Возможности и перспективы использования цифровых технологий в аудиторской деятельности
В.А. Якимова
Амурский государственный университет,
Российская Федерация, Благовещенск
Цифровая экономика создает новые возможности для развития всех видов экономической деятельности. Прежде всего она позволяет совершенствовать организационно-техническое и методическое обеспечение информационных услуг, к которым относятся аудиторские услуги. Развивающиеся технологии на основе искусственного интеллекта, дескриптивного и предиктивного анализа больших данных могут найти прикладной аспект в цифровизации аудиторской деятельности, что будет способствовать ускорению сбора информации, переходу от выполнения процедур вручную к машинной обработке информации, алгоритмизации планирования и углубленному пониманию деятельности аудируемых лиц. По мере развития рынка высоких (hi-tech) и сквозных технологий, цифровизации информационных систем экономических субъектов особую актуальность приобретают проблемы адаптации методического и организационно-технологического инструментария аудиторской деятельности к современным условиям. Таким образом, в аудиторской науке осуществляется смена парадигм: преобразование традиционного аудита в форму интеллектуального (ИИ-аудита), методология которого основывается на технологии машинного обучения в профессиональной области и применении профессиональных когниций. В статье представлена когнитивная экосистема аудиторской деятельности, которая необходима для определения цифровых технологий, с помощью которых могут быть реализованы конкретные задачи и направления аудиторских проверок и сопутствующих аудиту услуг. Применение экосистемного подхода позволяет описать особенности содержания и функционального назначения отдельных цифровых технологий для выполнения когнитивных процессов в аудиторской деятельности. Предлагаемая в работе экосистема может быть использована в качестве опорного механизма для создания комплексной системы ИИ-аудита и роботизированных интеллектуальных помощников в аудиторских организациях и для развития аудита, основанного на технологии искусственного интеллекта как области научного знания.
Ключевые слова: цифровая экономика, цифровые технологии, аудиторские услуги, интеллектуальный аудит, технологии искусственного интеллекта, профессиональное суждение.
аудиторская проверка услуга цифровые технологии
Введение
Одним из главных направлений стратегического развития экономики России является формирование базы цифровых технологий, обеспечивающих экономический рост и повышение статуса страны в глобальном информационном пространстве. Цифровая экономика -- это новая экономика, в которой формируются качественно новые модели бизнеса на базе более производительных информационных технологий и складываются экономические отношения, что затрагивает все сферы и отрасли экономики государства.
В настоящее время актуальными становятся вопросы разработки и внедрения прикладных цифровых технологий в деятельность российских аудиторских фирм, в которых применяются программные продукты: «Экспресс Аудит: ПРОФ», «Помощник аудитора», Audit Expert; Audit XP, «Комплекс Аудит»; Audit NET; IT Audit и т. п. Наряду с автоматизацией документооборота и планирования проверок, выгрузкой учетных данных из баз клиентов, интеграцией со справочно-правовыми системами и актуализацией при переходе на Международные стандарты аудита (МСА), программные продукты для аудита самостоятельно, без помощи человека, не реализуют когнитивные (мыслительно-познавательные) процессы.
Необходимо учитывать, что профессия аудитора является высококвалифицированной, а созданные методики проверок выступают неотъемлемой частью интеллектуального капитала специалистов и аудиторской фирмы. Качество аудиторских услуг и мнение, выражаемое в аудиторском заключении, напрямую зависят от аналитического и профессионального суждения аудитора, которое определяется накопленным опытом и стажем работы, пониманием областей с возможными ошибками и нарушениями. Следовательно, для совершенствования организационнометодического обеспечения аудиторской деятельности необходим переход на цифровые технологии, которые станут основой для разработки интеллектуальных помощников.
В период перехода к модели «Индустрия 4.0» возникшие возможности цифро- визации (искусственный интеллект, аналитика больших данных, облачные технологии, роботизация бизнес-процессов и т. п.) и доступность на информационном рынке технологий будут способствовать реализации аудиторских услуг на более высоком уровне качества и снижению трудоемкости процессов сбора и анализа информации. В сентябре 2016 г. рабочая группа Совета по международным стандартам аудита и заданий (International Auditing and Assurance Standards Board -- IAASB), разработала положение, которое рекомендует аудиторским компаниям с целью повышения качества аудита и минимизации аудиторского риска применять передовые цифровые технологии (ИИ-системы с технологиями для анализа больших данных Data Analytics) [Issa, 2016].
