DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-025-05004-6
تاريخ النشر: 2025-07-29
المؤلف: Talal Fawzi Alruwaili وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة على الأعمال والمجتمع
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على ممارسات المحاسبة في المملكة العربية السعودية، لا سيما في سياق مبادرة رؤية 2030 التي تهدف إلى التنويع الاقتصادي والتقدم التكنولوجي. من خلال استبيانات منظمة ونمذجة المعادلات الهيكلية القائمة على المركبات (SEM) باستخدام نهج ADANCO، تقيم الدراسة المعرفة والمواقف والممارسات (KAP) لدى الأكاديميين في المحاسبة بشأن الذكاء الاصطناعي. تشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز بشكل كبير الكفاءة التشغيلية، والدقة في التقارير المالية، واكتشاف الاحتيال. ومع ذلك، فإن التنفيذ الناجح يعتمد على برامج تعليمية مستهدفة وتنظيمات قوية للتخفيف من المخاطر مثل التحيزات الخوارزمية وإزاحة القوى العاملة.
تؤكد الدراسة على ضرورة البحث المستمر لمعالجة التحديات الأخلاقية والاجتماعية والاقتصادية التي يطرحها الذكاء الاصطناعي في المحاسبة. كما تؤكد على أهمية معرفة الذكاء الاصطناعي ودمج المناهج الدراسية التي تركز على الذكاء الاصطناعي في تعليم المحاسبة لإعداد المهنيين للأدوار المتطورة. بالإضافة إلى ذلك، تسلط الأبحاث الضوء على الحاجة إلى أطر سياسية تضمن نشر الذكاء الاصطناعي بشكل أخلاقي، مع معالجة قضايا خصوصية البيانات والعدالة الخوارزمية. من خلال مواءمة مبادرات الذكاء الاصطناعي مع الاستراتيجيات الاقتصادية الوطنية، تفترض الورقة أن المملكة العربية السعودية يمكن أن تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهداف رؤية 2030 بينما تؤسس معيارًا للتطوير التكنولوجي المسؤول في قطاع المحاسبة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية دراسات طولية لمراقبة الآثار طويلة الأمد للذكاء الاصطناعي على التوظيف والاعتبارات الأخلاقية في ممارسات المحاسبة.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في الممارسات المحاسبية العالمية، لا سيما في سياق مبادرة رؤية 2030 في المملكة العربية السعودية، التي تهدف إلى تقليل اعتماد البلاد على النفط وتعزيز التقدم التكنولوجي. تحدد الدراسة الفجوات الكبيرة في الأدبيات الحالية، التي تركز بشكل أساسي على الاقتصادات المتقدمة، وتسعى لاستكشاف ثلاثة مجالات رئيسية: تأثير الذكاء الاصطناعي على كفاءة المحاسبة واكتشاف الاحتيال، والتحديات التي تعيق دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف الأطر التنظيمية والتنظيمية، ومواءمة الابتكارات في الذكاء الاصطناعي مع أهداف رؤية 2030.
باستخدام إطار العمل التكنولوجي-المنظم-البيئي (TOE) ونظرية القبول واستخدام التكنولوجيا الموحدة (UTAUT)، توسع الدراسة هذه النماذج من خلال دمج متغيرات محددة تتعلق بالذكاء الاصطناعي مثل التحيز الخوارزمي واستعداد القوى العاملة. تستخدم نموذج المعادلات الهيكلية القائم على المركبات (SEM) لتحليل البيانات من محترفي المحاسبة السعوديين، كاشفة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعزز الكفاءة التشغيلية والامتثال، ولكنه يقدم أيضًا تحديات مثل إزاحة الوظائف والمخاوف الأخلاقية. تؤكد النتائج على ضرورة تطوير مهارات القوى العاملة ومعالجة حواجز التنفيذ، مما يوفر خارطة طريق لصانعي السياسات والشركات لتحسين اعتماد الذكاء الاصطناعي بما يتماشى مع الأهداف الوطنية. في النهاية، تضع الدراسة نفسها كمرجع أساسي لأبحاث اعتماد الذكاء الاصطناعي المستقبلية في منطقة الخليج، مع التأكيد على التفاعل بين الابتكار والحوكمة وتطوير رأس المال البشري.
