Artificial intelligence application in auditing
Loading...
Date
2023
Authors
Ivakhnenkov, Serhii
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Artificial intelligence (AI) is a rapidly evolving technology that has gained prominence in various industries, including auditing. AI enhances the effectiveness of auditors by automating routine tasks and improving data analysis. Major audit companies, such as EY and PwC, have integrated AI into their practices to save time, increase accuracy, and provide better services to clients. AI applications in auditing include anomaly detection, fraud prevention, revenue analysis, risk assessment, and financial data analysis. Machine learning algorithms, a subset of AI, play a crucial role in analyzing large volumes of financial data, identifying patterns, and making predictions. AI implementation in auditing involves different stages, including pre-planning, planning, contracting, control risk assessment, and substantive tests. The benefits of AI for auditors and clients include improved data analysis, reduced human error, increased efficiency, and enhanced audit quality. However, the successful implementation of AI in auditing requires a clear understanding of its strengths, limitations, and challenges, as well as interdisciplinary collaboration and the development of specialized frameworks. AI has the potential to transform audit procedures, but human expertise and understanding are still essential for its proper use. It is important to recognize that while AI can automate certain tasks, it cannot replace auditors’ judgment and critical thinking skills. There are also challenges associated with AI implementation in auditing. These include the need for extensive data preparation, ensuring data quality and integrity, managing complex algorithms, and addressing regulatory and compliance issues. Furthermore, auditors must stay updated with the latest advancements in AI and continuously adapt their skills to leverage the technology effectively.
Description
Мета дослідження: розвиток теорії та практики застосування штучного інтелекту (ШІ) в аудиті шляхом розуміння його поточного стану для вирішення проблем, характерних для аудиту під час здійснення аудиторських перевірок і розроблення науково обґрунтованих пропозицій подальшого розвитку досліджень. Методи дослідження: позитивізм, який передбачає наявність і застосування різноманітних наукових парадигм та теорій у межах окремих наукових дисциплін; огляд літератури, експертні інтерв’ю та цитування, кейсові дослідження та приклади, концептуальний аналіз, емпіричний метод і метод ідеалізації; порівняння, аналіз, синтез, інтерпретація, узагальнення. Результати дослідження. ШІ може автоматизувати рутинні завдання, надавати інформацію та підвищувати ефективність і якість процесів аудиту. Алгоритми машинного навчання можуть аналізувати фінансові дані, виявляти закономірності чи аномалії та робити прогнози щодо майбутніх показників. ШІ може допомогти у виявленні аномалій, запобіганні шахрайству, аналізі доходів, оцінюванні ризиків та аналізі великих наборів даних під час аудиту. Впровадження штучного інтелекту в аудит охоплює такі етапи, як попереднє планування, планування, укладання контрактів, оцінювання ризиків контролю та тестування по
суті. Технології штучного інтелекту, включно з машинним навчанням та засобами читання документів, можуть полегшити процес аудиту та надати переваги аудиторам і клієнтам. Впровадження ШІ в аудит підвищує ефективність, точність, можливості виявлення шахрайства, поліпшує аудиторські звіти та загальну якість аудиту. ШІ має потенціал змінити спосіб проведення аудитів у майбутньому, включно з усуненням вибірки, автоматичною перевіркою доказів, проактивною контрольною перевіркою, обробкою більшої кількості точок даних як доказів, безперервним аудитом і переосмисленням стандартів аудиту. Можливе застосування результатів дослідження: на підставі узагальнених положень можливе подальше розроблення організаційних та методичних концепцій аудиту в умовах застосування технологій штучного інтелекту. Висновки. ШІ має потенціал для підвищення ефективності, точності та результативності процесів аудиту, але для його належного використання потрібні знання та досвід. Впровадження штучного інтелекту революціонізує роботу й процедури аудиту, забезпечуючи такі переваги, як підвищення ефективності, більша точність, виявлення шахрайства, поліпшені аудиторські звіти та загальна якість аудиту. Однак тлумачення та оцінювання результатів аудиту залишаються за людиною.
Keywords
Artificial intelligence, auditing, audit procedures, data analysis, machine learning, fraud detection, аrticle, штучний інтелект, аудит, процедури аудиту, аналіз даних, машинне навчання, виявлення шахрайства
Citation
Ivakhnenkov S. Artificial intelligence application in auditing / Serhii Ivakhnenkov // Наукові записки НаУКМА. Економічні науки. - 2023. - Т. 8, вип. 1. - C. 54-60. - https://doi.org/10.18523/2519-4739.2023.8.1.54-60