Blockchain Technology in Accounting: A Paradigm Shift in Transparency and Efficiency in the UK
Notice bibliographique
Résumé
Background: Traditional accounting processes face challenges like data manipulation, fraud, and inefficiencies in the processes. Blockchain in accounting provides full transparency, where auditors, accountants, and clients can have access to identical ledgers for verifying the information. Objectives: To evaluate the impact of Blockchain technology on transparency and efficiency in the accounting profession in the United Kingdom. Methodology: This research follows a quantitative research method. The survey method has been used for collecting data from accountants, auditors, CFOs, financial analysts, and others. In this study, questionnaires have been sent to the accounting professionals from the big four accounting firms in London, United Kingdom. The raw data has been gathered from a total of 156 people participants from the accounting firms. A questionnaire has been used in the study, where various independent and dependent variables are identified. Findings/conclusions: The results show that Blockchain security, cost, adoption, and implementation have a positive and significant influence on transparency. On the other hand, Blockchain security, cost, adoption and implementation, compliance, and performance have a positive and significant influence on efficiency. Lastly, it is identified that Blockchain efficiency and transparency have a positive and significant influence on stakeholder trust among accounting firms in London, UK. Policy Recommendations: The first policy recommendation is promoting the adoption of Blockchain among accounting firms. Tax incentives can be provided to accounting organizations that are heavily investing in Blockchain technology. Besides, regulatory frameworks, development programs, and comprehensive guidelines can help in guiding the adoption of Blockchain technology among accounting firms.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».