Để đánh giá độ tin cậy của các câu trả lời, trước tiên 350 câu hỏi phổ biến liên quan đến quy trình, quy định trong ngành kế toán, hướng dẫn sử dụng các công cụ phần mềm trong kế toán đư
QUAN VỀ ĐỀ ÁN
Tổng quan xu thế ứng dụng CNTT vào ngành kế toán
Trước sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin, ngành kế toán đã ứng dụng CNTT để cải tiến hiệu suất làm việc, được quy định trong Luật Kế toán sửa đổi năm 2015 Các công cụ phần mềm hỗ trợ như thống kê tài chính và kế toán thuế ngày càng trở nên phổ biến, giúp nâng cao hiệu quả công tác kế toán Tuy nhiên, sự chuyển mình sang kế toán số cũng mang lại nhiều thách thức, khi thông tin thay đổi nhanh chóng và đa dạng, dẫn đến khó khăn trong việc tìm kiếm, tập hợp và phân tích thông tin để đảm bảo tính chính xác và kịp thời.
Trong bối cảnh kinh tế số và toàn cầu hóa, việc kiểm soát chất lượng thông tin trong kế toán trở nên khó khăn hơn do khả năng kết nối rộng rãi qua internet và sự tham gia của nhiều thành phần trong quá trình tạo ra thông tin Theo mô hình COBIT, các tiêu chuẩn kiểm soát thông tin bao gồm độ hữu hiệu, kịp thời, bảo mật, toàn vẹn, sự sẵn sàng và tin cậy Tuy nhiên, trong lĩnh vực CNTT, việc đảm bảo các tiêu chí này ngày càng trở nên thách thức Mặc dù CNTT giúp thông tin được truy cập nhanh chóng và có độ sẵn sàng cao, nhưng điều này cũng làm giảm độ bảo mật; đồng thời, với sự đa dạng nguồn thông tin, độ tin cậy cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.
Trong bối cảnh công nghệ thông tin phát triển, tỷ lệ số hóa dữ liệu quy định và quy trình kế toán ngày càng gia tăng Hầu hết thông tin hiện nay đều được số hóa và công khai trên các trang điện tử của các đơn vị quản lý, thay thế cho các bản lưu trữ giấy truyền thống Việc sử dụng phần mềm trong công việc kế toán hàng ngày cũng thúc đẩy nhu cầu phát triển tài liệu hướng dẫn và các kênh tư vấn trực tuyến, như website và blog chia sẻ kinh nghiệm.
Xu hướng sử dụng dữ liệu số đã hình thành thói quen tra cứu thông tin qua các công cụ tìm kiếm như Google.com và Bing.com Mặc dù có ưu điểm về nguồn dữ liệu phong phú và khả năng truy cập nhanh chóng, các nền tảng này vẫn hạn chế trong việc tổng hợp thông tin cho người dùng Việc chọn lọc và tổng hợp dữ liệu phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của người làm kế toán, điều này gây khó khăn cho kế toán viên mới hoặc học viên thiếu kinh nghiệm Do đó, cần phát triển một nền tảng tìm kiếm mới để hỗ trợ hiệu quả hơn trong việc tìm kiếm và tổng hợp thông tin.
1.1.1 Các cấp độ ứng dụng CNTT trong kế toán
Trong bối cảnh phát triển hiện nay, nhiều doanh nghiệp và tổ chức đang tích cực tìm kiếm giải pháp cải thiện chất lượng kế toán và tuân thủ các quy định kế toán Việc ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) trong kế toán phụ thuộc vào nhiều yếu tố như quy mô, khả năng tài chính và hoạt động của tổ chức, dẫn đến mức độ triển khai khác nhau Tại Việt Nam, mức độ ứng dụng phổ biến hiện nay bao gồm việc áp dụng công nghệ xử lý bán thủ công, trong đó một số phần mềm máy tính hỗ trợ thống kê, phân tích, thu thập và phân loại thông tin, thường được sử dụng tại các doanh nghiệp quy mô nhỏ.
Mức độ thứ hai của tự động hóa trong kế toán bao gồm việc sử dụng các công cụ tính toán chuyên dụng, giúp thực hiện các chức năng như thống kê, phân tích, lập báo cáo và dự báo cho công tác quản lý Các doanh nghiệp và tổ chức lớn thường triển khai mức độ này để nâng cao hiệu quả công việc Ở mức độ cao hơn, các doanh nghiệp đa ngành nghề và đa quốc gia áp dụng mô hình tự động hóa quản lý, không chỉ trong kế toán mà còn trong nhiều lĩnh vực khác, như hoạch định nguồn lực nhân sự thông qua các hệ thống ERP chuyên nghiệp.
1.1.2 Vai trò của ứng dụng CNTT trong kế toán
Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong ngành kế toán mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt là tăng hiệu suất làm việc Các ứng dụng CNTT giúp đa dạng hóa dữ liệu kế toán về nội dung, hình thức thu thập và quy mô Hiện nay, thông tin không chỉ giới hạn ở tài chính mà còn bao gồm các yếu tố liên quan đến cá nhân, tổ chức và bối cảnh xã hội, từ đó nâng cao tính linh động và hiệu quả trong công tác kế toán Ngoài các dạng dữ liệu truyền thống như bảng ghi và sổ sách, kế toán viên còn có thể sử dụng hình ảnh, video và biểu đồ làm tư liệu Hơn nữa, các công cụ phần mềm và hệ thống máy tính cho phép lưu trữ dữ liệu với quy mô gần như không giới hạn, đảm bảo thời gian lưu trữ lâu dài và an toàn hơn.
Một lợi ích quan trọng của việc sử dụng công nghệ trong kế toán là khả năng truy cập nhanh chóng và đa dạng các cơ chế đóng góp vào việc xây dựng dữ liệu kế toán Nhờ vào các phần mềm tìm kiếm chuyên dụng như Google.com, việc tìm kiếm thông tin kế toán từ các tập dữ liệu lớn trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn Bên cạnh đó, sự đa dạng và thuận tiện trong các đối tượng tham gia cung cấp và xây dựng dữ liệu kế toán cũng được nâng cao.
Việc xử lý dữ liệu là một lợi ích quan trọng khi ứng dụng công cụ phần mềm vào kế toán Nhờ phần mềm, kế toán viên có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như xây dựng báo cáo tài chính và phân tích số liệu, giúp đưa ra đánh giá nhanh chóng và chính xác Điều này làm cho quản lý và hoạch định công tác kế toán trở nên thuận tiện, hiệu quả và an toàn hơn.
Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong kế toán không chỉ nâng cao khả năng kiểm soát mà còn đảm bảo an toàn hơn cho công tác này Hệ thống phân quyền truy cập và quản lý cơ sở dữ liệu được thực hiện chặt chẽ hơn, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc Các tính năng như báo cáo tự động, cảnh báo kịp thời và ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong việc nhận diện rủi ro kế toán mang lại hiệu quả cao trong quản lý kế toán.
Tính cấp thiết của đề án
Ứng dụng công nghệ thông tin trong kế toán đã phát triển mạnh mẽ, với nhiều phần mềm hỗ trợ cho các nhiệm vụ từ lưu trữ, truy vấn đến thống kê Các công cụ này giúp thực hiện các thao tác phức tạp như lập báo cáo và phân tích rủi ro Tuy nhiên, việc tra cứu và tổng hợp thông tin vẫn là một hoạt động quan trọng chưa được phần mềm hỗ trợ đầy đủ.
