On 14 August 2026, AICPA & CIMA published Accounting Research & AI: New Challenges & Opportunities for Financial Reporting Judgments, a report from the Center for Plain English Accounting addressing the growing use of artificial intelligence in accounting and audit research. The publication noted that a poll conducted during the AICPA Engage Conference showed that one of the broadest uses of AI among participants was assistance with audit and accounting research. AICPA recognised the significant ability of AI to locate and synthesise information, while at the same time highlighting the risk of excessive reliance on its output and biases such as sycophancy, where an AI system tends to respond in a manner that agrees with or reinforces the user’s framing. (AICPA & CIMA)
The issue is increasingly important because accounting research is particularly well suited to generative AI. Modern accounting standards are extensive, technically complex and spread across standards, interpretations, implementation guidance and other supporting materials. AI can search large amounts of information within seconds, identify potentially relevant requirements, summarise lengthy guidance and help accountants structure an initial analysis. Used appropriately, it can materially reduce the time spent locating information.
The professional risk arises when speed of retrieval is confused with reliability of conclusion. An AI-generated answer may appear complete, technically sophisticated and professionally written even when an important part of the analysis is incorrect or missing. Accounting judgments frequently depend not on identifying a general rule, but on determining whether a particular exception, definition or condition applies to the specific facts. A response that is substantially correct but omits one critical requirement can therefore be more dangerous than an obviously incorrect answer because it creates confidence that the research has already been completed.
This creates what may be described as judgment risk. AI does not merely have the potential to provide incorrect information; it can influence the direction of professional judgment before the accountant has independently evaluated the issue. The way a question is framed can materially affect the response. Asking whether an implementation fee should be recognised immediately is different from asking AI to explain why the fee should be recognised immediately. The latter already contains a preferred conclusion, and a system that tends to accommodate the user may generate arguments supporting that conclusion rather than independently challenging whether the underlying premise is appropriate. AICPA’s August 2026 publication specifically identifies sycophancy as one of the biases that should be considered when AI is used for professional research. (AICPA & CIMA)
This matters because difficult accounting questions rarely have answers that can be derived from a single paragraph of a standard. Revenue recognition, business combinations, financial instruments, leases, impairment, deferred tax and other judgmental areas require an understanding of the economic substance of the transaction, identification of the applicable literature, consideration of definitions and exceptions, evaluation of alternative treatments and application of professional judgment to the facts. AI can assist throughout this process, but it does not eliminate the need for the process itself.
A fundamental professional principle should therefore remain unchanged: AI is not an authoritative accounting source. If an AI system identifies an accounting treatment under IFRS, TFRS or US GAAP, the final position should still be supported by the applicable authoritative literature. The accounting memorandum should be capable of explaining which requirements apply, how the relevant facts satisfy or fail those requirements, what alternative views were considered and why management reached its conclusion. “The AI concluded that…” is not an appropriate substitute for technical accounting analysis.
This principle is consistent with AICPA guidance issued earlier in 2026. In March 2026, AICPA issued Technical Questions and Answers Section 400.02, Using the Output of Technology, emphasising that professional judgment remains necessary when determining whether output produced by technology is appropriate for its intended purpose. (AICPA & CIMA) AICPA & CIMA’s April 2026 discussion of ethics and AI similarly emphasised verification of AI-generated information, appropriate oversight, awareness of technological limitations and preservation of professional competence. (AICPA & CIMA) Taken together, these publications support a consistent principle: technology can assist professional work, but responsibility for the conclusion remains with the professional.
A more robust approach to AI-assisted accounting research is therefore to treat AI as an accelerator and challenger rather than as the final decision maker. The research process should begin with an understanding of the transaction itself. The accountant should identify what has occurred economically, what rights and obligations were created and which accounting question genuinely requires resolution. AI may then be used to identify potentially relevant literature, terminology and areas requiring further investigation.
