واکاوی پیامدهای هوشمندسازی فرآیندهای حسابداری بر کیفیت سود، پایداری عملکرد مالی و ارزش شرکت
کلمات کلیدی:
هوشمندسازی حسابداری, کیفیت سود, پایداری عملکرد مالی, ارزش شرکت, تحلیل داده, هوش مصنوعی, گزارشگری مالیچکیده
هدف پژوهش حاضر واکاوی پیامدهای هوشمندسازی فرآیندهای حسابداری بر کیفیت سود، پایداری عملکرد مالی و ارزش شرکت از دیدگاه خبرگان حسابداری، حسابرسی، مالی و فناوری مالی در شهر تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و طرح تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل 24 نفر از مدیران مالی، حسابداران ارشد، حسابرسان، اعضای هیئتعلمی حسابداری و متخصصان فناوری مالی فعال در تهران بودند که با روش نمونهگیری هدفمند و معیار حداکثر تنوع انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد. فرایند نمونهگیری تا رسیدن به اشباع نظری ادامه یافت؛ اشباع در مصاحبه بیستویکم حاصل شد و سه مصاحبه تکمیلی برای اطمینان از پایداری مضامین انجام گرفت. دادهها پس از پیادهسازی کامل مصاحبهها، با استفاده از نرمافزار NVivo و بر اساس کدگذاری باز، محوری و استخراج مضامین تحلیل شدند. تحلیل دادهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: یکپارچگی داده و کاهش خطای انسانی، ارتقای کیفیت سود و شفافیت اقلام تعهدی، پایداری عملکرد مالی از مسیر کارایی فرایندها و پیشبینیپذیری، افزایش ارزش شرکت از طریق اعتماد بازار و کیفیت گزارشگری، و الزامات حکمرانی الگوریتمی و کنترل ریسک فناوری. مشارکتکنندگان تأکید کردند که هوشمندسازی، در صورت استقرار صحیح، میتواند زمان بستن حسابها را کاهش دهد، کشف ناهنجاریها را تسهیل کند، کیفیت تصمیمگیری مالی را افزایش دهد و اعتماد سرمایهگذاران را تقویت نماید. بااینحال، ضعف کیفیت داده، نبود مهارت تحلیلی، ریسک اتکای بیش از حد به الگوریتم و شفافنبودن منطق تصمیمگیری ماشینی بهعنوان چالشهای مهم شناسایی شد. هوشمندسازی فرآیندهای حسابداری صرفاً یک تغییر فناورانه نیست، بلکه سازوکاری راهبردی برای بازآرایی نظام گزارشگری مالی، کنترل داخلی و تصمیمگیری مدیریتی محسوب میشود. نتایج نشان داد که اثر مثبت هوشمندسازی بر کیفیت سود، عملکرد مالی و ارزش شرکت زمانی پایدار خواهد بود که با حکمرانی داده، کنترلهای داخلی هوشمند، آموزش نیروی انسانی و نظارت حرفهای همراه شود.
دانلودها
مراجع
Alles, M. G. (2015). Drivers of the use and facilitators and obstacles of the evolution of Big Data by the audit profession. Accounting Horizons, 29(2), 439–449.
Amani, F. A., & Fadlalla, A. M. (2017). Data mining applications in accounting: A review of the literature and organizing framework. International Journal of Accounting Information Systems, 24, 32–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.12.004
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
Bharadwaj, A. S. (2000). A resource-based perspective on information technology capability and firm performance: An empirical investigation. MIS Quarterly, 24(1), 169–196. https://doi.org/10.2307/3250983
Bhimani, A., & Willcocks, L. (2014). Digitisation, “Big Data” and the transformation of accounting information. Accounting and Business Research, 44(4), 469–490. https://doi.org/10.1080/00014788.2014.910051
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Brynjolfsson, E., & Hitt, L. M. (2000). Beyond computation: Information technology, organizational transformation and business performance. Journal of Economic Perspectives, 14(4), 23–48. https://doi.org/10.1257/jep.14.4.23
Cao, M., Chychyla, R., & Stewart, T. (2015). Big Data analytics in financial statement audits. Accounting Horizons, 29(2), 423–429.
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
Dechow, P., Ge, W., & Schrand, C. (2010). Understanding earnings quality: A review of the proxies, determinants and consequences. Journal of Accounting and Economics, 50(2–3), 344–401. https://doi.org/10.1016/j.jacceco.2010.09.001
Francis, J., LaFond, R., Olsson, P. M., & Schipper, K. (2004). Costs of equity and earnings attributes. The Accounting Review, 79(4), 967–1010. https://doi.org/10.2308/accr.2004.79.4.967
Gorla, N., Somers, T. M., & Wong, B. (2010). Organizational impact of system quality, information quality, and service quality. The Journal of Strategic Information Systems, 19(3), 207–228. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2010.05.001
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
Jackson, K., & Bazeley, P. (2019). Qualitative data analysis with NVivo (3rd ed.). SAGE Publications.
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
Moll, J., & Yigitbasioglu, O. (2019). The role of internet-related technologies in shaping the work of accountants: New directions for accounting research. The British Accounting Review, 51(6), 100833. https://doi.org/10.1016/j.bar.2019.04.002
Ohlson, J. A. (1995). Earnings, book values, and dividends in equity valuation. Contemporary Accounting Research, 11(2), 661–687. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.1995.tb00461.x
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
Sloan, R. G. (1996). Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings? The Accounting Review, 71(3), 289–315.
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
Vasarhelyi, M. A., Kogan, A., & Tuttle, B. M. (2015). Big Data in accounting: An overview. Accounting Horizons, 29(2), 381–396. https://doi.org/10.2308/acch-51071
Warren, J. D., Jr., Moffitt, K. C., & Byrnes, P. (2015). How Big Data will change accounting. Accounting Horizons, 29(2), 397–407. https://doi.org/10.2308/acch-51069