AUDITING IN THE AGE OF AI: READINESS AND ROLES OF PROSPECTIVE ACCOUNTANTS, ACCOUNTING EDUCATORS, AND CAMPUS INTERNAL AUDITORS
DOI:
https://doi.org/10.52353/ama.v19i1.952Kata Kunci:
Kecerdasan Buatan, Audit, Audit Internal, Pendidikan Akuntansi, TeknologiAbstrak
ABSTRACT
The main purpose of this study is to examine the perspectives of prospective accountants, educational accountants, and campus internal auditors on AI usage in the audit process using a qualitative phenomenological approach with interview methods. The findings show varying levels of familiarity with AI across groups. While AI is recognized for its potential to improve audit efficiency and accuracy, concerns remain regarding adaptation challenges and possible job displacement. Key competencies identified for future auditors include data analytics, critical thinking, and technological proficiency. The study highlights the need for accounting education to integrate AI concepts and strengthen these competencies, alongside fostering collaboration between academia and industry. Overall, this research provides insights into the impact of AI on auditing and offers recommendations for both educational and professional adaptation.
ABSTRAK
Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengkaji secara kualitatif pandangan calon akuntan, akuntan pendidikan, dan auditor internal kampus mengenai penggunaan AI dalam proses audit melalui pendekatan fenomenologis dan metode wawancara. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan tingkat familiaritas dan pengetahuan AI antar kelompok. Meskipun AI diakui mampu meningkatkan efisiensi dan akurasi audit, terdapat kekhawatiran terkait tantangan adaptasi dan potensi perpindahan pekerjaan. Keterampilan utama yang dibutuhkan meliputi analisis data, berpikir kritis, dan kemahiran teknologi. Oleh karena itu, pendidikan akuntansi perlu mengintegrasikan konsep AI serta mengembangkan keterampilan tersebut, disertai kolaborasi antara dunia pendidikan dan praktik. Penelitian ini memberikan wawasan tentang dampak AI pada audit serta menawarkan rekomendasi untuk adaptasi dalam bidang pendidikan dan profesional..
Referensi
ACFE. (2024). Association of Certified Fraud Examiners The Nations Occupational Fraud 2024 :A Report To The Nations. Association of Certified Fraud Examiners, 1–106. https://www.acfe.com/-/media/files/acfe/pdfs/rttn/2024/2024-report-to-the-nations.pdf
Adawiyah, D. A. (2022). Perilaku Auditor Menyikapi Munculnya Artificial Intelligence dalam Proses Audit. Jurnal Publikasi Ekonomi Dan Akuntansi, 2(1), 52–60. https://doi.org/10.51903/jupea.v2i1.152
Appelbaum, D., Kogan, A., & Vasarhelyi, M. A. (2017). Big data and analytics in the modern audit engagement: Research needs. Auditing: A Journal of Practice & Theory, 36(4), 1-27. https://doi.org/10.2308/ajpt-51684
Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age. W.W. Norton.
Chi, D. J., & Shen, Z. De. (2022). Using Hybrid Artificial Intelligence and Machine Learning Technologies for Sustainability in Going-Concern Prediction. Sustainability (Switzerland), 14(3). https://doi.org/10.3390/su14031810
Christiani, D., & Widuri, R. (2025). Artificial Intelligence In Accounting Education: A Bibliometric Analysis Of Global Research Trends (2000–2025). Journal of Applied Finance and Accounting, 12(2), 93-105. https://doi.org/10.21512/jafa.v12i2.13441
Deng, W. H., Claire, W., Han, H. Z., Hong, J. I., Holstein, K., & Eslami, M. (2025). Weaudit: Scaffolding user auditors and ai practitioners in auditing generative ai. Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction, 9(7), 1-35.. https://doi.org/10.32388/B1LXNV
Dennis, A. (2024). What AI can do for auditors. Journal of Accountancy, 237(2), 12–16. https://www.journalofaccountancy.com/issues/2024/feb/what-ai-can-do-for-auditors/
Dogar, C., & Scorte, C. M. (2023). Artificial Intelligence and Jobs’ Future Prospects in Accounting and Financial Auditing. The Annals of the University of Oradea. Economic Sciences, 3(1), 403–416. https://doi.org/10.47535/1991auoes32(1)030
Fedyk, A., Hodson, J., Khimich, N., & Fedyk, T. (2022). Is artificial intelligence improving the audit process? Review of Accounting Studies, 938–985. https://doi.org/10.1007/s11142-022-09697-x
Haron, H., Chambers, A., Ramsi, R., & Ismail, I. (2004). The reliance of external auditors on internal auditors. Managerial Auditing Journal, 19(9), 1148–1159. https://doi.org/10.1108/02686900410562795
