ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (ИНС) В АУДИТЕ: ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ (ИНС) В АУДИТЕ

Аннотация

В условиях стремительного роста объёмов данных и усиления требований к аудиту всё большее значение приобретают технологии искусственного интеллекта, в частности искусственные нейронные сети (ИНС). Цель исследования заключалась в оценке влияния экспертных систем, методов машинного обучения и интеллектуальных агентов на качество аудита. Эмпирическая база исследования была сформирована на основе анкетного опроса бухгалтерских и аудиторских консалтинговых фирм, работающих в Астане, Актобе, Атырау и Актау. Объём выборки составил 375 респондентов, определённых целевым методом. Первичные данные были собраны с использованием структурированной анкеты и проанализированы посредством описательной статистики и регрессионного анализа OLS.

Результаты показали наличие значимой положительной корреляции между применением экспертных систем, машинного обучения и интеллектуальных агентов и качеством аудита. Использование ИНС способствует повышению качества аудиторской отчётности и рассматривается как ключевой тренд ближайших десятилетий, когда интеллектуальные системы будут всё чаще выполнять функции принятия решений.

Практические рекомендации включают необходимость регулярной подготовки бухгалтеров и аудиторов по применению методов ИНС, а также инвестиции аудиторских фирм в инструменты машинного обучения и расширение использования интеллектуальных агентов для классификации объектов по различным категориям.