Agentic AI and Human–AI Collaboration in Auditing: Roles, Benefits, and Risks in the Korean Audit Market
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the auditing profession (Dong et al. 2023; Gu et al. 2024). Early pplications primarily focused on automating routine tasks, such as journal entry testing or anomaly detection. More recently, advances in AI have given rise to agentic AI—systems capable of autonomous goal setting, iterative reasoning, and adaptive task execution (Li et al. 2025). Unlike traditional decision-support tools, agentic AI can actively participate in audit processes by identifying risks, proposing procedures, and generating documentation. This shift raises fundamental questions regarding auditor responsibility, professional judgment, and accountability. These issues are particularly salient in jurisdictions with strong regulatory oversight and high legal exposure for auditors. The Korean audit market provides a distinctive and informative setting in this regard. Korea is characterized by stringent auditor liability under the External Audit Act, intensive regulatory inspections by the Financial Supervisory Service (FSS), and a growing emphasis on audit process documentation and consistency. This commentary examines how agentic AI may be integrated into auditing through a human–AI collaboration framework, focusing on the roles, benefits, and risks of such collaboration in the Korean audit environment.</p>
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle