حسابرسی سیستم‌ها و فناوری اطلاعات

حسابرسی سیستم‌ها و فناوری اطلاعات

ارائه چهارچوبی برای به‌کارگیری متن‌کاوی و هوش مصنوعی در حسابرسی حاکمیت فناوری اطلاعات

نوع مقاله : ترویجی

نویسندگان
1 دانشیار مدیریت فناوری اطلاعات، گروه مدیریت، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی، دانشگاه الزهرا، تهران، ایران
2 کارشناس ارشد مدیریت کسب‌وکار، گروه مدیریت، دانشکده علوم اجتماعی و اقتصادی، دانشگاه الزهرا، تهران، ایران
چکیده
رشد سریع فناوری اطلاعات و پیچیدگی فزاینده داده‌های سازمانی، حوزه حاکمیت و حسابرسی فناوری اطلاعات را دچار تحول اساسی کرده است. رویکردهای سنتی حسابرسی در مواجهه با حجم، تنوع و سرعت بالای اطلاعات دیجیتال با محدودیت‌هایی جدی روبه‌رو هستند و این امر چالش‌هایی در زمینه شفافیت، ارزیابی ریسک و خلق ارزش ایجاد می‌کند. این پژوهش یک مطالعه‌ی مفهومی است که با تکیه بر نظریه وابستگی منابع (RDT) و نظریه مشروعیت، چهارچوبی چندلایه برای حاکمیت حسابرسی فناوری اطلاعات مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. مدل پیشنهادی شامل هشت لایه است: زیرساخت، داده، پیش‌پردازش، کاربرد، تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، گزارش‌دهی، حاکمیت و یک لایه امنیتی میان‌برشی. این مدل نشان می‌دهد که ابزارهای تحلیلی نوین می‌توانند شفافیت را افزایش دهند، اعتماد ذی‌نفعان را تقویت کنند و زمینه‌ساز خلق ارزش پایدار برای سازمان باشند. این مطالعه با تلفیق ادبیات موجود و توسعه‌ی بینش‌های نظری، نه تنها چهارچوبی مفهومی جامع ارائه می‌کند بلکه مسیرهای پژوهشی آینده و کاربردهای عملی در زمینه حسابرسی فناوری اطلاعات را نیز ترسیم می‌نماید.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


Alles, M. G., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2008). Putting continuous auditing theory into practice: Lessons from two pilot implementations. Journal of Information Systems, 22(2), 195–214.
Alreemy, Z., Chang, V., Walters, R., & Wills, G. (2016). Critical success factors (CSFs) for information technology governance (ITG). International Journal of Information Management, 36(6), 907–916. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.05.017
Brown, A. E., & Grant, G. G. (2005). Framing the frameworks: A review of IT governance research. Communications of the Association for Information Systems, 15, Article 38.
Boskou, G., Kirkos, E., & Spathis, C. (2018). Assessing Internal Audit with Text Mining. Journal of Information & Knowledge Management, 17(02), 1850020. https://doi.org/10.1142/S021964921850020X
Feldman, R., & Sanger, J. (2007). The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press.
Hanisch, M., Goldsby, C. M., Fabian, N. E., & Oehmichen, J. (2023). Digital governance: A conceptual framework and research agenda. Journal of Business Research, 162, 113777. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2023.113777
IAASB. (2015). ISA 701: Communicating Key Audit Matters in the Independent Auditor’s Report. International Auditing and Assurance Standards Board.
IFAC (International Federation of Accountants). (2016). 2016-2017 IAASB Handbook Volume 1 (Vol. 1). https://www.ifac.org/_flysystem/azure-private/publications/files/2016-2017-IAASB-Handbook-Volume-1.pdf
ISACA. (2019). COBIT 2019 Framework: Governance and Management Objectives. ISACA.
IT Governance Ltd. (2024). IT Governance: definition & explanation. Retrieved January 5, 2024, from https://www.itgovernance.co.uk/
Janvrin, D. J., Lowe, D. J., & Bierstaker, J. L. (2012). Auditor acceptance of computer-assisted audit techniques: A literature review and research framework. Journal of Information Systems, 26(1), 67–103.
Joshi, A., Benitez, J., Huygh, T., Ruiz, L., & De Haes, S. (2022). Impact of IT governance process capability on business performance: Theory and empirical evidence. Decision Support Systems, 153, 113668. https://doi.org/10.1016/j.dss.2021.113668
Küster, S., Steindl, T., & Goettsche, M. (2023). The Informational Content of Key Audit Matters: Evidence from Using Artificial Intelligence in Textual Analysis. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.4464713
Maroun, W., & Duboisée de Ricquebourg, A. (2023). How auditors identify and report key audit matters - An organizational routines perspective. The British Accounting Review, 101263. https://doi.org/10.1016/j.bar.2023.101263
Mohammadi, E., & Karami, A. (2022). Exploring research trends in big data across disciplines: A text mining analysis. Journal of Information Science, 48(1), 44–56. https://doi.org/10.1177/0165551520932855   
Pfeffer, J., & Salancik, G. R. (1978). The External Control of Organizations: A Resource Dependence Perspective. Harper & Row.
Power, M. (1997). The Audit Society: Rituals of Verification. Oxford University Press.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Sirois, L.-P., Bédard, J., & Bera, P. (2018). The informational value of key audit matters in the auditor’s report: Evidence from an international setting. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 37(1), 122–146.
Stoel, M. D., & Muhanna, W. A. (2011). IT internal control weaknesses and firm performance: An organizational liability lens. International Journal of Accounting Information Systems, 12(4), 280–304. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2011.06.001
Suchman, M. C. (1995). Managing legitimacy: Strategic and institutional approaches. Academy of Management Review, 20(3), 571–610.
Vasarhelyi, M. A., & Halper, F. B. (1991). The continuous audit of online systems. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 10(1), 110-125.
Weill, P., & Ross, J. W. (2004). IT Governance: How Top Performers Manage IT Decision Rights for Superior Results. Harvard Business School Press.
Wilkin, C. L., & Chenhall, R. H. (2010). A Review of IT Governance: A Taxonomy to Inform Accounting Information Systems. Journal of Information Systems, 24(2), 107–146. https://doi.org/10.2308/jis.2010.24.2.107
Zhang, C. (Abigail), Cho, S., & Vasarhelyi, M. (2022). Explainable Artificial Intelligence (XAI) in auditing. International Journal of Accounting Information Systems, 46, 100572. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2022.100572

  • تاریخ دریافت 11 آبان 1404
  • تاریخ بازنگری 06 دی 1404
  • تاریخ پذیرش 04 اسفند 1404
  • تاریخ انتشار 01 مهر 1404