Hasan, A. R. (2022). Artificial Intelligence (AI) in Accounting & Auditing: A Literature Review. Open Journal of Business and Management, 10(01), 440–465. https://doi.org/10.4236/ojbm.2022.101026
Hsiao, D., & Han, L. (2023). The Impact Of Data Analytics And Artificial Intelligence On The Future Accounting Profession: Perspectives From Accounting Students. EBSCOhost. Journal of Theoretical Accounting Research, 70–101. https://www.proquest.com/openview/232da2ce78df66ba4408a5f771eb3680/1.pdf?pq-origsite=gscholar&cbl=28068
Ikraharjo, A. F., & Lestari, T. U. (2024). Perspektif mahasiswa akuntansi terhadap kesiapan menggunakan teknologi dan adopsi teknologi pada artificial intelligence dalam bidang akuntansi. Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Keuangan, 6(11), 4125-4138. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/management/article/view/24913
Issa, H., Sun, T., & Vasarhelyi, M. A. (2016). Research ideas for artificial intelligence in auditing. Journal of Emerging Technologies in Accounting. https://doi.org/10.2308/jeta-10511
Kavanagh, M. H., & Drennan, L. (2010). What skills and attributes does an accounting graduate need. CPA Journal, 80(7), 63–65. https://doi.org/10.1111/j.1467-629X.2007.00245.x
Kokina, J., Blanchette, S., Davenport, T. H., & Pachamanova, D. (2025). Challenges and opportunities for artificial intelligence in auditing: Evidence from the field. International Journal of Accounting Information Systems, 56, 100734. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100734
Mohamed, E. A. S., Osman, M. E. & Mohamed, B. A. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Social Media Content. Journal of Social Sciences, 20(1), 12-16. https://doi.org/10.3844/jssp.2024.12.16
Omoteso, K. (2012). The application of artificial intelligence in auditing: Looking back to the future. Expert Systems with Applications, 39(9), 8490–8495. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.01.098
Riczqi, T., Putri, S., & Harto, P. (2012). Persepsi Mahasiswa Akuntansi Dan Akuntan Pendidik Terhadap Kompetensi Yang Dibutuhkan Lulusan Akuntansi. Diponegoro Journal of Accounting, 1(1), 861–869. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/accounting/article/view/629/0
Shamaya, V. P., Ashara, S. N., Sofyan, A., Aprilia, S., Leonica, A., Ratnawati, T., Akuntansi, P. S., Ekonomi, F., & Bisnis, D. (2023). Studi Literatur: Artificial Intelligence Dalam Audit. JRIME: Jurnal Riset Manajemen Dan Ekonomi, 1(3), 255–267. https://doi.org/10.54066/jrime-itb.v1i3.461
Soeprajitno, R. R. W. N. (2019). Potensi Artificial Intelligence (Ai) Menerbitkan Opini Auditor ? Jurnal Riset Akuntansi Dan Bisnis Airlangga, 4(1), 560–573. https://doi.org/10.31093/jraba.v4i1.142
Stratopoulos, T. C., & Wang, V. X. (2025). Artificial intelligence and accounting research: a framework and agenda. International Journal of Accounting Information Systems, 56, 100760. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2025.100760
Talwar, R., & Koury, A. (2017). Artificial intelligence – the next frontier in IT security? Network Security, 2017(4), 14–17. https://doi.org/10.1016/S1353-4858(17)30039-9
Vasarhelyi, M. A., Kogan, A., & Tuttle, B. M. (2015). Big data in accounting: An overview. Accounting Horizons, 29(2), 381-396. https://doi.org/10.2308/acch-51071
Wassie, F. A., & Lakatos, L. P. (2024). Artificial intelligence and the future of the internal audit function. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1). https://doi.org/10.1057/s41599-024-02905-w
Zhao, B., Hu, X., Zhang, Z., & Guo, Y. (2025). Resolving The Paradox Of Bootleg Innovation: The Role Of Organizational Error Management Climate In Shaping Innovation Among New-Generation Employees. Frontiers in Psychology, 16, 1646489. https://doi.org/10.54254/2754-1169/2025.29542
Zweers, B., Dey, D., & Bhaumik, D. (2025). The AI-Fraud Diamond: A Novel Lens for Auditing Algorithmic Deception. arXiv preprint arXiv:2508.13984. https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.13984
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Pernyataan Hak Cipta
Kesepakatan tentang Lisensi dan Hak Cipta
Dalam mengirimkan naskah ke Jurnal Among Makarti, penulis menyatakan bahwa:
Mereka telah diberi wewenang oleh rekan penulisnya untuk mengambil bagian dalam pengaturan ini.
