دور الذكاء الاصطناعي في تطوير النماذج المحاسبية: مراجعة تحليلية
DOI:
https://doi.org/10.65405/cjos.2025.776الملخص
يهدف هذا البحث إلى تقديم مراجعة تحليلية معمّقة لدور الذكاء الاصطناعي في تطوير النماذج المحاسبية بمختلف فروعها، المالية والإدارية والتدقيق. يستعرض البحث التحولات الجوهرية التي فرضتها البيانات الضخمة والتطورات التقنية على بيئة العمل المحاسبية، ويحلل أوجه القصور في النماذج التقليدية، خصوصاً فيما يتعلق بالذاتية في التقديرات، وضعف القدرة التنبؤية، واعتماد التدقيق على أساليب الفحص اللاحق. كما يوضح البحث كيف تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي—مثل التعلم الآلي، الشبكات العصبية، ومعالجة اللغات الطبيعية—في تعزيز دقة القياس المحاسبي، وتطوير نماذج التدقيق المستمر، وتحسين الكشف عن الاحتيال، ودعم الموازنات التنبؤية وتحليل التكاليف.
وتشير النتائج إلى أن الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة استراتيجية لتجاوز القيود المنهجية في المحاسبة، عبر زيادة موضوعية التقديرات، وتمكين الرقابة الآنية، وتحويل المحاسبة إلى أداة تحليلية تنبؤية. كما يسلط البحث الضوء على تحديات رئيسية مثل مشكلة قابلية التفسير، وأمن البيانات، والحاجة لإعادة تأهيل الكوادر المحاسبية لاكتساب مهارات تحليل البيانات والتعامل مع الأنظمة الذكية. ويوصي البحث بضرورة تطوير معايير محاسبية مرنة تستوعب الأدلة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي، وتحديث المناهج الأكاديمية، وتعزيز أطر الحوكمة والأمن السيبراني لضمان تطبيق مسؤول وفعال للتقنيات الذكية في العمل المحاسبي.
التنزيلات
المراجع
1. Alles, M. G. (2019). Technology and the Audit: Challenges and Opportunities. Routledge.
2. Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Analytical Procedures in Auditing: The Use of Machine Learning to Predict and Detect Misstatements. The Accounting Review, 92(6), 19-45.
3. Bratten, J. D., & Zeff, S. A. (2020). The Effects of Artificial Intelligence on Accounting Profession Ethics: A Conceptual Model. Accounting, Organizations and Society, 87, 101150.
4. Chen, Y. (2020). The Role of Artificial Neural Networks in Predicting Financial Distress: A Comparative Study with Traditional Models.
5. Davenport, T. H. (2018). The AI Advantage: How to Think Strategically About the Next Wave of Innovation. MIT Press.
6. Gaudin, S., & Bécue, A. (2021). Applying Natural Language Processing to Extract Information from Financial Reports: Opportunities and Challenges. Journal of Accounting & Organizational Change, 17(2), 241-260.
7. Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2019). The Future of Auditing: Continuous Auditing with Artificial Intelligence. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 34(3), 448-462.
8. KPMG (2021). The AI Revolution in Accounting and Auditing: Challenges and Opportunities for the Profession.
9. Leonard, L. (2021). Impact of Machine Learning on Managerial Accounting Practices: Cost Analysis and Budgeting. The Accounting Review, 96(5), 155-178.
10. Moffitt, K. C., & Vasarhelyi, M. A. (2018). BigData in Accounting: An Overview and Analysis. Journal of Information Systems, 32(3), 11-20.
11. Paddy, K., Jones, T., & Smith, J. (2018). Enhancing Audit Quality through Machine Learning: Evidence from Internal Control Testing. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 37(4), 1-25.
12. Sutton, S. G., Holt, M. B., & Miller, J. G. (2020). Artificial Intelligence, Accounting and the Challenges of Explainability. International Journal of Accounting Information Systems, 38, 100472.
13. Vasarhelyi, M. A., Halper, F. B., & O’Leary, D. E. (2022). The Transformation of Accounting Through Artificial Intelligence.
14. Yoon, K. P. (2018). Emerging Roles of AI in Enhancing Internal Control and Risk Management. Internal Auditor, 75(3), 54-58.
التنزيلات
منشور
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2025 مجلة العلوم الشاملة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
