Статья: Возможности и перспективы использования цифровых технологий в аудиторской деятельности

Существует достаточно большое количество аналитических методов, которые могут быть применены в когнитивной экосистеме аудиторской деятельности, например кластеризация, накопление, ассоциативные правила, изучение последовательностей, нечеткая логика, деревья решений (для описания и анализа текущей информации), классификация, регрессия, анализ временных рядов (для прогнозирования). Аналитические процедуры на основе ИИ-технологий могут обеспечить быстрый (практически мгновенный) отбор в отдельные совокупности операций, например, с ценами, отличающимися от средних, или значениями, существенно отклоняющимися от заданной величины. Искусственный интеллект способен выявлять закономерности, корреляционные связи между показателями аудируемых лиц, схожих по видам и масштабам деятельности. Интеллектуальный анализ больших данных важен в аудите для оценки непрерывности деятельности на основе прогнозирования воздействия внешних факторов: экономического спада в государстве, отрасли, регионе, девальвации валюты, банкротства ключевых поставщиков сырья и материалов, потери рынков сбыта и появления на рынке успешных конкурентов.

В качестве источников информации могут быть использованы полуструкту- рированные данные сайтов Федеральной службы судебных приставов (исполнительные производства и розыск лиц, находящихся в розыске по подозрению в совершении правонарушения), Федеральной нотариальной палаты (сведения об имуществе, находящимся в залоге), реестры лицензий, информация о крупных государственных закупках, реестры федерального имущества, отчеты о выпуске ценных бумаг и проспекты эмиссии, информация о наличии налоговой и задолженности по исполнительному производству. Заявления руководства о проблемах финансирования и государственной поддержки, намерения о ликвидации или закрытии структурных подразделений могут быть озвучены в СМИ (новости на телевидении, радио или в печати). Также в СМИ могут обсуждаться вопросы, касающиеся развития или сокращения государственной или региональной поддержки, текущих или ожидаемых изменений нормативно-правовых актов, репутации руководящего персонала, его отношения к политике, покупательские предпочтения, рекламные мероприятия и т. п.

Технология «анализ аномалий» как процесс поиска подозрительных данных, сильно отклоняющихся от устойчивых зависимостей, необходима в аудите для выполнения процедуры оценки риска недобросовестных действий, выявления сложных и запутанных схем мошенничества. В ходе анализа устанавливаются скрытые закономерности, проводится прогностическое моделирование, затем рассматриваются исключения в найденных закономерностях. ИИ-технологии могут быть обучены новым методам анализа и быстрой адаптации к новой информации, которая постоянно накапливается в базах данных. Результаты анализа и прогнозного моделирования, подозрительных сделок могут быть выведены на экран монитора в виде автоматизированного графика или схемы и сигнализировать аудитору о необходимости более тщательной проверки в рисковых областях. Результаты аналитических процедур по запросу и с помощью манипулирования диаграммами могут быть визуализированы.

Процесс целеполагания, организации и принятия решений в аудите основан на применении систем поддержки принятия организационных и управленческих решений. Совершенствование организации аудиторской деятельности в связи с применением цифровых технологий становится возможным с помощью реализации способов дистанционного межфирменного взаимодействия. Начинают развиваться новые формы аудита, такие как дистанционный аудит, онлайн-аудит и непрерывный аудит. Аудит может приобрести функцию непрерывного процесса, что позволит рационально распределять время на проведение проверок, а не осуществлять их в ограниченные сроки [Brennan, Baccala, Flynn, 2017].

Под непрерывным аудитом понимается тип аудита, который дает результаты проверки одновременно или через короткий промежуток времени после возникновения соответствующих событий (групп взаимосвязанных операций). На возможность непрерывной аудиторской проверки указывает А. А. Ситнов, полагая, что «современные методы обработки информации позволяют аудитору в режиме реального времени выявлять проблемные ситуации, причины их возникновения, делать релевантные выводы, необходимые для принятия текущих и будущих управленческих решений» [Ситнов, 2015, с. 103]. Для создания онлайн-офиса аудиторской организации могут быть применимы облачные технологии, позволяющие объединить интернет-телефонию, корпоративную электронную почту, создать хранилища рабочей документации и электронный документооборот для взаимодействия аудитора с клиентами и построения коммуникаций между членами аудиторской группы. Возникают возможности в режиме реального времени проводить процедуры внутреннего контроля качества, осуществлять мониторинг и оценивать выполнение обязанностей всеми членами аудиторской группы.

