The impact of artificial intelligence applications on the performance of accountants and audit firms in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to investigate the impact of using artificial intelligence applications on the performance of accountants and audit firms. The final sample for this study comprises 38 audit firms. This study uses a survey-based methodology in the context of Saudi Arabia. The results of the multiple regression revealed that the audit firms using artificial intelligence applications perceive them as useful instruments that increase the performance of accountants and audit firms. They can reduce the cost, effort, and time of the audit process, achieve a competitive advantage for the audit firms, help auditors better determine materiality, achieve a competitive advantage, improve the performance of the audit team, carry out the continuous audit process better than the traditional audit, enable auditors to select audit samples with high efficiency, improve the quality of control procedures on electronic transactions and files used by the client, contribute to the management of operations and tasks with more sophisticated and intelligent mechanisms, increase the efficiency and effectiveness of the audit process and the efficiency and effectiveness of planning and supervising the audit process, reduce uncertainty and audit risk. The results reported by this study can be valuable for the accounting and auditing professions, audit firms, and standards and auditing regulators to deeply understand the extent to which artificial intelligence applications influence the performance of accountants and audit firms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».