إستخدام الشبكات العصبية الإصطناعية في إكتشاف الأخطاء الجوهرية في البيانات المالية: دراسة تطبيقية

Abstract

هدف الدراسة: استهدفت الدراسة الحالية إختبار أثر تطبيق الشبكات العصبية الإصطناعية في إكتشاف الأخطاء الجوهرية في البيانات المالية للشركات الصناعية المسجلة في البورصة.
أهم النتائج النظرية: أن هناك أهمية لتطبيق الشبكات العصبية الإصطناعية في التدقيق بشكل عام، وفي قضية إكتشاف الأخطاء الجوهرية عند تدقيق البيانات المالية بشكل خاص، حيث أن كثيراً من قرارات المدققين ترتبط ببعضها البعض بشكل متتابع، لذلك فإن هناك تأثير لتطبيق الشبكات العصبية الإصطناعية ليس في تحديد الأخطاء الجوهرية فحسب بل في تحسين القرار اللاحق والذي يرتبط بتخطيط وأداء عملية التدقيق بكفاءة وفعالية.
أهم النتائج التطبيقية: توجد أخطاء جوهرية على مستوى البيانات المالية ككل للشركات الصناعية المسجلة في البورصة، حيث كشفت نتائج تطبيق الشبكات العصبية الإصطناعية على مستوى بنود بيان المركز المالي المختارة أن أعلى الأخطاء الجوهرية كانت لبندي النقدية، والذمم الدائنة وأوراق الدفع، أما على مستوى بنود بيان الدخل المختارة فقد كانت اعلى الأخطاء لبندي مصاريف البيع والتوزيع، والمصاريف التشغيلية.
أهم التوصيات: توصي الدراسة المدققين المستقلين بضرورة الحصول على دورات تدربيبة وكجزء من التطوير المهني المستمر الإطلاع على المستجدات المهنية، والإستجابة لمطالب المجتمع المالي العالمية بشأن إكتشاف الإخطاء الجوهرية في البيانات المالية وبشكل خاص متابعة التطورات التكنولوجية في مجال صناعة البرمجيات الجاهزة (برمجية Spss) لتفعيل دورهم المهني من خلال تحسين أحكامهم المهنية، لتكون أكثر موضوعية بالأعتماد على الأساليب العلمية- اساليب الذكاء الإصطناعي- لإستعادة ثقة المجتمع المالي في البيانات المالية المدققة.
المصطلحات الدالة: الشبكات العصبية الإصطناعية- الأخطاء الجوهرية- البيانات المالية- المعايير الدولية للتدقيق- الحكم المهني.