В современную эпоху информационных технологий искусственный интеллект (ИИ) становится интегральной частью многих профессиональных сфер, включая аудит и бухгалтерию. Внедрение ИИ значительно меняет подходы к проведению аудиторских проверок, повышая их эффективность, скорость и точность. Однако, несмотря на эти преимущества, ведущие бухгалтерские фирмы, по мнению регуляторов, недостаточно тщательно отслеживают и анализируют влияние ИИ на качество аудита. Такая ситуация вызывает обеспокоенность и ставит под вопрос надежность аудиторских услуг в условиях активного применения новых технологий. Аудит традиционно опирался на принципы прозрачности, объективности и тщательности.
С появлением ИИ механизмы анализа данных, выявления ошибок и аномалий стали более автоматизированными и эффективными, что позволило улучшить детальность проверок. Тем не менее внедрение ИИ несет в себе и новые риски, влияющие на итоговое качество аудита. Если компании, оказывающие аудиторские услуги, не учитывают эти риски и не проводят мониторинг работы своих ИИ-систем, это может привести к существенным пробелам в оценке финансовой отчетности. За последние годы существует множество примеров успешного использования ИИ в аудите. Машинное обучение и анализ больших данных позволяют выявлять скрытые зависимости и прогнозировать риски на основе анализа множества параметров.
Однако регуляторы отмечают, что крупные бухгалтерские фирмы часто не проводят систематической оценки того, как именно эти технологии влияют на процесс аудита и его результаты. Это касается как вопросов этики и ответственности за принимаемые решения, так и технической надежности и стабильности алгоритмов. Одной из ключевых проблем является недостаток прозрачности алгоритмов ИИ, которые используются в аудиторских проверках. Часто эти системы работают как «черные ящики»: специалисты не всегда понимают, на каких основаниях ИИ принимает те или иные решения. Это создает определенную степень неопределенности, особенно если аудиторская компания не располагает штатными специалистами в области анализа данных и разработки ИИ.
В результате регуляторы выражают опасения в отношении того, насколько качественно и полно аудиторы контролируют использование новых технологий и какой эффект они оказывают на конечные результаты проверки. Кроме того, использование ИИ требует тщательной работы над управлением данными, на которых основаны алгоритмы. Качество данных напрямую влияет на качество аудита, поэтому неправильное или недостаточное сопровождение информационных баз может привести к ошибкам и искажениям в финансовой отчетности. Если крупные фирмы не вкладываются в постоянный мониторинг и улучшение качества данных, это снижает достоверность аудита, несмотря на использование передовых ИИ-технологий. Регуляторы также подчеркивают необходимость развития новых стандартов и методик оценки качества аудита в условиях активного внедрения ИИ.
Существующие нормативы зачастую не учитывают особенности работы с автоматизированными системами, что усложняет контроль и контроль качества. Создание единой системы оценки влияния ИИ на аудит поможет повысить доверие к аудиторам и защитить интересы инвесторов и других пользователей финансовой информации. Отдельным вопросом является подготовка кадров в аудиторских компаниях. Чтобы эффективно использовать технологии искусственного интеллекта, специалистам необходимы новые знания в области программирования, анализа данных и понимания работы алгоритмов. Нехватка таких компетенций также сказывается на качестве контроля и оценки инструментов ИИ в аудите.
Крупные фирмы должны активнее инвестировать в обучение и привлечение специалистов, способных интегрировать передовые технологии и контролировать их применение. Кроме внутренних мер, учет мнений регуляторов и экспертов отрасли поможет компаниям более ответственно подходить к внедрению ИИ. Регуляторные органы не только фиксируют проблемы, но и предлагают рекомендации по улучшению качества аудита с использованием искусственного интеллекта. Среди таких рекомендаций – повышение прозрачности алгоритмов, регулярный аудит ИИ-систем, развитие профессиональных стандартов и обмен лучшими практиками между компаниями. В будущем влияние ИИ на аудит будет только усиливаться, ведь объемы финансовых данных растут экспоненциально, а запросы бизнеса на оперативный и точный аудит увеличиваются.
