هدف البحث الي اختبار مدي تأثير التكامل بين البيانات الضخمة ونظم الذكاء الاصطناعي علي جودة المراجعة الخارجية في ضوء الالتزام بمعايير المراجعة المتعارف عليها GAAS (المعايير العامة – معايير العمل الميداني- معايير التقرير)، ولتحقيق هذا الهدف تم تقسيم الدراسة الي قسمين، القسم الأول وهو الاطار النظري لتاصيل موضوع الدراسة وتناول ادبيات المحاسبة المرتبطة بموضوع الدراسة. القسم الثاني وهو القسم الميداني لاختبار فروض الدراسة وذلك من خلال تصميم قائمة استبيان وتوزيعها على عينة الدراسة المتمثلة في عدد 400 فرد، وقد شملت ثلاث فئات هم (أعضاء هيئة التدريس- مراجعي الحسابات- متخصصي تكنولوجيا المعلومات). وقد توصلت نتائج الدراسة الميدانية وجود اثر معنوي ذو دلالة احصائية للتكامل بين البيانات الضخمة ونظم الذكاء الاصطناعي علي كلا من (المعايير العامة – معايير العمل الميداني- معايير التقرير) باستخدام نموذج الانحدار الخطي البسيط ومن ثم وجود اثر معنوي ذو دلالة احصائية للتكامل بين البيانات الضخمة ونظم الذكاء الاصطناعي علي جودة عملية المراجعة.
The current research aimed to examine the effect of integration between Big Data and Artificial Intelligence Systems on external audit quality in light of the compliance with the Generally Accepted Auditing Standards (GAAS) including general standards, fieldwork standards and reporting standards. To achieve this objective, the study is divided into two sections. The first section is the theoretical framework to theorize the topic under study. The section discusses literature related to the topic under study. The second section is the field study to test study hypotheses by designing and distributing questionnaires to study sample (N=400). The study sample consisted of three categories including faculty members, auditors and IT specialists to identify their views on the effect of integration between Big Data and Artificial Intelligence Systems on audit quality. the results of Simple Linear Regression revealed that there is a statistically significant effect of integration between Big Data and Artificial Intelligence Systems on general standards, fieldwork standards and reporting standards. Accordingly, there is a statistically significant effect of integration between Big Data and Artificial Intelligence Systems on audit quality.