Применение информационных технологий в аудите: теоретические и практические подходы
Аннотация. 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.
Ключевые слова: аудит, аудиторские процедуры, качество аудита, процесс аудита, аудиторские проверки, транзакции, информационные технологии, искусственный интеллект.
Основные положения:
- интеграция информационных технологий в аудиторскую деятельность предполагает комплексный подход, объединяющий использование технологий искусственного интеллекта и больших данных;
- цифровизация аудита, основанная на российских ИТ-технологиях, не только направлена на обеспечение технологической независимости, но и на современном этапе не уступает по функционалу зарубежной;
- применение искусственного интеллекта позволяет минимизировать риски, связанные с человеческим фактором, сократить затраты на аудит и повысить точность проверки;
- основные риски и ограничения использования технологий искусственного интеллекта и больших данных связаны с технологическими барьерами, недостаточной цифровой зрелостью компаний, проблемами обеспечения безопасности и конфиденциальности данных;
- разработанная модель и алгоритмы адаптированы к специфике аудиторской деятельности, но могут быть модифицированы для использования в управленческом анализе и других смежных сферах.
Ирина Александровна Наугольнова - Самарский государственный экономический университет, Россия