Система поддержки принятия решений необходима аудитору для определения действий в условиях многокритериального выбора, неопределенности и нечеткости данных. Например, к когнитивным процессам управления относятся процессы планирования характера, объема и временных рамок аудиторских процедур, выбора действий аудитора в ответ на оценку риска и доказательств или выбора процента, контрольного показателя для расчета существенности с учетом знания характера аудируемой организации, структуры собственности и способа финансирования. Аудиторские стандарты задают альтернативные варианты возможных решений и критерии выбора. Например, в качестве ответных действий аудитора на высокие риски может быть увеличен объем выборки или изменены временные рамки. При принятии решений аудитор руководствуется не только профессиональным суждением, но и принципами рациональности и разумной уверенности.

Процесс формирования умозаключений, суждений при оценке доказательств и мнения о достоверности отчетности предполагает логический вывод на основе выполнения аудиторских процедур о наличии или отсутствии ошибки или фактов мошенничества. Аудитор при выполнении процедур следует принципу профессионального суждения, который согласно МСА 200, п. 13 заключается в применении «соответствующих знаний, опыта и навыков в контексте стандартов аудита, бухгалтерского учета и этических стандартов, при принятии обоснованных решений о надлежащих планах действий в обстоятельствах конкретного аудиторского задания» МСА 200 «Основные цели независимого аудитора и проведение аудита в соответствии с международными стандартами аудита». Приказ Минфина России от 9 января 2019 г. № 2н. (КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/ (дата обращения: 04.08.2019)).. Для выполнения процессов используются когнитивные методы формирования профессиональных суждений, которые являются основой разработки интеллектуальных систем.

В условиях перехода на цифровые технологии создаются новые возможности по повышению качества услуг аудиторов и эффективности процесса проверки на основе многократного ускорения процесса обработки данных. Задача аудитора в условиях работы с ИИ-технологиями заключается в оценке адекватности, существенности выбранной информации и анализе выявленных искажений. Интеллектуальные процессы по мере получения доказательств в режиме реального времени могут оценивать и анализировать информацию, автоматически выбирать или предлагать на выбор альтернативные процедуры, корректировать программу проверки по мере необходимости и своевременно реагировать на повышенный уровень аудиторского риска. Технологии могут отыскать такую информацию, которую в случае традиционной проверки аудитор не смог бы обнаружить или не имел опыта проверок в данной области, а с накоплением базы знаний искусственный интеллект оказывается объективнее, чем суждение аудитора-человека.

При формировании когнитивной экосистемы аудиторской деятельности возникают вопросы, которые требуют урегулирования в аудиторских стандартах. Должны быть изложены вопросы этики при взаимодействии «аудитора-человека -- бухгалтера-человека -- робота-аудитора», «робота-аудитора -- робота-бухгалтера», а также рассмотрен порядок использования личной информации и профессионального опыта аудитора-человека при машинном обучении, вопросы этики при доступе к личной информации из социальных сетей.

В нормативных правилах необходимо описать разграничение ответственности робота-аудитора и аудитора-человека. На методическом уровне положения МСА 315 должны учитывать особенности понимания деятельности клиента при исполь- зованиии цифровых технологий ведения бизнеса, необходимость оценки киберрисков аудируемых лиц и использования процедур ИИ-аудита или привлечения эксперта в данной области. Использование роботов приведет к возникновению новых видов риска необнаружения, связанных с несовершенством искусственного интеллекта, либо с действиями аудируемого лица, направленными на обход роботизированных средств контроля. Соответственно, следует расширить понятие риска необнаружения в стандартах, уточнить факторы его возникновения. Внутренние процедуры контроля качества должны основываться на проверке функционирования и валидности моделей и методов, которым обучаются роботизированные системы, а также на обеспечении мер информационной безопасности, утечки информации и минимизации рисков.