Ngày nay, kế toán viên thường sử dụng các công cụ tìm kiếm trên trình duyệt web như Google để tra cứu thông tin Sau đó, họ sẽ tổng hợp thông tin một cách thủ công, dựa vào khả năng thao tác và nhận thức cá nhân.
Trong bối cảnh thông tin phát triển nhanh chóng, kế toán viên đối mặt với nhiều thách thức và rủi ro liên quan đến tính chính xác và toàn vẹn của dữ liệu, đặc biệt là với những người thiếu kinh nghiệm Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong tìm kiếm và tổng hợp thông tin trở nên cấp bách và hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu suất làm việc đáng kể.
1.2.1 Thực trạng nghiên cứu và ứng dụng trong nước
Việt Nam đang trải qua một giai đoạn chuyển đổi số mạnh mẽ, mang lại nhiều giá trị tích cực cho các lĩnh vực, trong đó có ngành kế toán Dù gặp phải một số thử thách, chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) mở ra cơ hội nâng cao chất lượng và hiệu quả làm việc Việc sử dụng phần mềm kế toán thay thế cho các phương pháp truyền thống đang ngày càng trở nên phổ biến tại Việt Nam.
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã cho thấy nhiều tiềm năng ứng dụng trong lĩnh vực kế toán (Hường P T T., 2016; Phước T., 2007; Vân Anh, H T., & Anh, P T., 2020).
Việc triển khai ứng dụng phần mềm kế toán tại Việt Nam hiện còn nhiều hạn chế, chủ yếu tập trung vào các doanh nghiệp lớn, liên doanh quốc tế và doanh nghiệp nước ngoài Các doanh nghiệp vừa và nhỏ vẫn chủ yếu sử dụng công cụ truyền thống như Excel và Access để quản lý dữ liệu Mặc dù Luật Kế toán sửa đổi năm 2015 đã thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ thông tin, nhưng vẫn còn nhiều khó khăn cần khắc phục.
Trong lĩnh vực nghiên cứu và phát triển phần mềm, giải pháp cho kế toán tại Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt trong việc áp dụng công nghệ mới để giải quyết các vấn đề như phân tích, tổng hợp và dự đoán Hầu hết các nghiên cứu hiện nay chỉ dừng lại ở mức dự báo và thử nghiệm Do đó, việc tăng cường ứng dụng công nghệ mới và phát triển các sản phẩm thực tiễn là rất cần thiết, không chỉ để xây dựng hệ thống quản lý kế toán hiệu quả mà còn để làm chủ công nghệ và phát triển đội ngũ ứng dụng chất lượng cao.
1.2.2 Thực trạng nghiên cứu và ứng dụng ngoài nước Ứng dụng ấn tượng nhất của CNTT trong kế toán là triển khai các hệ thống thông tin kế toán (Accounting Information Systems - AIS) (Gelinas, 2018; Gowan, 2022; Hla, 2015) và phát triển các nền tảng kế toán điện tử (e-accounting) (Teru, 2019; Vakilifard, 2015) Trong khái niệm về kế toán điện tử (Lutfi, 2022), bằng việc ứng dụng CNTT, hoạt động quản lý kế toán trở nên hiệu quả hơn, khả thi hơn và linh hoạt hơn, đặc biệt với với sự hỗ trợ của hạ tầng internet kết nối toàn cầu
Trong bối cảnh hiện nay, nhiều phần mềm đã được phát triển nhằm giảm bớt khối lượng công việc cho kế toán viên và nâng cao độ chính xác trong các nghiệp vụ kế toán.
Trong những năm gần đây, nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển mạnh mẽ, mở ra nhiều cơ hội cho các giải pháp thông minh và hiệu quả trong nhiều lĩnh vực Ứng dụng AI đã trở nên phổ biến và là xu hướng mới trong hầu hết các lĩnh vực xã hội Ngành kế toán cũng không nằm ngoài xu hướng này, với nhu cầu cao và sự quan tâm mạnh mẽ đối với khả năng ứng dụng của AI.
Các công cụ hiện tại chủ yếu tập trung vào phân tích và tóm tắt dữ liệu khảo sát cho báo cáo và nghiên cứu, trong khi việc tìm kiếm và tổng hợp công cụ hỗ trợ kế toán vẫn còn hạn chế Kế toán thường phải tìm kiếm thông tin một cách thủ công qua các trình duyệt như Google, Bing hay Safari, dẫn đến quá trình mất thời gian và có nguy cơ thiếu chính xác Do đó, một công cụ tìm kiếm hiệu quả là rất cần thiết để cải thiện hiệu suất công việc trong lĩnh vực kế toán (Israel O O., 2018).
1.2.3 Tiềm năng ứng dụng của đề án
Giải pháp tìm kiếm thông minh được phát triển có khả năng tổng hợp thông tin và nguồn dữ liệu đa dạng, mang lại tiềm năng ứng dụng cho nhiều đối tượng người dùng liên quan đến kế toán hoặc có nhu cầu tìm hiểu về lĩnh vực này.
Các đối tượng ứng dụng chíng của sản phẩm thuộc đề án :
Các kế toán viên, đặc biệt là những người mới, cần thường xuyên cập nhật thông tin về các quy định kế toán và những thay đổi ảnh hưởng đến công việc Sản phẩm này cung cấp hướng dẫn cần thiết giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và sử dụng các công cụ kế toán, đồng thời hỗ trợ khắc phục sự cố trong quá trình làm việc.
Các chuyên gia và nhà lãnh đạo cần nắm vững quy trình và quy định về kế toán Hệ thống cũng hỗ trợ phân tích chuyên sâu và tổng hợp thông tin đa chiều khi cần thiết.
Sinh viên chuyên ngành kế toán cần thường xuyên tra cứu thông tin, cập nhật các quy định mới và tìm kiếm hỗ trợ để đưa ra những đề xuất liên quan đến lĩnh vực kế toán.
Mục tiêu của đề án
Đề án nhằm đánh giá tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành kế toán, đặc biệt là trong việc tra cứu thông tin Mục tiêu là phát triển một ứng dụng phần mềm hỗ trợ tra cứu quy định kế toán và hướng dẫn sử dụng phần mềm kế toán, sử dụng công nghệ tiên tiến như GPT-4, kỹ thuật máy học và thiết kế website.
1.3.2 Mục tiêu chi tiết Đề án hướng đến đạt các mục tiêu chi tiết như sau:
Nghiên cứu và đánh giá tiềm năng ứng dụng mô hình chatbot ChatGPT trong việc tra cứu thông tin quy định và sử dụng phần mềm trong ngành kế toán có thể mang lại nhiều lợi ích Việc áp dụng công nghệ này giúp cải thiện hiệu quả tra cứu thông tin và hỗ trợ người dùng trong quá trình làm việc Thông qua việc phân tích các tính năng của ChatGPT, ngành kế toán có thể tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao chất lượng dịch vụ.
E-accountant.vn là một giải pháp phát triển hỗ trợ người dùng tra cứu thông tin và giải đáp các thắc mắc liên quan đến quy định kế toán Website này còn cung cấp hướng dẫn sử dụng phần mềm kế toán, giúp người dùng nắm bắt kiến thức và áp dụng hiệu quả trong công việc kế toán của mình.
