Vào năm 2020, các CFO cần đến những công cụ mới. Còn giờ đây, chính các công cụ đang thay đổi vai trò của họ.
Vai trò này vốn đang dần mang tính chiến lược hơn, nhưng phần mềm thì vẫn dậm chân tại chỗ. Các CFO vừa là nhà phân tích dữ liệu, vừa là kiến trúc sư, phải chắp vá các bản xuất từ vô số giải pháp đơn lẻ và Excel xoay quanh những hệ thống ERP đã ba mươi năm tuổi. Dữ liệu chính là nút thắt cổ chai. Nó nằm rải rác ở quá nhiều nơi và rất khó xử lý, còn các công cụ chạy trên đó thì mong manh và hạn chế về khả năng.
Giờ đây, AI đang gỡ bỏ những rào cản đó. Việc tập hợp dữ liệu đã dễ dàng hơn, và phần mềm cũng bắt đầu tự đảm nhận nhiều phần việc hơn. Khi điều đó thay đổi, cả cách thức thực hiện công việc lẫn người thực hiện cũng thay đổi theo. Điều này có nghĩa là bản thân chức năng tài chính sẽ biến đổi, kéo theo sự thay đổi của đội ngũ và hình mẫu con người dẫn dắt nó.
Từ kế toán, đến chuyên gia ngân hàng, rồi người kiến tạo
Bạn có thể thấy rõ điều này qua việc các công ty đã tuyển ai cho vị trí này qua từng thời kỳ:
Những tố chất làm nên một CFO xuất sắc vẫn giữ nguyên giá trị qua mọi thời đại. Các CFO giỏi nhất không chỉ đưa ra những con số hay bộ slide trình bày trước hội đồng quản trị. Họ còn dùng dữ liệu để định hình quan điểm về hướng đi mà doanh nghiệp nên chọn. Điều duy nhất liên tục thay đổi trong yêu cầu công việc của họ chính là kỹ năng đang khan hiếm ở từng thời điểm.
Hình mẫu của mỗi thời kỳ đều bám sát sự dịch chuyển này. Khi nhiệm vụ là làm sạch sổ sách, thiết lập quy trình kiểm soát và báo cáo kết quả, các công ty tuyển CFO từ nhóm Big 4 kiểm toán. Khi nhiệm vụ là huy động vốn và chốt giao dịch, họ tìm người từ mảng ngân hàng đầu tư. Khi công việc chuyển sang hoạch định, đo lường chỉ số và đồng hành cùng hoạt động kinh doanh, bộ kỹ năng lập kế hoạch (“FP&A”) lên ngôi, dù các công ty thường vẫn ưu tiên ứng viên có nền tảng từ ngân hàng hoặc quỹ đầu tư tư nhân.
Kỹ năng khan hiếm của ngày hôm nay lại là một điều hoàn toàn mới: thiết kế hệ điều hành vận hành doanh nghiệp. Điều này bao gồm dữ liệu, luồng công việc, agent, kỹ năng và các chốt kiểm soát giúp biến ngữ cảnh thành thông tin chuyên sâu và quyết định. Bạn có thể thấy điều này qua sự trỗi dậy của “kỹ sư tài chính” bên trong các đội ngũ tài chính, và việc các CFO ngày càng trực tiếp đảm nhận vai trò đó.
Những lãnh đạo tài chính vận hành theo cách này mô tả về chức năng của mình khác hẳn so với thế hệ tiền nhiệm. Sarah Friar, CFO của OpenAI, định nghĩa tài chính như một chức năng hoạt động theo thời gian thực. Tài chính đang hướng tới mục tiêu chốt sổ ngay trong ngày (zero-day close) và dự báo được cập nhật liên tục — một bước ngoặt lớn so với nhịp độ chốt sổ hàng tháng truyền thống. Dù là phân bổ tài nguyên tính toán hay nguồn vốn, những lãnh đạo tài chính xuất sắc nhất hiện nay nghe giống những người kiến tạo hơn là những người ghi chép điểm số.
