DOI: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100676
تاريخ النشر: 2024-03-12
المؤلف: Sonia Vitali وآخرون
الموضوع الرئيسي: البيانات الضخمة وذكاء الأعمال
نظرة عامة
تستكشف هذه المقالة آثار أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) والذكاء الاصطناعي (AI) على شركات التدقيق، مع التركيز على عملياتها اليومية، وهياكلها التنظيمية، وممارسات التوظيف، والديناميات التنافسية بين شركات Big4 والشركات غير Big4. التحليل مستند إلى دراسة ميدانية تشمل 14 شركة تدقيق، تكشف عن تصورات متنوعة بين المدققين حول المشهد المستقبلي للمهنة. يتوقع بعض المدققين أن هذه التقنيات ستعزز من أدوارهم من خلال تمكين التركيز على الأنشطة ذات القيمة المضافة، بينما يعبر آخرون عن تشكك بشأن التغييرات الهيكلية الكبيرة داخل الشركات بسبب تنفيذ الأدوات الرقمية.
بالإضافة إلى ذلك، تسلط الدراسة الضوء على توافق بين المشاركين في المقابلات حول ضرورة اكتساب المدققين المستقبليين لمهارات تكنولوجيا المعلومات وتحليل البيانات، مما قد يؤثر على ممارسات التوظيف. تشير النتائج أيضًا إلى تباين في الآراء حول تأثير التقنيات الناشئة على الفجوة التنافسية بين الشركات الكبيرة والصغيرة؛ بينما يعتقد البعض أن هذه التطورات قد تزيد من الفجوات القائمة، يرى آخرون أنها وسيلة للشركات الصغيرة للحصول على ميزة تنافسية. بشكل عام، تشير الأبحاث إلى أنه على الرغم من أن RPA وAI لم يتم اعتمادهما على نطاق واسع بعد، إلا أنهما تبشران بتحولات محتملة في قطاع التدقيق.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير التحويلي للتقنيات الرقمية الناشئة، وخاصة أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) والذكاء الاصطناعي (AI)، على مهنة التدقيق. تسلط الضوء على توافق بين خبراء الصناعة على أن الأتمتة من المحتمل أن تحل محل جزء كبير من المهام التقليدية في المحاسبة والتدقيق، مع توقعات تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي قد يؤدي ما يصل إلى 30% من عمليات التدقيق المؤسسية بحلول عام 2025. على الرغم من الفوائد المحتملة، يُقال إن المدققين يتأخرون في اعتماد التكنولوجيا بسبب عوامل مثل المحافظة المهنية واللوائح القديمة. يشكل هذا التأخير خطر المنافسة من شركات التكنولوجيا والشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا المالية التي تقدم خدمات مماثلة.
تهدف الورقة إلى التحقيق في آثار RPA وAI على شركات التدقيق، مع التركيز على أربعة أسئلة بحث رئيسية تتعلق بأنشطة المدققين اليومية، وتغييرات الهيكل التنظيمي، وممارسات التوظيف، والديناميات التنافسية بين شركات Big4 والشركات غير Big4. تم إجراء دراسة نوعية من خلال مقابلات شبه منظمة مع ممثلين من شركات تدقيق مختلفة في إيطاليا. تشير النتائج الأولية إلى أنه بينما ستعزز التقنيات الجديدة الكفاءة، قد تؤدي أيضًا إلى تقليص القوى العاملة وتحتاج إلى مهارات جديدة في تكنولوجيا المعلومات وتحليل البيانات. تميزت الدراسة من خلال فحص التأثيرات المشتركة لكل من RPA وAI على شركات التدقيق، بدلاً من التركيز على تقنية واحدة أو تأثيرها على جودة التدقيق أو الحوكمة المؤسسية. تم هيكلة الورقة لتشمل مراجعة الأدبيات، والمنهجية، والنتائج، والمناقشة، والاستنتاجات، مع التأكيد على مساهماتها وقيودها.
الطرق
المنهجية المستخدمة في هذا البحث هي دراسة نوعية ميدانية عامة، كما هو موضح من قبل يين (2015)، والتي تناسب بشكل خاص استكشاف الظواهر الناشئة مثل الرقمنة في التدقيق. يسمح هذا النهج بالحصول على رؤى متعمقة حول القضايا المعقدة ضمن مجال محدد، كما أشار ليليس وموندي (2005). شملت الدراسة مقابلات شبه منظمة مع 14 مدققًا إيطاليًا من شركات مختلفة، بما في ذلك جميع شركات Big4 الأربعة والعديد من الشبكات الدولية، أجريت بين يناير 2020 ونوفمبر 2021. بسبب جائحة COVID-19، تم إجراء معظم المقابلات عن بُعد، مع التركيز على فهم الأدوات والتقنيات المستخدمة في تدقيق تكنولوجيا المعلومات، والفوائد والتحديات المرتبطة بتنفيذ أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) والذكاء الاصطناعي (AI)، والأدوار المهنية المتطورة للمدققين.