Аудиторские фирмы стран «Большой четверки» (Big 4) стремятся адаптироваться в новом информационном пространстве и создать конкурентные преимущества на глобальном и локальном рынках услуг Macaulay M. T. How Cognitive Tech Is Revolutionizing the Audit. URL: https://www.financialex- ecutives.org/Topics/Strategy/How-Cognitive-Tech-Is-Revolutionizing-the-Audit.aspx (дата обращения:
04.08.2019) .. При этом массовые обсуждения на сайтах данных компаний вопросов роботизации бизнес-процессов применительно к аудиторской деятельности вызывают широкий общественный резонанс Robotic process automation powering up the audit. URL: https://home.kpmg/au/en/home/in- sights/2019/02/audit-technology-robotic-process-automation-powering-audit.html (дата обращения:
04.08.2019) ; Mancher M., McCue D., Sanwardeker R. Audit for Robotics. URL: https://www2.deloitte. com/content/dam/Deloitte/us/Documents/public-sector/us-fed-audit-for-robotics.pdf (дата обращения:
04.08.2019) ; Verver J. Robotic process automation (RPA) for auditors and financial control specialists. URL: https://www.wegalvanize.com/audit/robotic-process-automation-rpa-for-auditors-and-financial-control- specialists/ (дата обращения: 04.08.2019); Faggella D. AI in the Accounting Big Four -- Comparing Deloitte, PwC, KPMG, and EY. URL: https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-in-the-accounting-big-four- comparing-deloitte-pwc-kpmg-and-ey/ (дата обращения: 04.08.2019); A Look Inside PwC's Digital Audit Evolution. URL: https://news.bloombergtax.com/financial-accounting/a-look-inside-pwcs-digital-audit- evolution (дата обращения: 04.08.2019).. Стратегия перехода на аудит с использованием технологий искусственного интеллекта была озвучена еще в 2012 г., но фактическое внедрение и апробация прикладных технологий датируются 2014-2015 гг. По прогнозам Международного экономического форума (World Economic Forum), к 2025 г. около 30 % аудиторских проверок будет проводиться с применением ИИ-технологий Искусственный_интеллект (мировой_рынок). URL: http://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 04.08.2019).. Такой тенденции способствует рост объема мирового рынка данных технологий.
По данным консалтинговой компании Frost & Sullivan, в 2022 г. объем мирового рынка технологий искусственного интеллекта составит 52,5 млрд долл. (по сравнению с 2017 г. -- 13,4 млрд долл.) Искусственный интеллект (мировой рынок). URL: http://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 04.08.2019).. Согласно годовому отчету Deloitte Годовой отчет Deloitte. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/nl/Documents/ about-deloitte/deloitte-nl-integrated-annual-report-2017-2018.pdf (04.08.2019)., благодаря внедрению цифровых технологий доходы аудиторской фирмы возрастают на 23 %, а к 2022 г. этот показатель должен составить 30 %. Инновационные решения Deloitte в области автоматизации роботизированных процессов, выявления рисков и интеллектуальной аналитики обеспечивают прирост выручки от оказания консалтинговых услуг по оценке рисков на 13 %. Несмотря на заявления руководства компаний стран «Большой четверки» о переходе на цифровые технологии, практические инновации еще далеки от совершенства и поэтому требуют системного подхода и разработки когнитивной экосистемы аудиторской деятельности. С помощью формирования когнитивной системы будут решены проблемы достижения максимального эффекта в результате интеграции возможностей отдельных интеллектуальных систем и когнитивных технологий для выполнения конкретных прикладных задач в области аудита.
Базой настоящего исследования послужили научные труды зарубежных ученых в сфере использования технологии и систем искусственного интеллекта для организации аудиторской деятельности и выполнения процедур (М. Васархелия, X. Иссы, Ю. Кокиной, Н. Хашимзаде, Н. Абхишека и др.), а также в области применения когнитивного подхода (И. М. Пожарицкой, Н. М. Абдикеева, С. Е. Боннера, Н. Пеннингтона и др.).
Среди отечественных и зарубежных ученых и практиков зарождаются дискуссии по вопросам доверия к мнению робота-аудитора, который будет выполнять функции аудитора-человека, изменения профессиональных компетенций аудиторов в условиях цифровой экономики, адаптации науки к новым реалиям и способности аудита к насыщению информационного пространства достоверной информацией [Brennan, Baccala, Flynn, 2017; Kokina, Davenport, 2017; Пожарицкая, 2017]. Характер влияния информационных технологий на науку и методологию аудита подробно не изучен, поскольку рынок цифровых технологий постоянно открывает новые возможности для модернизации организационно-технологического обеспечения.