- Triển khai sử dụng thử nghiệm giải pháp E-accountant.vn đối với các cá nhân có tham gia hoặc quan tâm đến công tác kế toán;
- Đánh giá khả năng đáp ứng nhu cầu người dùng và tiềm năng ứng dụng của giải pháp E-accountant.vn trong thực tế
Báo cáo này đánh giá sự phù hợp và độ tin cậy của kết quả từ cơ sở dữ liệu của nền tảng GPT-4, nhằm đáp ứng nhu cầu tìm kiếm thông tin liên quan đến các quy định, quy trình kế toán và hướng dẫn sử dụng phần mềm kế toán.
- Một nền tảng website hỗ trợ tìm kiếm thông tin trong ngành kế toán, triển khai sử dụng tại địa chỉ: http://www.e-accountant.vn
Cơ chế máy học giúp gợi ý các câu hỏi liên quan đến yêu cầu tìm kiếm của người dùng, với mục tiêu định hướng vào các quy định và quy trình kế toán Những câu hỏi gợi ý này cũng bao gồm hướng dẫn sử dụng các phần mềm kế toán, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin cần thiết.
Tóm tắt nội dung đề án
Đề án bao gồm bốn nội dung chính nhằm xây dựng giải pháp E-accountant.vn, hỗ trợ tra cứu thông tin và giải đáp thắc mắc trong ngành kế toán một cách nhanh chóng Mỗi nội dung là một bước quan trọng trong quá trình thực hiện đề án.
Xây dựng một cơ sở dữ liệu các câu hỏi phổ biến liên quan đến quy định và phần mềm trong ngành kế toán, kèm theo các câu trả lời tương ứng, nhằm đánh giá tiềm năng và độ tin cậy của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là GPT-4, trong việc cung cấp thông tin chính xác về các vấn đề kế toán.
Hình 1.1: Sơ đồ các bước thực hiện đề án
Bài viết này đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của các câu trả lời từ nền tảng GPT-4 thông qua khảo sát ý kiến của các chuyên gia và chuyên viên kế toán Mục tiêu là xác định mức độ hài lòng và độ tin cậy của các phản hồi đối với các câu hỏi đã được tạo ra trong nội dung trước đó.
- Nội dung 3 (ND3): Xây dựng giải pháp E-accountant.vn Ở nội dung này, tác giả kết hợp với các chuyên gia về CNTT để xây dựng giải pháp website
E-accountant.vn cho phép tra cứu thông tin và giải đáp thắc mắc tự động một cách thân thiện, nhanh chóng và hiệu quả
Nội dung 4 (ND4) đề cập đến việc thử nghiệm giải pháp E-accountant.vn tại bộ phận kế toán của một tổ chức hoặc doanh nghiệp nhằm đánh giá hiệu quả của công cụ tra cứu đề xuất Giải pháp này cũng được triển khai và giới thiệu đến những người làm việc trong lĩnh vực kế toán hoặc có nhu cầu tìm hiểu, để họ có cơ hội dùng thử và đánh giá tiềm năng của ứng dụng.
Giới hạn của đề án
Giải pháp này được áp dụng cho chuyên viên kế toán, chuyên gia kế toán và những người dùng khác có nhu cầu tìm kiếm thông tin về các quy định và phần mềm phổ biến trong ngành kế toán, bao gồm cả sinh viên theo học các chuyên ngành liên quan.
Công nghệ áp dụng trong bài viết này bao gồm các nền tảng xử lý AI như GPT-4 và Word2Vec, cùng với hệ thống chatbot ChatGPT Ngoài ra, các kỹ thuật thiết kế website được sử dụng là Node.JS và HTTP, kết hợp với nền tảng MongoDB để hỗ trợ thiết kế và quản lý cơ sở dữ liệu hiệu quả.
Phương pháp thực hiện
- Nội dung 1: Xây dựng cơ sở dữ liệu câu hỏi
+ Sử dụng chatbot ChatGPT để tạo bộ 350 câu hỏi
+ Việc sử dụng chatbot ChatGPT giúp thu thập các câu hỏi nhanh chóng và quan trọng là không có sự trùng lấp câu hỏi
Trong một cuộc khảo sát với 150 người tham gia, mỗi cá nhân được yêu cầu trả lời tối đa 25 câu hỏi ngẫu nhiên từ bộ 350 câu hỏi Để đảm bảo tính chính xác, mỗi câu hỏi trong bộ được đánh giá bởi ít nhất 10 người.
+ Các câu hỏi được chọn lọc giữ lại nếu được tối thiểu 8/10 người đánh giá ở mức độ thường xuyên từ cao đến rất cao
+ Thang đo Likert 5 bật được sử dụng trong đánh giá của khảo sát
+ Sử dụng giải phảm Google Form để triển khai bảng hỏi, tiện lợi cho cá nhân tham gia khảo sát và tổng hợp kết quả
+ Công cụ Microsoft Excel được sử dụng để phân tích dữ liệu khảo sát
Đánh giá kết quả tính chính xác và độ tin cậy của các câu trả lời từ nền tảng GPT-4 cho thấy hiệu suất vượt trội Bộ câu hỏi được tổng hợp từ bước 1 đã được chọn lọc kỹ lưỡng, tập trung vào những câu hỏi có mức độ thường xuyên được đánh giá từ cao đến rất cao, đảm bảo tính chính xác trong các phản hồi.
Để đánh giá mức độ tin cậy của các câu trả lời, chúng tôi đã tiến hành khảo sát với 150 người tham gia, mỗi người thực hiện 20 câu hỏi ngẫu nhiên từ bộ câu hỏi được tạo ra Mỗi câu hỏi trong bộ câu hỏi được đảm bảo có ít nhất 10 người đánh giá Để được xem là phù hợp, mỗi câu trả lời cần đạt tỷ lệ tối thiểu 8/10 người đánh giá đồng ý về độ chính xác và độ tin cậy, từ cao đến rất cao.
+ Thang đo Likert 5 bật được sử dụng trong đánh giá của khảo sát
+ Sử dụng giải phảm Google Form để triển khai bảng hỏi, tiện lợi cho cá nhân tham gia khảo sát và tổng hợp kết quả
+ Công cụ Microsoft Excel được sử dụng để phân tích dữ liệu khảo sát
- Nội dung 3 : Xây dựng giải pháp E-accountant.vn
+ Sử dụng nền tảng thiết kế website với NodeJS và giao thức HTTP + Sử dụng model GPT-4 API để tập hợp câu trả lời tương ứng cho câu hỏi
+ Sử dụng hệ cơ sở dữ liệu MongoDB để xấy dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu
- Nội dung 4 : Thử nghiệm giải pháp E-accountant.vn
+ Mô hình TAM được sử dụng để đánh giá khả năng đáp ứng yêu cầu người dùng và khả năng sử dụng trong thực tế
+ Thực hiện khảo sát với 150 người là các chuyên gia kế toán, kế toán viên và sinh viên ngành kế toán
+ Sử dụng giải phảm Google Form để triển khai bảng hỏi, tiện lợi cho cá nhân tham gia khảo sát và tổng hợp kết quả
+ Công cụ Microsoft Excel được sử dụng để phân tích dữ liệu khảo sát.