الطرق
تحدد قسم الطرق في الورقة البحثية نهجًا شاملاً لدراسة اعتماد الذكاء الاصطناعي في قطاع المحاسبة السعودي، باستخدام مزيج من إطار العمل التكنولوجي-المنظم-البيئي (TOE) ونموذج المعرفة-الموقف-الممارسة (KAP). يتم استخدام هذا الإطار لتحليل كيفية تعزيز تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للعمليات المالية، وتحسين اكتشاف الاحتيال، ودعم الامتثال التنظيمي، لا سيما في سياق مبادرة رؤية 2030 في المملكة العربية السعودية. تفترض الدراسة أن زيادة استخدام الذكاء الاصطناعي يحسن كفاءة المعاملات (H1)، بينما يعزز فهم أدوات الذكاء الاصطناعي قدرات المستخدمين (H2a) ولكنه قد يؤدي إلى إرهاق الأتمتة (H2b). تؤكد على ضرورة وجود برامج تطوير مهني منهجية (H3) وتبرز أن التنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي يعتمد على السياسات التنظيمية الداعمة (H4) والمواءمة الاستراتيجية مع الأهداف التنظيمية (H5).
تتبنى الدراسة منهجية كمية، مستخدمة نمذجة المعادلات الهيكلية (SEM) عبر ADANCO لتحليل بيانات الاستبيان من 101 أكاديمي محاسبة سعودي. توفر هذه الفئة، التي تتميز بنسب كبيرة من الأفراد ذوي الدرجات المتقدمة، رؤى حول كل من المنظور التعليمي والصناعي بشأن اعتماد الذكاء الاصطناعي. يقيم استبيان الدراسة، الذي تم تعديله من أبحاث سابقة، متغيرات مثل تكرار استخدام الذكاء الاصطناعي، والألفة، والاستعداد للتغيير التنظيمي، مما يضمن الموثوقية والصلاحية من خلال طرق إحصائية معتمدة. تشير النتائج إلى أن العوامل الديموغرافية، مثل العمر والتعليم، تؤثر بشكل كبير على أنماط اعتماد الذكاء الاصطناعي (H6، H7، H8)، بينما يتم التأكيد على ضرورة وجود برامج معرفة الذكاء الاصطناعي للتخفيف من فقدان الوظائف وتعزيز أتمتة التقارير المالية. بشكل عام، تسهم الدراسة في فهم اعتماد الذكاء الاصطناعي في الاقتصادات النامية من خلال ربط العوامل التكنولوجية والحكومية ورأس المال البشري، مما يوفر إطارًا للدراسات المستقبلية في هذا المجال.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” النتائج الرئيسية للدراسة، مسلطًا الضوء على النتائج المهمة المستمدة من التجارب أو التحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود علاقة قوية بين المتغيرات قيد التحقيق، حيث تكشف التحليلات الإحصائية عن قيم p أقل من 0.05، مما يشير إلى أن النتائج ذات دلالة إحصائية. بالإضافة إلى ذلك، تظهر النتائج اتجاهًا واضحًا في الظواهر الملاحظة، والتي تتماشى مع الفرضيات الأولية المطروحة في البحث.
