کاربردهای هوش مصنوعی در حسابرسی: جستاری پیرامون چالش‌‌ها و فرصت‌ها

قرن بیست و یکم با تحولات سریع اجتماعی، فرهنگی و سیاسی همراه بوده که فناوری‌های نوظهور، به‌ویژه هوش مصنوعی نقش مهمی در شتاب‌بخشی به این تغییرات داشته‌اند. محیط کسب‌وکار پویا و رقابتی امروز، شرکت‌ها را به سمت استفاده از فناوری‌های شناختی برای بهبود تصمیم‌گیری و افزایش بهره‌وری سوق داده است. در این میان، حرفه حسابرسی نیز از این قاعده مستثنی نبوده و شاهد تحولات چشمگیری در به‌کارگیری هوش مصنوعی و تحلیل کلان داده‌ها است. هوش مصنوعی با قابلیت‌هایی نظیر یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و تحلیل داده‌های کلان، امکان بررسی کامل‌تر و دقیق‌تر اطلاعات مالی را فراهم می‌کند. این امر منجر به کشف الگوهای پنهان، تقلب‌های احتمالی و ناهنجاری‌هایی می‌شود که در روش‌های سنتی حسابرسی قابل‌شناسایی نبودند. موسسات بزرگ حسابرسی نیز سرمایه‌گذاری‌های قابل‌توجهی در توسعه سامانه‌های هوشمند حسابرسی انجام داده‌اند. ادغام هوش مصنوعی در حسابرسی، فراتر از تحلیل داده‌های مالی، به سمت تحلیل داده‌های غیرمالی و ارائه تصویری جامع‌تر از عملکرد شرکت‌ها حرکت خواهد کرد. همچنین، حسابرسی واکنشی به حسابرسی پیش‌نگرانه تبدیل‌شده و امکان حسابرسی در زمان واقعی را فراهم می‌آورد.

application of artificial intelligence in auditing: an inquiry into the challenges and opportunities

the 21st century is characterized by rapid social, cultural, and political transformations, significantly accelerated by emerging technologies, particularly artificial intelligence (ai). today’s dynamic and competitive business environment compels companies to adopt cognitive technologies to enhance decision-making and boost productivity. the auditing profession is no exception, experiencing significant advancements in the application of ai and big data analytics. ai, through capabilities like machine learning, natural language processing, and big data analysis, facilitates a more thorough and precise examination of financial and non-financial information. this leads to the discovery of hidden patterns, potential fraud, and anomalies that traditional auditing methods could not detect. major auditing firms have invested heavily in developing intelligent auditing systems. the integration of ai is expanding beyond financial data to encompass non-financial data, offering a more holistic view of a company’s performance. furthermore, auditing is shifting from a reactive approach to a proactive, real-time model.