The research aims to study the petition of three-entry bookkeeping carry by key areas of artificial intelligence namely machine learning techniques in an integrated mode and its impact on intensify the transparency and trustiness of financial records in organizations .The research problem lies in the challenges facing customary accounting systems, namely weak translucence and the chance for manipulation of accounting information, in light of the rapid grilled transformation. This highlights the need to embrace the latest accounting systems and leverage technological advancements, especially in the domain of artificial intelligence, and to pursue for integration between them to achieve the best modern accounting frameworks. The descriptive-analytical approach was adopted due to its suitability to the research variables Data were collected in the field using the most common statistical tool the reconnaissance which was meant according to the five-point Likert scale It was distributed to a sample of employees in the accounting and auditing field, where the number of returned questionnaires valid for statistical analysis was 92 questionnaires out of 100 questionnaires , The SPSS program was used to analyze the echo of the model members through adjectival statistics, Pearson correlation coefficient, and simple and multiple regression analysis to test the research hypotheses. The results showed statistically significant relationships between the application of three-entry bookkeeping and the transparency of financial records as well as between the use of machine learning techniques and the reliability of financial records, The results also showed that the integration of three-entry bookkeeping and machine learning techniques redound positively to refinement the credibility of financial records in general and improvement the quality of accounting information, by perfection the rigor of information, decrease errors, and enhancing confidence in the outputs of the accounting system.
المقدمة
شهدت مهنة المحاسبة في السنوات الأخيرة تحولات جوهرية نتيجة التطور السريع في تقنيات المعلومات , ولا سيما في مجالات الذكاء الاصطناعي وتقنية سلسلة الكتل, الأمر الذي فرض تحديات جديدة على النظم المحاسبية التقليدية المعتمدة على القيد المزدوج. فقد أصبحت هذه النظم أقل قدرة على تلبية متطلبات الشفافية, والموثوقية, وسرعة توفير المعلومات المالية في بيئة أعمال تتسم بالتعقيد والمنافسة الشديدة.وفي هذا السياق, برز مفهوم المحاسبة ثلاثية القيد بوصفه أحد النماذج المحاسبية الحديثة التي تهدف إلى تعزيز موثوقية السجلات المالية والحد من فرص التلاعب, من خلال إضافة قيد ثالث مشترك وموثق رقمياً بين أطراف العملية المحاسبية, وغالباً ما يكون مدعوماً بتقنية سلسلة الكتل. ويسهم هذا النموذج في توفير سجل مالي غير قابل للتعديل, الأمر الذي يعزز الثقة بين مستخدمي المعلومات المحاسبية ويقلل من فجوة المعلومات.
من جهة أخرى, أدت التطورات المتسارعة في تقنيات التعلم الآلي إلى إحداث نقلة نوعية في تحليل البيانات المالية, حيث أتاحت هذه التقنيات إمكانية معالجة كميات ضخمة من البيانات واكتشاف الأنماط غير الطبيعية, والتنبؤ بالمخاطر, والكشف المبكر عن الأخطاء والاحتيال المالي. وقد ساهم ذلك في تحسين جودة التقارير المالية ودعم عملية اتخاذ القرار بمختلف اشكاله. وعلى الرغم من الأهمية المتزايدة لكل من المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي كلٌ على حدة, إلا أن الدراسات التي تناولت التكامل بين هذين المدخلين وأثره في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية ما زالت محدودة, ولا سيما في البيئات الاقتصادية النامية. ومن هنا تنبع أهمية هذا البحث الذي يسعى إلى دراسة دور تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد المدعومة بتقنيات التعلم الآلي في تحسين جودة المعلومات المحاسبية وتعزيز ثقة مستخدمي القوائم المالية.
المبحث الاول : منهجية البحث
اولا :مشكلة البحث: في ظل التطور التكنولوجي المتسارع وما صاحبه من تزايد حجم وتعقيد العمليات المالية, أصبحت النظم المحاسبية التقليدية, ولاسيما المعتمدة على القيد المزدوج, تواجه تحديات جوهرية تتعلق بضعف الشفافية, وإمكانية التلاعب بالسجلات المالية, وانخفاض موثوقية المعلومات المحاسبية. وعلى الرغم من ظهور نماذج محاسبية حديثة مثل المحاسبة ثلاثية القيد, وتطور تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات المالية والكشف عن الأخطاء والاحتيال, إلا
أن التكامل بين هذين المدخلين ما زال محدود التطبيق والدراسة, خاصة في البيئات الاقتصادية النامية.وعليه, تتمثل مشكلة البحث في التساؤل الآتي:
ما أثر تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد المدعومة بتقنيات التعلم الآلي في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية؟
ثانياً: أهمية البحث
تتمثل اهمية البحث بالمساهمة في إثراء الأدبيات المحاسبية الحديثة المتعلقة بالمحاسبة الرقمية. فضلا عن تسليط الضوء على نموذج المحاسبة ثلاثية القيد كاتجاه معاصر في الفكر المحاسبي , وبيان دور تقنيات التعلم الآلي في تطوير جودة المعلومات المحاسبية. بالاضافة الى سد فجوة بحثية تتمثل في قلة الدراسات التي تناولت التكامل بين القيد الثلاثي والتعلم الآلي. لتوفير إطار يمكن الاستفادة منه من قبل المدققين والجهات الرقابية.
ثالثًا:أهداف البحث
يهدف البحث إلى تحقيق ما يأتي:
التعريف بمفهوم المحاسبة ثلاثية القيد وبيان خصائصها و توضيح دور تقنيات التعلم الآلي في معالجة وتحليل البيانات المحاسبية
اختبار أثر التكامل بين المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في تحسين جودة السجلات المالية
قياس أثر تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في تعزيز موثوقية المعلومات المحاسبية
رابعًا:فرضيات البحث
الفرضية الرئيسة: يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لتكامل المحاسبة ثلاثية القيد والتعلم الآلي في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية .
ومن الفرضية الرئيسة يمكن ايجاد الفرضيات الفرعية التالية :
1- يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لتطبيق المحاسبة ثلاثية القيد في تعزيز شفافية السجلات المالية .
2- يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام تقنيات التعلم الآلي في تعزيز موثوقية السجلات المالية .
3- يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لتكامل المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية.