The next step is critical: the accountant should return to the authoritative source. If AI identifies a paragraph in an accounting standard, that paragraph should be read in its original context. If the system refers to an interpretation or amendment, the original document, effective date and transition requirements should be verified. If AI summarises a complex principle, the accountant should determine whether qualifications or exceptions have been omitted. The professional conclusion should therefore remain traceable from the facts of the transaction to the authoritative guidance and ultimately to the accounting treatment.
For material judgments, a useful research trail may be viewed conceptually as:
Facts → Accounting issue → Authoritative literature → Analysis → Alternatives considered → Professional judgment → Conclusion.
AI can support several points in that chain, but it should not replace the chain or become the only evidence connecting the accounting issue to the final conclusion.
AI can also be used more constructively by asking it to challenge rather than confirm the accountant’s preliminary view. If management believes development expenditure should be capitalised, for example, asking AI to explain why capitalisation is appropriate may simply reinforce the existing view. A stronger approach is to ask what requirements could prevent capitalisation, what evidence may be missing and what alternative accounting treatment should be considered. The resulting arguments can then be evaluated against the authoritative standard and the actual facts.
Used this way, AI may strengthen rather than weaken professional judgment because it can help identify counterarguments, missing facts and alternative interpretations that the accountant might otherwise overlook. The purpose is not to allow AI to make the decision, but to use it as an additional source of challenge before the professional reaches the decision.
The extent of independent verification should also be proportionate to the significance of the accounting matter. Using AI to assist with a routine accounting question presents a different level of risk from relying on AI when analysing a complex revenue contract, determining whether an acquisition constitutes a business, assessing goodwill impairment, evaluating a lease modification, analysing a financial instrument or assessing recognition of a deferred tax asset. As materiality, complexity and judgment increase, the need to verify authoritative literature, document alternatives and obtain appropriate review should also increase.
There is also a longer-term professional concern. If accountants, particularly those early in their careers, routinely ask AI for the answer before attempting to understand the accounting literature themselves, they may become increasingly efficient at producing technical documents while becoming less capable of performing independent technical analysis. AICPA & CIMA’s broader 2026 ethics discussion recognises the importance of maintaining professional competence when AI-powered tools are used. (AICPA & CIMA)
Historically, accountants developed judgment by reading difficult standards, analysing ambiguous facts, comparing interpretations and discussing conclusions with experienced professionals. Some of this work is slow, but the intellectual difficulty itself contributes to professional development. If AI removes all of that difficulty, organisations need to ensure that learning is not removed with it. The objective should therefore be to automate unnecessary searching, not to eliminate the processes through which accountants learn to interpret, challenge and exercise judgment.
This has implications for AI governance within accounting firms and finance functions. Organisations should distinguish between using AI to locate potentially relevant literature, summarise documents, organise research questions, identify alternative interpretations or assist in drafting, and allowing AI output to become the final authority for a material accounting conclusion. The former activities can improve efficiency considerably. The latter creates a significant governance and professional risk.
Reviewers should consequently focus less on whether AI was used and more on whether the underlying research remains professionally defensible. A controller, CFO, accounting technical partner or auditor should be able to determine what accounting issue was considered, which authoritative requirements support the conclusion, whether the original sources were reviewed, whether exceptions and alternative treatments were considered, whether the prompt itself may have biased the AI response and whether an experienced professional could understand the reasoning without needing access to the AI conversation.
If those elements are present, AI may materially improve the efficiency of accounting research without weakening its quality. If they are absent, the problem is not simply that AI was used; the more fundamental problem is that professional judgment has effectively been delegated to the technology.
The significance of AICPA & CIMA’s 14 August 2026 publication therefore lies not in suggesting that accountants should stop using AI for accounting research. On the contrary, the technology has clear potential to improve the speed with which accountants locate, organise and analyse information. The more important message is that faster research does not change the fundamental requirements of professional accounting judgment. (AICPA & CIMA)
AI can help identify the relevant question, locate possible guidance, summarise complex material and challenge an initial conclusion. What it should not do is become the authority that decides the accounting treatment.
The practical principle is therefore straightforward:
Use AI to accelerate accounting research, but verify the authoritative literature, challenge the AI’s reasoning and retain professional responsibility for the final judgment.