Nhiều dữ liệu hơn, công cụ tốt hơn, đội ngũ tinh gọn hơn
Sự thay đổi trong hình mẫu CFO nói riêng và toàn bộ tổ chức tài chính nói chung đang được thúc đẩy bởi tốc độ phát triển nhanh chóng của các công cụ AI-native. Việc truy cập dữ liệu dễ dàng và nhanh chóng hơn đã mở đường cho những công cụ tốt hơn, làm thay đổi cách thức và chủ thể thực hiện công việc, từ đó thay đổi luôn cấu trúc và phương thức vận hành của các đội ngũ tài chính.
1. Dữ liệu không còn là nút thắt cổ chai. Điểm mấu chốt trong bài viết năm 2020 của chúng tôi là nguyên liệu thô của CFO — tức dữ liệu — luôn lỗi thời, phân mảnh và cực kỳ vất vả để tổng hợp. Các đội ngũ tài chính tiêu tốn phần lớn sức lực ở đáy kim tự tháp để chắp vá đầu vào: trích xuất dữ liệu, đối chiếu bảng tính, rồi lùng sục lời giải thích cho một khoản chênh lệch bị vùi lấp trong chuỗi email, hoặc tệ hơn là trong tin nhắn DM và kênh Slack. AI giúp việc trích xuất, nạp và diễn giải dữ liệu nằm rải rác trên nhiều hệ thống và định dạng trở nên nhanh chóng, dễ dàng hơn. Nhờ vậy, các đội ngũ bớt thời gian thu thập thông tin và dành nhiều thời gian hơn để hành động dựa trên thông tin đó.
2. Bộ công cụ tài chính đang trở thành một phần của đội ngũ tài chính. Năm 2020, chúng tôi đã vẽ lại bộ công cụ tài chính theo từng lớp và lập luận rằng một làn sóng công cụ hiện đại sẽ ập đến với mỗi lớp đó. Khi AI góp phần giải quyết vấn đề dữ liệu, làn sóng ấy đã thực sự đến. Thế hệ công cụ mới có thể triển khai trong vài ngày thay vì vài quý, tự động hóa chính khâu thu thập dữ liệu thay vì chờ được cung cấp, và mang lại insight theo thời gian thực chứ không phải đợi đến cuối tháng. Mọi ngóc ngách trong bản đồ thị trường ban đầu giờ đây đều có một đối thủ AI-native, từ ERP, thuế cho đến mua sắm.
Một vài ví dụ từ danh mục đầu tư của chúng tôi:
- Hệ thống ERP của Rillet rút ngắn thời gian triển khai từ nhiều tháng xuống còn vài ngày hoặc vài tuần, tự động kéo dữ liệu về và biến quy trình chốt sổ hàng tháng thành hàng ngày.
- Concourse triển khai các agent phục vụ lập kế hoạch và dự báo tài chính, kéo dữ liệu pipeline theo thời gian thực để xây dựng các kịch bản trực tiếp.
- Lio sử dụng mô hình đa agent cho hoạt động mua sắm; các agent của họ thực hiện thẩm định nhà cung cấp, đàm phán hợp đồng, giám sát quy trình phê duyệt nội bộ và theo dõi tiến độ giao hàng.
- Stuut quản lý toàn bộ chu trình khoản phải thu từ khâu tiếp cận, theo dõi, thu hồi đến giải quyết tranh chấp, tự động hóa quy trình hạch toán tiền mặt.
- Sphere biến quy trình tuân thủ thuế gián tiếp phức tạp thành một luồng tự động hóa đầu cuối.
- Petual tự động hóa việc kiểm thử SOX và các luồng kiểm toán nội bộ doanh nghiệp.
Đây đều là những luồng công việc trước kia đòi hỏi phải có đội ngũ chuyên trách hoặc thuê ngoài dịch vụ.