خامسًا: منهج البحث
اعتمد البحث على المنهج الوصفي التحليلي, لملاءمته لطبيعة متغيرات البحث من خلال جمع البيانات ميدانياً وتحليلها إحصائيًا لاختبار الفرضيات. وتم استخدام الاستبانة بشكل اساسي لجمع البيانات وقد صُممت الاستبانة بالاعتماد على مقياس ليكرت الخماسي ,وتضمنت محورين رئيسين يمثلان المتغيرات المستقلة, ومحوراً ثالثاً يمثل المتغير التابع. تم تحليل البيانات باستخدام برنامج (SPSS) لقياس وتحليل مؤشرات الإحصاء الوصفي , اختبار الثبات ,معامل الارتباط وتحليل الانحدار المتعدد.
سادسا: حدود البحث
تمثلت الحدود المكانية للبحث في مختلف المنظمات في العراق اما الحدود الزمانية فتقع مابين سنتي 2025 و 2026 , بينما تمثلت الحود البشرية بالمحاسبون ,المدققون والمختصون في نظم المعلومات المحاسبية
سابعا: الدراسات السابقة
1- دراسة Moulati , 2025 (Triple-Entry Accounting and the Future of Accounting): هدفت هذه الدراسة إلى استكشاف دور المحاسبة ثلاثية القيد في إعادة تشكيل مستقبل مهنة المحاسبة في ظل التحول الرقمي المتسارع. وقد اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي من خلال تحليل الأدبيات الحديثة المتعلقة بالقيد الثلاثي وتقنية سلسلة الكتل وبيان انعكاساتها على نظم التسجيل المحاسبي التقليدية. وتوصلت الدراسة إلى أن المحاسبة ثلاثية القيد تمثل نموذجًا متقدمًا يسهم في تعزيز شفافية السجلات المالية وتقليل فرص التلاعب, فضلًا عن تحسين موثوقية المعلومات المحاسبية. كما أكدت الدراسة أن تطبيق هذا النموذج يتطلب تهيئة البنية التحتية التقنية وتطوير المهارات المهنية للمحاسبين دون أن تقدم اختبارًا ميدانيًا مباشرًا لقياس أثره في بيئات الأعمال.
دراسة Wang et al. 2025 (Dynamic Anomaly Detection in Accounting Transactions): ركزت هذه الدراسة على استخدام تقنيات التعلم الآلي في الكشف الديناميكي عن المعاملات الشاذة في البيانات المحاسبية. اعتمد الباحثون على منهج تطبيقي تجريبي, من خلال بناء نماذج تعلم آلي وتحليل بيانات محاسبية فعلية لاكتشاف الأنماط غير الطبيعية التي قد تشير إلى أخطاء أو حالات احتيال. وأظهرت نتائج الدراسة أن تقنيات التعلم الآلي تتمتع بقدرة عالية على تحسين دقة الكشف عن الانحرافات مقارنة بالأساليب التقليدية. ومع ذلك, اقتصرت الدراسة على الجانب التقني ولم تتناول أثر هذه التقنيات على شفافية وموثوقية السجلات المالية من منظور مهني أو تنظيمي.
دراسة Schmitz & Leoni , 2019 (Accounting and Auditing at the Time of Blockchain Technology): تناولت هذه الدراسة أثر تقنية سلسلة الكتل في تطوير ممارسات المحاسبة والتدقيق, مع التركيز على انعكاساتها على نماذج التسجيل المحاسبي التقليدية. اعتمدت الدراسة على المنهج الوصفي التحليلي, وخلصت إلى أن سلسلة الكتل تمثل بيئة مناسبة لتطبيق المحاسبة ثلاثية القيد, لما توفره من خصائص الثبات والشفافية وقابلية التتبع. كما أشارت إلى أن هذه التقنية قد تسهم في إعادة تعريف دور المدقق وتعزيز الثقة بالمعلومات المالية. ومع ذلك, لم تقدم الدراسة قياسًا ميدانيًا مباشرًا لأثر هذه النماذج على شفافية وموثوقية السجلات المالية, مما يجعل نتائجها تمهيدية وتحتاج إلى دعم تطبيقي.
المبحث الثاني : الاطار النظري
اولا: مفهوم واغراض المحاسبة ثلاثية القيد: أدى التطور التكنولوجي إلى ظهور العديد من التوجهات لإعادة صياغة بيئة العمل المحاسبي استجابة لازيادة حجم البيانات وتعقيد المعاملات وتسارع متطلبات الإفصاح الامر الذي ما دفع المنظمات للبحث عن نماذج تسجيل وتوثيق أكثر أمانًا وشفافية مقارنة بالأنظمة التقليدية المعتمدة على قواعد بيانات مركزية قابلة للتعديل أو الاختراق [1], تزامن هذا التحول مع توسّع الاعتماد على أدوات الذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة داخل وظائف المحاسبة والتدقيق مما ادى الى خلق فرصًا لتحسين الكفاءة والدقة, لكنه في الوقت نفسه أثار تساؤلات حول الحوكمة والرقابة على جودة مخرجات الأدوات الذكية وأثرها على الجودة المهنية [2] .
تشير المحاسبة ثلاثية القيد إلى نموذج محاسبي مبتكر يضيف قيدًا ثالثًا موثقًا ومشتركًا إلى جانب القيدين التقليديين بحيث يصبح توثيق العملية المالية قابلاً للتحقق من أطراف متعددة بدل الاعتماد على سجل داخلي منفرد بما يعزز الثقة ويقلل فجوة المعلومات بين الأطراف [3]. يرى [4] أن القيمة العملية لاضافة طرف ثالث للعملية المحاسبية تظهر بشكل أوضح عندما يتم دمجه ببنى رقمية تضمن عدم قابلية التلاعب بالسجلات وإمكانية التتبع والمراجعة اللاحقة, وهو ما يجعل النموذج جذابًا في بيئات تتطلب نزاهة عالية للبيانات المالية. من هذا المنطلق يمكن الاشارة الى تقنية سلسلة الكتل كونها تعد من أكثر التقنيات ارتباطًا بتطبيقات القيد الثلاثي لأنها تقدم سجلًا مدعوماً بخصائص مثل الثبات والشفافية وإتاحة التحقق ما يدعم فكرة القيد الثالث بوصفه إثباتًا رقميًا مشتركًا للعملية المالية [5], اذ أن تبني سجلات موزعة مدعومة بالذكاء الاصطناعي يخلق فرصًا لتطوير نماذج ضمان وتوكيد جديدة ومن ثم وإعادة تصميم إجراءات المراجعة بما يتلاءم مع البيانات اللحظية والمتصلة, لكن ذلك يتطلب أيضًا أطر حوكمة ومعايير وإجراءات رقابية واضحة [6].اذ ان نظم المحاسبة القائمة على سلسلة الكتل يمكن أن تخفّض مخاطر التلاعب عبر الاعتماد على توثيق مشفر ومشترك, مع تحسين إمكانية التدقيق اللاحق وتتبع التغييرات والعمليات في نظام معلومات محاسبي أكثر أمانًا. [7], واشار[8] الى ان ادخال طرف ثالث في العملية المحاسبية يمكن أن يرفع مستوى الشفافية من خلال توفيرأثر تدقيقي رقمي واضح لكل معاملة, وإتاحة التحقق المتبادل بين أطراف العملية (مثل الشركة, المدقق الخارجي, أو طرف وسيط) بما يقلل من الاعتماد على الثقة الشخصية أو الإجراءات اليدوية.
