1. Celostno poročanje - kritično razmišljanje o prihodnosti in zaupanju v poročanjeAljoša Lukman, 2025, diplomsko delo Opis: V diplomskem delu smo se osredotočili na celostno poročanje in kako to vpliva na organizacije, njihove zaposlene in deležnike organizacij. Delo vključuje predstavitev zakonskih izhodišč priprave letnih poročil, njihovo vsebino, računovodski in poslovni del letnega poročila ter (ne)etičnost pri njihovi pripravi. Namen raziskovanja izbrane tematike je bil zbrati in analizirati dostopne informacije opravljenih raziskav o celostnem letnem poročanju organizacij ter kritično preučiti, vpliv celostnega poročanja na zaupanje uporabnikov v poročanje. Osredotočili smo se predvsem na poslovni del poročanja organizacij. Pojavila se je potreba, da organizacije razkrijejo več nefinančnih informacij in da bi bilo to poročenje poenoteno je januarja 2023 v veljavo stopila direktiva glede poročanja organizacij o trajnosti (CSRD) in s tem spremenila prej veljavno Direktivo o nefinančnem poročanju (NFRD). Direktiva CSRD in ESG standardi so namenjeni boju proti podnebni krizi s preoblikovanjem EU v sodobno, z viri gospodarno in konkurenčno gospodarstvo z ničelnim izpustom toplogrednih plinov do leta 2050. S tem so se v organizacijah pojavile nove zahteve o poročanju in spremenile dosedanji način kako in o čem poročajo. Za okoljski, socialni in upravljavski vidik (ESG) smo raziskali, kako vplivajo na organizacije in njihove deležnike. Iz člankov smo zbrali informacije in poročali o vplivih in pričakovanih učinkih celostnega poročanja. Na podlagi pregleda ugotovitev, smo ovrednotili hipotezo Hipoteza H1: Raziskovalci v večini podajajo ugotovitve o pozitivnem učinku celostnega poročanja na zaupanje deležnikov, ter jo potrdili. Ko organizacije objavijo letna poročila, so običajno dostopna vsem. Dobro pripravljena letna poročila lahko organizacijam služijo kot promocija za investorje, nove stranke in druge deležnike. Da si lahko uporabniki letnega poročila glede njegove vsebine razvijejo lastno mnenje, potrebujejo veščine kritičnega razmišljanja. Ozadje teoretičnih izhodišč kritičnega razmišljanja in njegove spretnosti smo predstavili v poglavju o kritičnem razmišljanju v povezavi s celostnim poročanjem. V povzetku smo zbrali ugotovitve povezane iz praks poročanja v organizacijah, vpliva implementacije ESG standardov v organizacijah in ovrednotili hipotezo.
Ključne besede: letno poročilo, direktiva CSRD, celostno poročanje, ESG, zaupanje v poročanje
Objavljeno v DKUM: 03.04.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 33
 Celotno besedilo (7,80 MB) |
2. Gibanje števila pooblaščenih revizorjev, podjetij in prebivalstva – analiza stanjaAnja Gorenšek, 2021, magistrsko delo Opis: Revizija računovodskih izkazov pomeni zbiranje dokazov z namenom ugotavljanja, ali so informacije, predstavljene v računovodskih izkazih točne, popolne in ali se nanje lahko zanesemo. Revizijo opravlja pooblaščeni revizor s svojo delovno skupino, na koncu pa je pooblaščeni revizor tudi tisti, ki poda končno mnenje in je odgovoren za kakovost izvedene revizije.
Slovenija se v zadnjih letih sooča z zaskrbljujočim upadanjem števila pooblaščenih revizorjev. V magistrski nalogi smo preučevali gibanje števila pooblaščenih revizorjev ter podjetij v Sloveniji med leti 2008 in 2019. Najprej smo predstavili pot do poklica pooblaščenega revizorja ter njegovo delo, nato pa smo v okviru praktičnega dela naloge predstavili še gibanje števila pooblaščenih revizorjev v Sloveniji in gibanje števila podjetij ter iskali pojasnila, zakaj je do takega stanja prišlo. Stanje v Sloveniji smo primerjali s stanjem v Švici.