The future of accounting research is unlikely to be a choice between accountants and AI. It will increasingly depend on whether accountants can use AI to become better researchers without allowing the convenience of an immediate answer to weaken the quality of their professional judgment.
เมื่อวันที่ 14 สิงหาคม 2569 AICPA & CIMA เผยแพร่รายงานของ Center for Plain English Accounting เรื่อง Accounting Research & AI: New Challenges & Opportunities for Financial Reporting Judgments ซึ่งกล่าวถึงการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการค้นคว้าด้านบัญชีและการสอบบัญชีที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยผลสำรวจผู้เข้าร่วมงาน AICPA Engage Conference พบว่า การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยค้นคว้าเรื่องบัญชีหรือการสอบบัญชีเป็นหนึ่งในรูปแบบการใช้งานที่แพร่หลายมากที่สุด AICPA ยอมรับว่าเทคโนโลยีดังกล่าวมีประโยชน์อย่างมากในการค้นหาและสังเคราะห์ข้อมูล แต่ขณะเดียวกันก็ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงจากการพึ่งพาผลลัพธ์มากเกินไป รวมถึงความลำเอียงในลักษณะที่ระบบมีแนวโน้มตอบให้สอดคล้องกับกรอบความคิดหรือความเห็นของผู้ใช้ (AICPA & CIMA)
ประเด็นนี้มีความสำคัญต่อวิชาชีพบัญชีอย่างมาก เพราะงานค้นคว้ามาตรฐานเป็นงานที่เหมาะกับความสามารถของปัญญาประดิษฐ์โดยธรรมชาติ มาตรฐานการรายงานทางการเงินในปัจจุบันมีเนื้อหาจำนวนมาก มีความซับซ้อน และประกอบด้วยทั้งตัวมาตรฐาน การตีความ แนวทางการนำไปใช้ และเอกสารสนับสนุนหลายประเภท ระบบสามารถค้นข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที ระบุข้อกำหนดที่อาจเกี่ยวข้อง สรุปเอกสารยาว และช่วยจัดโครงสร้างประเด็นที่นักบัญชีต้องศึกษาต่อ หากนำมาใช้อย่างเหมาะสม เทคโนโลยีสามารถลดเวลาที่นักบัญชีต้องใช้ในการค้นหาข้อมูลได้อย่างมีนัยสำคัญ
อย่างไรก็ตาม ความเสี่ยงทางวิชาชีพเกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้เริ่มสับสนระหว่าง “ความเร็วในการได้คำตอบ” กับ “ความน่าเชื่อถือของข้อสรุป” คำตอบจากปัญญาประดิษฐ์สามารถดูครบถ้วน มีเหตุผล และใช้ภาษาทางวิชาการได้ดี แม้ว่าการวิเคราะห์บางส่วนจะผิดหรือตกหล่นข้อกำหนดสำคัญก็ตาม ประเด็นทางบัญชีที่ซับซ้อนมักไม่ได้ตัดสินจากหลักทั่วไปเพียงข้อเดียว แต่ขึ้นอยู่กับนิยาม ข้อยกเว้น เงื่อนไขเฉพาะ และข้อเท็จจริงของธุรกรรม ดังนั้น คำตอบที่ถูกต้องเกือบทั้งหมดแต่ตกหล่นข้อกำหนดเพียงข้อเดียวอาจมีความเสี่ยงมากกว่าคำตอบที่ผิดอย่างเห็นได้ชัด เพราะทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าการค้นคว้าสิ้นสุดแล้วทั้งที่การวิเคราะห์ยังไม่ครบถ้วน