ثانيا: تقنيات التعلم الآلي
يمثل التعلم الآلي احد اهم مجالات الذكاء الاصطناعي اذ تستطيع انظمة التعلم الالي التعرف على الانماط داخل مجموعات البيانات الضخمة وتطوير نماذج احصائية قابلة للتكرار وقادرة على تقديم تنبؤات دقيقة للاحداث المستقبلية وبالتالي فانه يركز على بناء نماذج تتعلم من البيانات وتستخرج أنماطًا تساعد في التصنيف والتنبؤ والكشف عن الانحرافات وهو ما يجعله ملائمًا للبيانات المحاسبية التي تتسم بالتكرار والحجم الكبير وتعدد المتغيرات ,اذ أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي (ومنها التعلم الآلي) أصبح محورًا رئيسًا لتطوير مجالات مختلفة من العلوم ومها المحاسبة , مع ضرورة الاهتمام بالمنهجيات العلمية السليمة , جودة البيانات, وتفسير النتائج لضمان قيمة معرفية ومهنية قابلة للاعتماد [9] . ,ومن هذا المنطلق تتبلور فكرة استحدام التعلم الآلي في مجال التدقيق الآلي للبيانات المالية لتعزيز الكشف عن الاحتيال وتحسين كفاءة إجراءات التدقيق عبر نماذج تبنى على البيانات التاريخية واستخراج مؤشرات المخاطر [10]. كما ان للتعلم الالي يسمح للانظمة بالتعلم وتحسين ادائها تلقائيا من خلال التجربة دون الحاجة الى برمجة محددة الامر الذي يوفر امكانية امكانية كشف الاخطاء في سجلات المحاسبة مما يجعلة السجلات المحاسبية اكثر موثوقية , حيث تُستخدم خوارزميات التصنيف والتجميع والنماذج العميقة لرصد المعاملات غير الطبيعية التي قد تشير إلى خطأ أو تلاعب أو نمط غير اعتيادي [11].
ان التكامل بين القيد الثلاثي والتعلم الآلي يمكن أن يحقق قيمة أعلى من تطبيق كل منهما منفردًا؛ إذ يوفر القيد الثلاثي بيئة بيانات أكثر نزاهة وقابلية للتحقق, بينما يوفر التعلم الآلي أدوات تحليل وكشف مخاطر تعتمد على هذه البيانات عالية السلامة, ما يدعم الشفافية والموثوقية معًا [12-13] الى ان نماذج الذكاء الاصطناعي ومنها التعلم الالي في المحاسبة يمكن ان تدعم هذا التصور من خلال التأكيد على أهمية الربط بين الابتكار التقني واحتياجات المهنة (التفسير, الضبط, القابلية للتدقيق), اذ يعزز الذكاء الاصطناعي قدرة المحاسبين على تحسين كفاءة تحليل البيانات المالية , خفض التكاليف التشغيلية من خلال الأتمتة , تسريع عملية اتخاذ القرارات المالية وتوفير رؤى مالية دقيقة استنادًا إلى البيانات الضخمة , بما يساعد في تصميم حلول عملية قابلة للاعتماد في بيئات الأعمال.
ثالثا: شفافية وموثوقية السجلات المالية
تُعد الشفافية والموثوقية حجر الزاوية في جودة المعلومات المحاسبية وتزداد أهميتهما مع تزايد الاعتماد على البيانات المالية من قبل مستخدمي المعلومات المحاسبية في اتخاذ مختلف القرارات, إذ ترتبط الشفافية بتقليل فجوة المعلومات بينما ترتبط الموثوقية بدقة البيانات وقابليتها للتحقق ([14-15]أن تحسين شفافية السجلات لا يتحقق فقط عبر الإفصاح بل من خلال سلامة البيانات وإتاحة التتبع والتحقق , الامر الذي يتطلب البحث عن احدث التقنيات للاستفادة منها في دعم نزاهة السجلات المحاسبية بشكل مباشر مما ينعكس على جودة المعلومات المالية المفصح عنها ويعزيز الثقة بالتقارير المالية عموما. واشار [3] الى ان نموذج المحاسبية ثلاثية القيد يرتبط نظريًا وعمليًا بزيادة شفافية السجلات عبر إنشاء إثبات رقمي مشترك لكل معاملة وإتاحة التحقق المتبادل وتقليل فرص التعديل اللاحق الامر الذي ما ينعكس على وضوح مسار المعاملة وإمكانية تتبعها بصورة أدق , وبالتالي فان دمج المحاسبة مع تقنية سلسلة الكتل يمكن ان يضيف بعدًا رقابيًا جديدًا يُحسن من الحوكمة ويقوّي الأثر التدقيقي للعمليات, مع ملاحظة أن التطبيق يتطلب جاهزية تنظيمية وتقنية [16]. من جانب اخر يسهم التعلم الآلي في تعزيز موثوقية السجلات من خلال تقليل الأخطاء عبر الاكتشاف المبكر للانحرافات, وإتاحة آليات رقابية مستمرة تعتمد على تحليل المعاملات بصورة متواصلة بدل الاعتماد الكامل على عينات محدودة [17] .
يرى الباحث بالرغم من اهمية وتطور أدوات الذكاء الاصطناعي الا انه لابد ان يتم الاخذ بالاعتبار انها قد تحمل مخاطر مرتبطة بالتحيز وجودة البيانات وصعوبة تفسير بعض النماذج مما يتطلب حوكمة واضحة, ومؤشرات قياس لأثر الأدوات على جودة التدقيق وجودة المخرجات, وليس الاكتفاء بتتبع الاستخدام فقط. وتاسيسا على ما سبق ينطلق هذا البحث من تصور مفاده أن المحاسبة ثلاثية القيد تؤثر في شفافية السجلات المالية, وأن تقنيات التعلم الآلي تؤثر في موثوقية السجلات المالية, وأن التكامل بينهما يعزز جودة السجلات المالية بشكل أشمل واكثر دقة.