Ugotovili smo, da je število pooblaščenih revizorjev med leti 2008 in 2019 upadalo, število podjetij pa je v skupnem številu sicer naraščalo, a predvsem na račun mikro in majhnih podjetij, ki se večinoma ne poslužujejo revizijskih storitev. Po drugi strani pa je število pooblaščenih revizorjev in podjetij v Švici raslo, a se ta zaradi tako oblikovane zakonodaje niso toliko posluževala revizijskih storitev. V zadnjem delu magistrske naloge smo iskali možne rešitve, zaradi katerih bi poklic pooblaščenega revizorja postal bolj privlačen. Zanimala nas je tudi vloga revizije računovodskih izkazov in pooblaščenega revizorja v prihodnosti, ki se bosta zaradi vedno večje prisotnosti novih tehnologij ter umetne inteligence močno spremenili.
Ključne besede: Pooblaščeni revizor, revizija, podjetja, Slovenija, Švica.
Objavljeno v DKUM: 17.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 17
Celotno besedilo (1016,28 KB) |
3. VPLIV UMETNE INTELIGENCE NA APLIKACIJE POSLOVNEGA OBVEŠČANJA: ANALIZA PRIMERAZala Lončarič, Igor Perko, Iztok Kolar, 2024, magistrsko delo Opis: Povzetek: V magistrski nalogi smo raziskovali vpliv umetne inteligence na sisteme za poslovno obveščanje. Z uporabo tridesetdnevnega brezplačnega dostopa do aplikacije MicroStrategy ONE smo raziskali, kako je umetna inteligenca vplivala na zmogljivost aplikacije in koliko je to v resnici doprinos za podjetje, ki jo uporablja.
V teoretičnem delu smo predstavili poslovno inteligenco oziroma sisteme za poslovno obveščanje ter kakšna je njihova vloga v podjetjih in trendi v zadnjih letih. Sledi poglavje umetne inteligence, kjer smo predstavili osnovne koncepte in metode, ki se na tem področju uporabljajo. Izpostavili smo tudi etični in pravni vidik. Vključili smo poglavje o konrolingu, saj so tako sistemi za obveščanje kot umetna inteligenca vedno bolj z njim povezani. V omenjenih poglavjih smo izpostavili prednosti in slabosti vpliva AI na ostala področja, ter povezanost BI sistemov s področjem kontrolinga. Vključili smo že izvedene raziskave na to temo.
V empiričnem delu smo s pomočjo aplikacije MicroStrategy ONE naredili raziskavo na področju AI in BI. Predstavili smo aplikacijo, kaj je novega v aplikaciji, povezanega z umetno inteligenco, ter kaj je omogočeno v brezplačni poskusni različici aplikacije. Ugotovili smo, da je izbrana aplikacija uvedla večino možnosti uporabe umetne inteligence v prakso. Opazimo uporabo strojnega učenja, obdelavo naravnega jezika ter razširjeno analitiko. Aplikacija nima integriranega računalniškega vida, vendar je ta mogoč z integracijo zunanjih orodij. Druga hipoteza se je nanašala na hitrost priprave poročil. Ugotovili smo, da umetna inteligenca veliko hitreje pripravi poročila, kot uporabnik (preprosta in kompleksna). Problem nastane, ko umetna inteligenca ne pripravi takšnega poročila, kot smo si zamislili, in so potrebni popravki, ki zahtevajo dodaten čas. Kljub potrebnim popravkom porabimo manj časa, kot če bi sami oblikovali celotno poročilo. Za namen zadnje hipoteze smo primerjali izbiro podatkov, ki so vključeni v poročilo, ki ga pripravi umetna inteligenca, ter podatki, ki so vključeni v poročilo, ki ga pripravi strokovnjak na izbranem področju. Ugotovili smo, da poročila niso enaka, vendar so podobna v določenih elementih. Predvsem je razlika v prikazu podatkov in ustreznosti oblike podatkov. AI še ne more nadomestiti osebe, lahko pa nam zelo pripomore pri delu, če ga znamo pravilno izkoristiti.
