العنوان بلغة أخرى: |
The Impact of Applying Generative Artificial Intelligence "Chat GPT" on the Quality of Financial Reports by Applying it to Construction and Real Estate Investment Companies Registered in the Egyptian Stock Market |
---|---|
المصدر: | مجلة البحوث المالية والتجارية |
الناشر: | جامعة بورسعيد - كلية التجارة |
المؤلف الرئيسي: | عقيلي، خالد إسماعيل عبدالرحيم (مؤلف) |
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Okaly, Khaled Ismail Abdel Rahim |
المجلد/العدد: | ع2 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
مصر |
التاريخ الميلادي: |
2024
|
الشهر: | أبريل |
الصفحات: | 23 - 68 |
ISSN: |
2090-5327 |
رقم MD: | 1461419 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | العربية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
كلمات المؤلف المفتاحية: |
الذكاء الاصطناعي التوليدي | جودة التقارير المالية | قطاع التشييد والاستثمار العقاري | Generative Artificial Intelligence | Quality of Financial Reports | Construction and Real Estate Investment Sector
|
رابط المحتوى: |
المستخلص: |
يتجلى الهدف الرئيس للدراسة في دراسة وتحليل المردود التطبيقي لتقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي ودوره في تحسين جودة التقارير المالية، وكذلك دراسة مخاطر ومعوقات التطبيق، كما عمدت الدراسة إلى تحليل مفاهيم جودة التقارير المالية ومؤشرات قياسها. واعتمد الباحث على منهجية نظرية تحليلية ترتكز على أربعة أقسام رئيسية ترتبط بمتغيرات الدراسة وتحقق أهدافها، وكذلك دراسة تطبيقية على عينة مكونة من سبع شركات للتشييد والاستثمار العقاري تعمل بالسوق المصري وهي (شركة الوادي -شركة الخالدين -شركة النصر -شركة العاصمة الإدارية للتنمية العمرانية -أوراسكوم للاستثمار العقاري -جي أي زد الألمانية للإنشاءات -شركة إعمار للاستثمار العقاري) من خلال سلسلة زمنية مكونة من ثلاث سنوات في الفترة من عام ٢٠٢١ وحتى عام ۲۰۲۳ بواقع ۲۱ مشاهدة جسدت مؤشرات جودة التقارير المالية لهذه الشركات، وقد تم استخدام مجموعة من الأساليب الإحصائية الوصفية، وتحليل التمايز المتعدد وتحليل الارتباط، وتحليل المسار من خلال برنامج SPSS V. 26 لتحليل البيانات واختبار الفروض. وتوصل الباحث إلى العديد من النتائج أهمها يُسهم تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحسين جودة التقارير المالية بشركات التشييد والاستثمار العقاري من حيث: دقة قياس وموضوعية المركز المالي وتحسين ربحية الأداء المالي وزيادة مستوى الإفصاح وجودته، والمساهمة في إعداد مؤشرات كافية ودقيقة لتقييم الأداء. كما تبين وجود تمايز ذو دلالة معنوية بين شركات التشييد والاستثمار العقاري محل الدراسة بشأن مؤشر جودة التقارير المالية. فضلا عن وجود علاقة ذات دلالة معنوية طردية بين تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي وبين تحسين مستوى جودة التقارير المالية بشركات التشييد والاستثمار العقاري محل الدراسة. The main objective of the study is to study and analyze the application impact of generative artificial intelligence technology and its role in improving the quality of financial reports, as well as to study the risks and obstacles of application. The study also analyzed the concepts of financial reporting quality and indicators for measuring it. The researcher relied on an analytical theoretical methodology based on four main sections that relate to the variables of the study and achieve its objectives, as well as an applied study on a sample of seven construction and real estate investment companies operating in the Egyptian market, namely (Al-Wadi Company- Al-Khaledeen Company- Al-Nasr Company- Administrative Capital Company for Urban Development- Orascom). For Real Estate Investment- GEZ German Construction- Emaar Real Estate Investment Company) through a three-year time series from 2021 to 2023 with 21 observations that embodied the indicators of the quality of financial reports for these companies. A set of descriptive statistical methods were used, Multiple discriminate analysis, correlation analysis, and path analysis through SPSS V.26 to analyze data and test hypotheses. The researcher reached many results, the most important of which is that applying generative artificial intelligence technology contributes to improving the quality of financial reports in construction and real estate investment companies in terms of: accuracy and objectivity of measuring the financial position, improving the profitability of financial performance, increasing the level and quality of disclosure, and contributing to the preparation of sufficient and accurate indicators to evaluate performance. It was also shown that there is a significant difference between the construction and real estate investment companies under study regarding the financial reporting quality index. In addition, there is a significant, positive relationship between the application of generative artificial intelligence and improving the level of quality of financial reports in the construction and real estate investment companies under study. |
---|---|
ISSN: |
2090-5327 |