المبحث الثاني: الاطار العملي
اولاً: المنهجية العملية: اعتمدت الباحث في على المنهج الوصفي التحليلي من خلال الاطلاع على الدراسات السابقة التي تناولت متغيرات البحث وقد تم توظيف هذا المنهج من خلال تصميم استبانة موجهة إلى أفراد العينة بهدف جمع بيانات كمية بشكل ميداني لتعكس آرائهم واتجاهاتهم حول متغيرات البحث, ومن ثم تحليل هذه البيانات باستخدام الأدوات الإحصائية لاختبار فرضيات الدراسة, بما يساعد في تفسير النتائج والوصول إلى النتائج العلمية.
ثالثا: مجتمع البحث وعينته
يتكون مجتمع البحث من العاملين في المجال المحاسبي في مختلف المؤسسات في العراق , ويشمل المجتمع المحاسبون ,المدققون الداخليـون والخارجيون والعاملون في نظم المعلومات المحاسبية . وقد تم اختيار عينة البحث باستخدام أسلوب العينة العشوائية البسيطة, بهدف إعطاء فرص متساوية لجميع أفراد مجتمع البحث للمشاركة في الدراسة وتقليل التحيز في النتائج , وتم الاخذ بالاعتبار ان يكون حجم العينة يتناسب مع متطلبات التحليل الإحصائي المستخدم وبما يحقق تمثيلًا مقبولًا لمجتمع البحث.
رابعا: أداة جمع البيانات
اعتمدت الدراسة على الاستبانة بوصفها الأداة الرئيسة لجمع البيانات الميدانية, وذلك لملاءمتها لطبيعة متغيرات البحث , وتم تحليل البيانات التي جُمعت من خلال الاستبانة باستخدام الحزمة الإحصائية للعلوم الاجتماعية (SPSS),.اعتمدت الاستبانة مقياس ليكرت الخماسي وتتكون من قسمين رئيسين :
القسم الأول: البيانات الديموغرافية.
القسم الثاني: محاور الدراسة . وهي محور المحاسبة ثلاثية القيد ,محور تقنيات التعلم الآلي ومحور شفافية وموثوقية السجلات المالية. إضافة إلى سؤال مفتوح داعم للنتائج الكمية.
خامسا: استرجاع الاستبانات ونسبة الاستجابة
تم توزيع (100) استبانة على أفراد العينة المستهدفة في مؤسسات الأعمال, بهدف جمع البيانات اللازمة لاختبار فرضيات البحث. وقد تم استرجاع (92) استبانة, وبعد عملية التدقيق والمراجعة, تبيّن أن جميع الاستبانات المسترجعة صالحة للتحليل الإحصائي وبذلك بلغت نسبة الاستجابة (92%), وهي نسبة مرتفعة ومقبولة علميًا, وتعكس تعاون أفراد العينة واهتمامهم بموضوع البحث, كما تُعد كافية لإجراء التحليل الإحصائي واستخلاص نتائج يمكن الاعتماد عليها في اختبار فرضيات الدراسة.
خامساً: صدق وثباة اداة البحث
صدق أداة البحث : تم التحقق من صدق محتوى الاستبانة من خلال عرضها على مجموعة من المختصين في المحاسبة ونظم المعلومات المحاسبية، وذلك للتأكد من وضوح الفقرات وملاءمتها لقياس متغيرات البحث. وقد أُخذت ملاحظات المحكمين بعين الاعتبار، وأُجريت التعديلات اللازمة على صياغة بعض الفقرات، بما يضمن تمثيل الأداة لأبعاد الدراسة بصورة دقيقة.
ثبات أداة البحث: للتحقق من ثبات الاستبانة، استخدام الباحث معامل كرونباخ ألفا لقياس الاتساق الداخلي لفقرات كل محور من محاور الدراسة، وقد أظهرت النتائج أن قيم معامل الثبات جاءت أعلى من (0.70)، وهي قيم مقبولة علميًا، مما يدل على تمتع أداة البحث بدرجة ثبات جيدة وصلاحيتها للتطبيق والتحليل الإحصائي , والجدول التالي يوضح ذلك احصائيا.
من الجدول اعلاه يتبين ان قيم كرونباخ ألفا أعلاه إلى اتساق داخلي مرتفع، مما يعزز موثوقية الأداة ويدعم النتائج المستخلصة من بياناتها.
سادسا: تحليل الخصائص الديموغرافية لعينة البحث
استخدم الباحث الإحصاءات الوصفية لتحليل البيانات الديموغرافية وعرضها في جداول توضيحية. وشملت الخصائص الديموغرافية لأفراد عينة البحث المتغيرات الآتية:
المؤهل العلمي : تم توزيع أفراد العينة وفقًا لمؤهلاتهم العلمية, مثل (دبلوم, بكالوريوس, ماجستير, دكتوراه),.
سنوات الخبرة العملية : تم تصنيف أفراد العينة حسب سنوات الخبرة العملية في المجال المحاسبي.