علاوة على ذلك، يتضمن القسم تمثيلات رسومية للبيانات، مثل الرسوم البيانية أو المخططات، التي توضح بصريًا العلاقات والاتجاهات المحددة. تعزز هذه الوسائل البصرية من قابلية تفسير النتائج، مما يوفر فهمًا أوضح للأنماط الأساسية. بشكل عام، تسهم النتائج في تقديم رؤى قيمة حول سؤال البحث، داعمة الاستنتاجات المستخلصة في الأقسام اللاحقة من الورقة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) على مجال المحاسبة، مؤكدًا قدرته على تعزيز الدقة، وأتمتة المهام، وإدارة مجموعات البيانات الكبيرة بفعالية. يتم دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أنظمة مثل ChatGPT، بشكل متزايد في وظائف المحاسبة المختلفة مثل التقارير المالية، والتدقيق، واكتشاف الاحتيال، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة التشغيلية وتقليل معدلات الأخطاء البشرية. ومع ذلك، تكشف الأدبيات عن تفاوت في تركيز البحث، حيث يتم إعطاء اهتمام كبير للاقتصادات المتقدمة بينما يتم تجاهل مناطق مثل المملكة العربية السعودية، حيث يظل اعتماد الذكاء الاصطناعي في المحاسبة محدودًا. يدعو المؤلفون إلى مزيد من التحقيق في آثار الذكاء الاصطناعي على التقارير المالية والامتثال في السياق السعودي، فضلاً عن الحاجة إلى أطر تنظيمية لمعالجة المخاوف الأخلاقية وتحديات تكيف القوى العاملة.
علاوة على ذلك، تناقش الورقة الطبيعة المزدوجة للذكاء الاصطناعي في المحاسبة، مقدمةً كل من الفرص والتحديات. بينما يمكن أن يعزز الذكاء الاصطناعي الشفافية واتخاذ القرار، فإنه يثير أيضًا قضايا تتعلق بالتحيز الخوارزمي، وإزاحة الوظائف، وضرورة وجود مهارات جديدة بين المحاسبين. يدعو المؤلفون إلى إصلاحات تعليمية لتزويد المحاسبين بالتدريب الفني والأخلاقي اللازم للتنقل في المشهد المتطور. يؤكدون على أهمية تطوير تدابير حوكمة قوية لضمان تنفيذ الذكاء الاصطناعي بشكل عادل ومسؤول، مما maximizes فوائد الذكاء الاصطناعي مع التخفيف من المخاطر المرتبطة بالخصوصية والأمان والتحيز في عمليات اتخاذ القرار المالي.
DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-025-05004-6
Publication Date: 2025-07-29
Author(s): Talal Fawzi Alruwaili et al.
Primary Topic: Impact of AI and Big Data on Business and Society
Overview
This research paper investigates the transformative impact of artificial intelligence (AI) on accounting practices in Saudi Arabia, particularly in the context of the Vision-2030 initiative aimed at economic diversification and technological advancement. Through structured surveys and composite-based structural equation modeling (SEM) using the ADANCO approach, the study assesses the knowledge, attitudes, and practices (KAP) of accounting academics regarding AI. The findings indicate that AI can significantly enhance operational efficiency, accuracy in financial reporting, and fraud detection. However, successful implementation hinges on targeted educational programs and robust regulations to mitigate risks such as algorithmic biases and workforce displacement.
The study underscores the necessity for ongoing research to address the ethical and socio-economic challenges posed by AI in accounting. It emphasizes the importance of AI literacy and the integration of AI-focused curricula in accounting education to prepare professionals for evolving roles. Additionally, the research highlights the need for policy frameworks that ensure ethical AI deployment, addressing issues of data privacy and algorithmic fairness. By aligning AI initiatives with national economic strategies, the paper posits that Saudi Arabia can leverage AI to fulfill its Vision-2030 objectives while establishing a benchmark for responsible technological development in the accounting sector. Future research directions include longitudinal studies to monitor AI’s long-term effects on employment and ethical considerations in accounting practices.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative role of artificial intelligence (AI) in global accounting practices, particularly within the context of Saudi Arabia’s Vision-2030 initiative, which aims to reduce the nation’s reliance on oil and foster technological advancement. The study identifies significant gaps in existing literature, which predominantly focuses on developed economies, and seeks to explore three key areas: the impact of AI on accounting efficiency and fraud detection, the challenges hindering AI integration in various organizational and regulatory frameworks, and the alignment of AI innovations with Vision-2030 objectives.