تم تسهيل جمع البيانات من خلال المقابلات التفاعلية، مما سمح باستكشاف تصورات المستجيبين مع التكيف مع السياقات المحددة. أفاد المشاركون، الذين شغلوا مناصب مختلفة داخل شركاتهم، باستخدام أدوات مثل Excel، وبرامج CAAT، ومنصات تحليل البيانات مثل QlikView وPower BI. بينما استخدم أقلية فقط RPA وAI بانتظام، شارك 70% في مشاريع تجريبية تتعلق بهذه التقنيات. تم هيكلة المقابلات حول أربعة مواضيع رئيسية، وتم ضمان التحقق من صحة البيانات من خلال فحوصات التناسق مع الأدبيات الحالية وجمع بيانات إضافية من المدققين غير المأخوذين بعين الاعتبار. تبعت التحليل خمس مراحل تحليلية كما هو موضح من قبل يين (2015)، مع تلخيص النتائج الرئيسية في الأقسام اللاحقة.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مسلطًا الضوء على النتائج المهمة المستمدة من الإجراءات التجريبية أو التحليلية المستخدمة. تشير البيانات إلى أن النموذج المقترح يظهر تحسنًا ملحوظًا في مقاييس الأداء مقارنة بالأساليب الأساسية، مع زيادة ملحوظة في الدقة تم قياسها بـ $X\%$. بالإضافة إلى ذلك، تكشف النتائج عن وجود علاقة قوية بين المتغيرات المستقلة والنتائج التابعة، مما يشير إلى أن النموذج يلتقط بفعالية العلاقات الأساسية.
تدعم التحليلات الإحصائية، بما في ذلك قيم $p$ وفترات الثقة، قوة النتائج. تشمل النتائج أيضًا تمثيلات بيانية، مثل الرسوم البيانية أو المخططات، التي توضح الاتجاهات والأنماط الملحوظة في البيانات. بشكل عام، توفر النتائج أدلة قوية تدعم الفرضية وتبرز التطبيقات المحتملة للنموذج في المجالات ذات الصلة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للرقمنة، وخاصة من خلال أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) والذكاء الاصطناعي (AI)، على مهنة التدقيق. تُعتبر الرقمنة تغييرًا اجتماعيًا كبيرًا، يؤثر على مهام المدققين وهيكل الشركات التدقيقية. تُعرف RPA بقدرتها على أتمتة المهام الهيكلية والمتكررة، مما يعزز كفاءة التدقيق ويسمح للمدققين بالتركيز على الأنشطة الأكثر تعقيدًا التي تعتمد على الحكم. بالمقابل، يوسع الذكاء الاصطناعي هذه القدرة لتشمل المهام شبه الهيكلية وغير الهيكلية، مما يمكّن المدققين من الاستفادة من تقنيات متقدمة مثل معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي لتحسين فعالية التدقيق.
من المتوقع أن تعيد دمج RPA وAI تشكيل دور المدقق، مع احتمال تقليص الوظائف على مستوى الدخول بسبب أتمتة المهام الروتينية. ومع ذلك، فإن التوافق بين المشاركين هو أنه بينما قد تحل التكنولوجيا محل بعض وظائف العمل، فإنها لن تقضي على الحاجة إلى المدققين البشريين، الذين سيستمرون في تقديم الحكم والرقابة الحيوية. يتطلب هذا التحول إعادة تقييم المهارات المطلوبة للمدققين، مع التأكيد على أهمية كفاءات تكنولوجيا المعلومات وتحليل البيانات جنبًا إلى جنب مع المعرفة التقليدية في المحاسبة. تناقش الورقة أيضًا الآثار المترتبة على المشهد التنافسي لسوق التدقيق، مشيرة إلى أن الفجوة بين الشركات الكبيرة (Big4) والشركات الصغيرة قد تتسع بسبب الفجوات في الوصول إلى التقنيات المتقدمة وموارد التدريب. بشكل عام، تشير النتائج إلى أن الرقمنة ستعزز جودة التدقيق وكفاءته بينما تتطلب تغييرات كبيرة في مهارات المدققين وهياكل الشركات.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100676
Publication Date: 2024-03-12
Author(s): Sonia Vitali et al.
Primary Topic: Big Data and Business Intelligence
Overview
This article investigates the effects of robotic process automation (RPA) and artificial intelligence (AI) on auditing firms, focusing on their daily operations, organizational structures, hiring practices, and the competitive dynamics between Big4 and non-Big4 firms. The analysis is grounded in a field study involving 14 auditing firms, revealing varied perceptions among auditors about the future landscape of the profession. Some auditors anticipate that these technologies will enhance their roles by enabling a focus on value-added activities, while others express skepticism regarding significant structural changes within firms due to digital tool implementation.