Rezultati, ki smo jih pridobili skozi raziskavo, potrjujejo, da umetna inteligenca pripomore k boljši uporabi sistemov za obveščanje, vendar mora biti uporabnik kritičen do podatkov, ki jih umetna inteligenca pripravi. Vsekakor nam olajša prikaz hitrih poročil, predvsem kakšne medletne primerjave, vendar je za kompleksna poročila bolje, da jih pripravi uporabnik sam ali pa mu umetna inteligenca le do določene mere pomaga.
Ključne besede: Ključne besede: umetna inteligenca, poslovna inteligenca, poslovno obveščanje, kontroling
Objavljeno v DKUM: 17.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 53
Celotno besedilo (3,60 MB) |
4. Dileme zaupnosti in delo računovodij od domaLara Grošelj, 2024, diplomsko delo Opis: To diplomsko delo se nanaša na vprašanja zaupnosti, s katerimi se srečujejo računovodski strokovnjaki, oz. računovodje pri delu od doma. Naš cilj pri raziskavi je ugotoviti, ali se z delom od doma krši načelo zaupnosti, poleg tega pa tudi identificirati in analizirati specifične izzive, povezane z zagotavljanjem varnosti podatkov in ohranjanja zaupnosti v delovnem okolju na daljavo, ki je postalo še posebej aktualno v luči pandemije COVID-19. Načelo zaupnosti smo obravnavali po Kodeksu etike za računovodske strokovnjake.
Za dosego zastavljenega cilja smo izvedli raziskovalno metodo, ki vključuje poglobljene intervjuje z računovodji, ki imajo izkušnje na področju dela od doma. Na ta način smo opravili pregled obstoječih praks in smernic za varovanje podatkov. Intervjuji so nam omogočili tudi vpogled v izkušnje intervjuvancev ter razkrili, s kakšnimi težavami in skrbmi se srečujejo pri zagotavljanju zaupnosti v domačem okolju.
Delo od doma prinaša mnoge prednosti, kot so večja fleksibilnost in učinkovitost, vendar so ugotovitve raziskave opozorile tudi na znatna tveganja glede varnosti podatkov.
Diplomsko delo predpostavlja tudi pomembnost uvedbe celovitih kibernetskih ukrepov za uspešno obvladovanje teh tveganj, vključno z naprednimi tehnološkimi rešitvami, kot so šifriranje podatkov, uporaba VPN-jev, redno posodabljanje programske opreme in izvajanje varnostnih pregledov. Dodamo lahko kontinuirano izobraževanje in usposabljanje računovodij glede najboljših praks varovanja podatkov ter vzpostavitev jasnih in strogih politik za delo računovodij od doma.
Ta perspektiva na delo od doma je ključnega pomena za podjetja, ki dovoljujejo svojim zaposlenim ugodnost dela od doma in hkrati prilagajajo svoje delovne pogoje sodobnejšim pristopom, vendar se hkrati prizadevajo ohraniti visoko raven zaupnosti podatkov. Navsezadnje ne smemo pozabiti, da uvedba omenjenih ukrepov lahko pripomore k zmanjšanju tveganja, povezanega z delom na daljavo. Hkrati pa se omogoči tudi učinkovita in varna izvedba delovnih obveznosti tudi izven tradicionalnega pisarniškega okolja.
