تبیین پیامدهای هوش مصنوعی بر استقلال حسابرس، قضاوت حرفهای و مسئولیتپذیری در فرآیند حسابرسی
کلمات کلیدی:
هوش مصنوعی, استقلال حسابرس, قضاوت حرفهای, مسئولیتپذیری, حسابرسی هوشمند, تحلیل مضمونچکیده
هدف این پژوهش، تبیین پیامدهای بهکارگیری هوش مصنوعی بر استقلال حسابرس، قضاوت حرفهای و مسئولیتپذیری در فرآیند حسابرسی از دیدگاه حسابرسان حرفهای فعال در تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و طرح تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل ۲۲ نفر از حسابرسان مستقل، مدیران حسابرسی، شرکای مؤسسات حسابرسی و متخصصان حسابرسی فناوری اطلاعات در شهر تهران بودند که به روش نمونهگیری هدفمند و گلولهبرفی انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرآیند مصاحبهها تا رسیدن به اشباع نظری ادامه یافت؛ اشباع در مصاحبه نوزدهم حاصل شد و سه مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از پایداری مضامین انجام گرفت. دادهها با استفاده از نرمافزار NVivo و بر اساس کدگذاری باز، محوری و انتخابی تحلیل شدند. تحلیل دادهها به استخراج چهار مقوله اصلی منجر شد: بازتعریف استقلال حسابرس در بستر وابستگی فناورانه، دوگانگی تقویت و تضعیف قضاوت حرفهای، انتقال مسئولیتپذیری از فرد حسابرس به زنجیره انسان ـ الگوریتم، و ضرورت حکمرانی داده و شایستگی دیجیتال در حسابرسی. مشارکتکنندگان معتقد بودند هوش مصنوعی میتواند کیفیت شواهد، دامنه آزمونها و توان کشف ناهنجاریها را افزایش دهد، اما در صورت نبود شفافیت الگوریتمی، مستندسازی کافی و مهارت انتقادی، ممکن است به اتکای بیش از حد، کاهش تردید حرفهای و ابهام در مسئولیت منجر شود. هوش مصنوعی نه صرفاً تهدیدی برای حسابرسی و نه جایگزینی برای حسابرس است؛ بلکه فناوریای تحولآفرین است که نقش حسابرس را از اجراکننده آزمونهای تکراری به ناظر انتقادی، مفسر شواهد و پاسخگوی نهایی قضاوت حرفهای تغییر میدهد. حفظ استقلال، قضاوت و مسئولیتپذیری در عصر هوش مصنوعی مستلزم چارچوبهای اخلاقی، شفافیت مدلها، آموزش تخصصی و مستندسازی تصمیمهای انسان ـ ماشین است.
دانلودها
مراجع
AICPA. (2017). Guide to audit data analytics. American Institute of Certified Public Accountants.
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Brown-Liburd, H., Issa, H., & Lombardi, D. (2015). Behavioral implications of Big Data’s impact on audit judgment and decision making and future research directions. Accounting Horizons, 29(2), 451–468. https://doi.org/10.2308/acch-51023
Commerford, B. P., Dennis, S. A., Joe, J. R., & Ulla, J. W. (2022). Man versus machine: Complex estimates and auditor reliance on artificial intelligence. Journal of Accounting Research, 60(1), 171–201. https://doi.org/10.1111/1475-679X.12407
Costanza-Chock, S., Harvey, E., Raji, I. D., Czernuszenko, M., & Buolamwini, J. (2023). Who audits the auditors? Recommendations from a field scan of the algorithmic auditing ecosystem. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.02521
DeAngelo, L. E. (1981). Auditor size and audit quality. Journal of Accounting and Economics, 3(3), 183–199. https://doi.org/10.1016/0165-4101(81)90002-1
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 Auditing and Assurance Standards Board. (2024). Technology position: Advancing audit and assurance standards in the digital age. IAASB.
International Ethics Standards Board for Accountants. (2024). Handbook of the International Code of Ethics for Professional Accountants. IFAC.
Knechel, W. R., Krishnan, G. V., Pevzner, M., Shefchik, L. B., & Velury, U. K. (2013). Audit quality: Insights from the academic literature. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 32(Supplement 1), 385–421. https://doi.org/10.2308/ajpt-50350
Kokina, J., Blanchette, S., Davenport, T. H., & Pachamanova, D. (2025). Challenges and opportunities for artificial intelligence in auditing: Evidence from the field. International Journal of Accounting Information Systems, 56, 100734. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100734
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
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Sage.
Moffitt, K. C., Rozario, A. M., & Vasarhelyi, M. A. (2018). Robotic process automation for auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 15(1), 1–10. https://doi.org/10.2308/jeta-10589
Murikah, W., Nthenge, J. K., & Musyoka, F. M. (2024). Bias and ethics of AI systems applied in auditing: A systematic review. Scientific African, 25, e02281. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2024.e02281
Public Company Accounting Oversight Board. (2024). AS 1000: General responsibilities of the auditor in conducting an audit. PCAOB.
Raji, I. D., Smart, A., White, R. N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D., & Barnes, P. (2020). Closing the AI accountability gap: Defining an end-to-end framework for internal algorithmic auditing. Proceedings of the 2020 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 33–44. https://doi.org/10.1145/3351095.3372873
Tong, A., Sainsbury, P., & Craig, J. (2007). Consolidated criteria for reporting qualitative research: A 32-item checklist for interviews and focus groups. International Journal for Quality in Health Care, 19(6), 349–357. https://doi.org/10.1093/intqhc/mzm042