Проблемы и перспективы внедрения искусственного интеллекта в государственном аудите в условиях глобальной цифровой трансформации

Аннотация

В статье проводится всесторонний и комплексный анализ проблем и перспектив внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в систему государственного аудита в условиях глобальной цифровой трансформации. Обосновывается ограниченность традиционных выборочных методов проверки при возрастающей зависимости аудита от больших массивов данных, а также раскрывается стратегическая роль ИИ в обработке больших данных, раннем выявлении рисков, обнаружении аномалий, прогнозировании и осуществлении непрерывного мониторинга, что позволяет формировать проактивную, ориентированную на результат модель аудита. На основе международного опыта (ЕС, США, Великобритания, Сингапур, Эстония, Китай) доказано, что эффективность внедрения ИИ напрямую зависит от институциональных условий, включая развитость инфраструктуры данных, стандарты управления, правовой режим и наличие безопасной аналитической среды. По Казахстану показатели Высшей аудиторской палаты за 2023–2025 годы демонстрируют значительный рост финансовых нарушений, что усиливает объективную и срочную необходимость внедрения интеллектуальной аналитики для работы с большими объемами данных. В статье предложена четырехуровневая методологическая модель интеграции ИИ, включающая слой данных, модельный слой, слой аудиторских доказательств и слой управления и мониторинга. Сделан вывод о том, что внедрение ИИ представляет собой не только технологическую модернизацию, но и комплексную трансформацию, направленную на системное укрепление правовых, кадровых, институциональных и управленческих основ государственного аудита.