بررسی نقش بلاکچین و هوش مصنوعی در ارتقای قابلیت اتکای اطلاعات حسابداری و کاهش ریسک گزارشگری مالی

نویسندگان

  • محسن رادمنش نی گروه اقتصاد، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران نویسنده مسئول

کلمات کلیدی:

بلاکچین, هوش مصنوعی, قابلیت اتکای اطلاعات حسابداری, ریسک گزارشگری مالی, حسابرسی پیوسته, حکمرانی داده

چکیده

هدف پژوهش حاضر، بررسی نقش بلاکچین و هوش مصنوعی در ارتقای قابلیت اتکای اطلاعات حسابداری و کاهش ریسک گزارشگری مالی از منظر خبرگان مالی، حسابرسی و فناوری اطلاعات مالی در شهر تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکت‌کنندگان شامل ۲۲ نفر از مدیران مالی، حسابداران ارشد، حسابرسان مستقل، حسابرسان داخلی، متخصصان فناوری مالی و اعضای هیئت علمی حوزه حسابداری و مالی در تهران بودند که به روش نمونه‌گیری هدفمند و گلوله‌برفی انتخاب شدند. داده‌ها از طریق مصاحبه‌های نیمه‌ساختاریافته گردآوری شد و فرایند مصاحبه تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. مدت مصاحبه‌ها بین ۴۵ تا ۷۵ دقیقه بود. داده‌ها پس از پیاده‌سازی، کدگذاری و با استفاده از نرم‌افزار NVivo تحلیل شدند. برای اطمینان از اعتبار یافته‌ها از بازبینی مشارکت‌کنندگان، کدگذاری همکار، مقایسه مستمر و ثبت مسیر تحلیل استفاده شد. تحلیل داده‌ها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: شفافیت و ردیابی‌پذیری تراکنش‌ها در بستر بلاکچین، کشف هوشمند ناهنجاری‌ها و تحریفات مالی، تقویت کنترل‌های داخلی و حسابرسی پیوسته، حکمرانی داده و اعتماد الگوریتمی، و بازتعریف نقش حرفه‌ای حسابداران و حسابرسان. یافته‌ها نشان داد که بلاکچین با ایجاد دفترکل تغییرناپذیر و قابل ردیابی، احتمال دستکاری پسینی داده‌های مالی را کاهش می‌دهد، درحالی‌که هوش مصنوعی از طریق تحلیل الگوها، شناسایی تراکنش‌های غیرعادی و پیش‌بینی نقاط پرریسک، کیفیت تصمیم‌گیری مالی و اثربخشی کنترل‌های گزارشگری را ارتقا می‌بخشد. ترکیب بلاکچین و هوش مصنوعی می‌تواند به شکل‌گیری اکوسیستم گزارشگری مالی قابل اتکا، شفاف، بلادرنگ و مبتنی بر کنترل‌های پیشگیرانه کمک کند؛ بااین‌حال، تحقق این ظرفیت به زیرساخت فنی، حکمرانی داده، استانداردگذاری حقوقی، توضیح‌پذیری الگوریتمی و توانمندسازی حرفه‌ای حسابداران وابسته است

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

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. https://doi.org/10.2308/acch-51067

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

Bonsón, E., & Bednárová, M. (2019). Blockchain and its implications for accounting and auditing. Meditari Accountancy Research, 27(5), 725–740. https://doi.org/10.1108/MEDAR-11-2018-0406

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Cao, M., Chychyla, R., & Stewart, T. (2015). Big data analytics in financial statement audits. Accounting Horizons, 29(2), 423–429. https://doi.org/10.2308/acch-51068

Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. (2013). Internal control—Integrated framework. COSO.

Coyne, J. G., & McMickle, P. L. (2017). Can blockchains serve an accounting purpose? Journal of Emerging Technologies in Accounting, 14(2), 101–111. https://doi.org/10.2308/jeta-51910

Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.

Dai, J., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Toward blockchain-based accounting and assurance. Accounting Horizons, 31(3), 5–21. https://doi.org/10.2308/acch-51805

Dechow, P. M., Ge, W., Larson, C. R., & Sloan, R. G. (2011). Predicting material accounting misstatements. Contemporary Accounting Research, 28(1), 17–82. https://doi.org/10.1111/j.1911-3846.2010.01041.x

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

Han, H., Shiwakoti, R. K., Jarvis, R., Mordi, C., & Botchie, D. (2023). Accounting and auditing with blockchain technology and artificial intelligence: A literature review. International Journal of Accounting Information Systems, 48, 100598. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2022.100598

IFRS Foundation. (2018). Conceptual framework for financial reporting. IFRS Foundation.

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-51871

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. SAGE Publications.

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

Public Company Accounting Oversight Board. (2024). AS 1101: Audit risk. PCAOB.

Public Company Accounting Oversight Board. (2024). AS 2110: Identifying and assessing risks of material misstatement. PCAOB.

Schmitz, J., & Leoni, G. (2019). Accounting and auditing at the time of blockchain technology: A research agenda. Australian Accounting Review, 29(2), 331–342. https://doi.org/10.1111/auar.12286

Yermack, D. (2017). Corporate governance and blockchains. Review of Finance, 21(1), 7–31. https://doi.org/10.1093/rof/rfw074

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده

شماره

نوع مقاله

Articles

نحوه استناد به مقاله

رادمنش نی م. . (1404). بررسی نقش بلاکچین و هوش مصنوعی در ارتقای قابلیت اتکای اطلاعات حسابداری و کاهش ریسک گزارشگری مالی. هوشمندسازی در حسابداری، اقتصاد و مدیریت مالی, 1(2), 69-82. https://jsaefm.com/index.php/jsaefm/article/view/13