Цель статьи -- систематизация основных тенденций развития аудиторской деятельности, обусловленных изменением технико-технологического уклада в условиях цифровой экономики, и выделение перспективных направлений развития интеллектуального аудита (далее -- ИИ-аудита).
Основная гипотеза исследования заключается в том, что возможности цифровых технологий позволяют совершенствовать организационно-методическое обеспечение аудиторских организаций на основе формирования когнитивной экосистемы аудиторской деятельности, что в перспективе будет способствовать разработке комплексных роботизированных систем.
В статье представлен обзор научной литературы и изучен состав перспективных цифровых технологий и возможностей их применения в аудиторской деятельности, определены направления дальнейших исследований. Дана характеристика предлагаемой структуры когнитивной экосистемы аудиторской деятельности на основании описания и функционального назначения ИИ-технологий для выполнения когнитивных процессов, рассмотрены перспективы развития ИИ-аудита как отдельной области научных знаний, приведена его сравнительная характеристика с традиционным пониманием аудита и когнитивным аудитом.
Применение ИИ-технологий в аудиторской деятельности
Изменение средств делового общения, обмена производственной и финансовой информацией, появление принципиально новых форм организации бизнеса, систем электронного управления для решения коммерческих и производственных задач привели к революции в менеджменте и маркетинге, управлении финансовыми и инвестиционными потоками. По мере трансформации экономических отношений и форм трансакций перестраивается содержание финансовой отчетности: возрастает число объектов, увеличивается количество оценок для формирования показателей (справедливые, рыночные оценки, оценочные и условные обязательства), для удовлетворения потребностей инвесторов включаются в отчетность ретроспективные оценки и вероятностные показатели. Современному аудиту подвергается не только информация из бухгалтерского учета, но и сведения, получаемые при исследовании хозяйственных, технологических и управленческих процессов, источниками которых являются как внутренние, так и внешние открытые данные и интернет-сайты.
В условиях большого объема информации и необходимости ее обработки в короткие сроки, интеграции структурированных и неструктурированных данных проведение аудита в традиционной форме не представляется возможным [Kokina, Davenport, 2017]. Постоянные потребности пользователей в различных консультационных услугах и нарастающее многообразие информации требуют применения цифровых технологий, с помощью которых можно хранить и обрабатывать объемы информации, не только анализировать финансовую, но и извлекать и структурировать нефинансовую информацию.
Отличительной особенностью цифровой экономики является применение в экономической деятельности более производительных цифровых технологий, которые способствуют ускорению информационных потоков посредством работы с дискретными уровнями информационных сигналов, что позволяет обеспечить высокое качество обработки и передачи информации, а также ее хранение в неограниченном объеме. На пути к формированию цифровой экономики происходят технологические взрывы, под которыми понимается «комбинация технологий, дающая возможность создавать новые продукты и сервисы, которые, с одной стороны, формируют новые сферы деятельности, а с другой -- радикально изменяют существующие отрасли экономики» [Сухарева, 2018, с. 457]. К перспективным цифровым технологиям относятся большие данные, нейротехнологии и искусственный интеллект, системы распределенного реестра, промышленный Интернет, компоненты робототехники и сенсорика и т. п. В основу разработки и развития современных цифровых технологий положены когнитивные методы и технологии.
Исследователи рассматривают понятия «когнитивные технологии» и «технологии искусственного интеллекта» (ИИ-технологии) в качестве синонимов [Kokina, Davenport, 2017]. Термин «когнитивный» означает «знать, познавать», а «когнитивная экономика» -- это экономика, основанная на знаниях.
В свою очередь, под когнитивными методами понимаются «методы воздействия на процессы получения и хранения знаний» для решения сложных задач и интеллектуальной обработки данных», а под когнитивными технологиями -- «способы и алгоритмы достижения целей субъектов, опирающиеся на данные о процессах познания, обучения, коммуникации, обработки информации человеком и животными, на нейронауку, на теорию самоорганизации, компьютерные информационные технологии, математическое моделирование элементов сознания и ряд других научных направлений» [Родзин, Титаренко, 2013, с. 65]. Когнитивные технологии включают широкий спектр технологий рационализации и формализации интеллектуальных систем для генерации и функционирования знаний, экспертизы, коммуникации и принятия решения [Абдикеев, Аверкин, Ефремова, 2010].