Examining the Role of Personality Traits, Digital Technology Skills and Competency on the Effectiveness of Fraud Risk Assessment among External Auditors
Notice bibliographique
Résumé
In accordance with ISA 240, it is the responsibility of external auditors to obtain reasonable assurance that financial statements are free from material misstatement, whether caused by fraud or error. Recently, the auditing profession in Malaysia has been significantly challenged by the explosion of fraud cases and by auditors’ failure to determine the “true and fair view” of the financial statement. This incident has tarnished the reputation of the audit profession. The effectiveness of the external auditor function, especially when related to fraud risk assessment, is commonly called into question. Hence, this study aims to assess individual factors (personality traits, digital technology skills, and competency) that may contribute to the effectiveness of fraud risk assessment among external auditors. A total of 455 questionnaires were distributed to external auditors, and a total of 150 (32.96%) responses were received. Data were thoroughly analyzed using Smart-PLS 4.0. This study found that digital technology skills contribute to the effectiveness of fraud risk assessment, whereas personality traits and competency do not. The findings implied that an effective technique of fraud risk assessment among external auditors requires digital technology skills. This study contributes to the literature by confirming the critical role of digital technology skills in enhancing the effectiveness of fraud risk assessments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».