پژوهش‌های حسابرسی حرفه‌ای

پژوهش‌های حسابرسی حرفه‌ای

نقش مدل رویکرد اعتماد اولیه، تناسب وظیفه- فناوری و انتظار عملکرد بر قصد رفتاری تحلیل کلان داده‌ها در چارچوب حسابرسی‌های بانکی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه حسابداری، دانشکده اقتصاد و حسابداری، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
2 کارشناسی‌ارشد حسابداری، دانشکده اقتصاد و حسابداری، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
10.22034/jpar.2026.2077130.1479
چکیده
شناخت عوامل مؤثر بر پذیرش و استفاده از کلان‌داده‌ها در مشاغل مرتبط با حرفه حسابرسی از اهمیت شایان توجهی برخوردار است. هدف از انجام این پژوهش مطالعه عوامل مؤثر بر قصد رفتاری تحلیل کلان‌داده‌ها توسط حسابرسان بانکی بر اساس مدل رویکرد اعتماد اولیه، تناسب وظیفه - فناوری و انتظارات عملکرد است. جامعه آماری پژوهش شامل حسابرسان بانکی شاغل در بانک‌های پذیرفته شده در بورس اوراق بهادار تهران و نمونه آماری شامل 386 نفر انتخابی بر اساس فرمول کوکران است. ابزار جمع‌آوری داده‌ها پرسش‌نامه، بازه زمانی پژوهش زمستان ۱۴۰۳ و روش تجزیه‌وتحلیل آماری داده‌ها بر اساس مدل‌سازی معادلات ساختاری با استفاده از نرم‌افزارSmart PLS  است. طبق نتایج پژوهش مؤلفه‌های اعتماد اولیه و انتظار عملکرد بر قصد رفتاری تحلیل کلان‌داده‌ها توسط حسابرسان بانکی اثر معنادار و مثبت دارد اما مؤلفه تناسب وظیفه - فناوری اثر معنادار ندارد. با توجه به این نتایج؛ به‌کارگیری تکنیک‌های نوآورانه برای پردازش و تحلیل داده‌ها در چارچوب حسابرسی­های بانکی ضرورتی انکارناپذیر محسوب و پذیرش تحلیل کلان‌داده‌ها به‌عنوان یکی از دستاوردهای نوین فناوری می‌تواند نقش مؤثری را در تحلیل داده‌های بانکی و درک روابط پیچیده اطلاعاتی بین این داده‌ها توسط حسابرسان بانکی، فراهم سازد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

The Role of the Initial Trust Approach, Task–Technology Fit, and Performance Expectancy in the Behavioral Intention to Adopt Big Data Analytics within the Framework of Banking Audits

نویسندگان English

Farhad Shahveisi 1
Rasoul Mohammadyari Tappe Afshari 2
Syed Javad Dellavari 1
1 Department of Accounting, Faculty of Economics and Accounting, Razi University, Kermanshah, Iran
2 Master of Accounting,Faculty of Economics and Accounting, Razi University, Kermanshah, Iran
چکیده English

Identifying the factors affecting the acceptance and use of big data in jobs related to the auditing profession is of considerable importance. The purpose of this study is to study the factors affecting the behavioral intention of analyzing big data by bank auditors based on the initial trust approach model, task-technology fit, and performance expectations. The statistical population of the study includes bank auditors working in banks listed on the Tehran Stock Exchange and the statistical sample includes 386 people selected based on the Cochran formula. The data collection tool is a questionnaire, the research period is winter 2025, and the statistical analysis method of the data is based on structural equation modeling using Smart PLS software. According to the results of the study, the components of initial trust and performance expectations have a significant and positive effect on the behavioral intention of analyzing big data by bank auditors, but the task-technology fit component does not have a significant effect. Considering these results; The use of innovative techniques for processing and analyzing data within the framework of banking audits is an undeniable necessity, and the acceptance of big data analysis as one of the new technological achievements can play an effective role in analyzing banking data and understanding the complex information relationships between this data by banking auditors.

