", chỉ có 52,9% đồng ý, 24,1% đánh giá bình thường và 23,0% không đồng ý. Điều này phản ánh sự nhầm lẫn đáng kể giữa khái niệm AI và RPA trên thực tế.
- Lợi ích và tiềm năng của RPA: 88,2% sinh viên đồng ý về lợi ích tối ưu hóa quy trình kế toán; 40,6% đồng ý RPA thực hiện nhanh và chính xác hơn con người; 73,5% (43,5% đồng ý và 30,0% hoàn toàn đồng ý) tin rằng RPA mở rộng cơ hội nghề nghiệp cho kế toán viên.
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach's Alpha) cho các biến độc lập:
| Thang đo nhân tố độc lập |
Số biến quan sát |
Cronbach's Alpha |
Tương quan biến - tổng |
Đánh giá |
| Sự quan tâm cá nhân (QTCN) |
4 |
0,675 |
Đều $> 0,3$ |
Đạt yêu cầu |
| Tương tác với công nghệ (TTCN) |
4 |
0,879 |
Đều $> 0,3$ |
Đạt yêu cầu |
| Kỳ vọng nhà tuyển dụng (KVTD) |
3 |
0,803 |
Đều $> 0,3$ |
Đạt yêu cầu |
| Môi trường học tập (MTHT) |
4 |
0,873 |
Đều $> 0,3$ |
Đạt yêu cầu |
| Chương trình đào tạo (CCĐT) |
3 |
0,879 |
Đều $> 0,3$ |
Đạt yêu cầu |
Giải pháp và khuyến nghị do tác giả đề xuất:
- Về phía cơ sở đào tạo: Tích hợp các học phần/nội dung RPA vào chương trình đào tạo kế toán cốt lõi; đầu tư hạ tầng công nghệ thông tin và bản quyền phần mềm RPA (như UiPath) phục vụ thực hành tại phòng lab; đẩy mạnh hợp tác với doanh nghiệp và nhà tuyển dụng để tổ chức hội thảo chuyên đề, định hướng nghề nghiệp công nghệ.
- Về phía sinh viên: Nâng cao tinh thần chủ động tìm hiểu công nghệ mới qua các diễn đàn, khóa học trực tuyến; chủ động rèn luyện kỹ năng tương tác với các ứng dụng tự động hóa nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh việc làm.
Đóng góp của khóa luận:
- Bổ sung dữ liệu thực chứng chuyên sâu về nhận thức công nghệ RPA của sinh viên kế toán tại Việt Nam – một nhánh nghiên cứu hẹp chưa được khai thác nhiều so với các chủ đề rộng như AI hay Cách mạng Công nghiệp 4.0.
- Xây dựng và kiểm định thành công bộ thang đo đo lường nhận thức công nghệ trong giáo dục kế toán bậc đại học.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Khóa luận ghi nhận các hạn chế chính dựa trên phạm vi và điều kiện thực hiện:
- Phạm vi không gian hẹp: Khảo sát chỉ giới hạn trong phạm vi sinh viên Khoa Kế toán - Kiểm toán thuộc Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN, chưa đại diện cho toàn bộ sinh viên kế toán trên cả nước.
- Phương pháp lấy mẫu: Sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện trực tuyến qua Google Form, cơ cấu mẫu mất cân đối về giới tính (83,8% là nữ) và tỷ trọng sinh viên năm 3, năm 4 chiếm đa số.
Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Mở rộng phạm vi và quy mô mẫu khảo sát tới nhiều trường đại học đào tạo khối ngành kinh tế - tài chính khác tại các vùng miền.
- Thực hiện nghiên cứu so sánh đối chứng giữa nhận thức của sinh viên với đánh giá thực tế của các nhà quản lý kế toán, kiểm toán viên và nhà tuyển dụng doanh nghiệp đang trực tiếp ứng dụng RPA.