Tóm tắt nhiệm vụ triển khai các nội dung của đề án
Nội dung Công việc cụ thể Thời gian thực hiện
Cá nhân/đơn vị phối hợp
ND 1: Xây dựng dữ liệu câu hỏi
CV1: Thu thập câu hỏi từ ChatGPT
CV2: Xây dựng mẫu khảo sát mức độ thường xuyên của câu hỏi
CV3: Thực hiện khảo sát mức độ thường xuyên của câu hỏi
CNTT, Trường ĐH Kinh tế- Luật, Các chuyên gia, kế toán viên tham gia khảo sát
CV4: Tổng hợp dữ liệu câu hỏi
ND 2: Đánh giá kết quả tính chính xác và độ tin cậy của các câu trả lời từ nền tảng
CV1: Tạo bộ câu trả lời tương ứng cho bộ câu hỏi
CV2: Xây dựng mẫu khảo sát độ tin cậy cho câu trả lời
CV3: Thực hiện khảo sát độ tin cậy của câu trả lời
CNTT, Trường ĐH Kinh tế- Luật, Các chuyên gia, kế toán viên tham gia khảo sát CV4: Tổng hợp kết quả khảo sát độ tin cậy câu trả lời
ND 3: Xây CV1: Nghiên cứu 15 ngày HV Nguyễn Nhóm nghiên dựng giải pháp
E- accountant.vn nền tảng GPT-4,
Kỹ thuật API, NodeJS và MongoDB
Thị Lộc cứu của Khoa
CV2: Thiết kế sơ đồ hệ thống của giải pháp
CV3: Thiết kế giao diện website và chức năng các thành phần
CV4: Nghiên cứu mô hình gợi ý câu hỏi liên quan
CV5: Nghiên cứu và thiết kế hệ thống server cho giải pháp
Nhóm nghiên cứu của Khoa
CV6: Hiện thực thiết kế website
Nhóm nghiên cứu của Khoa
CV7: Nghiên cứu và triển khai domain cho website
Nhóm nghiên cứu của Khoa
ND 4: Thử nghiệm giải pháp E- accountant.vn
CV1: Xây dựng mẫu khảo sát đánh giá giải pháp
CV2: Triển khai thực nghiệm giải pháp và khảo sát ý kiến đánh giá
CV3: Tổng hợp kết quả thực nghiệm và khảo sát đánh giá
CV4: Phân tích kết quả, nhận xét đánh giá đề án
CV5: Tổng hợp báo cáo đề án
SỞ LÝ THUYẾT CỦA ĐỀ ÁN
Lý thuyết cải tiến công nghệ
Lý thuyết cải tiến công nghệ, được giới thiệu bởi nhà kinh tế Joseph Schumpeter vào những năm 1930, nghiên cứu sự phát triển, cải tiến và ứng dụng công nghệ trong các ngành kinh tế Nhiều nghiên cứu sau đó đã mở rộng và phát triển lý thuyết này, góp phần làm rõ vai trò quan trọng của công nghệ trong sự tăng trưởng kinh tế.
Theo lý thuyết này, quá trình cải tiến công nghệ diễn ra qua một chuỗi các bước tiến, bao gồm các giai đoạn như phát minh, cải tiến, lan truyền, sử dụng và tiêu thụ công nghệ Tóm lại, quá trình này phản ánh sự phát triển liên tục của công nghệ từ ý tưởng ban đầu đến việc áp dụng rộng rãi trong đời sống.
Phát minh là dấu hiệu khởi đầu của sự tiến bộ công nghệ, diễn ra khi một ý tưởng mới được công bố và nhận được sự đánh giá từ các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp hoặc những người sáng tạo.
Các cá nhân và tổ chức sẽ tiếp tục quá trình cải tiến bằng cách cập nhật công nghệ mới, nhằm nâng cao tính năng và hiệu suất hoạt động của sản phẩm.
- Lan truyền : công nghệ được giới thiệu, chia sẻ giữa các đơn vị ứng dụng thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau
Khi công nghệ trở nên phổ biến, các doanh nghiệp và nhà sản xuất sẽ áp dụng nó để cải thiện năng suất lao động, giảm chi phí sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm.
- Tiêu thụ : Giai đoạn cuối cùng trong quá trình này là tiêu thụ, nghĩa là sử dụng công nghệ hàng ngày trong cuộc sống
Lý thuyết cải tiến công nghệ mô tả sự phát triển công nghệ trong các lĩnh vực kinh tế và tác động của nó đến sự tiến hóa của nền kinh tế.
Nghiên cứu về sự phát triển và tiến hóa của công nghệ giúp các nhà quản lý, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định và chiến lược hợp lý, tối ưu hóa tiềm năng của công nghệ.
Hệ thống chatbot ChatGPT được phát triển dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo mở, đánh dấu một bước tiến mới trong công nghệ tìm kiếm ChatGPT đã tiến hóa từ các phương pháp tìm kiếm truyền thống trên tài liệu giấy đến các công cụ tìm kiếm hiện đại như Google Search và Bing, và giờ đây, nó thực hiện việc thu thập, tổng hợp và phân tích thông tin một cách tự động, với sự đánh giá của con người Hiện tại, ChatGPT đang được cải tiến liên tục để ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, phục vụ cho các mục đích đa dạng như tìm kiếm, giải trí, sáng tạo nội dung và kiểm tra, đánh giá.
Trong khuôn khổ đề án này, lý thuyết được áp dụng nhằm giải thích công việc của tác giả, với mục tiêu đóng góp vào quá trình cải tiến công nghệ Cụ thể, việc ứng dụng ChatGPT (mô hình GPT-4) trong lĩnh vực kế toán sẽ giúp tìm kiếm và tổng hợp thông tin một cách hiệu quả.
Sự phát triển của công nghệ tìm kiếm
Tìm kiếm và tổng hợp thông tin là hoạt động thiết yếu trong mọi công việc, đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định Quá trình tìm kiếm thông tin phức tạp, bao gồm nhiều bước và bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như cách biểu diễn, tổ chức và lưu trữ thông tin, cũng như mục tiêu của người dùng.
Quá trình phát triển của kỹ thuật tìm kiếm thông tin gắn liền với lịch sử phát triển của các phương pháp biểu diễn, tổ chức và lưu trữ thông tin của con người Khi con người bắt đầu sử dụng văn bản và tài liệu giấy, nhu cầu tìm kiếm, tập hợp và hiểu thông tin đã ra đời Sự tiến bộ công nghệ đã thay đổi cách thức lưu trữ và chia sẻ thông tin, dẫn đến cải tiến lớn trong phương pháp tìm kiếm Sự phát triển của kỹ thuật tìm kiếm có thể được chia thành bốn thế hệ chính: tìm kiếm trên giấy, tìm kiếm trên máy tính, tìm kiếm trên internet và tìm kiếm sử dụng nền tảng AI.
