<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>سعید شیپوریان</PublisherName>
				<JournalTitle>چشم انداز حسابداری و مدیریت</JournalTitle>
				<Issn>2645-4572</Issn>
				<Volume>9</Volume>
				<Issue>116</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2026</Year>
					<Month>07</Month>
					<Day>23</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>The Impact of Artificial Intelligence on the Quality of Budgeting Information: Analyzing the Moderating Role of Digital Maturity from a Management Accounting Perspective</ArticleTitle>
<VernacularTitle>تأثیر هوش مصنوعی بر کیفیت اطلاعات بودجه‌ریزی: تحلیل نقش تعدیل‌گر بلوغ دیجیتال از منظر حسابداری مدیریت</VernacularTitle>
			<FirstPage>21</FirstPage>
			<LastPage>41</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">250522</ELocationID>
			
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>مهتاب</FirstName>
					<LastName>کشاورزی</LastName>
<Affiliation>کارشناسی ارشد حسابداری، موسسه آموزش عالی کار، قزوین، ایران.</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>سیدحامد</FirstName>
					<LastName>علیپور</LastName>
<Affiliation>دانشجوی کارشناسی حسابداری، دانشکده شهید شمسی‌پور، دانشگاه ملی مهارت، تهران، ایران.</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2026</Year>
					<Month>08</Month>
					<Day>05</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>This study aims to examine the impact of artificial intelligence (AI) adoption on the quality of budgeting information and to analyze the moderating role of digital maturity in companies listed on the Tehran Stock Exchange. The research is applied in terms of purpose and descriptive-correlational in method, employing a sequential mixed quantitative-qualitative approach. Financial data from 25 companies over the period 2021–2025 (1400–1404), totaling 125 firm-year observations, were extracted from audited financial statements and combined with data obtained from a digital maturity questionnaire. Multiple regression models with balanced panel data were used to test the hypotheses.&lt;br&gt;The results revealed that, contrary to some previous findings, the use of artificial intelligence does not have a significant effect on the quality of budgeting information (β = 0.1051, Prob = 0.456). Furthermore, digital maturity did not significantly moderate the relationship between artificial intelligence and budgeting information quality (β = 0.0089, Prob = 0.876). These findings indicate that the introduction of artificial intelligence into budgeting processes, merely through technological investment, does not necessarily lead to improved information quality. Factors such as data quality and integrity, information systems coordination, and the availability of digitally skilled human resources appear to play a decisive role in the actual effectiveness of this technology. In this regard, the results are consistent with the IT productivity paradox and suggest that in the early stages of technology adoption, the expected benefits of artificial intelligence may not be fully realized due to weaknesses in organizational and operational infrastructures. Therefore, moving toward the effective use of artificial intelligence in budgeting requires simultaneous attention to the development of data infrastructures, systems integration, and the enhancement of organizational digital maturity.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">پژوهش حاضر با هدف بررسی تأثیر به‌کارگیری هوش مصنوعی بر کیفیت اطلاعات بودجه‌ریزی و تحلیل نقش تعدیل‌گر بلوغ دیجیتال در شرکت‌های پذیرفته‌شده در بورس اوراق بهادار تهران انجام شده است. این پژوهش از نظر هدف، کاربردی و از حیث روش، توصیفی-همبستگی با رویکرد ترکیبی کمی-کیفی متوالی است. داده‌های مالی ۲۵ شرکت در بازه زمانی ۱۴۰۰ تا ۱۴۰۴ (معادل ۱۲۵ مشاهده شرکت-سال) از صورت‌های مالی حسابرسی‌شده استخراج و با داده‌های حاصل از پرسشنامه سنجش بلوغ دیجیتال تلفیق شد. برای آزمون فرضیه‌ها از مدل‌های رگرسیون چندگانه با داده‌های تابلویی متوازن استفاده گردید. نتایج نشان داد که برخلاف بخشی از یافته‌های پیشین، به‌کارگیری هوش مصنوعی اثر معناداری بر کیفیت اطلاعات بودجه‌ریزی ندارد (β = ۰٫۱۰۵۱، Prob = ۰٫۴۵۶). همچنین، بلوغ دیجیتال نتوانست رابطه میان هوش مصنوعی و کیفیت اطلاعات بودجه‌ریزی را به‌طور معناداری تعدیل کند (β = ۰٫۰۰۸۹، Prob = ۰٫۸۷۶). این یافته‌ها بیانگر آن است که ورود هوش مصنوعی به فرایندهای بودجه‌ریزی، صرفاً از طریق سرمایه‌گذاری فناورانه، لزوماً به بهبود کیفیت اطلاعات منجر نمی‌شود. به نظر می‌رسد عواملی همچون کیفیت و یکپارچگی داده‌ها، هماهنگی سامانه‌های اطلاعاتی و برخورداری از نیروی انسانی دارای مهارت‌های دیجیتال، در اثربخشی واقعی این فناوری نقش تعیین‌کننده‌ای دارند. از این منظر، نتایج پژوهش با پارادوکس بهره‌وری فناوری اطلاعات هم‌خوانی دارد و نشان می‌دهد که در مراحل ابتدایی پذیرش فناوری، ممکن است منافع مورد انتظار هوش مصنوعی به دلیل ضعف زیرساخت‌های سازمانی و عملیاتی به‌طور کامل محقق نشود. بنابراین، حرکت به سوی استفاده اثربخش از هوش مصنوعی در بودجه‌ریزی، نیازمند توجه هم‌زمان به توسعه زیرساخت‌های داده، یکپارچگی سامانه‌ها و ارتقای بلوغ دیجیتال سازمان است.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">هوش مصنوعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کیفیت اطلاعات حسابداری</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کیفیت اطلاعات بودجه‌ریزی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">بلوغ دیجیتال</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">تحول دیجیتال</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.jamv.ir/article_250522_ce9caa90807db90226f1041ec6753b0e.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
