Perceptions of South African Accountants on Factors with a Role in the Adoption of Artificial Intelligence in Financial Reporting
Notice bibliographique
Résumé
Purpose—The objective of this study was to conduct a detailed South African study that sought to explore and analyse the views of South African accountants regarding the factors that affect the adoption of AI in financial reporting. In other words, this study aimed to understand what accountants in South Africa think about the use of AI in their field, especially concerning its integration into financial reporting practices. Three main theories underpinned the study, namely, the diffusion of innovation, technology, organisation, and environment framework, and the institutional theory. In essence, the study sought to determine the perception of South Africa’s accountants on these factors. Design/methodology/approach—This study adopted the quantitative research method and descriptive design. In this regard, positivism as a philosophy was preferred. An online survey was developed to collect information from the participants. Participants were recruited based on their affiliation with the four IFAC-recognised accounting bodies in South Africa: SAICA, SAIPA, CIMA, and ACCA. Findings—Th study found that, overall, South African accountants believe that organisational, technological, and environmental factors play a role in adopting artificial intelligence in financial reporting. Originality/value: This study contributes by enriching the understanding of South African accountants’ perceptions of the adoption of artificial intelligence in financial reporting through the lenses of the selected theories.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».