ความเสี่ยงดังกล่าวอาจเรียกได้ว่าเป็น ความเสี่ยงต่อดุลยพินิจทางวิชาชีพ เพราะปัญหาไม่ได้อยู่เพียงที่ระบบอาจให้ข้อมูลผิด แต่ระบบอาจเริ่มมีอิทธิพลต่อทิศทางการคิดของนักบัญชีก่อนที่นักบัญชีจะได้ประเมินประเด็นอย่างเป็นอิสระ ลักษณะของคำถามที่ป้อนให้ระบบสามารถส่งผลต่อคำตอบได้อย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น การถามว่า “ค่าดำเนินการเริ่มต้นนี้ควรรับรู้เป็นรายได้ทันทีหรือไม่” แตกต่างจากการถามว่า “ช่วยอธิบายว่าทำไมค่าดำเนินการเริ่มต้นนี้จึงควรรับรู้เป็นรายได้ทันที” เพราะคำถามหลังได้ใส่ข้อสรุปที่ผู้ถามต้องการไว้แล้ว ระบบจึงอาจสร้างเหตุผลเพื่อสนับสนุนข้อสรุปดังกล่าวแทนที่จะตั้งคำถามว่าข้อสรุปตั้งต้นถูกต้องหรือไม่ AICPA กล่าวถึงความลำเอียงในลักษณะนี้โดยตรงในรายงานวันที่ 14 สิงหาคม 2569 (AICPA & CIMA)
ความเสี่ยงนี้ยิ่งมีความสำคัญเมื่อประเด็นบัญชีต้องใช้ดุลยพินิจสูง เพราะคำถามเรื่องการรับรู้รายได้ การรวมธุรกิจ เครื่องมือทางการเงิน สัญญาเช่า การด้อยค่า ภาษีเงินได้รอการตัดบัญชี หรือธุรกรรมที่ซับซ้อน ไม่สามารถหาคำตอบได้จากการอ่านข้อความเพียงย่อหน้าเดียว นักบัญชีต้องเข้าใจเนื้อหาทางเศรษฐกิจของธุรกรรม ระบุมาตรฐานที่เกี่ยวข้อง พิจารณานิยามและข้อยกเว้น วิเคราะห์แนวทางที่เป็นไปได้ และใช้ดุลยพินิจในการเชื่อมข้อกำหนดกับข้อเท็จจริง AI สามารถช่วยในกระบวนการเหล่านี้ได้ แต่ไม่สามารถทำให้ความจำเป็นของกระบวนการวิเคราะห์ดังกล่าวหายไป
หลักการพื้นฐานที่ควรรักษาไว้อย่างชัดเจนคือ AI ไม่ใช่แหล่งอ้างอิงทางบัญชีที่มีอำนาจ หากระบบเสนอว่าธุรกรรมหนึ่งควรบันทึกบัญชีอย่างไรภายใต้ TFRS, IFRS หรือมาตรฐานอื่น ข้อสรุปสุดท้ายยังต้องสามารถเชื่อมโยงกลับไปยังมาตรฐานหรือเอกสารทางการที่เกี่ยวข้องได้ นักบัญชีควรอธิบายได้ว่าข้อกำหนดใดใช้กับธุรกรรม ข้อเท็จจริงเข้าเกณฑ์อย่างไร มีแนวทางอื่นใดที่ได้รับการพิจารณา และเหตุใดจึงเลือกข้อสรุปดังกล่าว การระบุเพียงว่า “AI สรุปว่า…” จึงไม่สามารถทดแทนการวิเคราะห์ทางบัญชีที่เหมาะสมได้
