RT Journal Article
T1 Audit and tax in the context of emerging technologies: A retrospective analysis, current trends, and future opportunities
T1 Auditoría e impuestos en el contexto de tecnologías emergentes: un análisis retrospectivo, tendencias actuales y oportunidades futuras
A1 Atayah, Osama F.
A1 Alshater, Muneer M.
AB This study aims to review the existing literature on audit and tax in the context of emergingtechnologies, besides providing future research agenda. A meta literature approach by combiningbibliometric and content analysis was adopted to analyze 154 relevant English articles published inScopus indexed journals, published over the last 35 years. Using RStudio, VOSviewer, and MicrosoftExcel. Quantitative findings reveal that the USA is the top contributor and the most cited in the world.Brigham Young University, on the institutional level, is the most relevant affiliation. Concerningpublication number, the Journal of Emerging Technologies in Accounting is the most relevant source.At the same time, the most cited source is the Decision Sciences journal. While the most prolificauthor is Miklos Vasarhelyi. Moreover, the emerging technologies, including big data, blockchain,and artificial intelligence, have significantly drawn accounting scholars interest from 2015 andthereafter. From the perspective of qualitative findings, the main focus shows that employingadvanced technologies offers promising opportunities to mitigate the risk of tax evasion and enhancethe auditors' efficiency. The content analysis reports two mainstreams tax and audit; each one isclassified into three sub-streams, big data, artificial intelligence, and blockchain. This studycontributes to present a clear and coherent understanding of the relevant exact literature and proposefuture research. However, the study review confines only on audit and tax fields, relying on theScopus database
AB Este estudio tiene como objetivo revisar la literatura existente sobre auditoría e impuestos en el contexto de tecnologías emergentes, además de proporcionar una agenda de investigación futura. Se adoptó un enfoque de meta literatura que combina bibliometría y análisis de contenido para analizar 154 artículos relevantes en inglés publicados en revistas indexadas de Scopus, publicados durante los últimos 35 años. Utilizando RStudio, VOSviewer y Microsoft Excel. Los hallazgos cuantitativos revelan que EE. UU. Es el principal contribuyente y el más citado del mundo. La Universidad Brigham Young, a nivel institucional, es la afiliación más relevante. En cuanto al número de publicación, el Journal of Emerging Technologies in Accounting es la fuente más relevante. Al mismo tiempo, la fuente más citada es la revista Decision Sciences. Mientras que el autor más prolífico es Miklos Vasarhelyi. Además, las tecnologías emergentes, incluyendo big data, blockchain e inteligencia artificial, han atraído significativamente el interés de los especialistas en contabilidad desde 2015 y en adelante. Desde la perspectiva de los hallazgos cualitativos, el enfoque principal muestra que el empleo de tecnologías avanzadas ofrece oportunidades prometedoras para mitigar el riesgo de evasión fiscal y mejorar la eficiencia de los auditores. El análisis de contenido informa sobre dos corrientes tributarias y de auditoría; cada uno se clasifica en tres subflujos, big data, inteligencia artificial y blockchain. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus. han atraído significativamente el interés de los estudiosos de la contabilidad desde 2015 y en adelante. Desde la perspectiva de los hallazgos cualitativos, el enfoque principal muestra que el empleo de tecnologías avanzadas ofrece oportunidades prometedoras para mitigar el riesgo de evasión fiscal y mejorar la eficiencia de los auditores. El análisis de contenido informa sobre dos corrientes tributarias y de auditoría; cada uno se clasifica en tres subflujos, big data, inteligencia artificial y blockchain. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus. han atraído significativamente el interés de los estudiosos de la contabilidad desde 2015 y en adelante. Desde la perspectiva de los hallazgos cualitativos, el enfoque principal muestra que el empleo de tecnologías avanzadas ofrece oportunidades prometedoras para mitigar el riesgo de evasión fiscal y mejorar la eficiencia de los auditores. El análisis de contenido informa sobre dos corrientes tributarias y de auditoría; cada uno se clasifica en tres subflujos, big data, inteligencia artificial y blockchain. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus. el enfoque principal muestra que el empleo de tecnologías avanzadas ofrece oportunidades prometedoras para mitigar el riesgo de evasión fiscal y mejorar la eficiencia de los auditores. El análisis de contenido informa sobre dos corrientes tributarias y de auditoría; cada uno se clasifica en tres subflujos, big data, inteligencia artificial y blockchain. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus. el enfoque principal muestra que el empleo de tecnologías avanzadas ofrece oportunidades prometedoras para mitigar el riesgo de evasión fiscal y mejorar la eficiencia de los auditores. El análisis de contenido informa sobre dos corrientes tributarias y de auditoría; cada uno se clasifica en tres subflujos, big data, inteligencia artificial y blockchain. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus. Este estudio contribuye a presentar una comprensión clara y coherente de la literatura exacta relevante y proponer investigaciones futuras. Sin embargo, los revisores del estudio se limitan únicamente a los campos de auditoría e impuestos, basándose en la base de datos Scopus
PB Universidad de Huelva
YR 2021
FD 2021
LK http://hdl.handle.net/10272/19926
UL http://hdl.handle.net/10272/19926
LA eng
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 30 may 2026