2023/12/05 10:56:01

Искусственный интеллект в аудите


2023: Как искусственный интеллект помогает проводить аудит

Алгоритмы искусственного интеллекта способны повысить эффективность при проведении аудита. В частности, такие инструменты помогают выявлять случаи мошенничества. Об этом говорится в исследовании международной аудит-консалтинговой корпорации EY, результаты которого раскрыты в начале декабря 2023 года.

Как отмечает управляющий партнер EY в Британии и Ирландии Кэт Бэрроу (Kath Barrow), с помощью ИИ-системы удалось обнаружить подозрительную активность в двух из 10 проверенных компаний. Впоследствии эти клиенты подтвердили, что столкнулись с мошенничеством.

Алгоритмы искусственного интеллекта способны повысить эффективность при проведении аудита

EY утверждает, что разработанная технология на основе ИИ более сложна по сравнению с широко используемым программным обеспечением, предназначенным для выявления подозрительных транзакций. Новая система обучена с применением информации о самых разных схемах мошенничества: данные взяты как из открытых источников, так и из материалов расследований, которые проводила сама EY. Алгоритмы ИИ способны определять не только подозрительные транзакции, но и операции, которые обычно используются для сокрытия мошенничества. При обнаружении сомнительных действий система выдает соответствующее предупреждение, что позволяет аудиторам провести дополнительный анализ.

Отмечается, что ИИ потенциально может значительно снизить нагрузку на специалистов аудиторских компаний. Такие инструменты способны анализировать огромные массивы данных и самосовершенствоваться с течением времени. При этом ИИ призван оказывать помощь аудиторам, а не заменить их.Дмитрий Бородачев, DатаРу Облако: Наше преимущество — мультивендорная модель предоставления облачных услуг

Некоторые эксперты, впрочем, скептически относятся к тому, что ИИ может эффективно работать при проведении аудита. Так, в компании KPMG говорят, что мошенничество по своей природе непредсказуемо, а поэтому использование ранее накопленных данных для обучения ИИ-моделей может не дать желаемого результата: нейросеть попросту не сможет идентифицировать новые преступные схемы.[1]

Примечания