K S., 1999; Marchionini, G., 1995) Tìm kiếm trên giấy là một cách thức sơ khai để tìm kiếm thông tin trên tài liệu giấy Hoạt động này là cách dễ nhất cho tất cả mọi người và vẫn có thể thực hiện được cho đến ngày nay Tuy nhiên, cách tiếp cận này phụ thuộc nhiều vào sức người là chính và mất nhiều thời gian so với các phương pháp khác Do đó, khả năng tổng hợp thông tin và truy xuất thông tin mới là khó khăn
Hình 2.1 Kỹ thuật tìm kiếm phát triển qua các thời kỳ
Thế hệ tiếp theo của phương pháp tìm kiếm bắt đầu với sự ra đời của máy tính và khái niệm số hóa, khi dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh được chuyển đổi sang dạng số Sự phổ biến của máy tính cho phép người dùng lưu trữ và trao đổi dữ liệu qua các thiết bị kỹ thuật số Nhiều phần mềm tìm kiếm đã được phát triển, giúp người dùng nhanh chóng tìm kiếm thông tin cần thiết, đánh dấu sự xuất hiện của công cụ tìm kiếm mới Giai đoạn này cho phép con người tiếp cận khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng Tuy nhiên, mặc dù việc tìm kiếm thông tin trở nên đơn giản hơn, phạm vi tìm kiếm vẫn bị giới hạn trong máy tính hoặc một nhóm máy tính, và quá trình tổng hợp thông tin vẫn phụ thuộc vào con người.
Thế hệ thứ ba của công nghệ thông tin đã ra đời nhờ sự hỗ trợ của internet, cho phép kết nối toàn cầu Nhiều công cụ tìm kiếm như Google.com và Yahoo.com đã được phát triển, giúp người dùng truy cập vào kho dữ liệu khổng lồ trên mạng Những công cụ này không chỉ dựa vào tiêu đề hay nội dung rõ ràng trên các trang web mà còn sử dụng kỹ thuật học máy để tìm kiếm sâu hơn vào nội dung tài liệu đính kèm, mở rộng khả năng tiếp cận thông tin bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau.
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GAI) đang nổi lên như một giải pháp tiềm năng cho việc cải thiện công cụ tìm kiếm trên internet, giúp tổng hợp thông tin và điều chỉnh kết quả theo nhu cầu người dùng Chatbot ChatGPT là một ví dụ điển hình cho khả năng này, cho phép tóm tắt thông tin và kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra câu trả lời hoàn chỉnh GAI không chỉ cập nhật dữ liệu mà còn học hỏi từ lịch sử sử dụng của người dùng, mang lại trải nghiệm tìm kiếm tốt hơn và phù hợp hơn với ngữ cảnh cụ thể.
Kế toán yêu cầu tần suất tìm kiếm và tổng hợp thông tin cao, do đó, việc áp dụng phương pháp tìm kiếm hiệu quả là cần thiết để nâng cao hiệu suất làm việc GAI được xem là một giải pháp tiềm năng để tích hợp vào phần mềm kế toán trên máy tính, giúp kế toán viên làm việc hiệu quả hơn.
Phần mềm kế toán
Phần mềm kế toán là ứng dụng máy tính tích hợp đầy đủ các tính năng tài chính kế toán, hỗ trợ nhân viên kế toán trong việc xử lý các vấn đề hàng ngày Một ứng dụng quan trọng của phần mềm kế toán là lập báo cáo tài chính, một công việc thường tốn nhiều thời gian Nhờ tính năng quan trọng và độ tin cậy cao, phần mềm kế toán ngày càng được sử dụng rộng rãi trong doanh nghiệp, nhiều phần mềm đã trở thành tiêu chuẩn bắt buộc Đối tượng sử dụng chính là những cá nhân làm việc trong lĩnh vực kế toán tại doanh nghiệp, bên cạnh đó, phần mềm cũng được áp dụng trong đào tạo kế toán tại các trường đại học, làm cho sinh viên ngành kế toán trở thành một nhóm người cần thiết phải sử dụng phần mềm kế toán hiện nay.
Phần mềm kế toán ngày càng phổ biến tại Việt Nam nhờ vào những lợi ích thiết thực mà nó mang lại cho kế toán viên và doanh nghiệp Việc áp dụng phần mềm kế toán không chỉ nâng cao hiệu quả làm việc mà còn giúp chuẩn hóa báo cáo tài chính và thiết lập các nguyên tắc chung trong nghiệp vụ kế toán.
Phần mềm kế toán cung cấp khả năng thực hiện nhiều nghiệp vụ kế toán một cách nhanh chóng, trong đó, có những công tác cơ bản như sau:
- Nhập liệu và lữu trữ chứng từ kế toán
- Bảo mật chứng từ kế toán
- Minh bạch tài chính và hạn chế rủi ro sai sót trong hoạt động tài chính.
Mô hình chấp nhận công nghệ trong đánh giá ứng dụng phần mềm
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) là một công cụ quan trọng được phát triển bởi nhà nghiên cứu Davis, F.D vào cuối những năm 1980 và đầu 1990, nhằm phân tích và đánh giá khả năng chấp nhận cũng như việc sử dụng công nghệ mới Mô hình này đã đóng góp đáng kể vào việc hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng công nghệ trong các tổ chức và cá nhân.
1992) Có hai yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận sử dụng một công nghệ là tính dễ sử dụng và tính hữu ích
Theo mô hình TAM, tính dễ sử dụng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự chấp nhận công nghệ Khi người dùng cảm thấy công nghệ đơn giản, dễ tiếp cận và hiệu quả hơn so với phương pháp truyền thống, họ sẽ có xu hướng chấp nhận và áp dụng công nghệ trong thực tế.
Mô hình TAM bao gồm các thành phần đánh giá cơ bản sau:
Độ dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEU) đề cập đến cảm nhận của người dùng về mức độ dễ dàng khi sử dụng công nghệ Yếu tố này phụ thuộc vào độ khó của công nghệ, khả năng học hỏi và kinh nghiệm của người dùng Nếu người dùng cảm thấy công nghệ quá phức tạp hoặc mất nhiều thời gian để làm quen, họ có xu hướng từ chối việc sử dụng nó.
Độ hữu ích (Perceived Usefulness - PU) thể hiện cảm nhận của người dùng về việc công nghệ hỗ trợ thực hiện nhiệm vụ và nâng cao hiệu quả công việc Nó được xác định bởi tính năng của công nghệ và khả năng giải quyết vấn đề thực tế Nếu người dùng cảm thấy công nghệ không mang lại lợi ích cho công việc của họ, họ sẽ có xu hướng từ chối chấp nhận nó.
Thái độ (ATU) của người sử dụng đối với việc áp dụng và thử nghiệm công nghệ đóng vai trò quan trọng trong quyết định chấp nhận hoặc từ chối sử dụng công nghệ Sự tích cực hay tiêu cực trong thái độ này có thể ảnh hưởng đáng kể đến việc người dùng có lựa chọn tiếp tục sử dụng công nghệ hay không.
Độ tin cậy (Perceived credibility - PC) là mức độ mà người dùng tin tưởng vào tính năng và lợi ích của công nghệ Độ tin cậy này được xác định bởi uy tín của nhà cung cấp công nghệ, thông tin quảng cáo và đánh giá của khách hàng về trải nghiệm sử dụng sản phẩm.
Mô hình TAM giúp hiểu cách người dùng đánh giá và chấp nhận công nghệ, từ đó hỗ trợ thiết kế, phát triển và triển khai sản phẩm, dịch vụ mới phù hợp, nhận được sự ủng hộ từ người dùng.