کلیدواژه‌ها English

Initial trust
Task-technology fit
Performance Expectation
Adoption and Use of Big Data Analytics
حمیدیان، محمد، و شیری، مهدی. (۱۴۰۴). تحلیل تأثیر تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، فناوری اطلاعات و کنترل‌های داخلی بر قضاوت حرفه‌ای حسابرسان. فصلنامه پژوهش‌های حسابرسی حرفه‌ای، ۵(۱۲)، ۶۰-۸۵.
فلاحی، آرمین، مدرسی، محمد، و زارعی، علی. (۱۴۰۲). بررسی تأثیر عوامل مؤثر در پذیرش فناوری کلان‌داده در صنعت گردشگری بر اساس چارچوب TOE (مطالعه موردی: مشاغل صنعت گردشگری شهر شیراز). فصلنامه علمی - پژوهشی گردشگری و توسعه، ۱۲(۲)، ۱۸۳-۲۰۲.
کردی اردستانی، فاطمه، و مبرهن، رضا. (۱۳۹۶). بررسی عوامل مؤثر بر پذیرش تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده در صنعت بانکداری. در مجموعه‌مقالات هفتمین همایش ملی بانکداری الکترونیک و نظام‌های پرداخت، تهران.
کوهزادی، فاطمه، قره‌بیگلو، حسین، بوداقی خواجه‌نوبر، حسن، و علوی متین، یوسف. (۱۴۰۱). کلان‌داده و تأثیر آن بر دستیابی صنعت بانکداری ایران به مزیت رقابتی. فصلنامه مدیریت راهبردی در سیستم‌های صنعتی، ۱۷(۵۹)، ۱۱۳۱۲۵.
منصوری، محمد، و فروکردی، ابراهیم علی. (۱۴۰۱). مدل‌سازی موانع پذیرش تحلیل کلان‌داده‌ها در صنعت بیمه ایران. پژوهش‌نامه بیمه، ۱۱(۳)، ۲۲۷-۲۴۲.
مهرانی، سید علی، و افسای، امیر. (۱۳۹۸). تجزیه‌وتحلیل کلان‌داده‌ها و مشروعیت اجتماعی حسابرسی. در مجموعه‌مقالات هفدهمین همایش ملی حسابداری ایران، قم.
 
