Bakgrund: Redovisning har historiskt präglats av noggranna, manuella och tidskrävande metoder. AI-teknologier har revolutionerat redovisningsprocessen genom att automatisera uppgifter, lösa problem och fatta beslut. AI-teknologier inom redovisning inkluderar maskininlärning (ML), robotprocessautomatisering (RPA) och naturlig språkbehandling (NLP). Syfte: Syftet med studien är att identifiera AI’s användningsområden inom företags redovisning och de praktiska och teoretiska utmaningarna användningen medför. Dessutom syftar studien till att undersöka relationen mellan de teoretiska och praktiska utmaningarna för att bidra med kunskap om de utmaningar som användning av AI inom redovisning faktiskt medför i praktiken. Metod: Studien tillämpar en kvalitativ metod med en abduktiv ansats och samlar in empirisk data genom semistrukturerade intervjuer med 7 respondenter. Analysen av den empiriska datan görs med en tematisk analysmetod. Studiens teori utgörs av tidigare forskning från vetenskapliga artiklar och böcker. Slutsats: Studiens slutsats utgår ifrån att AI inom redovisning tillämpas hos företag för automatisering av repetitiva och tidskrävande uppgifter, där RPA till skillnad från ML och NLP har implementerats hos flest företag. De utmaningar som presenterats av teorin gällande användningen av AI inom redovisning, återfinns även i praktiken. Däremot har praktiken förmedlat nya utmaningar som inte tagits upp av tidigare forskning. Utmaningar som exempelvis den manuella tid som AI faktiskt kräver. / Background: Accounting has historically been characterized by meticulous, manual, and time-consuming methods. AI technologies have revolutionized the accounting process by automating tasks, solving problems, and making decisions. AI technologies in accounting include machine learning (ML), robotic process automation (RPA), and natural language processing (NLP). Purpose: The purpose of this study is to identify the areas of AI application in accounting and the practical and theoretical challenges it entails. Additionally, the study aims to investigate the relationship between theoretical and practical challenges to contribute knowledge about the actual challenges of using AI in accounting practice. Method: The study employs a qualitative approach with an abductive stance, gathering empirical data through semi-structured interviews with 7 respondents. The analysis of the empirical data is conducted using a thematic analysis method. The theoretical framework of the study is based on previous research from scientific articles and books. Conclusion: The study concludes that AI is applied in accounting primarily for automating repetitive and time-consuming tasks, with RPA being more widely implemented than ML and NLP. The theoretical challenges related to AI usage in accounting, as presented in previous research, are also evident in practice. However, practical applications have revealed new challenges not previously addressed in the theory, such as the manual time that AI actually requires.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:lnu-130953 |
| Date | January 2024 |
| Creators | Weman, Frida, Norder, Ebba |
| Publisher | Linnéuniversitetet, Institutionen för management (MAN) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0018 seconds