The implementation of Artificial Intelligence in Auditing: A case study in KPMG

Dinh Bao Chau (2023) The implementation of Artificial Intelligence in Auditing: A case study in KPMG. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Thesis final.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (1MB)
	PDF Thesis-summary_May2022.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (210kB)
	PDF Thesis_Review_2023 1.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (649kB)
	PDF Thesis_Review_Bao_Chau.pdf Hozzáférés joga: Bizalmas dokumentum (bírálat) Download (111kB)

Absztrakt (kivonat)

The objective of this thesis is to examine the impact of Artificial Intelligence (AI) in auditing and taking KPMG as a case study. It explores AI's potential in enhancing audit quality by automating tasks, improving data analysis, and identifying patterns. The study aims to assess AI's impact on audit quality and efficiency at KPMG, identify challenges in AI integration, and understand auditors' perspectives on KPMG Clara. A quantitative method will be applied by a well-structured survey and qualitative method such as interviews with KPMG professionals will provide insights into AI's role in auditing. This research fills a gap in AI auditing literature, particularly in the context of KPMG's current practices. The results revealed the potential influence of AI integration in general and KPMG Clara in specific to auditing fields according to KPMG auditors’ viewpoint. The benefits and challenges of the AI implementation will also be discussed in the conclusion of the thesis as well.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Pénzügy Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Pénzügy és Számvitel

Konzulens(ek)

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	artificial intelligence, auditing, efficiency and effectiveness, financial statements, KPMG Clara, machine learning, Misstatement, quality of audit
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2024. Feb. 20. 17:53
Utolsó módosítás:	2024. Feb. 20. 17:53

Actions (login required)

Tétel nézet