หลักดังกล่าวสอดคล้องกับแนวทางอื่นที่ AICPA เผยแพร่ในปี 2569 เมื่อเดือนมีนาคม AICPA ออก Technical Questions and Answers Section 400.02 เรื่อง Using the Output of Technology ซึ่งเน้นว่าผู้ประกอบวิชาชีพยังต้องใช้ดุลยพินิจในการพิจารณาว่าผลลัพธ์จากเทคโนโลยีเหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่จะนำไปใช้หรือไม่ (AICPA & CIMA) ต่อมาในเดือนเมษายน AICPA & CIMA ได้เผยแพร่แนวคิดด้านจริยธรรมเกี่ยวกับเครื่องมือที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ โดยให้ความสำคัญกับการตรวจสอบผลลัพธ์ การกำกับดูแลที่เหมาะสม การเข้าใจข้อจำกัดของเทคโนโลยี และการรักษาความรู้ความสามารถทางวิชาชีพ (AICPA & CIMA) เมื่อพิจารณาร่วมกัน แนวทางเหล่านี้สะท้อนหลักเดียวกันว่า เทคโนโลยีสามารถสนับสนุนงานของผู้ประกอบวิชาชีพได้ แต่ความรับผิดชอบต่อข้อสรุปยังคงอยู่กับผู้ประกอบวิชาชีพ
วิธีใช้ AI สำหรับการค้นคว้าทางบัญชีที่เหมาะสมจึงควรเริ่มจากการทำความเข้าใจธุรกรรม ไม่ใช่เริ่มจากคำตอบของ AI นักบัญชีควรพิจารณาก่อนว่าในเชิงเศรษฐกิจเกิดเหตุการณ์อะไร กิจการได้รับสิทธิอะไร มีภาระผูกพันอะไร และประเด็นทางบัญชีที่แท้จริงคืออะไร จากนั้นจึงใช้ AI ช่วยระบุมาตรฐาน ศัพท์ทางเทคนิค หรือประเด็นที่ควรค้นคว้าเพิ่มเติม
ขั้นตอนสำคัญหลังจากนั้นคือการกลับไปอ่าน แหล่งข้อมูลต้นฉบับที่มีอำนาจ หาก AI ระบุย่อหน้าของมาตรฐาน นักบัญชีควรเปิดอ่านย่อหน้านั้นพร้อมบริบท หากระบบกล่าวถึงการแก้ไขมาตรฐาน ต้องตรวจวันมีผลและข้อกำหนดในช่วงเปลี่ยนผ่าน หากระบบสรุปหลักการซับซ้อน ต้องตรวจว่ามีข้อยกเว้นหรือเงื่อนไขที่ถูกละเลยหรือไม่ ข้อสรุปทางบัญชีที่มีคุณภาพจึงควรสามารถตรวจสอบย้อนกลับจากข้อเท็จจริง ไปยังประเด็นทางบัญชี มาตรฐานที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์ ทางเลือกที่พิจารณา ดุลยพินิจ และข้อสรุปสุดท้ายได้อย่างเป็นระบบ
ในเชิงแนวคิด กระบวนการดังกล่าวอาจมองได้เป็นเส้นทางต่อเนื่องว่า ข้อเท็จจริง → ประเด็นทางบัญชี → แหล่งอ้างอิงที่มีอำนาจ → การวิเคราะห์ → ทางเลือกที่พิจารณา → ดุลยพินิจทางวิชาชีพ → ข้อสรุป AI สามารถเข้ามาช่วยได้หลายจุด แต่ไม่ควรทำให้เส้นทางนี้ขาดหาย หรือกลายเป็นหลักฐานเพียงแหล่งเดียวที่เชื่อมประเด็นกับข้อสรุป
อีกแนวทางหนึ่งที่มีประโยชน์คือใช้ AI เพื่อ ท้าทายข้อสรุป มากกว่าใช้เพื่อยืนยันสิ่งที่นักบัญชีคิดไว้แล้ว ตัวอย่างเช่น หากฝ่ายบัญชีเห็นว่ารายจ่ายในการพัฒนาควรรับรู้เป็นสินทรัพย์ การถามระบบว่า “ช่วยอธิบายว่าทำไมรายการนี้จึงสามารถรับรู้เป็นสินทรัพย์ได้” อาจเพิ่มความเสี่ยงที่ระบบจะสร้างเหตุผลสนับสนุนความเห็นเดิม ในทางกลับกัน การถามว่า “มีข้อกำหนดใดที่อาจทำให้รายการนี้ไม่ผ่านเกณฑ์การรับรู้เป็นสินทรัพย์ และต้องมีหลักฐานอะไรเพิ่มเติม” จะช่วยเปิดมุมมองของการวิเคราะห์ได้มากกว่า จากนั้นนักบัญชีจึงนำข้อโต้แย้งเหล่านั้นกลับไปตรวจสอบกับมาตรฐานและข้อเท็จจริงจริง