Thế hệ phần mềm trước giúp các chuyên gia tài chính quản lý công việc. Thế hệ này tự tay làm luôn công việc đó. Phần mềm tài chính AI-native tốt nhất hiện nay thực sự làm tài chính.
3. Sự trỗi dậy của kỹ sư tài chính. Khi bài toán dữ liệu dần được giải quyết, một điều mà chúng tôi không dự đoán được vào năm 2020 đã xuất hiện. Những đội ngũ tài chính tiên tiến nhất không chỉ sử dụng các công cụ AI mà còn tự xây dựng hệ thống tự động hóa, dashboard và nhiều công cụ nội bộ khác. Nhiều người trong số họ chưa từng viết code, từng hoài nghi về AI và không hề có quyền truy cập vào nguồn lực kỹ thuật. Nhưng chỉ trong 9-12 tháng qua, họ đã hoàn toàn "nghiện" AI.
Đội ngũ tài chính của Anthropic đã xây dựng và đang duy trì một thư viện gồm hơn 70 kỹ năng AI chuyên biệt cho tài chính, được họ đối xử như code production. Một trong số đó có thể hoàn thiện 90-95% báo cáo đánh giá tài chính hàng tháng, nén hàng giờ làm việc của con người xuống còn khoảng ba mươi phút. Tại OpenAI, đội ngũ của Friar xây dựng các GPT tùy chỉnh cho quan hệ nhà đầu tư và mua sắm, cùng các dashboard trực tiếp để thay thế bộ tài liệu tĩnh trình bày trước hội đồng quản trị.
Một CFO của công ty giai đoạn tăng trưởng trong danh mục đầu tư của chúng tôi đã yêu cầu đội ngũ của mình tạo ra các agent, và chỉ trong hai tuần, họ có tới 50 agent. Không phải cái nào cũng hữu ích, nhưng điều đó giúp mọi người có cơ hội trải nghiệm khoảnh khắc kỳ diệu khi một agent thực sự tạo ra sản phẩm thật. Một người khác chia sẻ rằng đội ngũ tài chính và kế toán của họ đang dần trở thành những product manager, phối hợp với kỹ sư để tự tạo ra công cụ cho mình.
Giống như sự xuất hiện của GTM engineer, growth engineer hay talent engineer, nhiều công ty đang bắt đầu có vị trí “kỹ sư tài chính”. Tương tự những vai trò kết hợp giữa chuyên môn nghiệp vụ và khả năng xây dựng sản phẩm, đây thường là một người làm tài chính, hay có nền tảng kỹ thuật, đã thành thạo Codex hoặc Claude Code và dẫn dắt việc xây dựng công cụ cho cả đội. Họ thường là người kết nối các hệ thống và xử lý các điểm nghẽn trong luồng công việc. Ví dụ, điều này có thể là xây dựng một công cụ kết hợp doanh thu khách hàng với chi phí inference của mô hình, mức sử dụng cloud và chi phí hỗ trợ, sau đó gắn cờ những tài khoản có biên lợi nhuận đang suy giảm hoặc mức sử dụng khiến một hợp đồng cụ thể không còn sinh lời.
Trước đây, việc này đòi hỏi sự hỗ trợ hiếm hoi từ đội ngũ kỹ thuật cốt lõi, hoặc nỗ lực tuyển kỹ sư về phòng tài chính. Giờ đây, nhiều CFO dành nhiều thời gian hơn để xây dựng bằng AI hoặc sử dụng các công cụ AI-native, và bớt thời gian họp hành. “Mấy sản phẩm mới này dùng vui thật” là phản hồi mà chúng tôi nghe rất thường xuyên.
Nguyên tắc vận hành đằng sau hình mẫu kỹ sư tài chính rất đơn giản: nếu bạn làm một việc hai lần, hãy viết một luồng công việc; nếu bạn viết luồng công việc đó hai lần, hãy tạo một agent.