Ključne besede: zaupnost, delo na daljavo, računovodje, varnost podatkov, Kodeks etike za računovodske strokovnjake
Objavljeno v DKUM: 25.11.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 40
Celotno besedilo (1,60 MB) |
5. Primerjave etičnih pritiskov na zaposlene v računovodskih servisih v Sloveniji in MakedonijiDragi Aleksovski, 2024, diplomsko delo Opis: Diplomsko delo raziskuje in primerja etične pritiske, s katerimi se soočajo zaposleni v računovodskih servisih v Sloveniji in Makedoniji. V uvodu je poudarek na pomembnosti etike v računovodskem poklicu, kjer je v ospredju potreba po visokih standardih integritete, natančnosti in zaupnosti pri delu z občutljivimi finančnimi informacijami. Diplomsko delo izpostavlja, da lahko etični pritiski prihajajo iz različnih virov, kot so stranke, uprave podjetij ali sodelavci, ki lahko poskušajo vplivati na izboljšanje finančnega stanja podjetja.
Raziskava je zasnovana na kvalitativni in kvantitativni metodologiji, kjer so anketirani računovodje iz Slovenije in Makedonije. Cilj je bil preučiti razlike v etičnih pritiskih med državama in ugotoviti, ali se računovodje v obeh državah soočajo z enakimi pritiski. Diplomsko delo vključuje pregled relevantne literature, opis metodologije raziskave ter analizo rezultatov anket.
Glavni izzivi, s katerimi se soočajo računovodje, vključujejo pritiske za zavajajoče računovodsko poročanje, kršenje zaupnosti ter manipulacijo finančnih podatkov. Raziskava ugotavlja, da so etični pritiski prisotni v obeh državah, vendar pa je njihova narava in intenzivnost odvisna od specifičnih okoliščin med Slovenijo in Makedonijo.
Ključne besede: računovodstvo, etika, etika v računovodstvu, računovodje, etični pritiski, etični kodeksi
Objavljeno v DKUM: 21.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 30
Celotno besedilo (989,30 KB) |
6. Uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranjuLaura Panič, 2024, magistrsko delo Opis: V zadnjih nekaj letih ima velik vpliv na zunanje revidiranje umetna inteligenca, ki strmi k temu, da lahko revizorjem olajša določena ponavljajoča se dela in jim omogoča, da se ti lahko posvetijo nalogam, ki prinašajo dodano vrednost zunanji reviziji. V tem magistrskem delu je predstavljena uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranju skozi do sedaj objavljeno literaturo, opravljena pa je tudi raziskava o dejanskem poznavanju in uporabi umetne inteligence v zunanji reviziji računovodskih izkazov v Sloveniji. Naloga podrobneje obravnava tehnologije umetne inteligence, analitiko masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov in robotsko avtomatizacijo procesov.
V teoretičnem delu smo opredelili zunanjo revizijo in umetno inteligenco ter kronološko predstavili njun razvoj. Predstavljene so tehnologije umetne inteligence, njihova dosedanja uporaba ter morebitne prednosti in pomanjkljivosti vključitve posamezne tehnologije umetne inteligence v revizijski proces. Ugotavljamo, da bi vključitev tehnologij umetne inteligence pripomogla predvsem k večji učinkovitosti in h kakovosti zunanje revizije, k zmanjšanju in avtomatizaciji ponavljajočih se revizijskih nalog, hitrejšemu pregledu in obdelavi podatkov, možnostim testiranja celotne populacije in nenazadnje bi lahko omogočila neprekinjeno revizijo.
Uporaba umetne inteligence v reviziji bo za revizorja pomenila pridobitev novega znanja in spretnosti ter dodatna izobraževanja. Na drugi strani pa vključitev tehnologij umetne inteligence prinaša skrb za višje stroške revizije, zaupnosti informacij in varnosti pred kibernetskimi napadi ter pomanjkanje pripravljenosti infrastrukture.
V praktičnem delu magistrskega dela je prikazan postopek zbiranja podatkov, pridobljenih s pomočjo anketnega vprašalnika. Z opisno statistično analizo predstavimo pridobljene rezultate vprašanj, ki so bila obdelana s programskim orodjem IBM SPSS. Za ugotavljanje razlik med spremenljivkama spol in zaposlenost anketirancev uporabimo t-test ter za spremenljivko starost anketirancev statistični test ANOVA. Uporabljeni testi pokažejo, da ni statistično značilnih razlik med demografskimi spremenljivkami: spol, starost in zaposlenost anketirancev. Na podlagi povprečnih vrednostih spremenljivk ugotavljamo določene razlike med demografskimi spremenljivkami, ki so v nalogi grafično prikazane.
