Search the digital library catalog

Abstract: 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.
Keywords: Pooblaščeni revizor, revizija, podjetja, Slovenija, Švica.
Published in DKUM: 17.01.2025; Views: 0; Downloads: 15
Full text (1016,28 KB)

Abstract: 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.
Keywords: zaupnost, delo na daljavo, računovodje, varnost podatkov, Kodeks etike za računovodske strokovnjake
Published in DKUM: 25.11.2024; Views: 0; Downloads: 29
Full text (1,60 MB)

Abstract: 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.
Keywords: zunanja revizija, umetna inteligenca, analitika masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov, robotska avtomatizacija procesov
Published in DKUM: 24.09.2024; Views: 0; Downloads: 33
Full text (3,81 MB)

Abstract: 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.
Keywords: prevzemni posli, ocenjevanje vrednosti podjetja, kazalniki poslovanja, Skupina JUB
Published in DKUM: 12.09.2024; Views: 43; Downloads: 24
Full text (2,28 MB)

Abstract: 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.
Keywords: digitalno spremljanje, učinkovitost, delo, zaposleni
Published in DKUM: 09.09.2024; Views: 46; Downloads: 36
Full text (1,67 MB)