تحلیل اثر هوشمندسازی فرآیندهای مالی بر کاهش ریسک عملیاتی و افزایش کارایی سیستمهای کنترل داخلی
کلمات کلیدی:
هوشمندسازی مالی, ریسک عملیاتی, کنترل داخلی, حسابرسی داخلی, اتوماسیون فرآیندها, تحلیل داده, سیستمهای اطلاعات حسابداریچکیده
هدف این پژوهش، تبیین اثر هوشمندسازی فرآیندهای مالی بر کاهش ریسک عملیاتی و افزایش کارایی سیستمهای کنترل داخلی در سازمانهای مستقر در تهران بود. این پژوهش با رویکرد کیفی و روش تحلیل مضمون انجام شد. مشارکتکنندگان شامل ۱۸ نفر از مدیران مالی، حسابرسان داخلی، مدیران ریسک، مدیران فناوری اطلاعات مالی و متخصصان سیستمهای اطلاعات حسابداری در شرکتها و مؤسسات مالی مستقر در تهران بودند که به روش نمونهگیری هدفمند انتخاب شدند. گردآوری دادهها صرفاً از طریق مصاحبههای نیمهساختاریافته انجام شد و فرآیند نمونهگیری تا دستیابی به اشباع نظری ادامه یافت. مصاحبهها پس از ضبط، پیادهسازی و کدگذاری شدند و تحلیل دادهها با استفاده از نرمافزار NVivo و بر اساس مراحل تحلیل مضمون صورت گرفت. یافتهها نشان داد هوشمندسازی فرآیندهای مالی از طریق پنج سازوکار اصلی بر کاهش ریسک عملیاتی و ارتقای کارایی کنترلهای داخلی اثر میگذارد: استانداردسازی و خودکارسازی عملیات مالی، پایش مستمر و کشف ناهنجاریهای مالی، تقویت تفکیک وظایف و قابلیت ردیابی، بهبود کیفیت داده و یکپارچگی سیستمها، و ارتقای نقش نظارتی و تحلیلی حسابرسان داخلی. مشارکتکنندگان تأکید داشتند که هوشمندسازی، خطاهای انسانی، تأخیر در شناسایی مغایرتها، وابستگی به کنترلهای دستی و امکان دستکاری غیرمجاز دادهها را کاهش میدهد؛ بااینحال، ضعف حکمرانی داده، کمبود مهارت دیجیتال و اتکای افراطی به الگوریتمها میتواند خود به منبع جدیدی از ریسک تبدیل شود. نتایج پژوهش نشان میدهد هوشمندسازی فرآیندهای مالی زمانی میتواند به کاهش پایدار ریسک عملیاتی و افزایش کارایی کنترل داخلی منجر شود که صرفاً بهعنوان ابزار اتوماسیون تلقی نشود، بلکه در قالب یک نظام حکمرانی یکپارچه شامل داده قابل اعتماد، مسئولیتپذیری انسانی، نظارت مستمر، کنترلهای قابل ردیابی و ارزیابی دورهای الگوریتمها استقرار یابد.
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., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2006). Continuous monitoring of business process controls: A pilot implementation of a continuous auditing system at Siemens. International Journal of Accounting Information Systems, 7(2), 137–161. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2005.10.004
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
Basel Committee on Banking Supervision. (2021). Revisions to the principles for the sound management of operational risk. Bank for International Settlements.
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
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.
Creswell, J. W., & Poth, C. N. (2018). Qualitative inquiry and research design: Choosing among five approaches (4th ed.). SAGE Publications.
Davenport, T. H., & Ronanki, R. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review, 96(1), 108–116.
Dechow, N., & Mouritsen, J. (2005). Enterprise resource planning systems, management control and the quest for integration. Accounting, Organizations and Society, 30(7–8), 691–733. https://doi.org/10.1016/j.aos.2004.11.004
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
Institute of Internal Auditors. (2020). The IIA’s three lines model: An update of the three lines of defense. The Institute of Internal Auditors.
International Organization for Standardization. (2023). ISO/IEC 42001:2023: Information technology—Artificial intelligence—Management system. ISO.
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 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
National Institute of Standards and Technology. (2023). Artificial intelligence risk management framework (AI RMF 1.0). U.S. Department of Commerce. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1
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
Van der Aalst, W. M. P. (2016). Process mining: Data science in action (2nd ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49851-4