Item request has been placed!
×
Item request cannot be made.
×

Processing Request
تأثير الذكاء الاصطناعي على جودة المعلومات المحاسبية وفاعلية قرارات التمويل الاستراتيجي في البنوك السعودية : دراسة تطبيقية لعام (2025).
Item request has been placed!
×
Item request cannot be made.
×

Processing Request
- Author(s): ملاك عبد الكريم ب1
- Source:
Journal of Economic Administrative & Legal Sciences. 2026 Supplement 1, Vol. 10, p135-156. 22p.
- Subject Terms:
- Additional Information
- Alternate Title:
The Impact of Artificial Intelligence on the Quality of Accounting Information and the Effectiveness of Strategic Financing Decisions in Saudi Banks :An Applied Studyin (2025).
- Abstract:
هدفت الدراسة إلى تحليل أثر تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي على جودة المعلومات المحاسبية في البنوك السعودية، وقياس العلاقة بين جودة المعلومات وفاعلية قرارات التمويل الاستراتيجي، بالإضافة إلى بناء نموذج تطبيقي يربط بين الذكاء الاصطناعي وجودة المعلومات، مع تقديم توصيات تدعم التحول الرقمي في القطاع المصرفي وفق رؤية المملكة 2030. واعتمدت على المنهج الوصفي التحليلي في عملية جمع البيانات من خلال استبانة الكترونية وزعت على عينة طبقية مكونة من 250 موظفا في الإدارات المالية والمحاسبية بالبنوك السعودية الأكثر تبنيا لتقنيات الذكاء الاصطناعي، وباستجابة بلغت 92%. وأظهرت النتائج وجود علاقة قوية وإيجابية بين الذكاء الاصطناعي وجودة المعلومات المحاسبية، إذ يفسر الذكاء الاصطناعي 61% من التغير في جودة المعلومات المحاسبية وبالتالي تعزيز دقة التقارير المالية، كما تبين أن جودة المعلومات تؤثر معنونا في فاعلية قرارات التمويل الاستراتيجية، وأن تأثير الذكاء الاصطناعي على هذه القرارات يتم غالبًا عبر تحسين جودة البيانات. وكشفت الدراسة عن تبني مرتفع في البنوك السعودية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التحليل والتنبؤ المالي، مع محدودية في المراجعة الذكية، وتحسن ملحوظ في خصائص الملاءمة والتوقيت المناسب، وأظهرت أن الموارد البشرية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي والمحاسبة الرقمية تعد عاملاً حاسما في نجاح التحول التقني. وأخيرا أوصت الدراسة بتعزيز استثمارات البنوك في تقنيات الذكاء الاصطناعي، وإنشاء وحدات مسؤولة عن تطبيق أحدث الأدوات، وتطوير برامج تدريبية للموارد البشرية، مع صياغة معايير محاسبية وطنية متوافقة مع التحول الرقمي، وتبني سياسات الحوكمة البيانات، وتشجيع الشراكات البحثية بين الجامعات والبنوك، والاستفادة من التجارب الدولية الناجحة وتكييفها وفقا للأنظمة السعودية. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Abstract:
The study aimed to analyze the impact of applying artificial intelligence techniques on the quality of accounting information in Saudi banks and to measure the relationship between information quality and the effectiveness of strategic financing decisions. It also aimed to build an applied model linking artificial intelligence and information quality, while providing recommendations to support digital transformation in the banking sector in line with the Kingdom's Vision 2030. The study relied on a descriptive analytical approach in the data collection process through an electronic questionnaire distributed to a stratified sample of 250 employees in the financial and accounting departments of Saudi banks most likely to adopt artificial intelligence technologies, with a response rate of 92%. The results showed a strong and positive relationship between artificial intelligence and the quality of accounting information, with artificial intelligence explaining 61% of the variation in accounting information quality, thereby enhancing the accuracy of financial reports. It also showed that information quality has a significant impact on the effectiveness of strategic financial decisions, and that the impact of AI on these decisions is often through improving data quality. The study revealed significant adoption of AI applications in financial analysis and forecasting in Saudi banks, with limited smart auditing and noticeable improvement. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
- Abstract:
Copyright of Journal of Economic Administrative & Legal Sciences is the property of The Arab Institute for Science & Research Publishing (AISRP) and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)
No Comments.