Na podlagi analize podatkov ugotavljamo, da anketirani revizorji v Sloveniji pri svojem delu že uporabljajo umetno inteligenco, ampak velika večina ne uporablja tehnologij, ki so podrobneje predstavljene v tem magistrskem delu. Tehnologija, ki jo revizorji največ uporabljajo, je analitika masovnih podatkov. Revizorji, anketirani v raziskavi, ki so zaposleni v revizijskih družbah Big 4, uporabljajo tehnologije umetne inteligence v povprečju nekoliko več kot revizorji, ki so zaposleni v drugih revizijskih družbah v Sloveniji. Ugotavljamo tudi, da anketirani revizorji nimajo visokega strokovnega znanja o tehnologijah umetne inteligence. Analitika masovnih podatkov je tehnologija, o kateri imajo revizorji največ strokovnega znanja v primerjavi z ostalimi tehnologijami. Rezultati raziskave pokažejo, da so revizorji pričeli z uporabo umetne inteligence zaradi prihranka časa, večje učinkovitosti in hitrejše analize podatkov. Ugotavljamo, da lahko revizorji s pomočjo rešitev umetne inteligence obdelajo več podatkov, kot jih lahko obdelajo brez uporabe umetne inteligence. Uporaba umetne inteligence omogoča revizorjem, da se čas revidiranja skrajša, čeprav je kar nekaj anketiranih mnenja, da čas revidiranja ostaja enak. Anketirani revizorji so mnenja, da bo umetna inteligenca v prihodnosti spremenila poklic zunanjega revizorja. Predvsem se bodo zmanjšala rutinska dela, proces pa bo v veliki meri avtomatiziran in dela bodo opravljena veliko hitreje.
Ključne besede: zunanja revizija, umetna inteligenca, analitika masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov, robotska avtomatizacija procesov
Objavljeno v DKUM: 24.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 43
Celotno besedilo (3,81 MB) |
7. Uporaba umetne intelgence v zunanjem revidiranjuIva Bedrač, 2024, magistrsko delo Opis: V zadnjih nekaj letih ima velik vpliv na zunanje revidiranje umetna inteligenca, ki strmi k temu, da lahko revizorjem olajša določena ponavljajoča se dela in jim omogoča, da se ti lahko posvetijo nalogam, ki prinašajo dodano vrednost zunanji reviziji. V tem magistrskem delu je predstavljena uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranju skozi do sedaj objavljeno literaturo, opravljena pa je tudi raziskava o dejanskem poznavanju in uporabi umetne inteligence v zunanji reviziji računovodskih izkazov v Sloveniji. Naloga podrobneje obravnava tehnologije umetne inteligence, analitiko masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov in robotsko avtomatizacijo procesov.
V teoretičnem delu smo opredelili zunanjo revizijo in umetno inteligenco ter kronološko predstavili njun razvoj. Predstavljene so tehnologije umetne inteligence, njihova dosedanja uporaba ter morebitne prednosti in pomanjkljivosti vključitve posamezne tehnologije umetne inteligence v revizijski proces. Ugotavljamo, da bi vključitev tehnologij umetne inteligence pripomogla predvsem k večji učinkovitosti in h kakovosti zunanje revizije, k zmanjšanju in avtomatizaciji ponavljajočih se revizijskih nalog, hitrejšemu pregledu in obdelavi podatkov, možnostim testiranja celotne populacije in nenazadnje bi lahko omogočila neprekinjeno revizijo.
Uporaba umetne inteligence v reviziji bo za revizorja pomenila pridobitev novega znanja in spretnosti ter dodatna izobraževanja. Na drugi strani pa vključitev tehnologij umetne inteligence prinaša skrb za višje stroške revizije, zaupnosti informacij in varnosti pred kibernetskimi napadi ter pomanjkanje pripravljenosti infrastrukture.
