تبیین نقش هوش مصنوعی در تحول حرفه حسابداری با تأکید بر مهارتهای آینده، اخلاق حرفهای و کیفیت تصمیمگیری
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, حرفه حسابداری, مهارتهای آینده, اخلاق حرفه, کیفیت تصمیمگیری, تحلیل مضمونچکیده
هدف این پزوهش تبیین نقش هوش مصنوعی در تحول حرفه حسابداری با تأکید بر مهارتهای آینده، اخلاق حرفهای و کیفیت تصمیمگیری است. این پژوهش با رویکرد کیفی و طرح اکتشافی انجام شد. مشارکتکنندگان شامل 18 نفر از حسابداران حرفهای، حسابرسان، مدیران مالی، مشاوران سیستمهای مالی و اعضای هیئت علمی حسابداری در شهر تهران بودند که با روش نمونهگیری هدفمند و با رعایت تنوع در تجربه، تخصص و جایگاه شغلی انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. مدت مصاحبهها بین 45 تا 75 دقیقه بود. پس از پیادهسازی کامل مصاحبهها، دادهها با روش تحلیل مضمون و با کمک نرمافزار NVivo تحلیل شدند. برای افزایش اعتبار یافتهها از بازبینی مشارکتکنندگان، کدگذاری مستقل بخشی از دادهها، بررسی همتایان و ثبت مسیر تصمیمگیری تحلیلی استفاده شد. تحلیل دادهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: بازتعریف نقش حسابدار از ثبتکننده رویدادهای مالی به تحلیلگر و شریک راهبردی تصمیمگیری؛ ضرورت توسعه مهارتهای آیندهمحور شامل سواد داده، سواد الگوریتمی، تفکر تحلیلی و قضاوت حرفهای؛ برجستهشدن چالشهای اخلاقی در حوزه محرمانگی، شفافیت، پاسخگویی و سوگیری الگوریتمی؛ ارتقای کیفیت تصمیمگیری از طریق افزایش سرعت، دقت، پیشبینیپذیری و تحلیل سناریو؛ و وجود موانع سازمانی، آموزشی و زیرساختی در پذیرش هوش مصنوعی در حرفه حسابداری. هوش مصنوعی حرفه حسابداری را نه از طریق حذف کامل نقش انسانی، بلکه از طریق جابهجایی تمرکز حرفه از عملیات تکراری به تحلیل، قضاوت، نظارت اخلاقی و تصمیمسازی هوشمند متحول میکند. بااینحال، تحقق این ظرفیت نیازمند بازطراحی آموزش حسابداری، تدوین چارچوبهای حکمرانی داده و الگوریتم، ارتقای اخلاق حرفهای دیجیتال و تقویت مهارتهای تفسیری و انتقادی حسابداران است.
دانلودها
مراجع
Abbas, K. (2025). Management accounting and artificial intelligence: A comprehensive literature review and recommendations for future research. The British Accounting Review, Article 101551. https://doi.org/10.1016/j.bar.2025.101551
Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), 1–27. https://doi.org/10.2308/ajpt-51684
Ballantine, J., Boyce, G., & Stoner, G. (2024). A critical review of AI in accounting education: Threat and opportunity. Critical Perspectives on Accounting, Article 102711. https://doi.org/10.1016/j.cpa.2024.102711
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., & Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28, 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Gonçalves, M. J. A., da Silva, A. C. F., & Ferreira, C. G. (2022). The future of accounting: How will digital transformation impact the sector? Informatics, 9(1), 19. https://doi.org/10.3390/informatics9010019
Gotthardt, M., Koivulaakso, D., Paksoy, O., Saramo, C., Martikainen, M., & Lehner, O. (2020). Current state and challenges in the implementation of smart robotic process automation in accounting and auditing. ACRN Journal of Finance and Risk Perspectives, 9, 90–102. https://doi.org/10.35944/jofrp.2020.9.1.007
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
International Ethics Standards Board for Accountants. (2024). 2024 handbook of the International Code of Ethics for Professional Accountants: Including International Independence Standards. International Federation of Accountants.
Jarrahi, M. H. (2018). Artificial intelligence and the future of work: Human–AI symbiosis in organizational decision making. Business Horizons, 61(4), 577–586. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.03.007
Kokina, J., & Davenport, T. H. (2017). The emergence of artificial intelligence: How automation is changing auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(1), 115–122. https://doi.org/10.2308/jeta-51730
Lehner, O. M., Ittonen, K., Silvola, H., Ström, E., & Wührleitner, A. (2022). Artificial intelligence based decision-making in accounting and auditing: Ethical challenges and normative thinking. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 35(9), 109–135. https://doi.org/10.1108/AAAJ-09-2020-4934
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE Publications.
Murikah, W., Nthenge, J. K., & Musyoka, F. M. (2024). Bias and ethics of AI systems applied in auditing: A systematic review. Scientific African, 25, Article e02281. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02281
Richins, G., Stapleton, A., Stratopoulos, T. C., & Wong, C. (2017). Big data analytics: Opportunity or threat for the accounting profession? Journal of Information Systems, 31(3), 63–79. https://doi.org/10.2308/isys-51805
Saunders, B., Sim, J., Kingstone, T., Baker, S., Waterfield, J., Bartlam, B., Burroughs, H., & Jinks, C. (2018). Saturation in qualitative research: Exploring its conceptualization and operationalization. Quality & Quantity, 52, 1893–1907. https://doi.org/10.1007/s11135-017-0574-8
Sutton, S. G., Holt, M., & Arnold, V. (2016). “The reports of my death are greatly exaggerated”: Artificial intelligence research in accounting. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 60–73. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.07.005