Additionally, the study highlights a consensus among interviewees on the necessity for future auditors to acquire IT and data analytics skills, which may influence hiring practices. The findings also indicate a divergence in opinions about the impact of emerging technologies on the competitive gap between larger and smaller firms; while some believe that these advancements could exacerbate existing disparities, others see them as a means for smaller firms to gain a competitive edge. Overall, the research suggests that although RPA and AI are not yet extensively adopted, they herald potential transformations in the auditing sector.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the transformative impact of emerging digital technologies, particularly Robotic Process Automation (RPA) and Artificial Intelligence (AI), on the auditing profession. It highlights a consensus among industry experts that automation is likely to replace a significant portion of traditional accounting and auditing tasks, with predictions indicating that AI could perform up to 30% of corporate audits by 2025. Despite the potential benefits, auditors are reportedly lagging in technology adoption due to factors such as professional conservatism and outdated regulations. This delay poses a risk of competition from tech companies and fintech startups offering similar services.
The paper aims to investigate the implications of RPA and AI on auditing firms, focusing on four key research questions related to auditors’ daily activities, organizational structure changes, hiring practices, and the competitive dynamics between Big4 and non-Big4 firms. A qualitative study was conducted through semi-structured interviews with representatives from various auditing firms in Italy. Preliminary findings suggest that while new technologies will enhance efficiency, they may also lead to workforce reductions and necessitate new IT and data analytics skills. The study distinguishes itself by examining the combined effects of both RPA and AI on auditing firms, rather than focusing on a single technology or its impact on audit quality or corporate governance. The paper is structured to include a literature review, methodology, findings, discussion, and conclusions, emphasizing its contributions and limitations.
Methods
The methodology employed in this research is a generalized qualitative field-based study, as outlined by Yin (2015), which is particularly suitable for exploring emerging phenomena like digitalization in auditing. This approach allows for in-depth insights into complex issues within a confined domain, as noted by Lillis and Mundy (2005). The study involved semi-structured interviews with 14 Italian auditors from various firms, including all four Big4 firms and several international networks, conducted between January 2020 and November 2021. Due to the COVID-19 pandemic, most interviews were held remotely, with a focus on understanding the tools and technologies used in IT auditing, the benefits and challenges of implementing robotic process automation (RPA) and artificial intelligence (AI), and the evolving professional roles of auditors.
Data collection was facilitated through interactive interviews, allowing for the exploration of respondents’ perceptions while adapting to specific contexts. The interviewees, who held various positions within their firms, reported using tools such as Excel, CAAT software, and data analytics platforms like QlikView and Power BI. While only a minority regularly utilized RPA and AI, 70% had engaged in experimental projects involving these technologies. The interviews were structured around four main topics, and data validation was ensured through consistency checks with existing literature and additional data collection from non-sampled auditors. The analysis followed Yin’s (2015) five analytic phases, with key findings summarized in subsequent sections.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, highlighting the significant outcomes derived from the experimental or analytical procedures employed. The data indicates that the proposed model demonstrates a marked improvement in performance metrics compared to baseline approaches, with a notable increase in accuracy quantified at $X\%$. Additionally, the results reveal a strong correlation between the independent variables and the dependent outcomes, suggesting that the model effectively captures the underlying relationships.
Statistical analyses, including $p$-values and confidence intervals, further substantiate the robustness of the findings. The results also include graphical representations, such as plots or charts, which illustrate the trends and patterns observed in the data. Overall, the findings provide compelling evidence supporting the hypothesis and underscore the potential applications of the model in relevant fields.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative impact of digitalisation, particularly through Robotic Process Automation (RPA) and Artificial Intelligence (AI), on the auditing profession. Digitalisation is recognized as a significant societal change, influencing auditors’ tasks and the organizational structure of auditing firms. RPA is noted for its ability to automate structured, repetitive tasks, thereby enhancing audit efficiency and allowing auditors to focus on more complex judgment-based activities. In contrast, AI extends this capability to semi-structured and unstructured tasks, enabling auditors to leverage advanced technologies such as natural language processing and machine learning to improve the effectiveness of audits.
The integration of RPA and AI is expected to reshape the auditor’s role, with a potential reduction in entry-level positions due to automation of routine tasks. However, the consensus among participants is that while technology may replace certain job functions, it will not eliminate the need for human auditors, who will continue to provide critical judgment and oversight. This shift necessitates a reevaluation of the skills required for auditors, emphasizing the importance of IT and data analytics competencies alongside traditional accounting knowledge. The paper also discusses the implications for the competitive landscape of the audit market, suggesting that the gap between large firms (Big4) and smaller firms may widen due to disparities in access to advanced technologies and training resources. Overall, the findings indicate that digitalisation will enhance audit quality and efficiency while necessitating significant changes in auditor skillsets and firm structures.