Giá trị tham khảo
Khóa luận là nguồn tài liệu hữu ích phục vụ:
- Sinh viên, học viên ngành Kế toán, Kiểm toán và Hệ thống thông tin quản lý: Giúp định hình bức tranh tổng quan về tác động của tự động hóa RPA đến nghề nghiệp, các công cụ phổ biến (UiPath, Blue Prism) và yêu cầu kỹ năng mới.
- Giảng viên và các nhà phát triển chương trình đào tạo: Tham khảo cơ sở dữ liệu thực chứng về nhu cầu, mong muốn của sinh viên và kinh nghiệm tích hợp công nghệ vào giáo dục kế toán để cải tiến đề cương môn học.
- Phần đáng tham khảo nhất: Bộ thang đo nhân tố ảnh hưởng đến nhận thức công nghệ (đã qua kiểm định Cronbach's Alpha) và phương pháp thiết kế các câu hỏi kiểm tra chéo nhận thức kỹ thuật (phân biệt AI - RPA, kiến trúc bots, công cụ UiPath).
Câu hỏi thường gặp
1. Tỷ lệ sinh viên kế toán tại Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN biết đến công nghệ RPA so với AI là bao nhiêu?
Dữ liệu khảo sát trên 235 sinh viên cho thấy có 86,4% (203 sinh viên) đã từng nghe về AI, nhưng chỉ có 72,3% (170 sinh viên) từng nghe về RPA; 27,7% (65 sinh viên) chưa từng nghe về RPA.
2. Nguồn thông tin nào giúp sinh viên tiếp cận với RPA nhiều nhất và ít nhất?
Nguồn review qua Internet chiếm tỷ lệ cao nhất với 30,0% (51 sinh viên); tiếp theo là ti vi, báo chí (25,3%); người thân, bạn bè (18,8%); thầy cô, trường học (17,6%); và thấp nhất là kênh từ các nhà tuyển dụng với 8,2% (14 sinh viên).
3. Kết quả kiểm tra chéo về khả năng phân biệt giữa RPA và AI của sinh viên thể hiện điều gì?
Mặc dù 75,9% sinh viên tự nhận biết cách phân biệt RPA với công nghệ khác, nhưng khi kiểm tra chéo với nhận định "AI và RPA không giống nhau", chỉ có 52,9% đồng ý, trong khi 24,1% chọn mức bình thường và 23,0% không đồng ý, cho thấy một bộ phận đáng kể sinh viên vẫn còn nhầm lẫn giữa hai khái niệm này.
4. Hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của các thang đo nhân tố độc lập đạt giá trị bao nhiêu?
Kết quả phân tích SPSS 20.0 cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy ($\ge 0,6$): Sự quan tâm cá nhân đạt 0,675; Tương tác với công nghệ đạt 0,879; Kỳ vọng nhà tuyển dụng đạt 0,803; Môi trường học tập đạt 0,873; và Chương trình đào tạo đạt 0,879.
5. Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm những nhân tố độc lập nào tác động đến nhận thức của sinh viên về RPA?
Mô hình gồm 5 nhân tố độc lập: (1) Sự quan tâm cá nhân, (2) Tương tác với công nghệ, (3) Kỳ vọng nhà tuyển dụng, (4) Môi trường học tập, và (5) Chương trình đào tạo.
Kết luận
Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hoàng Thị Lệ đã hệ thống hóa cơ sở lý luận và cung cấp bức tranh thực chứng toàn diện về nhận thức của sinh viên kế toán Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN đối với công nghệ RPA. Kết quả phân tích định lượng chỉ ra rằng mặc dù đa số sinh viên có thái độ tích cực về tiềm năng của RPA, mức độ hiểu biết chuyên sâu về công cụ và sự phân biệt kỹ thuật giữa RPA và AI vẫn còn những hạn chế nhất định. Đề tài đã xây dựng thành công bộ thang đo tin cậy và đề xuất các giải pháp thiết thực cho cơ sở đào tạo trong việc đổi mới chương trình giảng dạy gắn liền với công nghệ số. Đây là công trình tham khảo giá trị cho công tác nghiên cứu và đào tạo kế toán trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay.