جدول 1: نتائج معامل الثبات كرونباخ ألفا لمحاور الاستبانة د
| المحور | عدد الفقرات | كرونباخ ألفا |
| المحاسبة ثلاثية القيد | 6 | 0.88 |
| التعلم الآلي | 6 | 0.90 |
| شفافية وموثوقية السجلات المالية | 6 | 0.92 |
| الثبات الكلي للأداة | 18 | 0.94 |
جدول 2: تحليل خصائص عينة البحث
| المتغير الديموغرافي | الفئة | التكرار | النسبة (%) |
| الجنس | ذكر | 58 | 63.0 |
| أنثى | 34 | 37.0 | |
| المجموع | 92 | 100% | |
| العمر | أقل من 30 سنة | 24 | 26.1 |
| 30 – أقل من 40 سنة | 38 | 41.3 | |
| 40 – أقل من 50 سنة | 20 | 21.7 | |
| 50 سنة فأكثر | 10 | 10.9 | |
| المجموع | 92 | 100% | |
| المؤهل العلمي | دبلوم | 14 | 15.2 |
| بكالوريوس | 46 | 50.0 | |
| ماجستير | 24 | 26.1 | |
| دكتوراه | 8 | 8.7 | |
| المجموع | 92 | 100% | |
| سنوات الخبرة | أقل من 5 سنوات | 22 | 23.9 |
| 5 – أقل من 10 سنوات | 36 | 39.1 | |
| 10 – أقل من 15 سنة | 20 | 21.7 | |
| 15 سنة فأكثر | 14 | 15.3 | |
| المجموع | 92 | 100% | |
| مجال العمل | محاسبة مالية | 34 | 37.0 |
| تدقيق | 20 | 21.7 | |
| محاسبة إدارية / تكاليف | 18 | 19.6 | |
| نظم معلومات محاسبية | 12 | 13.0 | |
| أخرى | 8 | 8.7 | |
| المجموع | 92 | 100% |
المصدر: اعداد الباحث
جدول 3: تحليل فقرات محور المحاسبة ثلاثية القيد
| ت | الفقرة | المتوسط الحسابي | الانحراف المعياري | مستوى الاستجابة |
| 1 | تسهم المحاسبة ثلاثية القيد في تقليل فرص التلاعب في السجلات المالية | 4.32 | 0.58 | مرتفع |
| 2 | يساعد القيد الثلاثي في تعزيز شفافية العمليات المحاسبية | 4.21 | 0.61 | مرتفع |
| 3 | يوفّر القيد الثلاثي إمكانية أفضل لتتبع العمليات المالية | 4.18 | 0.64 | مرتفع |
| 4 | يسهم القيد الثلاثي في تحسين موثوقية المعلومات المحاسبية | 4.25 | 0.56 | مرتفع |
| 5 | يدعم القيد الثلاثي جودة توثيق المعاملات المالية | 4.22 | 0.60 | مرتفع |
| 6 | يعد القيد الثلاثي مناسبًا لتطوير النظم المحاسبية الحديثة | 4.17 | 0.66 | مرتفع |
| المتوسط الكلي للمحور | 4.23 | 0.61 | مرتفع | |
المصدر: اعداد الباحث
جدول 4: تحليل فقرات محور تقنيات التعلم الآلي
| ت | الفقرة | المتوسط الحسابي | الانحراف المعياري | مستوى الاستجابة |
| 1 | تسهم تقنيات التعلم الآلي في اكتشاف الأخطاء المحاسبية | 4.28 | 0.59 | مرتفع |
| 2 | تساعد تقنيات التعلم الآلي في الكشف المبكر عن الاحتيال | 4.34 | 0.55 | مرتفع |
| 3 | تعزز تقنيات التعلم الآلي دقة البيانات المحاسبية | 4.26 | 0.60 | مرتفع |
| 4 | تسهم تقنيات التعلم الآلي في تحسين سرعة معالجة البيانات | 4.30 | 0.57 | مرتفع |
| 5 | تدعم تقنيات التعلم الآلي عمليات التدقيق المستمر | 4.22 | 0.63 | مرتفع |
| 6 | يسهم التعلم الآلي في دعم اتخاذ القرار المحاسبي | 4.29 | 0.58 | مرتفع |
| المتوسط الكلي للمحور | 4.28 | 0.59 | مرتفع | |
المصدر: اعداد الباحث
جدول 5: تحليل فقرات محور شفافية وموثوقية السجلات المالية
| ت | الفقرة | المتوسط الحسابي | الانحراف المعياري | مستوى الاستجابة |
| 1 | تتسم السجلات المالية في المؤسسة بالوضوح والدقة | 4.31 | 0.56 | مرتفع |
| 2 | تعكس السجلات المالية الواقع المالي الحقيقي للمؤسسة | 4.27 | 0.59 | مرتفع |
| 3 | تسهم شفافية السجلات المالية في تعزيز الثقة بالمعلومات المحاسبية | 4.35 | 0.54 | مرتفع |
| 4 | تساعد موثوقية السجلات المالية في تحسين جودة التقارير المالية | 4.29 | 0.57 | مرتفع |
| 5 | تدعم السجلات المالية الموثوقة عملية اتخاذ القرار | 4.33 | 0.55 | مرتفع |
| 6 | تسهم شفافية السجلات المالية في تقليل النزاعات المالية | 4.26 | 0.60 | مرتفع |
| المتوسط الكلي للمحور | 4.30 | 0.57 | مرتفع | |
المصدر: اعداد الباحث
جدول 6: أبرز التحديات المتوقعة لتطبيق التكامل (السؤال المفتوح)
| التحديات | التكرار | النسبة (%) |
| ضعف البنية التحتية التقنية | 28 | 30.4 |
| نقص المهارات والتدريب | 24 | 26.1 |
| مقاومة التغيير | 18 | 19.6 |
| كلفة التطبيق | 14 | 15.2 |
| مخاوف الخصوصية والأمن | 8 | 8.7 |
| المجموع | 92 | 100% |
المصدر: اعداد الباحث
المسمى الوظيفي : شمل التحليل توزيع أفراد العينة وفق مسمياتهم الوظيفية, مثل (محاسب, مدقق داخلي, مدقق خارجي, مختص نظم معلومات محاسبية).
سابعا: تحليل فقرات محاور اداة البحث
بعد جمع استجابة افراد العينة تم تحليل جميع فقرات الاستبانة لكل محور من محاور الدراسة الثلاثة باستخدام المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية، بهدف تحديد اتجاهات أفراد العينة نحو كل فقرة ومستوى الاستجابة لها.
تحليل فقرات محور المحاسبة ثلاثية القيد
أظهرت نتائج تحليل فقرات هذا المحور أن جميع المتوسطات الحسابية جاءت بمستوى مرتفع، مما يدل على اتفاق أفراد العينة على أهمية المحاسبة ثلاثية القيد في تقليل التلاعب وتعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية
محورفقرات محور التعلم الآلي
توضح نتائج الجدول اعلاه أن فقرات محور تقنيات التعلم الآلي حققت متوسطات حسابية مرتفعة، مما يعكس قناعة أفراد العينة بدور هذه التقنيات في تحسين جودة البيانات المحاسبية وتعزيز كفاءة التدقيق ودعم اتخاذ القرار.
تخليل محور شفافية وموثوقية السجلات المالية
تشير نتائج الجدول اعلاه إلى ارتفاع مستوى شفافية وموثوقية السجلات المالية من وجهة نظر أفراد العينة، مما يعزز نتائج المحورين الأول والثاني ويدعم فرضيات البحث المتعلقة بتأثير تكامل المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي.