 
Adenubi A. O., Oduroye A. & ,Akanni A. (2024). Data security in big data: challenges, strategies, and future trends. International Journal Of Research in Education Humanities and Commerce, 5(2), 1-15.
Akinbowale, O. E., Mashigo, P., & Zerihun, M. F. (2023). The integration of forensic accounting and big data technology frameworks for internal fraud mitigation in the banking industry. Cogent Business and Management, 10(1), 2163560.doi:10.1080/23311975.2022.2163560.
Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K. & Rana, N. P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust. Int J Inf Manage, 37(3), 99–110. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2017.01.002.
Aljaafreh, A., Al-Hujran, O., Al-Ani, A., Al-Debei, M.,M., Al-Dmour, N. (2021). Investigating the role of online initial trust in explainingthe adoption intention of internet banking services. Int. J. Bus. Inf. Syst,36(4), 474–505. DOI:10.1504/IJBIS.2021.113971
Austin, A. A., Carpenter, T. D., Christ, M. H., & Nielson, C. S. (2021). The data analytics journey: Interactions amoung aduditors managers regulation and technology. Contemporary the Accounting Research, 38(3), 1888-1924.
Baig, M.I., Shuib, L., Yadegaridehkordi, E. (2019). Big data adoption: state of the art and research challenges. Inf Process Manag, 56 (6), 102095.
Bere, A. (2018). Applying an extended task-technology fit for establishing determinants of mobile learning: An instant messaging initiative.  Journal of Information Systems Education, 29(4), 239–252.
Cabrera‑Sánchez, J. P., & Villarejo‑Ramos, Á. F. (2019). Factors affecting the adoption of big data analytics in companies. RAE Revista de Administração de Empresas, 59(6), 415–429. https://doi.org/10.1590/S0034-759020190607
Cai, Z., Huang, Q., Liu, H., and Wang, X. Y. (2018). Improving the agility of employees through enterprise social media: the mediating role of psychological conditions. Int. J. Inf. Manag. 38, 52–63. DOI:10.1016/j.ijinfomgt.2017.09.001
 Cao, M., Chychyla, R., & Stewart, T. (2015). Big data analytics in financial statement audits. The Accounting Review, 90(5), 1435–1464.
https://doi.org/10.2308/accr-51071
Chen, H., Chiang, R. & Storey, V. (2012). Business intelligence and analytics: from big data to big impact. MIS Q, 36(4), 1165–1188.
Cockcroft, S., & Russell, M. (2018). Big Data Opportunities for Accounting and Finance Practice and Research. Australian Accounting Review, 28(3), 323–333. doi:10.1111/auar.12218.
Dishaw, M. T. (1999). Extending the technology acceptance model with task-technology fit constructs. Information and Management, 36(1), 9–21.
https://doi.org/10.1016/S0378-7206(98)00101-3
Earley, C. E. (2015). Data analytics in auditing: Opportunities and Challenges. Business Horizons, 58(5), 493-500.
Fallahi, Azadeh; Modarresi, Meysam and Zarei, Azim. (1402). Investigating the impact of factors affecting the adoption of big data technology in the tourism industry using the TOE technology acceptance framework (Case study: Shiraz tourism industry jobs). Scientific and research quarterly of tourism and development, 12(2):183-202. 022.304366.2447jtd1
Ge, Y., Qi, H., & Qu, W. (2023). The factors impacting the use of navigation systems: A study based on the technology acceptance model. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 93, 106–117.
  Ghani, W. S. D. W. A., Khidzir, N. Z., Guan, T. T. & Ismail, M. (2017). Towards Modelling Factors of Intention to Adopt Cloud-Based M-Retail Application among Textile Cyberpreneurs. Journal of Advances in Information Technology,  8(2), 114–120 .doi: 10.12720/jait.8.2.114-120.
Golchha, N. (2015). Big Data – The information revolution. Int J Appl Res ,1(12), 791-794.
Goodhue, D. L., & Thompson, R. L. (1995). Task-technology fit and individual performance. MIS Quarterly, 19(2), 213–236. https://doi.org/10.2307/249689
Hamidian, Mohsen; Shiri, Mohammad. (1404). Analysis of the impact of data analysis, information technology and internal controls on auditors' professional judgment, Quarterly Journal of Professional Auditing Research, 5(12):60-85. (in Persian)10.22034/jpar.2024.2021790.1285
Kang, H., J.,  Han, J. & Kwon, G., H.. (2022). The Acceptance Behavior of Smart Home Health Care Services in South Korea: An Integrated Model of UTAUT and TTF. Int J Environ Res Public Health,.19 , (20), doi: 10.3390/ijerph192013279
Kohzadi, Fouad, Gharebigloo, Hossein, Budaghi Khajeh Nobar, Hossein and Alavi Matin, Yaghoub. (1401). Big Data and its Impact on Iran's Banking Industry's Achievement of Competitive Advantage. Quarterly Journal of Strategic Management in Industrial Systems (formerly Industrial Management), 17(59): 113-125. (in Persian)
Kordi Ardestani, Fatemeh and Mobarhan, Rukhsareh. (2017). Investigating the factors affecting the adoption of big data analytics in the banking industry. 7th National Conference on Electronic Banking and Payment Systems, Tehran. (in Persian)
Kulkarni, С. & Srinivasan, R. (2017). Big data analytics: an overview of tools and techniques for different industries, International Journal of Computer Science and Mobile Computing, 6(7), 175-184
