##article.subject##
##submission.howToCite##
##article.abstract##
Жасанды нейронды желілердегі (ANN) аудит кеңінен қолданылуда. Деректердің көлемі күрт өсіп, тексеруге деген талаптар қатаңдаса, дәл осы жасанды нейронды желілер (ЖНЖ) алдыңғы қатарға шығады. Зерттеуде жасанды интеллекттің аудит сапасына әсері зерттелді, онда сарапшылық жүйелердің, машиналық оқытудың және зияткерлік агенттердің аудит сапасына әсерін зерттеуге баса назар аударылды. Зерттеуде сауалнама сұрақ-жауап дизайны пайдаланылды. Және қазіргі уақытта жасанды нейронды желілер саласында жұмыс істейтін Астана мен Ақтөбе, Атырау, Актау қалаларындағы бухгалтерлік және аудиторлық консалтингтік фирмалары қатысты. 375 іріктеменің мөлшері тест іріктеудің мақсатты әдістемесін пайдалана отырып айқындалды. Деректер жақсы құрылымдалған сауалнаманы пайдалана отырып, бастапқы көздерден алынды. Деректер сипаттамалық статистиканы, сондай-ақ OLS регрессиялық талдауды пайдалана отырып талданды. Зерттеу нәтижелері сараптамалық жүйелер, машиналық оқыту және зияткерлік агенттер, аудит сапасы арасындағы айтарлықтай оң корреляцияны көрсетті. Зерттеуде жасанды нейронды желіні қолдану аудиторлар есептілігінің сапасына оң әсерін тигізеді. ЖНЖ оң әсері таяу онжылдықтарда негізгі үрдіске айналады, ол кезде зияткерлік жүйелер адамдардан шешім қабылдау жөніндегі міндеттерді жиі өзіне алатын болады. Зерттеуде бухгалтерлер мен аудиторлық персонал аудит сапасын арттыру үшін ЖНЖ әдістерін пайдалану бойынша тұрақты даярлықтан өтуі ұсынылады. Аудиторлық фирмаларға елдегі аудиттің сапасын одан әрі арттыру үшін машиналық оқыту құралдарына инвестиция салу ұсынылады. Бұдан басқа, аудиторлық фирмалар объектiлердi әртүрлi санаттар бойынша жiктеуге жәрдемдесу үшiн зияткерлiк агенттердi пайдалануды кеңейтуі тиiс.