การใช้ AI ในลักษณะดังกล่าวอาจช่วยยกระดับดุลยพินิจทางวิชาชีพ เพราะระบบสามารถช่วยค้นหาประเด็นที่ถูกมองข้าม ข้อเท็จจริงที่ยังขาด และแนวทางบัญชีทางเลือกได้ แต่ผู้ประกอบวิชาชีพยังคงเป็นผู้ประเมินน้ำหนักของข้อมูลและเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย
ระดับของการตรวจสอบควรสัมพันธ์กับความสำคัญและความซับซ้อนของประเด็นด้วย การใช้ AI ช่วยตอบคำถามบัญชีประจำวันที่ตรงไปตรงมาย่อมมีความเสี่ยงแตกต่างจากการใช้ AI วิเคราะห์สัญญารายได้ที่ซับซ้อน การพิจารณาว่าธุรกรรมเป็นการรวมธุรกิจหรือการซื้อสินทรัพย์ การประเมินการด้อยค่าของค่าความนิยม การแก้ไขสัญญาเช่า เครื่องมือทางการเงิน หรือการรับรู้สินทรัพย์ภาษีเงินได้รอการตัดบัญชี ยิ่งรายการมีสาระสำคัญและต้องใช้ดุลยพินิจสูง การตรวจสอบกับมาตรฐานต้นฉบับ การพิจารณาทางเลือก และการทบทวนโดยผู้มีประสบการณ์ก็ยิ่งมีความสำคัญ
ความเสี่ยงอีกประการหนึ่งที่ไม่ควรมองข้ามคือผลต่อการพัฒนาความรู้ความสามารถของนักบัญชี หากนักบัญชีรุ่นใหม่เริ่มต้นทุกคำถามด้วยการถาม AI และรับคำตอบก่อนที่จะพยายามอ่านมาตรฐานหรือวิเคราะห์ปัญหาด้วยตนเอง พวกเขาอาจสามารถจัดทำเอกสารทางเทคนิคได้เร็วขึ้น แต่ความสามารถในการค้นคว้าและใช้ดุลยพินิจอย่างอิสระอาจค่อย ๆ ลดลง แนวทางด้านจริยธรรมของ AICPA & CIMA ในปี 2569 ให้ความสำคัญกับการรักษาความรู้ความสามารถทางวิชาชีพควบคู่กับการใช้เครื่องมือ AI ด้วย (AICPA & CIMA)
ในอดีต นักบัญชีพัฒนาดุลยพินิจจากการอ่านมาตรฐานที่ซับซ้อน วิเคราะห์ข้อเท็จจริงที่ไม่ชัดเจน เปรียบเทียบการตีความ และหารือกับผู้มีประสบการณ์ กระบวนการเหล่านี้อาจใช้เวลา แต่ความยากของกระบวนการเป็นส่วนหนึ่งของการสร้างความสามารถทางวิชาชีพ หาก AI ทำให้ความยากเหล่านี้หายไปทั้งหมด องค์กรจำเป็นต้องระมัดระวังไม่ให้การเรียนรู้หายไปพร้อมกัน เป้าหมายที่เหมาะสมจึงไม่ควรเป็นการกำจัดงานค้นคว้าทางบัญชี แต่ควรลดเวลาที่สูญเสียไปกับการค้นหาข้อมูล และรักษางานที่มีคุณค่าที่สุดไว้ คือการทำความเข้าใจ ตีความ ท้าทาย และใช้ดุลยพินิจ
ประเด็นดังกล่าวนำไปสู่ความจำเป็นของการกำกับดูแล AI ในฝ่ายบัญชีและสำนักงานสอบบัญชี องค์กรควรแยกให้ชัดระหว่างการใช้ AI เพื่อค้นหามาตรฐานที่อาจเกี่ยวข้อง สรุปเอกสาร จัดโครงสร้างประเด็น ค้นหาแนวทางทางเลือก หรือช่วยร่างเอกสาร กับการให้ AI เป็นผู้ตัดสินข้อสรุปทางบัญชีที่มีสาระสำคัญ กลุ่มแรกสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก แต่กลุ่มหลังสร้างความเสี่ยงต่อการกำกับดูแลและความรับผิดชอบทางวิชาชีพ