Trong đề án này, mô hình TAM được áp dụng để thiết lập các tiêu chí đánh giá và triển khai quá trình đánh giá thực nghiệm sản phẩm nghiên cứu Dựa trên mô hình này, tác giả đã xây dựng quy trình đánh giá, thiết kế bảng câu hỏi khảo sát và tổng hợp kết quả.
Mô hình GPT-4
Khái niệm GAI đã được thảo luận từ đầu thế kỷ 21 và dần hình thành qua các tiêu chuẩn ban đầu, với mục đích xây dựng hệ thống AI có khả năng xử lý thông tin đa lĩnh vực, tương tự như trí thông minh con người (Goertzel B., 2007) Một ví dụ điển hình là DALL-E, được giới thiệu như một bước đột phá trong việc tạo ra hình ảnh từ mô tả văn bản, đánh dấu cột mốc quan trọng trong sự phát triển ứng dụng AI (Ramesh, 2021).
Bảng 2.1 Các phiên bản đã phát hành của GPT
Quy mô tham số Kích thước dữ liệu
GPT-4 3/2023 Không công bố Không công bố
Vào cuối năm 2022, OpenAI đã thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu khi ra mắt chatbot ChatGPT, cho phép người dùng tương tác trực tiếp và hiệu quả qua văn bản viết bằng nhiều ngôn ngữ Với quyền truy cập vào các bộ dữ liệu khổng lồ và mô hình học máy được huấn luyện trên hàng tỷ từ thuộc hơn 200 ngôn ngữ khác nhau, ChatGPT đã cho thấy tiềm năng lớn để trở thành một công cụ giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
ChatGPT sở hữu chức năng mạnh mẽ nhờ vào việc tích hợp các công nghệ học máy hiện đại như học sâu, tinh chỉnh hướng dẫn và học tập theo ngữ cảnh Nền tảng chính cho sự thành công của ChatGPT là công nghệ GPT (Generative Pre-trained Transformer), với bốn phiên bản đã được phát hành và cập nhật liên tục từ GPT-1 đến GPT-4.
Bảng 2.1 Theo đó, phiên bản đầu tiên, GPT-1, được phát hành vào năm
2018 và đánh dấu lần triển khai đầu tiên của mô hình ngôn ngữ tạo sinh dựa trên nhiều nền tảng học máy (Ieracitano C., 2021; Khosla M., 2019; Radford A., 2018; Sun Q Y., 2022)
Phiên bản GPT-2, ra mắt vào năm 2019, đã mang lại những cải tiến đáng kể về cấu trúc mạng huấn luyện và quy mô dữ liệu (Radford A., 2019; Zhang Y., 2022) Phiên bản này giới thiệu ý tưởng học tập đa nhiệm (multitasking learning) nhằm nâng cao hiệu quả học tập.
GPT-3, được phát hành vào năm 2020, đã thu hút sự chú ý của các nhà nghiên cứu và kỹ sư toàn cầu vào cuối năm 2022 nhờ vào sự ra mắt của ChatGPT Đây là một bước tiến quan trọng trong công nghệ học máy, kết hợp giữa mô hình học dựa trên siêu dữ liệu và học theo ngữ cảnh, giúp nâng cao khả năng khái quát hóa đáng kể cho các nhiệm vụ khác nhau Đặc biệt, GPT-3 là mô hình đầu tiên được huấn luyện với hơn 100 tỷ thông số, gấp khoảng 100 lần so với GPT-2, cho phép nó cung cấp phản hồi tốt hơn, phù hợp với mục tiêu và mong đợi của người dùng.
Phiên bản mới nhất GPT-4 là một mô hình đa phương thức lớn, cho phép xử lý đầu vào từ hình ảnh và văn bản để tạo ra kết quả văn bản (OpenAI, 2023) Mô hình này đã phát triển các ứng dụng tương tác người dùng đa ngữ cảnh, như Copilot của Microsoft và DALL-E 2, thể hiện những thành công nổi bật với các chức năng đáng chú ý.
Mặc dù công nghệ còn hạn chế, GPT-4 hiện tại cho phép phát triển nhiều ứng dụng với khả năng tạo ra câu trả lời phù hợp theo ngữ cảnh cho các câu hỏi kiến thức cơ bản trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Kế toán tất nhiên cũng là một lĩnh vực hứa hẹn còn nhiều ý tưởng để áp dụng.
Khái niệm cơ bản về chatbot
Chatbot là chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng giao tiếp của con người, cho phép tự động xử lý các cuộc trao đổi thông tin Chúng có khả năng tương tác và phản hồi người dùng qua văn bản viết hoặc nói, tạo điều kiện cho việc giao tiếp tự nhiên với thiết bị kỹ thuật số Hiện nay, chatbot ngày càng trở nên phổ biến trong thương mại điện tử, chăm sóc khách hàng và tư vấn dịch vụ, như Trợ lý Tiki và Trợ lý ảo Vietcombank.
Các chatbot có thể được phát triển với nhiều cấp độ phức tạp khác nhau tùy thuộc vào mục đích sử dụng Một số chatbot đơn giản chỉ là chương trình lập trình sẵn với phản hồi cơ bản cho các yêu cầu xác định trước Trong khi đó, những chatbot phức tạp hơn tích hợp nhiều công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), máy học (ML) và dữ liệu lớn, cho phép chúng hiểu và phản hồi linh hoạt theo ngữ cảnh của người sử dụng.
Chatbot thường được chia thành hai loại chính: chatbot hướng tác vụ và chatbot dựa trên dữ liệu Chatbot hướng tác vụ là các chương trình được thiết kế với mục đích cụ thể, tập trung vào việc thực hiện một chức năng nhất định Chúng sử dụng các bộ quy tắc đã được lập trình sẵn, công nghệ NLP và rất ít học máy (ML) để tạo ra phản hồi tự động mang tính trò chuyện cho người dùng Tương tác với các chatbot này có tính cụ thể và cấu trúc cao, phù hợp cho các chức năng hỗ trợ và dịch vụ Chúng có khả năng xử lý các câu hỏi phổ biến như truy vấn về giờ làm việc hoặc các giao dịch đơn giản với ít biến số Mặc dù sử dụng NLP để tạo trải nghiệm trò chuyện cho người dùng, nhưng khả năng của chúng vẫn còn hạn chế, và hiện nay, đây là loại chatbot phổ biến nhất.
Các chatbot dựa trên dữ liệu và dự đoán, hay còn gọi là trợ lý ảo, ngày càng tinh vi và cá nhân hóa hơn so với các chatbot hướng tác vụ Chúng sử dụng công nghệ nhận diện ngữ cảnh, hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML) để cải thiện khả năng tương tác Những chatbot này có khả năng phân tích dữ liệu và dự đoán nhu cầu của người dùng dựa trên hồ sơ và hành vi trước đó Trợ lý kỹ thuật số có thể tìm hiểu sở thích theo thời gian, đưa ra đề xuất và khởi xướng cuộc trò chuyện Một số ví dụ tiêu biểu bao gồm Cortana của Microsoft, Siri của Apple và Alexa của Amazon.
Kỹ thuật thiết kế website với NodeJS
NodeJs là nền tảng mã nguồn mở lý tưởng cho việc phát triển ứng dụng phần mềm nhanh chóng và đa dạng, đặc biệt là cho các giải pháp web Được xây dựng trên nền tảng JavaScript Runtime của Chrome, NodeJs sử dụng mô hình nhập xuất không chặn dựa trên sự kiện, giúp tối ưu kích thước hệ thống và tăng khả năng thực thi trên nhiều thiết bị Điều này đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực và truy cập dữ liệu phân tán.