Когнитивный аудит и интеллектуальный аудит: смена парадигмы в аудиторской науке

Аудит выступает в качестве прикладной науки, направленной на удовлетворение частных и общественных потребностей, причем методология отечественного аудита до сих пор не сформирована в достаточной мере и находится на этапе развития [Жильцова и др., 2018]. В условиях цифровой экономики происходит смена парадигм, которая приводит к адаптации исторически сложившейся методологии аудиторской деятельности к внедряемым цифровым технологиям.

Под парадигмой принято понимать «совокупность явных и неявных (и часто не осознаваемых) предпосылок, определяющих научные исследования и прикладные разработки и признанных на определенном этапе развития науки» [Кун, 2009, с. 11]. Смена научных парадигм происходит при возникновении новых взглядов на научную проблему и при зарождении новых гипотез и теорий. Возникновение прорывных технологий требует перестройки механизмов аудиторской деятельности, что означает пересмотр процессов и методов аудита как науки [Issa, Sun, Vasarhelyi, 2016]. С развитием когнитивных технологий и их применением на практике стали формироваться когнитивные научные направления в экономике и аудите как ее прикладной области, а с появлением ИИ-технологий -- область ИИ-аудита.

Следует различать когнитивный аудит и интеллектуальный аудит. В философии под когнитивной наукой понимается научная область, которая изучает «сознание и высшие мыслительные процессы на основе применения теоретико-информационных моделей, процессы получения, передачи, использования знаний и интегрирует лингвистику, нейронауки, философию, психологию и моделирование искусственного интеллекта» [Кудрявцева, 2013, с. 63]. По мнению Е. И. Кудрявцевой когнитивная экономика -- это «экономика, построенная на “знаниях о познании”, система экономических построений, включающая в себя в качестве основного элемента понимание того, как именно субъекты различной природы формируют собственные действия в экономическом пространстве: формулируют цели, определяют альтернативы, фиксируют пределы, осуществляют выбор, рефлексируют достигнутый результат» [Кудрявцева, 2013, с. 63]. Когнитивный аудит как наука изучает процессы и модели когнитивного мышления аудитора, которые базируются на ассоциативных правилах рассуждения с помощью методов эвристики (эмпирическая система) и рационализации (система нормативных правил рассуждения).

Прикладные исследования в области применения ИИ-технологий для решения отдельных задач аудита вызывают необходимость развития новой научной области -- ИИ-аудита. На формирование отдельного научного направления «интеллектуальный аудит» указывает С. Гринман. По его мнению, в интеллектуальном аудите сочетаются аппаратные и программные возможности со статистическим моделированием для решения задач, которые традиционно находились в ведении аудитор-человек [Greenman, 2017].

Выступая областью научных знаний, ИИ-аудит является междисциплинарной и прикладной наукой, которая формируется на стыке искусственного интеллекта, аудита как самостоятельной области и когнитивного аудита. Как наука искусственный интеллект, в отличие от области исследований когнитивных процессов, изучает процессы машинного (аппаратно-программного) моделирования для выполнения человеческих функций и создания роботизированной системы, позволяющей решать прикладные задачи.

Следовательно, ИИ-аудит как научное направление базируется на исследовании процесса создания, внедрения и применения когнитивной экосистемы аудиторской деятельности, которая выступает основой для создания роботизированных интеллектуальных помощников для аудиторских организаций. Сравнительная характеристика аудита как области научного знания и его перспективных научных направлений, развивающихся в условиях цифровой экономики, представлена в таблице.

Связь ИИ-аудита и когнитивного аудита прослеживается в схожести объектов, поскольку для создания интеллекта и машинного обучения непосредственно требуется проведение исследований в области познавательно-мыслительных процессов аудита. Методологию ИИ-аудита образует интеграция искусственного интеллекта и процесса управления знаниями, которые ориентированы на моделирование знаний эксперта о практической ситуации, ее динамических свойствах и способов управления.

Таблица. Сравнительный анализ традиционного аудита, когнитивного аудита и интеллектуального аудита как научных направлений