V praktičnem delu magistrskega dela je prikazan postopek zbiranja podatkov, pridobljenih s pomočjo anketnega vprašalnika. Z opisno statistično analizo predstavimo pridobljene rezultate vprašanj, ki so bila obdelana s programskim orodjem IBM SPSS. Za ugotavljanje razlik med spremenljivkama spol in zaposlenost anketirancev uporabimo t-test ter za spremenljivko starost anketirancev statistični test ANOVA. Uporabljeni testi pokažejo, da ni statistično značilnih razlik med demografskimi spremenljivkami: spol, starost in zaposlenost anketirancev. Na podlagi povprečnih vrednostih spremenljivk ugotavljamo določene razlike med demografskimi spremenljivkami, ki so v nalogi grafično prikazane.
Na podlagi analize podatkov ugotavljamo, da anketirani revizorji v Sloveniji pri svojem delu že uporabljajo umetno inteligenco, ampak velika večina ne uporablja tehnologij, ki so podrobneje predstavljene v tem magistrskem delu. Tehnologija, ki jo revizorji največ uporabljajo, je analitika masovnih podatkov. Revizorji, anketirani v raziskavi, ki so zaposleni v revizijskih družbah Big 4, uporabljajo tehnologije umetne inteligence v povprečju nekoliko več kot revizorji, ki so zaposleni v drugih revizijskih družbah v Sloveniji. Ugotavljamo tudi, da anketirani revizorji nimajo visokega strokovnega znanja o tehnologijah umetne inteligence. Analitika masovnih podatkov je tehnologija, o kateri imajo revizorji največ strokovnega znanja v primerjavi z ostalimi tehnologijami. Rezultati raziskave pokažejo, da so revizorji pričeli z uporabo umetne inteligence zaradi prihranka časa, večje učinkovitosti in hitrejše analize podatkov. Ugotavljamo, da lahko revizorji s pomočjo rešitev umetne inteligence obdelajo več podatkov, kot jih lahko obdelajo brez uporabe umetne inteligence. Uporaba umetne inteligence omogoča revizorjem, da se čas revidiranja skrajša, čeprav je kar nekaj anketiranih mnenja, da čas revidiranja ostaja enak. Anketirani revizorji so mnenja, da bo umetna inteligenca v prihodnosti spremenila poklic zunanjega revizorja. Predvsem se bodo zmanjšala rutinska dela, proces pa bo v veliki meri avtomatiziran in dela bodo opravljena veliko hitreje.
Ključne besede: zunanja revizija, umetna inteligenca, analitika masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov, robotska avtomatizacija procesov
Objavljeno v DKUM: 24.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 26
Celotno besedilo (3,81 MB) |
8. Kritična analiza metod ocenjevanja vrednosti podjetij v prevzemnih poslihAleksander Krajcer, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrskem delu smo preverjali, ali je izbrane metode ocenjevanja vrednosti podjetij mogoče uporabiti tudi v primerih prevzemnih poslov. Slednji so namreč posebne okoliščine, saj dogovorjena tržna cena pogosto odraža še dodatne motive kupcev ali prodajalcev, ki so zunanjim opazovalcem običajno neznani ali pa vsaj težko kvantificirani. Prav tako pa kupci v primeru prevzemnih poslov lahko dostopajo do določenih internih podatkov, ki so širši javnosti neznani, in na ta način izpeljejo kakovostnejšo oceno vrednosti. Izbrali smo konkreten prevzemni posel (prevzem Skupine JUB) ter pet izbranih metod ocenjevanja vrednosti. S pomočjo računovodskih izkazov ter, kjer je to bilo potrebno, lastnih presoj, izdelanih napovedi in ustreznih prilagoditev podatkov smo s pomočjo izbranih metod izračunali ocenjeno vrednost, ki je znašala 210 milijonov evrov po metodi primerljivih poslov. S tem smo se zelo približali dejanski prevzemni ceni, ki je znašala 194,5 milijona evrov. Metoda primerljivih poslov minimizira delež lastnih ocen in prilagoditev ter analizira dejanske tržne podatke, zaradi česar se je izkazala kot najbolj zanesljiva v okoliščinah prevzemnih poslov. Ugotovili smo, da je metoda diskontiranih denarnih tokov, ki sodi med metode na donosu zasnovanega načina in je danes v praksi najbolj razširjena, pogojno uporabna, če nam niso poznana vsa dejstva oziroma nimamo dostopa do vseh podatkov. Metoda namreč zahteva precejšnjo mero strokovne presoje in pripravo lastnih ocen, kar lahko privede do opaznih odstopanj v dobljenih ocenah vrednosti. Sklepna ugotovitev je, da je najboljši način izvedbe ocenjevanja ta, da uporabimo dve ali več različnih metod in dobljene rezultate medsebojno analiziramo in vsebinsko kritično ovrednotimo ter na takšnih podlagah sprejmemo končni sklep o vrednosti predmeta ocenitve.
