(1) Hintergrund: Die Konvergenz von Big Data und dem Internet der Dinge (IoT) wandelt die digitale Buchhaltung von rückblickender Dokumentation zu Echtzeit-Betriebsintelligenz. Diese systematische Übersicht untersucht, wie Industrie 4.0-Technologien – künstliche Intelligenz (KI), Blockchain, Edge Computing und digitale Zwillinge – Buchhaltungspraktiken durch intelligente Automatisierung, kontinuierliche Compliance und vorausschauende Entscheidungsunterstützung transformieren. (2) Methoden: Die Studie synthetisiert 176 peer-reviewte Quellen (2015–2025), ausgewählt anhand expliziter Einschlusskriterien mit Schwerpunkt auf empirischen Belegen. Thematische Analyse über sieben Bereiche – konzeptionelle Grundlagen, Systementwicklung, Finanzberichterstattung, Betrugserkennung, Audit-Transformation, Implementierungsherausforderungen und aufkommende Technologien – verwendet systematische Mechanismen zur Bias-Reduktion, um evidenzbasierte theoretische Vorschläge zu entwickeln. (3) Ergebnisse: Wesentliche Befunde dokumentieren Verbesserungen der Betrugserkennungsgenauigkeit von 65–75 % (regelbasiert) auf 85–92 % (maschinelles Lernen), Audit-Zyklusverkürzungen um 40–60 % mit Ausweitung der Abdeckung von 5–10 % Stichprobe auf 100 % Populationsanalyse sowie Abnahmewirkungen bei der Abstimmungsarbeit um 70–80 % durch Triple-Entry-Blockchain-Systeme. Edge Computing reduziert die Verarbeitungsverzögerung um 40–75 %, was Reaktionen bei Compliance in Stunden ermöglicht statt 24–72 Stunden. Vier Vorschläge mit empirischer Unterstützung sind etabliert: Überlegenheit der IoT-gestützten Berichterstattung (15–25 % Fehlerreduktion), Vorteil von AI-Blockchain bei Betrugserkennung (60–70 % Verlustverringerung), Reaktionsfähigkeit von Edge Computing in Compliance (55–75 % Verbesserung) und Barrieren bei GDPR-Blockchain-Einführung (67 % europäischer Institutionen betroffen). Anhaltende Herausforderungen sind Cybersecurity-Bedrohungen (300 % Anstieg von Vorfällen, durchschnittliche Kosten 5,9 Millionen), Fachkräftemangel (70–80 % unzureichende Ausbildung) und Implementierungskosten (100.000–1.000.000). (4) Schlussfolgerungen: Die Forschung liefert eine vierlagige Technologierahmen-Architektur und ein Herausforderungen-milderndes Rahmenwerk, das technische Fähigkeiten mit regulatorischen Anforderungen verbindet. Zukünftige Forschung muss Quantencomputing-Anwendungen (5–10 Jahre), dezentralisierte Finanzbuchhaltungsstandards (2–5 Jahre), digitale Zwillinge mit 30–40 % Prognoseverbesserungspotenzial (3–7 Jahre) und ESG-Analyse-Rahmenwerke (1–3 Jahre) adressieren. Die Ergebnisse belegen die fundamentale Transformation der Buchhaltung von historischer Dokumentation hin zu vorausschauender Entscheidungsunterstützung.
Thanasas et al. (Donnerstag) untersuchten diese Fragestellung.