4. Đội ngũ tài chính nhỏ gọn hơn nhưng tạo đòn bẩy lớn hơn. Hầu hết các đội ngũ tài chính vẫn được tổ chức theo lối cũ: một lớp controller, một lớp FP&A, một lớp vận hành và một CFO. Tất cả được thiết kế cho nhịp độ hàng tháng và cơ chế một người phụ trách một đầu việc. Cấu trúc đó từng hợp lý khi mọi lớp tồn tại chỉ để di chuyển và đối chiếu dữ liệu.
Quy tắc cũ cho rằng bộ phận tài chính chiếm khoảng 5% tổng nhân sự cũng đang thay đổi. Những đội ngũ tinh gọn nhất mà chúng tôi thấy đang nhắm tới mức 2% và ưu tiên mật độ nhân tài hơn là số lượng. Nhân sự tài chính kiểu mới có thể kết nối nhiều hệ thống bằng một lệnh gọi API, viết SQL và dựng prototype cho một quy trình tự động hóa. Sự thành thạo AI đang trở thành yêu cầu tối thiểu. Câu hỏi phỏng vấn “Hãy trình bày mô hình của bạn” đang dần chuyển thành “Hãy trình bày chuỗi prompt của bạn”.
Các chuyên gia nghiệp vụ cấp cao mới là người tận dụng được đòn bẩy lớn nhất từ AI. Tại Anthropic, người dùng nhiều nhất trong đội ngũ tài chính lại là trưởng bộ phận thuế. Như một CFO giai đoạn tăng trưởng trong mạng lưới của chúng tôi nhận xét: rất dễ nghĩ rằng những người trẻ nhất sẽ ứng dụng mạnh mẽ nhất, nhưng họ lại thiếu kinh nghiệm và bối cảnh để biết thế nào là “xuất sắc”, hay nên xây dựng cái gì.
5. Hoạch định trở thành quá trình liên tục. Doanh thu dựa trên mức sử dụng (ví dụ: token, số phút, lượt gọi API) vốn luôn rất phức tạp để dự báo. Hơn nữa, các quy trình và công cụ chuẩn vận hành theo chu kỳ hàng tháng không còn đủ nhanh, đặc biệt khi các agent đã trở thành một tác nhân trong báo cáo P&L. Nhiều lãnh đạo tài chính hiện đang chuyển sang dự báo liên tục, cung cấp góc nhìn trực tiếp nhờ các mô hình thống kê, dữ liệu cấp tài khoản và phán đoán nghiệp vụ. FP&A đang tiến hóa từ việc lập ngân sách hàng năm sang việc ra quyết định vận hành liên tục. Giờ đây, bạn có thể chạy các kịch bản phức tạp ngay trong cuộc họp.
6. Kiểm soát trở thành tính năng cốt lõi của sản phẩm. Khi phần mềm gánh vác nhiều việc hơn trong lĩnh vực tài chính, một chuỗi liên kết có thể kiểm toán và đáng tin cậy từ từng con số tài chính về tận nguồn gốc là điều tối quan trọng. Bộ phận tài chính cần biết mỗi con số đến từ đâu, được tính toán thế nào, và agent nào đã tham gia vào khâu nào. Chẳng hạn, nếu một agent đang soạn bút toán, nó cần lưu giữ giấy tờ làm việc và bằng chứng hỗ trợ, đồng thời tuân thủ quy tắc phê duyệt trước khi ghi sổ. AI vẫn có thể được dùng để đối chiếu hồ sơ, gắn cờ và giải thích các khoản chênh lệch hay ngoại lệ, nhưng bộ phận tài chính mới là người đặt ra luật chơi và chịu trách nhiệm phê duyệt. Có kiểm soát tốt thì mới dám tăng tốc. Đội ngũ có thể tập trung vào công việc chiến lược mà không cần tái tạo và rà soát từng bước thủ công.