ผู้ทบทวนจึงไม่ควรให้ความสำคัญเพียงว่า “มีการใช้ AI หรือไม่” แต่ควรถามว่าการค้นคว้านั้นยังสามารถปกป้องทางวิชาชีพได้หรือไม่ ผู้จัดการฝ่ายบัญชี CFO ผู้เชี่ยวชาญด้านมาตรฐาน หรือผู้สอบบัญชีควรสามารถเข้าใจได้ว่า ประเด็นบัญชีที่พิจารณาคืออะไร มาตรฐานใดรองรับข้อสรุป ผู้จัดทำได้อ่านแหล่งต้นฉบับหรือไม่ มีการพิจารณาข้อยกเว้นและแนวทางอื่นหรือไม่ คำถามที่ป้อนให้ AI อาจชี้นำคำตอบหรือไม่ และผู้ประกอบวิชาชีพที่มีประสบการณ์สามารถติดตามเหตุผลจนถึงข้อสรุปได้โดยไม่จำเป็นต้องพึ่งบทสนทนากับ AI หรือไม่
หากสามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้อย่างเหมาะสม AI อาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของการค้นคว้าทางบัญชีโดยไม่ลดคุณภาพของดุลยพินิจ แต่หากไม่สามารถตอบได้ ปัญหาไม่ได้อยู่เพียงที่มีการใช้ AI เท่านั้น หากแต่อาจหมายความว่าดุลยพินิจทางวิชาชีพได้ถูกมอบให้เทคโนโลยีทำหน้าที่แทนแล้ว
สาระสำคัญของรายงาน AICPA & CIMA วันที่ 14 สิงหาคม 2569 จึงไม่ได้อยู่ที่การห้ามนักบัญชีใช้ AI ทำ Accounting Research เพราะประโยชน์ด้านความเร็วในการค้นหา การสังเคราะห์ข้อมูล และการช่วยระบุประเด็นมีอยู่จริง แต่สิ่งที่ต้องรักษาไว้คือหลักว่าความเร็วของเทคโนโลยีไม่ได้ลดความรับผิดชอบของผู้ประกอบวิชาชีพในการตรวจสอบแหล่งข้อมูล วิเคราะห์ข้อเท็จจริง ใช้ดุลยพินิจ และรับผิดชอบต่อข้อสรุป (AICPA & CIMA) ดังนั้น แนวคิดที่เหมาะสมไม่ใช่ “ควรเชื่อ AI หรือไม่” แต่คือ ควรใช้ AI อยู่ตรงส่วนใดของกระบวนการใช้ดุลยพินิจ
AI สามารถช่วยค้นคำถาม ช่วยหามาตรฐาน ช่วยสรุปข้อมูล และช่วยท้าทายข้อสรุปได้ แต่ไม่ควรเป็นผู้มีอำนาจตัดสินว่าธุรกรรมหนึ่งต้องบันทึกบัญชีอย่างไร
หลักที่ควรยึดจึงสามารถสรุปได้ว่า ใช้ AI เพื่อทำให้การค้นคว้าทางบัญชีเร็วและกว้างขึ้นได้ แต่ต้องตรวจสอบกับแหล่งอ้างอิงที่มีอำนาจ ท้าทายเหตุผลของ AI และรักษาความรับผิดชอบต่อดุลยพินิจขั้นสุดท้ายไว้กับผู้ประกอบวิชาชีพ
อนาคตของ Accounting Research จึงไม่น่าจะเป็นการแข่งขันระหว่างนักบัญชีกับ AI แต่จะขึ้นอยู่กับว่านักบัญชีสามารถใช้ AI ให้ช่วยตนเองเป็นนักวิเคราะห์ที่ดีขึ้นได้หรือไม่ โดยไม่ปล่อยให้ความสะดวกของคำตอบที่ได้ภายในไม่กี่วินาทีลดคุณภาพของดุลยพินิจที่ต้องใช้เวลาหลายปีในการพัฒนา
