Transformative Impact of Artificial Intelligence and Blockchain on the Accounting Profession
Notice bibliographique
Résumé
This research paper uses qualitative analysis to examine the profound influence of artificial intelligence (AI) and blockchain technologies on accounting practices. The study utilizes case studies and semi-structured interviews with industry experts to identify central themes, including efficiency and automation, accuracy and data integrity, fraud detection and security, professional roles and skills, and ethical and regulatory considerations. The results demonstrate that AI increases efficiency by automating repetitive tasks and enhancing fraud detection, while blockchain guarantees the precision and reliability of financial records. Nevertheless, incorporating these technologies into existing systems poses difficulties, including technical obstacles, adherence to regulatory requirements, and ethical considerations such as safeguarding data privacy and addressing algorithmic bias. Due to these findings, accounting professionals must acquire new skills in data analytics and technology management. It is recommended that educators integrate artificial intelligence (AI) and blockchain into accounting curricula. At the same time, policymakers are advised to establish well-defined regulatory frameworks to facilitate the adoption of these technologies. The study also identifies areas for future investigation, such as the enduring effects of AI and blockchain on accounting methods, the factors that influence user adoption, and the creation of efficient regulatory structures. The research thoroughly analyzes how AI and blockchain are transforming the accounting profession, providing insights into the opportunities and challenges they bring.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».