Karya yang dideskripsikan sebelumnya belum pernah dipublikasikan secara resmi, kecuali dalam bentuk abstrak atau sebagai bagian kuliah, resensi, tesis, atau jurnal overlay yang diterbitkan.
Bahwa karya tidak sedang dipertimbangkan untuk dipublikasikan di tempat lain,
Bahwa publikasinya telah disetujui oleh semua penulis dan oleh otoritas yang berwenang – secara implisit atau eksplisit – yakni dari lembaga tempat karya tersebut dikerjakan.
Mereka menjamin adanya hak untuk mereproduksi materi yang telah diterbitkan atau dilindungi hak cipta di tempat lain.
Mereka menyetujui lisensi dan perjanjian hak cipta ini.
Hak Cipta
Penulis yang menerbitkan tulisannya di Jurnal Among Makarti menyetujui ketentuan berikut:
- Penulis memegang hak cipta dan memberikan hak publikasi pertama kepada jurnal dengan karya yang secara bersamaan dilisensikan di bawah
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License sehingga orang lain bisa berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya itu dan publikasi awal ada pada jurnal ini. - Pemberi lisensi mengizinkan orang lain untuk membuat dan mendistribusikan karya turunan, tetapi hanya di bawah lisensi yang sama atau kompatibel.
- Pemberi lisensi mengizinkan orang lain untuk menyalin, mendistribusikan, menampilkan, dan melakukan pekerjaan, termasuk untuk tujuan komersial.
- Sebelum dan selama proses pengiriman, penulis diizinkan dan dianjurkan untuk memposting karyanya secara online (misalnya, di repositori kelembagaan atau di situs web mereka). Postingan semacam itu akan dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar.
Perizinan untuk Publikasi Data
Jurnal Among Makarti menggunakan berbagai waiver (pengabaian) dan lisensi, yang secara khusus dirancang untuk dan sesuai untuk pengolahan data:
Lisensi Atribusi Open Data Commons, http://www.opendatacommons.org/licenses/by/1.0/ (default)
Creative Commons CC-Zero Waiver, http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Dedikasi dan Lisensi Domain Publik Open Data Commons, http://www.opendatacommons.org/licenses/pddl/1-0/
Lisensi penerbitan data lainnya dapat diizinkan sebagai pengecualian (tergantung persetujuan editor berdasarkan kasus per kasus) dan harus ditegaskan dengan pernyataan tertulis dari penulis yang akan dipublikasikan bersama artikel.
Data Terbuka dan Penerbitan serta Berbagi Perangkat Lunak
Jurnal ini berupaya untuk memaksimalkan replikabilitas penelitian yang dipublikasikan. Oleh karena itu, penulis diharuskan untuk membagikan semua data, kode, atau protokol yang mendasari penelitian yang dilaporkan dalam artikelnya. Pengecualian diperkenankan tetapi harus ditegaskan dalam pernyataan publik tertulis yang menyertai artikel tersebut.
Kumpulan data dan perangkat lunak harus disimpan dan diarsipkan secara permanen di repositori yang sesuai, tepercaya, umum, atau domain khusus (silakan lihat http://service.re3data.org dan/atau repositori perangkat lunak seperti GitHub, GitLab, Bioinformatics.org, atau sejenisnya).
Pengidentifikasi tetap terkait (misalnya DOI, atau lainnya) dari kumpulan data harus disertakan dalam data atau bagian sumber perangkat lunak artikel. Referensi kumpulan data dan perangkat lunak juga harus dimasukkan dalam daftar referensi artikel dengan DOI (jika tersedia). Jika tidak ada repositori data khusus domain, penulis harus menyimpan data mereka di repositori umum seperti ZENODO, Dryad, Dataverse, atau yang lainnya.
Data kecil juga dapat diterbitkan sebagai file data atau paket tambahan pada artikel penelitian, namun, penulis harus selalu lebih memilih deposisi dalam repositori data.
