Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

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: 17
Celotno besedilo (3,81 MB)

Opis: Industrija 4.0 je revolucionarni koncept, ki vključuje integracijo digitalnih tehnologij v proizvodno industrijo, prav tako pa digitalizira poslovanje bank in finančnih institucij. Napredne tehnologije so omogočile razvoj inovacij, kot so spletno bančništvo, računalniško trgovanje in plačila s karticami. Nove tehnologije, kot so umetna inteligenca, tehnologija veriženja blokov, internet stvari in robotska avtomatizacija procesov, omogočajo bankam, da izboljšajo svoje storitve, povečajo učinkovitost ter povečujejo prilagodljivost in agilnost. Na trgu se pojavljajo tudi nove konkurenčne grožnje, kot so finančno-tehnološka podjetja, ki ponujajo inovativne rešitve in storitve, kar lahko ogrozi položaj bank na trgu ter jih prisili inoviranju njihove ponudbe in poslovanje na hitro rastočem finančnem trgu. V diplomskem delu smo si zastavili šest hipotez. V teoretičnemu delu preverjali vpliv industrije 4.0 na spremembe poslovnih modelov bank, poostreno regulacijo bank ob uporabi tehnologij industrije 4.0. V empiričnem delu smo izvedli anketni vprašalnik, kjer smo analizirali odgovore anketirancev o poznanju industrije 4.0 , tehnološko-finančnih podjetjih ter njihovo mnenje o prehodu k tehnološko-finančnem. Preučili smo težave s katerimi se pri spletnih bančnih storitvah soočajo ter skrbi, ki bi jih imeli ob uporabi bančnih storitev, ki temeljijo na naprednih tehnologijah. Tako smo v diplomskem delu preučili tehnologije, ki so odgovorne za intenzivno digitalno transformacijo bančnega sektorja ter njihove implikacije in uporabo v tradicionalnem bančništvu. Poglobili smo se v analizo možnih tveganj in disrupcij, ki so lahko neizogibna posledica transformacije bančnih storitev ter opredelili dosedanje regulativne okvire, ki obsegajo implementacijo tehnologij 4.0 v Evropski uniji.
Ključne besede: industrija 4.0, digitalizacija bančnega sektorja, tehnologija veriženja blokov, umetna inteligenca, robotska avtomatizacija procesov, internet stvari, tveganja industrije 4.0, digitalni poslovni modeli bank.
Objavljeno v DKUM: 05.09.2024; Ogledov: 83; Prenosov: 26
Celotno besedilo (1,95 MB)