The role of AI integration and governance standards: Enhancing financial reporting quality in Islamic banking
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this research is to investigate the impact of Artificial Intelligence (AI) on improving the quality of financial reporting in the Islamic banking industry. The study is conducted within the theoretical framework of the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT). The study utilized Partial Least Squares Structural Equation Modelling (PLS-SEM) to examine the data collected from a sample of 364 professionals working in the field of Islamic banking. The results of our study suggest that Performance Expectancy, Effort Expectancy, and Social Influence are important factors in predicting individuals' Behavioural Intention to use Artificial Intelligence (AI). Additionally, the presence of Facilitating Conditions further enhances the impact of these factors on individuals' actual Use Behaviour. Significantly, it was shown that Use Behaviour played a significant role in determining the perceived quality of financial reporting. Nevertheless, the study did not find empirical evidence to demonstrate the direct influence of Behavioural Intention on Financial Reporting Quality. This implies that the actual implementation of Artificial Intelligence is required to fully realize its advantages. The use of artificial intelligence (AI) into governance frameworks presents a potentially advantageous pathway for Islamic banks to uphold Shariah principles, while concurrently bolstering accountability and fostering ethical banking practices.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».