Perkembangan big data dan teknologi analitik telah mengubah cara organisasi mencatat, mengolah, dan menggunakan informasi keuangan. Akuntan tidak lagi hanya bekerja dengan jurnal, buku besar, dan laporan keuangan pada akhir periode, tetapi juga berhadapan dengan data transaksi dalam jumlah besar yang berasal dari sistem enterprise resource planning (ERP), aplikasi pembayaran, platform penjualan, data pelanggan, hingga informasi operasional nonkeuangan. Accounting data analytics memungkinkan berbagai data tersebut dianalisis untuk menemukan pola, mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa, menyusun proyeksi, dan mendukung pengambilan keputusan bisnis. ACCA menjelaskan bahwa big data telah mendorong fungsi keuangan berkembang dari sekadar pencatat kinerja menjadi mitra strategis yang diharapkan mampu menghasilkan wawasan dari data keuangan maupun nonkeuangan.
Di balik manfaat tersebut, muncul anggapan bahwa hasil analitik yang berasal dari sistem otomatis selalu lebih objektif daripada penilaian manusia. Grafik yang rapi, angka yang terperinci, dan model prediktif yang kompleks sering membuat penggunanya merasa yakin bahwa kesimpulan yang dihasilkan pasti benar. Padahal, hasil analisis tetap dipengaruhi oleh kualitas data, metode pengolahan, asumsi model, rancangan algoritma, dan interpretasi pengguna. Dalam konteks ini, skeptisisme profesional bukan menjadi semakin tidak relevan, melainkan semakin dibutuhkan agar akuntan tidak menerima hasil teknologi secara otomatis tanpa melakukan evaluasi kritis. IAASB menegaskan bahwa skeptisisme profesional tetap merupakan konsep fundamental bagi kualitas audit dan perikatan asurans, termasuk ketika lingkungan bisnis dan praktik profesional berkembang akibat kemajuan teknologi.
Skeptisisme profesional dapat dipahami sebagai sikap yang mencakup pikiran yang selalu mempertanyakan, kewaspadaan terhadap kondisi yang dapat menunjukkan adanya salah saji akibat kesalahan maupun kecurangan, serta penilaian kritis terhadap bukti yang tersedia. Dalam audit, ISA 200 mengharuskan auditor merencanakan dan melaksanakan audit dengan skeptisisme profesional karena terdapat kemungkinan laporan keuangan mengandung salah saji material. Meskipun definisi tersebut berasal dari konteks audit, prinsip dasarnya juga relevan bagi pekerjaan akuntansi yang lebih luas, seperti pelaporan keuangan, akuntansi manajemen, perencanaan anggaran, analisis biaya, perpajakan, pengendalian internal, dan pengambilan keputusan berbasis data. s
Bagi seorang akuntan, bersikap skeptis tidak berarti selalu mencurigai bahwa setiap angka telah dimanipulasi. Skeptisisme profesional berarti tidak terburu-buru menerima maupun menolak informasi sebelum memperoleh dasar yang memadai. Ketika sistem menunjukkan kenaikan laba, misalnya, akuntan perlu menilai apakah kenaikan tersebut benar-benar berasal dari peningkatan kinerja operasional atau justru dipengaruhi oleh perubahan estimasi akuntansi, pengakuan pendapatan yang terlalu cepat, transaksi tidak berulang, atau kesalahan klasifikasi. Oleh karena itu, skeptisisme berfungsi sebagai penghubung antara kemampuan teknis akuntansi dan kemampuan analitis dalam memahami makna ekonomi di balik suatu angka.
Big data telah membawa perubahan besar terhadap fungsi akuntansi. Teknologi memungkinkan akuntan menganalisis populasi transaksi yang lebih luas, menemukan pola tersembunyi, mengidentifikasi risiko, dan menghasilkan informasi yang lebih cepat bagi manajemen. Namun, volume data dan kecanggihan algoritma tidak menjamin bahwa hasil analisis selalu benar. Kesalahan data, asumsi yang tidak sesuai, bias algoritma, korelasi semu, serta kecenderungan terlalu mempercayai sistem tetap dapat menghasilkan kesimpulan yang menyesatkan.
