دور تبني الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة أدلة التدقيق دراسة ميدانية على عينة من الأكاديميين ومحافظي الحسابات والخبراء المحاسبين في الجزائر

Abstract

هدفت الدراسة إلى فحص مدى مساهمة تبنّي الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة أدلة التدقيق، ولتحقيق هذا الهدف اعتمدنا على المنهج الوصفي والمنهج التحليليمدعومينبأسلوب الدراسة الميدانية أُجريت من خلال الاستبيان، من خلال استخدام الاستبيان كأداة رئيسية لجمع البيانات، وشملت الدراسة عينة عشوائية من أساتذة الجامعة (هيئة أكاديمية) ومحافظي حسابات والخبراء المحاسبين على مستوى دولة الجزائر، ومن بين 60 إستبيانا موزعا تم استرجاع 36 استبيانا صالحا للتحليل، وتمت معالجتها باستخدام مجموعة من الأساليب الإحصائية عبر برنامج RStudio. توصلت الدراسة إلى أن مشكلات أدلة التدقيق لا ترجع مباشرة إلى استخدام الذكاء الاصطناعي، وإنما إلى تحديات البيئة الرقمية، كما أظهرت أن الذكاء الاصطناعي يساهم في تحسين جودة أدلة التدقيق لكن بدرجة محدودة، حيث فسّر 15.9% فقط من التغيرات في جودتها، وعليه فإن فعالية الذكاء الاصطناعي في تحسين جودة أدلة التدقيق لا ترتبط باستخدامه كأداة مستقلة فحسب، بل بمدى توظيفه ضمن منظومة تدقيق رقمية قائمة على الكفاءة المهنية، وجودة البيانات والرقابة الداخلية والحوكمة التقنية، كما أظهرت الدراسة أن التحول الرقمي فرض تحديات جوهرية على طبيعة أدلة التدقيق، سواء من حيث طرق جمعها أو معالجتها أو تقييم موثوقيتها

This study aimed to investigate the extent to which the adoption of artificial intelligence contributes to improving the quality of audit evidence, To achieve this objective, the study relied on both the descriptive and analytical approaches, supported by a field study conducted through a questionnaire, The questionnaire served as the primary instrument for data collection and was administered to a random sample of university professors, representing the academic community, as well as statutory auditors and certified accountants in Algeria, Of the 60 questionnaires distributed, 36 valid responses were retrieved and retained for statistical analysis. The collected data were processed using a set of statistical techniques through RStudio software. The results showed that the problems related to audit evidence are mainly due to the challenges of the digital environment, not directly to the use of artificial intelligence. The study also found that artificial intelligence has a positive but limited effect on improving audit evidence quality, as it explained only 15.9% of the changes. Therefore, its effectiveness depends on its integration into a digital auditing system based on professional competence, data quality, internal control, and technical governance