تحليل السؤال المفتوح
لغرض تدعيم اداة البحث واتاحة الفرصة لافراد العينة بمشاركة ارائهم وخبراتهم تم ادراج سؤال مفتوح ينص على ( برأيك، ما أبرز التحديات التي قد تواجه تطبيق تكامل المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في المنظمات؟ ) وكانت الاجابات تتمحور حول العديد من التحديات كما هو موضح في الجدول الاتي:
يشير الجدول اعلاه الى ابرز التحديات التقنية والبشرية كعوامل رئيسة التي تواجه تطبيق تكامل المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في المنظمات, اذ تم تحليل إجابات السؤال المفتوح باستخدام أسلوب التجميع الموضوعي، حيث تم تصنيف الإجابات المتشابهة ضمن محاور رئيسة وكانت النتائج تدعم النتائج الكمية وتوفر تفسيراً أعمق لها.
ثامناً: تحليل متغيرات البحث
بعد جمع استجابة افراد العينة تم تحليلها من خلال استخدام الإحصاءات الوصفية المتمثلة بـ المتوسطات الحسابية والانحرافات المعيارية كما موضح في الجدول (3-6), وذلك لتحديد اتجاهات المبحوثين نحو محاور الدراسة, وقياس مستوى الاستجابة لكل محور, ةفيما يلي تحليل وتفسير نتائج استجابة افراد العينة نحو متغيرات البحث وكما في الجدول التالي :
بالرجوع للجدول اعلاه يتبين ما يلي
تحليل محور المحاسبة ثلاثية القيد :يوضح هذا المحور آراء أفراد العينة حول دور المحاسبة ثلاثية القيد في تحسين النظام المحاسبي وتعزيز الشفافية. تشير النتائج إلى أن المتوسط الحسابي لمحور المحاسبة ثلاثية القيد بلغ (4.23), وهو مستوى مرتفع, مما يدل على اتفاق أفراد العينة على أن تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد يسهم في تقليل التلاعب, وتحسين توثيق العمليات المالية, وتعزيز الشفافية في السجلات المالية.
تحليل محور تقنيات التعلم الآلي: يتناول هذا المحور آراء أفراد العينة حول دور تقنيات التعلم الآلي في معالجة البيانات المحاسبية وتعزيز موثوقية المعلومات المالية. توضح النتائج أن المتوسط الحسابي لمحور تقنيات التعلم الآلي بلغ (4.28), وهو مستوى مرتفع, مما يعكس قناعة أفراد العينة بأن استخدام تقنيات التعلم الآلي يسهم في اكتشاف الأخطاء, وكشف المعاملات غير الطبيعية, وتحسين جودة التحليل المالي والتقارير المحاسبية.
تحليل محور شفافية وموثوقية السجلات المالية : يركز هذا المحور على تقييم مدى شفافية وموثوقية السجلات المالية من وجهة نظر أفراد العينة. تشير النتائج إلى أن المتوسط الحسابي لمحور شفافية وموثوقية السجلات المالية بلغ (4.30), وهو مستوى مرتفع, مما يدل على اتفاق أفراد العينة على أن السجلات المالية تتسم بالوضوح والدقة, وتعكس الواقع المالي للمؤسسات, وتسهم في تحسين جودة اتخاذ القرار.
بناءً على نتائج تحليل اعلاه , يتضح أن جميع متغيرات الدراسة حققت مستوى استجابة مرتفع, وهو ما يشير إلى وجود اتجاهات إيجابية لدى أفراد العينة نحو تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي, ودورهما في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية. وتمثل هذه النتائج تمهيدًا مناسبًا للانتقال إلى اختبار فرضيات البحث إحصائيًا.
تاسعاً : اختبار فرضيات البحث
فيما يلي يتم اختبار فرضيات البحث إحصائيًا من خلال استخدام معامل الارتباط بيرسون وتحليل الانحدار البسيط والمتعدد, وذلك للتحقق من طبيعة العلاقة والأثر بين متغيرات البحث. وقد تم اعتماد مستوى الدلالة الإحصائية (α ≤ 0.05) معياراً للحكم على دلالة النتائج.
من الجدول اعلاه يتبين مايلي:
اختبار الفرضية الأولى : ( يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لتطبيق المحاسبة ثلاثية القيد في تعزيز شفافية السجلات المالية). لاختبار هذه الفرضية, تم استخدام معامل ارتباط بيرسون بين محور المحاسبة ثلاثية القيد ومحور شفافية السجلات المالية.تشير النتائج إلى وجود علاقة ارتباط موجبة وقوية بين المحاسبة ثلاثية القيد وشفافية السجلات المالية, إذ بلغت قيمة معامل الارتباط (0.71) عند مستوى دلالة (p < 0.001), وهي أقل من (0.05), مما يدل على وجود علاقة ذات دلالة إحصائية. والنتيجة هي قبول الفرضية الأولى.
اختبار الفرضية الثانية : ( يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام تقنيات التعلم الآلي في تعزيز موثوقية السجلات المالية ) . تم اختبار هذه الفرضية باستخدام معامل ارتباط بيرسون بين محور تقنيات التعلم الآلي ومحور موثوقية السجلات المالية. توضح النتائج وجود علاقة ارتباط موجبة قوية بين تقنيات التعلم الآلي وموثوقية السجلات المالية, حيث بلغت قيمة معامل الارتباط (0.76) عند مستوى دلالة إحصائية معنوية. مما يشير لقبول الفرضية الثانية.
اختبار الفرضية الثالثة : (يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لتكامل المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية ) . لاختبار هذه الفرضية, استخدام الباحث تحليل الانحدار المتعدد, حيث تم إدخال المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي كمتغيرين مستقلين, وشفافية وموثوقية السجلات المالية كمتغير تابع.
من الجدول الى يتبين ان النتائج تشير إلى أن المتغيرين المستقلين يفسران ما نسبته (58%) من التغير في شفافية وموثوقية السجلات المالية, كما أن قيم (Sig) أقل من (0.05), مما يدل على وجود أثر معنوي لكل من المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي. الامر الذي يدل على قبول الفرضية الثالثة.