Lee, C.-C., Cheng, H. K., & Cheng, H.-H. (2007). An empirical study of mobile commerce in insurance industry: Task–technology fit and individual differences. Decision Support Systems, 43(1), 95–110.
Liew, A., Boxall, P., & Setiawan, D. (2022). The transformation to data analytics in Big-Four financial audit: what, why and how? Pacific Accounting Review, 34(4), 569–584. doi:10.1108/PAR-06-2021-0105.
Lin, T.C. & Huang, C.C. (2008). Understanding knowledge management system usage antecedents: an integration of social cognitive theory and task technology fit. Inform Manage, 45, 410–7. DOI:10.1016/j.im.2008.06.004
Liu, Z., Boxall, P., & Setiawan, D. (2022). Data analytics and auditing: Opportunities, challenges, and implications. Accounting & Finance, 62(1), 921–954. https://doi.org/10.1111/acfi.12863
Liu, Q. & Vasarhelyi, M. A. (2014). Big qestions in AIS research: Meeasurement information processing data analysis and reporting. Journal of information systems 28(1), 95-114.
Mansouri, Mohaddeseh and Fokordi, Amir Ali. (1401). Modeling the barriers to the adoption of big data analysis in the Iranian insurance industry. Journal of Insurance Research, 11(3): 227-242. (in Persian)
Martın, S.H. & Herrero, A. (2012). The influence of users' psychological factors on online purchase intentions in rural tourism: integrating innovation into the UTAUT framework. Tourism Management, 33(2), 341-350.
McAfee, A., & Brynjolfsson, E. (2012). Big data: The management revolution. Harvard Business Review, 90(10), 60–68. https://doi. rg/10.22056/ijir.2022.03.05
McKnight, D. H., Choudhury, V., & Kacmar, C. (2002). Developing and validating trust measures for e-commerce: An integrative typology. Information Systems Research, 13(3), 334–359. https://doi.org/10.1287/isre.13.3.334.81
Mehrani, Sasan and Afsay, Akram. (2019). Big Data Analysis and the Social Legitimacy of Auditing. 17th Iranian National Accounting Conference. Qom. (in Persian) https://civilica.com/doc/959531
Meske, C., & Junglas, I. (2021). Investigating the elicitation of employees’ support towards digitalworkplace transformation. Behavior and Information Technology,40(11), 1120–1136. doi: 10.1080/0144929X.2020.1742382
Nasrizar, M. M. (2015). Big Data & Accounting Measurements. Advances in Computer Science and Information Technology (ACSIT), 2(3), 295–305.
Queiroz, M. M., & Fosso Wamba, S. (2019). "Blockchain adoption challenges in supply chain: An empirical investigation of the main drivers in India and the USA," Int J Inf Manage, vol. 46, 70–82. doi:10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.021
Raguseo, E. (2018). Big data technologies: An empirical investigation on their adoption, benefits and risks for companies. International Journal of Information Management, 38(1), 187–195. doi:10.1016/j. ijinfomgt.2017.07.008
Rivalldo, K., & WIduri R. (2023). Navigating The Trust, Technology Fit, And Performance Expectation In The Adoption Of Big Data Anaytics In Government Auditing. Journal of Theoretical and Applied Information Technology, 101(14).
Saintz, J. (2019). Analisa Pengaruh Initial Trust Terhadap Actual Usage Melalui Behavioral Intention Dalam Aplikasi Digital Payment Ovo. Jurnal Strategi Pemasaran, 6(1).
Sivarajah, U., Kamal, M. M., Irani, Z., & Weerakkody, V. (2017). Critical analysis of big data challenges and analytical methods. Journal of Business Research, 70, 263–286. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.001
Spies, R., Grobbelaar, S., & Botha, A. (2020). A scoping review of the application of the task-technology fit theory. In M. Hattingh, M. Matthee, H. Smuts, I. Pappas, Y. K. Dwivedi, & M. Mäntymäki (Eds.) , Responsible design, implementation and use of information and communication technology (pp. 397–408). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-44999-5_33
Stewart T. R. (2015). Data Analytics for Financial Statement Audit. Audit Analytics and continuous Audit. Looking Toward the Future American Institute of Certified Public Accountants. Inc. New York. 210.
Vendramin, N., Nardelli, G., and Ipsen. C.  (2021). Task-technology fit theory. In A Handbook of Theories on Designing Alignment Between People and theOffice Environment, D. Appel and R. Meulenbroek, Eds. London, U.K.:Routledge, 39–53. DOI:10.1201/9781003128830-4
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478. https://doi.org/10.2307/30036540
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J. F., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research, 70, 356–365.
Wang, S. L. & Lin, H. I. (2019). Integrating TTF and IDT to evaluate user intention of big data analytics in mobile cloud healthcare system. Behaviour and Information Technology, 38(9), 974–985. doi: 10.1080/0144929X.2019.1626486.
Yoon, K., L. Hoogduin, and L. Zhang. (2015). Big data as Complementary Audit Evidence. Accounting Horizons. 29(2), 431-438.
Zhang, K., Zhang, P.  & Zhang, Y. (2016). Based on UTAUT and TTF theory, this paper studies the influencing factors and behaviors of tourism APP users. Tourist Economy, 150–6.
Zhou, T., Lu, Y. and Wang, B. (2010a), “Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking useradoption”, Computers in Human Behavior, 26(4), 760-767. doi: 10.1016/j.chb.2010.01.013.