طراحی چارچوب حسابرسی هوشمند مبتنی بر تحلیل کلانداده برای شناسایی ریسکهای بااهمیت در گزارشگری مالی
کلمات کلیدی:
حسابداری هوشمند, کنترل داخلی, خطای انسانی, پردازش اطلاعات مالی, هوش مصنوعی, تحلیل مضمونچکیده
هدف این پژوهش، تحلیل نقش حسابداری هوشمند در بهبود کنترلهای داخلی، کاهش خطای انسانی و افزایش سرعت پردازش اطلاعات مالی در سازمانهای مستقر در تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل 18 نفر از مدیران مالی، حسابداران ارشد، حسابرسان داخلی، متخصصان سیستمهای اطلاعات حسابداری و مشاوران پیادهسازی نرمافزارهای مالی هوشمند در تهران بودند که بهصورت هدفمند انتخاب شدند. دادهها از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته گردآوری شد و فرایند نمونهگیری تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. مصاحبهها پس از اخذ رضایت آگاهانه ضبط، پیادهسازی و در نرمافزار NVivo کدگذاری شد. تحلیل دادهها بر اساس مراحل تحلیل مضمون، شامل آشنایی با دادهها، استخراج کدهای اولیه، شکلدهی مضامین، بازبینی مضامین، نامگذاری مقولهها و گزارش یافتهها انجام گرفت. برای افزایش اعتبار پژوهش از بازبینی مشارکتکنندگان، بررسی همتایان، ثبت مسیر تصمیمگیری پژوهش و مقایسه مستمر کدها استفاده شد. تحلیل دادهها به استخراج چهار مقوله اصلی منجر شد: «تقویت کنترلهای داخلی مبتنی بر پایش هوشمند»، «کاهش خطای انسانی از طریق خودکارسازی و استانداردسازی»، «افزایش سرعت و یکپارچگی پردازش اطلاعات مالی» و «ضرورت حکمرانی داده و نظارت انسانی در حسابداری هوشمند». مشارکتکنندگان تأکید کردند که سیستمهای هوشمند از طریق کنترل دسترسی، هشدارهای خودکار، ردیابی تغییرات، شناسایی مغایرتها و پردازش بلادرنگ دادهها، کیفیت کنترلهای مالی را ارتقا میدهند. با این حال، وابستگی بیش از حد به فناوری، ضعف دادههای ورودی و نبود سیاستهای روشن کنترلی از مهمترین چالشهای شناساییشده بود. حسابداری هوشمند میتواند سازوکارهای کنترل داخلی را از الگوی سنتی و پسرویدادی به الگوی پیشگیرانه، تحلیلی و بلادرنگ تبدیل کند. این تحول موجب کاهش خطاهای انسانی، تسریع پردازش اطلاعات مالی و افزایش قابلیت اتکای گزارشگری میشود؛ مشروط بر آنکه با حکمرانی داده، کنترلهای مکمل، آموزش کارکنان و نظارت حرفهای همراه باشد.
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. https://doi.org/10.2308/acch-51067
Alles, M. G., & Gray, G. L. (2016). Incorporating big data in audits: Identifying inhibitors and a research agenda to address those inhibitors. International Journal of Accounting Information Systems, 22, 44–59. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2016.07.004
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
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
Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. (2013). Internal control—Integrated framework. COSO.
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
Huang, F., & Vasarhelyi, M. A. (2022). Audit data analytics, machine learning, and full population testing. Journal of Finance and Data Science, 8, 138–144. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.05.002
International Auditing and Assurance Standards Board. (2009). International Standard on Auditing 500: Audit evidence. IFAC.
International Auditing and Assurance Standards Board. (2019). ISA 315 (Revised 2019): Identifying and assessing the risks of material misstatement. IFAC.
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
Public Company Accounting Oversight Board. (2024). AS 2110: Identifying and assessing risks of material misstatement. PCAOB.
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
Salijeni, G., Samsonova-Taddei, A., & Turley, S. (2019). Big data and changes in audit technology: Contemplating a research agenda. Accounting and Business Research, 49(1), 95–119. https://doi.org/10.1080/00014788.2018.1459458
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
Yoon, K., Hoogduin, L., & Zhang, L. (2015). Big data as complementary audit evidence. Accounting Horizons, 29(2), 431–438. https://doi.org/10.2308/acch-51076