ارائه چارچوب هوشمندسازی حسابرسی داخلی مبتنی بر یادگیری ماشین، تحلیل کلان‌داده و کنترل‌های پیشگیرانه ریسک

نویسندگان

  • زهرا سادات مرادی پور گروه حسابداری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران نویسنده
  • علیرضا نجفی گروه حسابداری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران نویسنده مسئول
  • محمد رضا قاسمی طهرانی گروه حسابداری، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران نویسنده

کلمات کلیدی:

حسابرسی داخلی هوشمند, یادگیری ماشین, تحلیل کلان‌داده, کنترل‌های پیشگیرانه, مدیریت ریسک, تحلیل مضمون

چکیده

هدف پژوهش حاضر ارائه چارچوب هوشمندسازی حسابرسی داخلی مبتنی بر یادگیری ماشین، تحلیل کلان‌داده و کنترل‌های پیشگیرانه ریسک در سازمان‌های مستقر در تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و بر اساس تحلیل مضمون انجام شد. مشارکت‌کنندگان شامل ۱۸ نفر از خبرگان حسابرسی داخلی، مدیریت ریسک، فناوری اطلاعات، تحلیل داده و اعضای هیئت‌علمی حوزه حسابداری و حسابرسی در تهران بودند که به روش نمونه‌گیری هدفمند و گلوله‌برفی انتخاب شدند. ابزار گردآوری داده‌ها مصاحبه نیمه‌ساختاریافته بود و فرایند مصاحبه‌ها تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت؛ به‌گونه‌ای که اشباع اصلی در مصاحبه شانزدهم حاصل شد و دو مصاحبه بعدی برای تأیید و تثبیت مقوله‌ها انجام گرفت. داده‌ها پس از پیاده‌سازی کامل، در نرم‌افزار NVivo کدگذاری و با روش تحلیل مضمون شش‌مرحله‌ای تحلیل شدند. تحلیل داده‌ها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: زیرساخت داده‌محور و معماری کلان‌داده حسابرسی داخلی، موتور یادگیری ماشین برای ارزیابی پویا و پیش‌بینی ریسک، استقرار کنترل‌های پیشگیرانه و پایش مستمر، حکمرانی مدل و الزامات اخلاقی-امنیتی، و بازطراحی نقش‌ها و شایستگی‌های حسابرسان داخلی. یافته‌ها نشان داد هوشمندسازی حسابرسی داخلی صرفاً به معنای استفاده از ابزارهای تحلیلی نیست، بلکه مستلزم اتصال نظام‌مند داده‌های مالی و غیرمالی، طراحی شاخص‌های هشدار زودهنگام، تبیین مسئولیت انسانی در کنار خروجی الگوریتمی، و بازتعریف تعامل حسابرسی داخلی با هیئت‌مدیره و کمیته حسابرسی است. چارچوب پیشنهادی نشان می‌دهد حسابرسی داخلی هوشمند زمانی اثربخش خواهد بود که یادگیری ماشین و کلان‌داده در کنار کنترل‌های پیشگیرانه، حکمرانی داده، توضیح‌پذیری مدل و قضاوت حرفه‌ای حسابرس قرار گیرد. بر این اساس، سازمان‌ها باید از حسابرسی دوره‌ای و واکنشی به سمت حسابرسی مستمر، پیش‌بینانه و ریسک‌محور حرکت کنند.

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

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.

Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission. (2017). Enterprise risk management—Integrating with strategy and performance. COSO.

Committee of Sponsoring Organizations of the Treadway Commission, & Association of Certified Fraud Examiners. (2023). Fraud risk management guide (2nd ed.). COSO/ACFE.

Financial Reporting Council. (2025). Guidance on the use of artificial intelligence in audit. FRC.

Gepp, A., Linnenluecke, M. K., O’Neill, T. J., & Smith, T. (2018). Big data techniques in auditing research and practice: Current trends and future opportunities. Journal of Accounting Literature, 40, 102–115. https://doi.org/10.1016/j.acclit.2017.05.003

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

Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing: The formalization of audit and workforce supplementation. Journal of Emerging Technologies in Accounting, 13(2), 1–20. https://doi.org/10.2308/jeta-10511

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

Kuenkaikaew, S., & Vasarhelyi, M. A. (2013). The predictive audit framework. The International Journal of Digital Accounting Research, 13, 37–71. https://doi.org/10.4192/1577-8517-v13_2

Nowell, L. S., Norris, J. M., White, D. E., & Moules, N. J. (2017). Thematic analysis: Striving to meet the trustworthiness criteria. International Journal of Qualitative Methods, 16(1), 1–13. https://doi.org/10.1177/1609406917733847

Public Company Accounting Oversight Board. (2025). AI and the pursuit of audit quality: A regulatory perspective. PCAOB.

The Institute of Internal Auditors. (2024). Global Internal Audit Standards. The Institute of Internal Auditors.

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

دانلودها

گاه‌شمار انتشار

چاپ شده

شماره

نوع مقاله

Articles

نحوه استناد به مقاله

مرادی پور ز. س. ., نجفی ع., & قاسمی طهرانی م. ر. . (1404). ارائه چارچوب هوشمندسازی حسابرسی داخلی مبتنی بر یادگیری ماشین، تحلیل کلان‌داده و کنترل‌های پیشگیرانه ریسک. هوشمندسازی در حسابداری، اقتصاد و مدیریت مالی, 1(1), 27-40. https://jsaefm.com/index.php/jsaefm/article/view/4