أظهرت نتائج اختبار فرضيات البحث وجود علاقات ذات دلالة إحصائية بين متغيرات الدراسة, مما يؤكد أن تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد واستخدام تقنيات التعلم الآلي يسهمان بشكل إيجابي في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية.اذ بينت النتائج أن جميع فرضيات البحث قد حظيت بالدعم الإحصائي عند مستوى دلالة (α ≤ 0.05), مما يعكس وجود علاقات وأثر معنوي بين متغيرات الدراسة. كما توضح قيم معاملات الارتباط والانحدار أن تقنيات التعلم الآلي تمثل المتغير الأكثر تأثيرًا في تعزيز موثوقية السجلات المالية, في حين يسهم تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد بشكل واضح في رفع مستوى الشفافية. ويؤكد معامل التحديد (R²) قوة النموذج البحثي وقدرته التفسيرية, الأمر الذي يعزز من مصداقية النتائج وقابليتها للتعميم ضمن حدود الدراسة. , وفيما يلي جدول بخلاصة اختبار الفرضيات
عاشرا: مناقشة النتائج
أظهرت نتائج التحليل الإحصائي وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد وشفافية السجلات المالية, حيث بلغ معامل الارتباط قيمة مرتفعة ودالة إحصائيًا. وتشير هذه النتيجة إلى أن اعتماد نظام القيد الثلاثي يسهم في تعزيز وضوح السجلات المالية وإمكانية تتبع العمليات المالية والتحقق
جدول :7 نتائج تحليل متغيرات البحث
| المحور | المتوسط الحسابي | الانحراف المعياري | مستوى الاستجابة |
| المحاسبة ثلاثية القيد | 4.23 | 0.61 | مرتفع |
| تقنيات التعلم الآلي | 4.28 | 0.59 | مرتفع |
| شفافية وموثوقية السجلات المالية | 4.30 | 0.57 | مرتفع |
المصدر : اعداد الباحث
جدول 8: نتائج اختبار الارتباط بين المحاسبة ثلاثية القيد وشفافية السجلات المالية
| الفرضية | معامل الارتباط (R) | مستوى الدلالة (Sig) |
| الفرضية الاولى | 0.71 | p < 0.001 |
| الفرضية الثانية | 0.76 | p < 0.001 |
المصدر : اعداد الباحث
جدول 9: نتائج تحليل الانحدار المتعدد
المتغير المستقل | Beta | T | Sig |
المحاسبة ثلاثية القيد | 0.38 | 5.42 | p < 0.001 |
تقنيات التعلم الآلي | 0.63 | 7.11 | p < 0.001 |
المصدر : اعداد الباحث, معامل التحديد (R²) = 0.58
جدول 10: خلاصة اختبار فرضيات البحث
| ت | الفرضية | المتغير المستقل | المتغير التابع | الأسلوب الإحصائي المستخدم | قيمة المؤشر الإحصائي | القرار الإحصائي | التفسير العلمي |
1 | توجد علاقة ذات دلالة إحصائية بين تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد وشفافية السجلات المالية | المحاسبة ثلاثية القيد | شفافية السجلات المالية | معامل ارتباط بيرسون | R = 0.71 | قبول الفرضية | تشير النتيجة إلى وجود علاقة ارتباط موجبة قوية, مما يدل على أن تطبيق القيد الثلاثي يسهم في تعزيز شفافية السجلات المالية |
2 | توجد علاقة ذات دلالة إحصائية بين استخدام تقنيات التعلم الآلي وموثوقية السجلات المالية | تقنيات التعلم الآلي | موثوقية السجلات المالية | معامل ارتباط بيرسون | R = 0.76 | قبول الفرضية | تعكس النتيجة دور التعلم الآلي في تحسين دقة المعلومات المالية وتقليل الأخطاء |
3 | يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لتطبيق المحاسبة ثلاثية القيد على شفافية وموثوقية السجلات المالية | المحاسبة ثلاثية القيد | شفافية وموثوقية السجلات المالية | انحدار متعدد | β = 0.38 | قبول الفرضية | يبين معامل الانحدار وجود أثر إيجابي ومعنوي للقيد الثلاثي على جودة السجلات المالية |
4 | يوجد أثر ذو دلالة إحصائية لاستخدام تقنيات التعلم الآلي على شفافية وموثوقية السجلات المالية | تقنيات التعلم الآلي | شفافية وموثوقية السجلات المالية | انحدار متعدد | β = 0.63 | قبول الفرضية | توضح النتيجة أن التعلم الآلي يُعد عاملًا مؤثرًا بدرجة أكبر في تعزيز موثوقية السجلات المالية |
5 | يوجد أثر ذو دلالة إحصائية للتكامل بين المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي على شفافية وموثوقية السجلات المالية | المحاسبة ثلاثية القيد + التعلم الآلي | شفافية وموثوقية السجلات المالية | انحدار متعدد | R² = 0.58 | قبول الفرضية | يفسر النموذج ما نسبته 58% من التغير في جودة السجلات المالية, مما يدل على قوة النموذج المقترح |
المصدر : اعداد الباحث
منها, الأمر الذي يقلل من فرص التلاعب ويعزز الثقة بالمعلومات المحاسبية. وتتفق هذه النتيجة مع ما توصلت إليه العديد من الدراسات السابقة التي أكدت أن المحاسبة ثلاثية القيد, ولا سيما عند دعمها بتقنيات رقمية حديثة, تمثل نقلة نوعية في توثيق المعاملات المالية وتحسين مستوى الشفافية في التقارير المالية. كما تعكس هذه النتيجة إدراك أفراد العينة لأهمية القيد الثلاثي كأداة فاعلة في تطوير النظم المحاسبية التقليدية. كما بينت نتائج اختبار الفرضية الثانية وجود علاقة ذات دلالة إحصائية بين استخدام تقنيات التعلم الآلي وموثوقية السجلات المالية, حيث سجل معامل الارتباط قيمة مرتفعة مقارنة ببقية المتغيرات. ويشير ذلك إلى أن تقنيات التعلم الآلي تسهم بشكل ملحوظ في تحسين دقة المعلومات المحاسبية, والكشف المبكر عن الأخطاء والانحرافات, وتقليل الاعتماد على التقدير الشخصي في معالجة البيانات. وتنسجم هذه النتيجة مع الدراسات الحديثة التي أكدت الدور المتنامي للتعلم الآلي في دعم وظائف المحاسبة والتدقيق, لا سيما في ظل تزايد حجم البيانات وتعقيد العمليات المالية. كما تعكس النتيجة قناعة المبحوثين بأن الأدوات الذكية أصبحت عنصرًا أساسيًا في تعزيز موثوقية السجلات المالية وجودة التقارير.وأظهرت نتائج تحليل الانحدار المتعدد وجود أثر معنوي لكل من المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي في تعزيز شفافية وموثوقية السجلات المالية, حيث فسّر النموذج نسبة معتبرة من التغير في المتغير التابع. وتشير هذه النتيجة إلى أن التكامل بين القيد الثلاثي والتعلم الآلي يُعد أكثر فاعلية من تطبيق كل منهما على حدة. وتدعم هذه النتيجة التوجهات النظرية الحديثة التي تنادي بضرورة دمج النماذج المحاسبية المتقدمة مع أدوات الذكاء الاصطناعي, من أجل بناء نظم محاسبية رقمية تتسم بالشفافية والموثوقية والاستجابة السريعة للمتغيرات. كما توضح أن نجاح التحول الرقمي في المحاسبة لا يعتمد على تبني تقنية واحدة, بل على تكامل الحلول التقنية والتنظيمية معًا.
