Lakhasly

تشكل البيانات الضخمة تحديًا كبيرًا لمهنة التدقيق، نتيجةً لحجمها الهائل وتنوع مصادرها وصعوبة تحليلها باستخدام النظم التقليدية التي تفتقر للمساحة التخزينية الكافية، إضافةً إلى أن أكثر من ٨٠٪ منها غير جاهزة للتحليل. يضطر المدققون لقضاء وقت طويل في معالجة البيانات دون الوصول لنتائج مفيدة، مما يؤثر على كفاءتهم. وتبرز مشكلة الدراسة في ضرورة مواكبة مهنة التدقيق للتطورات التكنولوجية، خاصةً في استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الضخمة، والتي تمثل أداةً لضمان جودة الخدمات، و تحقيق التوازن بين الأساليب التقليدية والحديثة. لكن تبقى مهنة التدقيق في البلدان النامية متخلفة في هذا المجال، مما يمثل تحديًا نظراً لتعقيد وكلفة اعتماد هذه التقنيات.

تعتبر البيانات الضخمة واحدة من أكثر التحديات إلحاحاً في الآونة الأخيرة في جميع المجالات وخاصةً في مجال التدقيق، ذلك لأنها تتطلب تقنيات تحليلية متقدمة وجديدة في استخراج الأنماط المخفية من البيانات، فتعرضت مكاتب التدقيق لكثير من المشاكل عند ظهور تلك البيانات، منها زيادة حجم البيانات وتنوع مصادرها وتعدد أشكالها، وعدم توفر الموارد والقدرات ولا متخصصين ذو كفاءة ومهارة للتعامل معها ، الى جانب فشل نظم إدارة البيانات التقليدية في تحليل ومعالجة هذا الكم من البيانات الضخمة، وسبب هذا الفشل أن هذه النظم لا تحمل مساحة تخزين كافية لاستيعاب هذا الكم الهائل من البيانات، كما أن أكثر من ٨٠٪ من البيانات الضخمة هي بيانات غير جاهزة للتحليل، فيقضي أخصائي المعلومات حوالي ٨٠٪ من وقتهم في تحليل ومعالجة البيانات بهذه الطرق التقليدية، ولم يتوصلوا في النهاية الى أي معلومات مفيدة من بين هذا الكم الهائل من البيانات، مما يؤدي الى نشتيتهم وضياع وقتهم وجهدهم، فأصبحت البيانات الضخمة تشكل عبء على الشركات وعلى مكاتب المحاسبة والمراجعة (2017 ,.Richins et al).
وعليه تتجسد مشكلة الدراسة في مسايرة مهنة التدقيق للتطورات المستجدة في احتياجات ورغبات الشركات والتكنولوجيا المستخدمة من قبلها، وهذا من أجل تسيير أعمالها ومعالجة بياناتها، حيث وضعت مهنة التدقيق والتي تعد من أهم أجهزة الرقابة أمام تحد كبير لتطوير أدواتها وأساليبها لتستمر في تقديم خدماتها بجودة عالية، مما يشكل أيضا تحد للمدققين في تحقيق التوازن بين الأساليب التقليدية واعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة، والى أي مدى تمكنهم وبالرغم من حجم البيانات الهائل من فحص وتقييم الأدلة بصورة موضوعية والقدرة على الخروج برأي فني محايد يعبر عن مدى موثوقية البيانات المالية وغير المالية، ومصداقية وعدالة القوائم المالية، وتقوية وتقديم الاقتراحات اللازمة في نظام الرقابة الداخلية، ومع ذلك لا زالت تتخلف مهنة التدقيق في البلدان النامية في اعتماد تحليلات البيانات الضخمة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على الرغم من أنها مفتاح اقتصادها، بالاضافة الى أنه لايزال نشاطا معقدا ومكلفا مما يشكل تحد اخر أمام مهنة التدقيق.