Ирина Александровна Наугольнова – доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономики, организации и стратегии развития предприятия
Самара
Irina А. Naugolnova – Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Economics, Organization and Strategy of Enterprise Development
Samara
Актуальность исследования обусловлена необходимостью и возможностью повышения качества и улучшения иных характеристик аудита в условиях цифровизации. Основной акцент в работе сделан на внедрение технологий искусственного интеллекта и больших данных, способных автоматизировать сложные процессы и минимизировать риски, связанные с человеческим фактором. Цель исследования состоит в разработке модели интеграции информационных технологий в процессы аудита. Особое внимание уделено применению российских цифровых решений, которые по функционалу не уступают зарубежным аналогам. Методологическая основа исследования базируется на анализе научной литературы и практик ведущих мировых аудиторских компаний (PwC, KPMG, Deloitte, EY), сравнительном анализе использования цифровых технологий в аудите. В результате разработаны математические модели и алгоритмы, минимизирующие ошибки при выявлении аномальных операций и повышающие точность аудиторских процедур. В выводах отмечены перспективы внедрения искусственного интеллекта и больших данных в аудит. В статье также выявлены ограничения и риски, связанные с использованием современных технологий, и предложены рекомендации по их минимизации для успешной интеграции ИТ-технологий в деятельность компаний.
The relevance of this study is driven by the necessity and opportunity to enhance the quality and improve various characteristics of auditing in the context of digitalization. The primary focus of the research is on the integration of artificial intelligence (AI) and big data technologies, capable of automating complex processes and minimizing risks associated with human factors. The aim of the study is to develop a model for integrating information technologies into audit processes. Special attention is given to the use of Russian digital solutions, which are functionally comparable to their foreign counterparts. The methodological basis of the study includes an analysis of scientific literature and practices of leading global audit firms (PwC, KPMG, Deloitte, EY), as well as a comparative analysis of the use of digital technologies in auditing. The result is the development of mathematical models and algorithms that minimize errors in identifying anomalous transactions and enhance the accuracy of audit procedures. The conclusion highlights the prospects for integrating AI and big data into auditing. The article also identifies limitations and risks associated with modern technologies and offers recommendations to mitigate them for successful IT integration into the company’s operations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.