وتأسيسا على ما تقدم فان النتائج البحث تشير إلى مجموعة من الدلالات المهمة, من أبرزها أن:
المحاسبة ثلاثية القيد تمثل مدخلًا فاعلًا لتعزيز الشفافية في السجلات المالية
تقنيات التعلم الآلي تُعد أداة قوية لتحسين موثوقية المعلومات المحاسبية
التكامل بين القيد الثلاثي والتعلم الآلي يسهم في رفع جودة السجلات المالية بصورة شاملة, بما يدعم اتخاذ القرار ويعزز ثقة مستخدمي المعلومات المحاسبية
وتؤكد هذه الدلالات أهمية توجه المنظمات نحو تبني النظم المحاسبية الرقمية الحديثة, مع ضرورة تأهيل الكوادر المحاسبية القادرة على التعامل مع هذه التقنيات بكفاءة
عاشرا: الاستنتاجات
في ضوء النتائج التي توصل إليها البحث من خلال التحليل الإحصائي لبيانات الاستبانة, يمكن استخلاص الاستنتاجات الآتية:
أن تطبيق المحاسبة ثلاثية القيد يسهم بشكل إيجابي وذو دلالة إحصائية في تعزيز شفافية السجلات المالية, من خلال تحسين توثيق العمليات المالية وإمكانية تتبعها والتحقق منها
أن استخدام تقنيات التعلم الآلي يؤدي دورًا مهمًا في تعزيز موثوقية السجلات المالية, عبر تحسين دقة البيانات والكشف المبكر عن الأخطاء والانحرافات.
بيّنت نتائج التحليل أن التكامل بين المحاسبة ثلاثية القيد وتقنيات التعلم الآلي يمثل عاملًا مؤثرًا في رفع جودة السجلات المالية بصورة شاملة, مقارنة بتطبيق كل منهما بصورة منفصلة
وجود اتجاهات إيجابية لتبني النظم المحاسبية الرقمية الحديثة, مما يعكس وعيًا متزايدًا بأهمية التحول الرقمي في تطوير العمل المحاسبي
أن تحسين شفافية وموثوقية السجلات المالية يسهم في دعم جودة اتخاذ القرار وتعزيز ثقة مستخدمي المعلومات المحاسبية
Patil, S. et al. “A blockchain-based accounting system,” International Research Journal of Scientific Studies, vol. 2, no. 2, 2025, pp. 31–42.
Sampaio, C. and Silva, R., “Digital transformation in accounting: an assessment of automation and AI integration,” International Journal of Financial Studies, vol. 13, no. 4, 2025, pp. 206.
Al-Delawi, A.S. and Ramo, W.M. “The role of triple entry theory in the development of accounting services using the blockchain platform,” Journal of Information Systems Engineering and Management, vol. 10, 2025, pp. 37s.
Byström, H. “Blockchains, real-time accounting, and the future of credit risk modeling,” Ledger, vol. 4, 2019.
Ariciu, G. et al. “Accounting and auditing in the age of blockchain technology: review and research agenda,” Journal of Risk Finance, 2025, pp. 1–22.
Vasarhelyi, M.A. et al. “Artificial intelligence in accounting and auditing,” CPA Journal, vol. 90, no. 1, 2020, pp. 14–19.
Putritama, A. et al. “The impact of blockchain technology on accounting: a literature review,” Complex Systems Informatics and Modeling Quarterly, no. 41, 2024, pp. 40–54.
Maiti, M. et al. “A future triple-entry accounting framework using blockchain technology,” Blockchain: Research and Applications, vol. 2, no. 4, 2021, pp. 100037.
Stratopoulos, T.C. and Wang, V.X. “Artificial intelligence and accounting research: a framework and research agenda,” Journal of Accounting Literature, 2025.
Zeng, S. and Li, H. “Automated auditing based on machine learning: model construction and empirical analysis,” Computer Fraud & Security, no. 2, 2025, pp. 544–550.
Zhang, Y. and Duan, B. “Accounting data anomaly detection and prediction based on self-supervised learning,” Frontiers in Applied Mathematics and Statistics, vol. 11, 2025, pp. 1628652.
Schmitz, J. and Leoni, G. “Accounting and auditing at the time of blockchain technology: a research agenda,” Accounting, Auditing & Accountability Journal, vol. 32, no. 2, 2019, pp. 580–607.
Albazooni, M.K.A. et al. “The future of accounting in the age of artificial intelligence: impacts on cost management and decision-making,” International Journal of Scientific Conferences, no. 24, 2025.
Alnaser, I.T.I. et al. “Uncertainty disclosure in financial reporting: contemporary practices and emerging challenges,” American Journal of Economics and Business Management, vol. 8, no. 10, 2025, pp. 4917–4925.
Chen, H. “A study on the application of blockchain-based secure accounting information systems in enhancing the transparency and auditability of financial reports,” International Journal for Housing Science and Its Applications, vol. 47, no. 1, 2025, pp. 501–510.
Yahya, M.Q. “The impact of the integration of artificial intelligence and blockchain technology on the accuracy and transparency of financial reports using the Delphi method,” Manar Elsharq Journal for Management and Commerce Studies, vol. 3, no. 4, 2025, pp. 1–16.
Bhimani, A. and Willcocks, L. “Digital transformation, artificial intelligence and the future of accounting,” Accounting, Organizations and Society, vol. 104, 2024, pp. 101452.
Download PDF
Download PDF
Download PDF
Download PDF
Download XML