Ključne besede: prevzemni posli, ocenjevanje vrednosti podjetja, kazalniki poslovanja, Skupina JUB
Objavljeno v DKUM: 12.09.2024; Ogledov: 43; Prenosov: 26
Celotno besedilo (2,28 MB) |
9. AI in odgovornost notranjega revizorjaAljaž Petrovič, 2024, magistrsko delo Opis: V magistrski nalogi smo preučevali razvitost umetne inteligence in njeno uporabo v notranji in zunanji reviziji. Osredotočili smo se predvsem na notranjo revizijo in možnosti uporabe javno dostopne umetne inteligence v tem kontekstu. Z analizo praktičnega primera smo prikazali, kako se umetna inteligenca lahko uspešno integrira v procese notranjega revidiranja. Ugotovitve raziskave so pokazale, da uporaba umetne inteligence ne le, da ne nasprotuje pravilom notranje revizije, temveč zaradi njene koristnosti obstaja argument, da bi pravilniki lahko to tehnologijo dovoljevali. Ta študija odpira nove perspektive za uporabo umetne inteligence in poudarja njeno vrednost za izboljšanje praks notranje revizije.
Ključne besede: Zunanja revizija, notranja revizija, umetna inteligenca, umetna inteligenca in etičnost, umetna inteligenca v praksi.
Objavljeno v DKUM: 09.09.2024; Ogledov: 49; Prenosov: 46
Celotno besedilo (3,30 MB) |
10. Digitalno spremljanje dela zaposlenih in učinkovitost pri deluTeja Leban, 2024, diplomsko delo Opis: Digitalno spremljanje dela zaposlenih zajema uporabo tehnologij, kot so GPS sledenje, nadzor aktivnosti na računalnikih ter spremljanje produktivnosti, z namenom spremljanja in analiziranja delovne učinkovitosti zaposlenih. Učinkovitost pri delu se nanaša na uspešnost in produktivnost zaposlenih pri izpolnjevanju nalog in ciljev. Digitalno spremljanje lahko poveča učinkovitost z zagotavljanjem vpogleda v delovne navade, vendar pa lahko tudi povzroči nezadovoljstvo in zmanjšano motivacijo zaradi občutka prekomernega nadzora.
Namen diplomskega dela je ugotoviti vpliv digitalnega spremljanja zaposlenih na njihovo učinkovitost pri delu. To je bilo opravljeno s pomočjo spletnega anketnega vprašalnika. Anketiranih je bilo 52 zaposlenih v dveh namensko izbranih podjetjih.
Zastavili smo si eno hipotezo, ki smo jo na podlagi rezultatov ovrgli. Ugotovili smo, da ima digitalno spremljanje bolj nevtralen kot pozitiven vpliv na učinkovitost zaposlenih pri delu.
Ključne besede: digitalno spremljanje, učinkovitost, delo, zaposleni
Objavljeno v DKUM: 09.09.2024; Ogledov: 46; Prenosov: 54
Celotno besedilo (1,67 MB) |
