کاربرد هوش مصنوعی در اجرای استاندارد بین المللی گزارشگری مالی شماره 17 و ارتقای فرآیندهای حسابرسی در صنعت بیمه ایران

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (ai) نقش بسزایی در بهبود فرآیندهای مالی، حسابداری و حسابرسی ایفا کرده است. در صنعت بیمه ایران، پیاده‌سازی استاندارد بین‌المللی گزارشگری مالی شماره 17 (ifrs 17) که به افزایش شفافیت، دقت و مقایسه‌پذیری گزارش‌های مالی پرداخته، چالشی اساسی است. ادغام ai در فرآیندهای اجرایی ifrs 17 می‌تواند راهکاری نوین برای کاهش پیچیدگی‌ها و بهینه‌سازی تحلیل داده‌ها و ارتقای حسابرسی باشد. این پژوهش از نوع تحقیقات مروری است که به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی (ai) در پیاده‌سازی ifrs 17 و ارتقای فرآیندهای حسابرسی در صنعت بیمه ایران می‌پردازد. برای جمع‌آوری اطلاعات از روش جستجوی سیستماتیک و پایگاه‌های داده معتبر داخلی و خارجی استفاده شده است. این پژوهش نشان می‌دهد که الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌توانند به ارزیابی دقیق‌تر ریسک‌های بیمه‌ای، بهینه‌سازی جریان‌های نقدی و مدل‌سازی تعهدات بیمه‌ای کمک کنند. همچنین پردازش زبان طبیعی (nlp) به تجزیه‌و‌تحلیل قراردادها و خودکارسازی فرآیندهای گزارش‌دهی کمک می‌کند. به علاوه، حسابرسی مبتنی بر ai می‌تواند ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و دقت گزارش‌های مالی را افزایش دهد. ادغام ai با ifrs 17 باعث بهبود کیفیت گزارش‌های مالی، کاهش هزینه‌ها و افزایش شفافیت می‌شود. همچنین، پژوهش بر اهمیت تدوین نقشه راه استراتژیک برای پیاده‌سازی ifrs 17 مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت بیمه ایران تاکید دارد. دانش‌افزایی در این زمینه به صنعت بیمه ایران این امکان را می‌دهد که از تغییرات فناوری بهره‌برداری کرده و فرآیندهای خود را به سطح بین‌المللی ارتقا دهد.

the application of artificial intelligence (ai) in the implementation of international financial reporting standard (ifrs) no. 17 and the enhancement of auditing processes in the insurance industry of iran

in recent years, artificial intelligence (ai) has played a significant role in improving financial, accounting, and auditing processes. in the iranian insurance industry, the implementation of international financial reporting standard 17 (ifrs 17), which focuses on enhancing transparency, accuracy, and comparability of financial reports, is a major challenge. the integration of ai into the execution of ifrs 17 processes can provide an innovative solution for reducing complexities, optimizing data analysis, and enhancing auditing. this research is a review study that examines the applications of ai in the implementation of ifrs 17 and the improvement of auditing processes in the iranian insurance industry. a systematic search method and reputable domestic and international databases were used to collect information. the study shows that machine learning and deep learning algorithms can help in more accurate assessment of insurance risks, optimizing cash flows, and modeling insurance liabilities. additionally, natural language processing (nlp) aids in contract analysis and automates reporting processes. furthermore, ai-based auditing can identify anomalies and improve the accuracy of financial reports. the integration of ai with ifrs 17 leads to improved financial reporting quality, cost reduction, and increased transparency. the study also emphasizes the importance of developing a strategic roadmap for the implementation of ai-based ifrs 17 in the iranian insurance industry. knowledge enhancement in this area enables the iranian insurance industry to leverage technological advancements and elevate its processes to an international level.