NodeJS, được giới thiệu lần đầu vào năm 2009 bởi công ty Joyent, là một nền tảng mã nguồn mở dành cho phát triển ứng dụng mạng và hệ thống máy chủ Nó hoàn toàn tương thích với các ứng dụng viết bằng JavaScript và có thể hoạt động hiệu quả trên các hệ điều hành phổ biến như OS X, Microsoft Windows và Linux Đặc biệt, NodeJS cung cấp nhiều thư viện thiết kế phong phú với các hàm chức năng sẵn có, giúp đơn giản hóa quy trình phát triển và triển khai ứng dụng web, đặc biệt là cho các dự án phức tạp với nhiều thành phần.
Một cách cụ thể, NodeJS sở hữu các đặc điểm và tính năng quan trọng sau:
Chương trình lõi của NodeJS được phát triển chủ yếu bằng ngôn ngữ lập trình C++, giúp cải thiện tốc độ xử lý và hiệu quả thực thi trên nhiều hệ thống máy tính khác nhau.
NodeJs, với các thành phần từ thư viện mã nguồn mở, cho phép phát triển ứng dụng web linh hoạt, tối ưu hóa dung lượng chương trình và nâng cao khả năng bảo trì Nó cũng hỗ trợ mở rộng dễ dàng và mang lại hiệu suất cao cho các ứng dụng yêu cầu thời gian thực.
Nền tảng quản lý gói tin NodeJS cung cấp quyền truy cập và tái sử dụng hàng trăm nghìn gói tin, điều này hỗ trợ phát triển các công cụ tự động hóa và chức năng truy cập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu lịch sử người dùng.
NodeJS nổi bật với khả năng tương thích đa dạng trên nhiều hệ điều hành, bao gồm Microsoft Windows, macOS, Linux, cũng như các nền tảng trình duyệt như Solaris và WebOS Đây là một tính năng đặc biệt giúp NodeJS trở thành lựa chọn phổ biến cho các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ mạng, thiết kế website và hạ tầng kết nối.
Hệ sinh thái phát triển ứng dụng cho NodeJs đang ngày càng mở rộng với nhiều thư viện thiết kế, hướng dẫn chi tiết, ví dụ minh họa và công cụ hỗ trợ phong phú Sự phát triển liên tục của các tài nguyên này giúp lập trình viên dễ dàng hơn trong việc xây dựng và tối ưu hóa ứng dụng.
NodeJs được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng có lượng truy cập lớn, cho phép thay đổi quy mô người dùng linh hoạt và cập nhật công nghệ một cách dễ dàng.
Các ứng dụng mạng nổi tiếng được hiện thực trên nền tảng NodeJS gồm WebSocket Server, Fast File Upload Client, Cloud Services, RESTful API.
Nền tảng tổ chức có sở dữ liệu với MongoDB
MongoDB là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu mã nguồn mở, được phát triển và cung cấp bởi công ty phần mềm MongoDB Inc., nhằm hỗ trợ thiết kế và quản lý hạ tầng CSDL hiệu quả.
Kể từ khi ra mắt vào năm 2009, MongoDB đã nhanh chóng trở thành nền tảng phổ biến cho việc xây dựng hệ thống lưu trữ và quản lý cơ sở dữ liệu, được sử dụng bởi nhiều ứng dụng web nổi tiếng như eBay và The New York Times Là một dạng cơ sở dữ liệu NoSQL theo hướng tài liệu, MongoDB phù hợp cho các hệ quản trị cơ sở dữ liệu lớn và khác biệt so với các hệ cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, vì nó lưu trữ dữ liệu dưới dạng các tệp JSON thay vì cấu trúc bảng Điều này cho phép các tập hợp dữ liệu, hay còn gọi là “collection”, có kích cỡ và tài liệu khác nhau, đồng thời cải thiện tốc độ truy vấn.
MongoDB không chỉ hỗ trợ các phép tìm kiếm thông thường mà còn cho phép tìm kiếm đa dạng thông qua các trường thông tin và cú pháp truy vấn Hiệu suất tìm kiếm có thể được cải thiện bằng cách xây dựng các chỉ mục cho bất kỳ trường thuộc tính nào trong cơ sở dữ liệu Đặc biệt, trong môi trường làm việc với cơ sở dữ liệu lớn, tính toàn vẹn và an toàn của dữ liệu là rất quan trọng Để đảm bảo điều này, khái niệm "nhân bản" (replication) được áp dụng, cho phép tạo ra một bản sao dự phòng của cơ sở dữ liệu hiện tại, lưu trữ ở vị trí khác để phòng ngừa sự cố Các hệ quản trị cơ sở dữ liệu cần cung cấp cơ chế xử lý, truy xuất và cập nhật dữ liệu đồng thời, an toàn để đảm bảo tính toàn vẹn, với kết quả trả về luôn là duy nhất.
MongoDB hoạt động trên nhiều nền tảng như một hệ thống tệp tin, sử dụng mô hình chia sẻ dữ liệu gọi là Sharding để phân phối các tệp tin thành phần Dữ liệu trong một tập hợp, hay còn gọi là "collection", được phân phối dựa trên một "shard key", giúp chia nhỏ dữ liệu một cách đồng đều theo kích thước Sharding được tổ chức và thực hiện trên hệ thống nhiều máy chủ nhằm cân bằng tải, sao chép dữ liệu để đảm bảo lưu trữ an toàn, và giảm thiểu nguy cơ mất mát dữ liệu khi gặp sự cố phần cứng.
API (giao diện lập trình ứng dụng) là một giao thức kết nối cho phép các thư viện lập trình và ứng dụng chia sẻ dữ liệu Hiện nay, mô hình này rất phổ biến trong phát triển phần mềm, đặc biệt là ứng dụng trên nền tảng internet API cung cấp cơ chế cho phép hệ thống cung cấp các hàm chức năng, từ đó các ứng dụng khác có thể kết nối và yêu cầu truy cập hoặc trao đổi dữ liệu.
Mô hình Web API là hình thức triển khai phổ biến nhất của API, bao gồm các hàm chức năng sẵn có để giao tiếp giữa các hệ thống website Hầu hết các ứng dụng web hiện nay sử dụng Web API để kết nối, truy cập dữ liệu và cập nhật cơ sở dữ liệu Ví dụ, khi thiết kế một website với chức năng đăng nhập qua tài khoản Google, chúng ta cần xác thực người dùng thông qua thông tin từ Google Điều này yêu cầu gửi yêu cầu và nhận kết quả xác thực từ API của Google Khái niệm API cũng được áp dụng trong phát triển ứng dụng di động.
API phát triển cho các nền tảng hệ điều hành như Windows và Linux cho phép ứng dụng người dùng truy cập và sử dụng các dịch vụ của hệ điều hành, tương tự như khái niệm lời gọi hệ thống Các API này được xây dựng và tích hợp vào hệ điều hành, với tài liệu hướng dẫn chi tiết về các hàm, cấu trúc dữ liệu và cách kết nối Lập trình viên có thể sử dụng các API theo đúng cú pháp quy định để khai thác các dịch vụ có sẵn, tối ưu hóa hiệu suất và tính năng của ứng dụng.
API có thể được triển khai dưới dạng thư viện phần mềm hoặc framework, với một bản mô tả chi tiết về chức năng và dữ liệu của một hoặc nhiều API Nhiều nhà phát triển có thể thực hiện các API trên các nền tảng và cấu trúc khác nhau nhưng vẫn đảm bảo cùng một chức năng Điều này mang lại sự đa dạng và tiện lợi trong quá trình phát triển ứng dụng.
2.9.1 Giới thiệu về Web API
Web API là một phương thức giao tiếp cho phép các ứng dụng website kết nối và trao đổi thông tin hiệu quả Kể từ khi ra mắt, Web API đã trở thành mô hình thiết kế ứng dụng phổ biến nhất, không chỉ trong lĩnh vực website mà còn trong phát triển ứng dụng di động Sự phát triển nhanh chóng của Web API đến từ những đặc điểm nổi bật, mang lại lợi ích lớn cho các nhà phát triển.
Web API cung cấp đầy đủ các phương thức như Get, Post, Put và Delete để thao tác với dữ liệu, giúp các nhà phát triển dễ dàng xây dựng dịch vụ qua giao thức HTTP Hiện nay, các nền tảng Web API hầu như hoàn toàn tương thích với giao thức HTTP, cho phép thiết kế và quản lý các thành phần quan trọng của website như URI, tiêu đề (header), bộ nhớ đệm (cache), phiên bản và cấu trúc nội dung.
Thông qua kỹ thuật Web API, chúng ta có thể phát triển tính năng tự động hóa cho sản phẩm Các công cụ hỗ trợ từ Web API cho phép tích hợp chức năng tự động cập nhật, đồng bộ dữ liệu và thiết lập nội dung phù hợp với ngữ cảnh sử dụng khác nhau Nhờ đó, tính tự động hóa của ứng dụng được cải thiện, nâng cao hiệu quả làm việc và cải thiện trải nghiệm người dùng với dịch vụ.
Mô hình Web API mang lại sự linh hoạt trong việc tích hợp ứng dụng vào hệ thống giải pháp hoặc kết nối các ứng dụng một cách đồng bộ API hoạt động như một giao thức cổng, cho phép chia sẻ thông tin và dữ liệu giữa các ứng dụng, đồng thời cung cấp cơ chế kiểm tra và phân loại yêu cầu để đảm bảo an toàn và bảo mật.
Mô hình Web API cho phép các ứng dụng kết nối theo thời gian thực, đồng bộ hóa dữ liệu kịp thời theo nhu cầu Khi có thay đổi ở một ứng dụng, API nhanh chóng tự động cập nhật thay đổi đó đến các ứng dụng khác Chẳng hạn, API của Weather.com, một nền tảng dự báo thời tiết nổi tiếng, cho phép các ứng dụng kết nối cập nhật dữ liệu thời gian thực từ cơ sở dữ liệu của họ.
Web API, với vai trò là tiêu chuẩn chung giữa các nền tảng, tạo điều kiện cho các nhà thiết kế tự do sáng tạo nội dung và kết nối hiệu quả để chia sẻ Điều này thúc đẩy sự phát triển của các hệ sinh thái ứng dụng công nghệ.
2.9.2 Cách thức hoạt động của hệ thống dựa trên Web API
Hệ thống Web API hoạt động dựa trên mô hình yêu cầu - phản hồi, trong đó máy chủ cung cấp dịch vụ và dữ liệu, trong khi máy trạm yêu cầu thông tin Quy trình này bao gồm các bước tương tác giữa hai bên để đảm bảo việc truyền tải dữ liệu hiệu quả.
Giới thiệu về giao thức HTTP
HTTP (Hyper Text Transfer Protocol) là giao thức truyền tải siêu văn bản phổ biến trên internet, cho phép giao tiếp giữa các website Giao thức này hỗ trợ tìm kiếm, yêu cầu và truyền tải tài nguyên, chấp nhận nhiều định dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh, video và script Dữ liệu truyền qua HTTP được gọi là “doc”, có thể là tập hợp của nhiều doc con từ các định dạng khác nhau Ra đời vào đầu thập niên 90, HTTP nhanh chóng trở thành nền tảng giao thức quan trọng cho kết nối giữa máy chủ và máy trạm.
HTTP là giao thức quan trọng trong việc trao đổi thông tin, cho phép tìm nạp siêu văn bản, video và hình ảnh từ thiết bị lên máy chủ điện toán đám mây Nhờ vào tính năng này, HTTP được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng website và ứng dụng trực tuyến.
2.10.1 Tính chất cơ bản của giao thức HTTP
Các gói tin được thiết kế đơn giản, giúp các nhà phát triển dễ dàng đọc hiểu và nhanh chóng kiểm tra đánh giá, từ đó rút ngắn thời gian hoàn thành thiết kế.
Tính mở rộng của HTTP cho phép thành phần mở đầu (header) dễ dàng được phát triển và thử nghiệm Thiết kế của header được xây dựng dựa trên một mẫu thống nhất, giúp cả client và server có thể hiểu và tương tác hiệu quả.
Liên kết rời rạc trong HTTP cho thấy rằng các yêu cầu được xử lý một cách riêng biệt, với mỗi kết nối chỉ thực hiện hai yêu cầu giữa client và server một cách không liên tiếp Điều này có thể gây ra khó khăn khi cần thực hiện các tương tác liên tục trên một website.
2.10.2 Cấu trúc cơ bản của HTTP
Giao thức HTTP hoạt động dựa trên cấu trúc giao tiếp đơn giản giữa client và server thông qua mô hình yêu cầu và phản hồi Client, có thể là trình duyệt web hoặc ứng dụng di động, gửi các yêu cầu đến server, trong khi server phản hồi lại bằng các thông điệp độc lập Các thông điệp này đóng vai trò quan trọng trong quá trình giao tiếp giữa hai bên.
Hình 2.2 Giao diện website E-accountant.vn
HTTP là giao thức thuộc tầng ứng dụng trong mô hình giao tiếp, không yêu cầu một giao thức truyền tải cố định Cơ chế truyền tải được xác định ở tầng truyền tải, nhưng trong thực tế, HTTP thường được sử dụng trên internet để phát triển các ứng dụng website Hai phương thức truyền tải phổ biến nhất cho HTTP là TCP/IP và UDP.
Để client và server truyền tải dữ liệu qua giao thức HTTP, cần thiết lập một kết nối TCP, thường yêu cầu nhiều vòng lặp Thông thường, mỗi giao tiếp giữa client và server sẽ sử dụng một kết nối TCP riêng, điều này tuy đơn giản hóa quá trình triển khai nhưng lại hạn chế khả năng chia sẻ kết nối khi có nhiều yêu cầu, làm giảm hiệu quả của giao thức.
Pipelining là kỹ thuật được phát triển để khắc phục hạn chế của HTTP (Morla, R., 2017) Kỹ thuật này cho phép kiểm soát một phần TCP tiếp theo thông qua phần tiêu đề kết nối Mặc dù Pipelining mang lại hiệu suất cao, nhưng việc triển khai thực tế của nó khá phức tạp và thường được áp dụng cho các ứng dụng yêu cầu hiệu suất tối ưu.
