Blick ins Buch

Digital Transformation in Accounting and Auditing (eBook)

Navigating Technological Advances for the Future

Arif Perdana, Tawei Wang (Herausgeber)

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2024 | 2024
XXXII, 403 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-46209-2 (ISBN)

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This book elucidates the digital transformation of accounting by examining the countless challenges academic institutions encounter in the wake of technological progress. This underscores the importance of accountants in enhancing their skill set to align with today's evolving digital landscape. The text evaluates cutting-edge technologies, such as artificial intelligence, data analytics, and blockchain, exploring their impact on accounting decision-making processes. Through a comprehensive analysis of the intersection between these technologies and diverse industrial sectors, this book illuminates the distinctive challenges and possibilities. The book provides an essential reference for professionals and scholars seeking a thorough understanding of accounting domain in the digital age.

Arif Perdana works as an Associate Professor at Monash University, Indonesia. His research interests are in digital strategy, sustainable digital transformation, data science and analytics, and management information systems. Arif has been working in academia in multiple countries (i.e., Australia, Denmark, and Singapore) for more than a decade.

Tawei (David) Wang is the KPMG/Neil F. Casson Endowed Professor at DePaul University, USA. He received his PhD from Purdue University in 2009. His research interests include information security management and IT management.

Erscheint lt. Verlag	26.2.2024
Zusatzinfo	XXXII, 403 p. 32 illus., 24 illus. in color.
Sprache	englisch
Themenwelt	Wirtschaft ► Betriebswirtschaft / Management ► Unternehmensführung / Management
Schlagworte	aligning digital technology with business strategy • Artificial Intelligence • blockchain-based applications • Cloud Computing • cybersecurity management • Digital transformation • Emerging Technologies • machine learning
ISBN-10	3-031-46209-2 / 3031462092
ISBN-13	978-3-031-46209-2 / 9783031462092

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Größe: 8,2 MB

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Print-Ausgabe

Buch | Hardcover

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