EXPLORING PERCEPTIONS ON ADOPTING DATA ANALYTIC PROGRAMS IN SMALL AUDIT FIRMS
Main Article Content
Abstract
This independent study aims to explore the attitudes of small auditing firms toward the application program of data analytics in audit processes and to foresee problems when adopting the program. Questionnaire is tool for collection data about general information and opinions from auditors and their audit staff of small auditing firms. Both descriptive and inferential statistics apply to analyze the data.
It is found that small auditing firms agrees to adopt data analytics in each step of their audit processes prioritizing as follows; performing audit, reports and monitors and audit planning and risk assessment. However, small auditing firms foresee problems in implementing the program including high costs and no clear and concrete operational guidelines from standard setters. In addition, this study indicates that the differences of respondent characteristics significantly affect to the implication of data analytic programs and implementation problems. These including firm locations, register shares and data analytic program. The study is useful to those agencies with monitoring small auditing firms to help them to implement data analytics in their audit processes. This is to maintain their competitive advantage.
Article Details
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรงซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วยหรือร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารสภาวิชาชีพบัญชี หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำข้อมูลทั้งหมดหรือบางส่วนไปเผยแพร่ต่อหรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารสภาวิชาชีพบัญชี ก่อนเท่านั้น
References
สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์. (2561). มาตรฐานการสอบบัญชี (รหัส 300): การวางแผนการตรวจสอบงบการเงิน. สืบค้นจาก http://www.tfac.or.th/Article/Detail/67421
สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์. (2561). มาตรฐานการสอบบัญชี (รหัส 315): การระบุและประเมินความเสี่ยงจากการแสดงข้อมูลที่ขัดต่อข้อเท็จจริงอันเป็นสาระสำคัญ โดยการทำความเข้าใจกิจการและสภาพแวดล้อมของกิจการ. สืบค้นจาก http://www.tfac.or.th/Article/Detail/67421
สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์. (2561). มาตรฐานการสอบบัญชี (รหัส 330): วิธีปฏิบัติของผู้สอบบัญชีในการตอบสนองต่อความเสี่ยงที่ได้ประเมินไว้. สืบค้นจากhttp://www.tfac.or.th/Article/Detail/67421
สภาวิชาชีพบัญชี ในพระบรมราชูปถัมภ์. (2561). มาตรฐานการสอบบัญชี (รหัส 700): การแสดงความเห็นและการรายงานต่องบการเงิน. สืบค้นจาก http://www.tfac.or.th/Article/Detail/67421
โสภณ เพิ่มศิริวัลลภ. (มิถุนายน 2559). กระแสแห่งนวัตกรรมทางเทคโนโลยีกับวิชาชีพสอบบัญชี. วารสารวิชาชีพบัญชี, 12(34), 59-62. สืบค้นจา http://www.jap.tbs.tu.ac.th/index.php?page=Article-List&sub
ชุตินุช อินทรประสิทธิ์. (2561). การสอบบัญชีในยุค Big Data. สุทธิปริทัศน์, 32(103). 189-201. สืบค้นจาก
https://www.dpu.ac.th/dpurc/assets/uploads/magazine/phq6hn8gqxwwg8g8oo.pdf.
เยาวลักษณ์ ชาติบัญชาชัย และ คุณโสภณ เพิ่มศิริวัลลภ. (2559). คำถามที่พบบ่อย (FAQ) เกี่ยวกับ Big data และ Data analytics. สืบค้นจาก http://www.thaiiod.com/imgUpload/file/Library/IT%20Governance/.
วิไลลักษณ์ เอี่ยมจตุรภัทร และวชิระ บุณยเนตร. (2019). การประยุกต์โปรแกรมการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อการตรวจสอบบัญชี. วารสารสภาวิชาชีพบัญชี, 1(2). สืบค้นจาก https://so02.tci thaijo.org/index.php/JFAC/article/view/206754.
สมฤดี ทองมีศร. (2558). แนวทางการแก้ไข ปัญหาในการใช้คอมพิวเตอร์ช่วยตรวจสอบบัญชีโปรแกรมการตรวจสอบบัญชี และโปรแกรมระบบตรวจสอบสหกรณ์เชิงลึก ของผู้สอบบัญชีสำนักงานตรวจบัญชีสหกรณ์ขอนแก่น. (วิทยานิพนธ์ ปริญญามหาบัณฑิต,มหาวิทยาลัยขอนแก่น). สืบค้นจาก https://mba.kku.ac.th/ncbmi/proceeding/2015/national/files/504.pdf.
ACCA (2016). Data analytics and the auditor. from https://www.accaglobal.com/in/en/student/exam-support-resources/professional-exams-study-resources/p7/technical-articles/data-analytics.html
Ace Cloud Hosting. (2020). Big Data and Its Impact on the Accounting Industry in 2020. from
https://www.ace-cloudhosting.com/blog/how-big-data-impacting-accounting-firms/
Alles, M and Gray, Glen (2015). THE PROS AND CONS OF USING BIG DATA IN AUDITING: A SYNTHESIS OF THE LITERATURE AND A RESEARCH AGENDA (Master’s thesis, California State University) from http://jebcl.com/symposium/wp-content/uploads/2015/09/The-Pros-and-Cons-of-Using-Big-Data-in-Auditing-A-Synthesis-of-the-Literature-UWCISA-Revised.pdf
Bender, T (2017). The effect of Data Analytics on audit efficiency. (Master’s thesis, ERASMUS University). from https://thesis.eur.nl/pub/38929/Bender_357752.pdf.
Chartered Professional Accountants, CANADA (2017). Survey on Use of Audit Data Analytics in Canada - Results and Possible Implications. from https://www.cpacanada.ca/en/business-and-accounting-resources/audit-and-assurance/canadian-auditing-standards-cas/publications/audit-data-analytics-alert-ada-survey-results
Hampton, Clark (2016). Audit Data Analytics Use: An Exploratory Analysis. (Master’s thesis, University of Waterloo). from https://www.ssrn.com/abstract=2877358.
International Auditing and Assurance Standard Board (IAASB). (2017). Exploring the Growing Use of Technology in the Audit, with a Focus on Data Analytics. from https://www.iaasb.org/
publications/exploring-growing-use-technology-audit-focus-data-analytics.
Institute of Chartered Accountants in England and Wales, ICAEW (2016). Data analytics for external auditors. London.
Pettey, Christy. (2012). Big Data Will Drive $28 Billion of IT Spending in 2012. Press Release, October 17th. Retrieved October 17, 2017. from https://www.businesswire.com/news/home/20121017005374/en/Gartner-Big-Data-Drive-28-Billion-Spending
Rowe, Cathy (2018). Three Ways to Enhance Audit Quality with Audit Data Analytics. from
http://news.cchgroup.com/2018/04/04/three-ways-enhance-audit-quality-audit-data-analytics/accounting-audit/a-a-hot-topics/.
Tang, Jiali and Karim, Khondkar (2017). Big Data in Business Analytics: Implications for the Audit Profession. The CPA Journal: The Voice of the Profession from https://www.cpajournal.com/2017/06/26/big-data-business-analytics-implications-audit-profession/