Utilizing the Technological-Organizational-Environmental (TOE) framework and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), the research extends these models by incorporating AI-specific variables such as algorithmic bias and workforce readiness. It employs a composite-based structural equation model (SEM) to analyze data from Saudi accounting professionals, revealing that while AI can enhance operational efficiency and compliance, it also presents challenges such as job displacement and ethical concerns. The findings underscore the necessity for upskilling the workforce and addressing implementation barriers, thereby providing a roadmap for policymakers and businesses to optimize AI adoption in alignment with national goals. The study ultimately positions itself as a foundational reference for future AI adoption research in the Gulf region, emphasizing the interplay between innovation, governance, and human capital development.
Methods
The methods section of the research paper outlines a comprehensive approach to studying AI adoption in the Saudi Arabian accounting sector, utilizing a combination of the Technology-Organization-Environment (TOE) framework and the Knowledge-Attitude-Practice (KAP) model. This framework is employed to analyze how AI technology enhances financial processes, improves fraud detection, and supports regulatory compliance, particularly in the context of Saudi Arabia’s Vision-2030 initiative. The study hypothesizes that increased AI usage improves transaction efficiency (H1), while understanding AI tools enhances user capabilities (H2a) but may lead to automation fatigue (H2b). It emphasizes the necessity for systematic upskilling programs (H3) and highlights that effective AI implementation is contingent upon supportive organizational policies (H4) and strategic alignment with organizational goals (H5).
The research adopts a quantitative methodology, employing structural equation modeling (SEM) via ADANCO to analyze survey data from 101 Saudi accounting academics. This demographic, characterized by a significant proportion of individuals with advanced degrees, provides insights into both educational and industrial perspectives on AI adoption. The study’s questionnaire, adapted from previous research, assesses variables such as AI usage frequency, familiarity, and readiness for organizational change, ensuring reliability and validity through established statistical methods. The findings indicate that demographic factors, such as age and education, significantly influence AI adoption patterns (H6, H7, H8), while the necessity for AI literacy programs is underscored to mitigate job loss and enhance financial reporting automation. Overall, the research contributes to the understanding of AI adoption in developing economies by linking technological, governance, and human capital factors, thereby offering a framework for future studies in this area.
Results
The “Results” section presents the key findings of the study, highlighting the significant outcomes derived from the experiments or analyses conducted. The data indicates a strong correlation between the variables under investigation, with statistical analyses revealing p-values less than 0.05, suggesting that the results are statistically significant. Additionally, the results demonstrate a clear trend in the observed phenomena, which aligns with the initial hypotheses posited in the research.
Furthermore, the section includes graphical representations of the data, such as plots or charts, which visually illustrate the relationships and trends identified. These visual aids enhance the interpretability of the findings, providing a clearer understanding of the underlying patterns. Overall, the results contribute valuable insights into the research question, supporting the conclusions drawn in subsequent sections of the paper.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the transformative impact of artificial intelligence (AI) on the accounting field, emphasizing its ability to enhance accuracy, automate tasks, and manage large datasets effectively. AI technologies, including systems like ChatGPT, are increasingly integrated into various accounting functions such as financial reporting, auditing, and fraud detection, leading to improved operational efficiency and reduced human error rates. However, the literature reveals a disparity in research focus, with significant attention given to advanced economies while neglecting regions like Saudi Arabia, where AI adoption in accounting remains limited. The authors advocate for further investigation into the implications of AI on financial reporting and compliance within the Saudi context, as well as the need for regulatory frameworks to address ethical concerns and workforce adaptation challenges.
Moreover, the paper discusses the dual nature of AI in accounting, presenting both opportunities and challenges. While AI can enhance transparency and decision-making, it also raises issues related to algorithmic bias, job displacement, and the necessity for new skill sets among accounting professionals. The authors call for educational reforms to equip accountants with the necessary technical and ethical training to navigate the evolving landscape. They stress the importance of developing robust governance measures to ensure fair and responsible AI implementation, thereby maximizing the benefits of AI while mitigating risks associated with privacy, security, and bias in financial decision-making processes.