7. Tài chính nhận được trọng trách lớn hơn. Với dữ liệu thời gian thực và khả năng chạy kịch bản nhanh chóng, bộ phận tài chính đang được kéo vào nhiều quyết định chiến lược hơn rất nhiều. Đối với nhiều công ty AI, tài nguyên tính toán là một trong những khoản chi phí vận hành lớn nhất và là quyết định phân bổ vốn mang tính sống còn. Giờ đây, các đội ngũ tài chính có thể tổng hợp ngay bức tranh hiện tại về dữ liệu sử dụng, chi phí hạ tầng và doanh thu khách hàng, còn công cụ AI sẽ giúp xác định xem một tính năng mới hay sự gia tăng mức sử dụng của khách hàng sẽ ảnh hưởng đến biên lợi nhuận ra sao. Điều này mang lại cho bộ phận tài chính cơ sở vững chắc hơn để đóng góp tiếng nói vào việc định giá, ra mắt sản phẩm và các cam kết chi tiêu.
Các công ty cũng đang phải đưa ra nhiều quyết định mà ở đó CFO đóng vai trò trọng tài then chốt. Ví dụ, việc phân chia khối lượng công việc giữa con người và phần mềm là câu hỏi lớn trên toàn tổ chức, và đó là một quyết định thuộc về tài chính. Với dữ liệu chi tiết hơn về sự đánh đổi giữa thời gian bỏ ra, lượng token tiêu thụ, mức độ sử dụng phần mềm..., bộ phận tài chính có thể đánh giá được các sự đánh đổi này. Bài toán tự xây hay mua ngoài cũng nằm trong nhóm quyết định đó. Việc "tự xây" giờ đây có thể là một dự án kỹ thuật lớn, hoặc chỉ đơn giản là một đội ngũ phi kỹ thuật vibe coding ra một công cụ nhỏ. Việc "mua ngoài" có thể là trả phí theo mức sử dụng hoặc theo sản phẩm hoàn thiện, nên chi phí sẽ biến động theo tỷ lệ ứng dụng. Với AI, bộ phận tài chính có thể mô hình hóa những kịch bản phức tạp này nhanh hơn và chính xác hơn.
Viết lại vai trò của CFO
Công việc của CFO từng thay đổi trước đây. Nhưng điều khác biệt lúc này là mức độ tái thiết kế của cả chức năng tài chính lẫn toàn bộ tổ chức. Trong quá khứ, CFO xây dựng đội ngũ tài chính dựa trên các lớp nhân sự cần thiết để thu thập, đối chiếu và rà soát dữ liệu nằm rải rác trên nhiều công cụ, tất cả được sắp xếp để theo dõi và quản lý công việc. Giờ đây, với một đội ngũ nhỏ hơn và đòn bẩy lớn hơn, CFO có thể xây dựng và sử dụng những công cụ trực tiếp thực thi công việc. Những quyết định từng diễn ra theo tuần hoặc theo tháng nay có thể được đưa ra liên tục.
CFO đang trở thành người kiến tạo và kiến trúc sư cho hệ điều hành của doanh nghiệp. Điều đó có nghĩa là phải xác định được việc gì nên do con người làm, việc gì nên giao cho phần mềm. Một CFO AI-native phải đặt tự động hóa lên hàng đầu và biết cách xây dựng, đào tạo, phân bổ nguồn lực cho một đội ngũ tài chính hiện đại. Họ cũng cần những khung tư duy mới để quyết định nên tự xây gì, mua gì và cách tính ROI cho những quyết định đó. Phần thưởng là họ có nhiều thời gian hơn cho chính hoạt động kinh doanh và cho vai trò đối tác chiến lược của CEO. Bản chất công việc vẫn là tài chính, nhưng giờ đây phần lớn công việc lại là thiết kế cách thức thực hiện tài chính.
cc: @IvanoMakSF David Borecky
Chân thành cảm ơn @astrange và @BKRoberts đã hỗ trợ chúng tôi hoàn thành bài viết này!
