Введение
Аудит информационной системы
Аудит информационных технологий, или аудит информационных систем, — это проверка системы управления в инфраструктуре информационных технологий (ИТ) и бизнес-приложениях. Оценка полученных доказательств позволяет определить, обеспечивают ли информационные системы защиту активов, сохраняют ли целостность данных и эффективно ли функционируют для достижения целей и задач организации. Такие проверки могут проводиться совместно с аудитом финансовой отчетности, внутренним аудитом или другими видами заданий по подтверждению достоверности. Аудиты ИТ также известны как аудит автоматизированной обработки данных (АПД) и компьютерный аудит. Ранее они назывались аудитами электронной обработки данных (ЭОД).
An information technology audit, or information systems audit, is an examination of the management controls within an Information technology (IT) infrastructure and business applications. The evaluation of evidence obtained determines if the information systems are safeguarding assets, maintaining data integrity, and operating effectively to achieve the organization's goals or objectives. These reviews may be performed in conjunction with a financial statement audit, internal audit, or other form of attestation engagement. IT audits are also known as automated data processing audits (ADP audits) and computer audits. They were formerly called electronic data processing audits (EDP audits).
Новые проблемы
Также вводятся новые аудиты, предписываемые различными организациями по стандартизации, которые необходимо проводить в зависимости от аудируемой организации. Эти аудиты затронут ИТ и обеспечат выполнение ИТ-подразделениями определенных функций и средств контроля для подтверждения соответствия требованиям. Примерами таких аудитов являются SSAE 16, ISAE 3402 и ISO27001:2013.
Этические дилеммы в аудите ИТ
Использование искусственного интеллекта (ИИ) в ИТ-аудитах стремительно растет, и, по данным Всемирного экономического форума за 2015 год, к 2025 году 30% всех корпоративных аудитов будут проводиться с использованием ИИ. Применение ИИ в ИТ-аудитах поднимает множество этических вопросов. Использование искусственного интеллекта может приводить к непреднамеренным искажениям в результатах. Одной из проблем, с которой сталкивается ИИ при проведении ИТ-аудитов для корпораций, является возможность возникновения непреднамеренных искажений при фильтрации данных. ИИ лишен человеческого фактора и способности понимать различные контексты, в которых определенные данные могут быть ожидаемыми или неожиданными. ИИ оперирует только теми данными, с которыми он уже сталкивался, и поэтому не способен адаптироваться к каждой уникальной ситуации. Это приводит к непреднамеренным искажениям и, как следствие, к нежелательным последствиям, если системам ИИ доверяют без должного контроля со стороны человека. В результате возникают этические, правовые и экономические проблемы. Использование ИТ-систем в аудите кардинально изменило подход аудиторов к выполнению важных функций, таких как управление базами данных, обеспечение уверенности в отношении рисков и контроль, а также управление и соблюдение нормативных требований. Кроме того, ИТ-системы аудита повышают операционную эффективность и помогают принимать решения, которые ранее требовали ручных расчетов. ИТ-системы способствуют снижению влияния человеческого фактора на результаты аудита, и хотя полностью исключить его не удается, они доказали свою полезность как в крупных аудиторских компаниях ("большой четверки"), так и в небольших фирмах. Эти системы значительно уменьшили погрешность аудитов и обеспечивают более глубокое понимание анализируемых данных. В связи с растущим использованием ИТ-систем в аудите авторитетные организации, такие как Американский институт сертифицированных общественных бухгалтеров (AICPA) и Ассоциация контроля систем информационных технологий (ISACA), разработали рекомендации по правильному использованию ИТ-систем при проведении аудитов. Теперь аудиторы обязаны соблюдать эти установленные руководящие принципы при использовании ИТ-систем в своей работе.
Преимущества использования ИТ-систем в финансовых аудитах
Использование ИТ-систем и методов искусственного интеллекта (ИИ) в финансовых аудитах начинает демонстрировать значительные преимущества для ведущих аудиторских фирм. Согласно исследованию, проведенному одной из "Большой четверки" аудиторских компаний, ожидается, что применение ИТ-систем и методов ИИ приведет к увеличению выручки на 6,6 триллиона долларов за счет повышения производительности. В связи с этим, ведущие аудиторские фирмы делают масштабные инвестиции в разработку или аутсорсинг ИТ-систем и методов ИИ для поддержки финансовых аудитов, стремясь повысить производительность и, следовательно, выручку. PwC, одна из крупнейших аудиторских фирм в мире, выделила три основных типа ИТ-систем и методов ИИ, которые компании могут разрабатывать и внедрять для увеличения доходов и производительности. Первая система предполагает, что технологические системы играют вспомогательную роль в процессе принятия решений аудитором. Это позволяет аудитору сохранять контроль над решениями и использовать технологии для поддержки и повышения точности своей работы, что в конечном итоге снижает затраты на производительность. Далее PwC отмечает, что системы, обладающие способностью к решению проблем, необходимы для достижения наиболее точных результатов. PwC признает повышенный риск ошибок из-за непреднамеренных искажений и, следовательно, необходимость создания систем, способных адаптироваться к различным сценариям. Такой тип системы требует совместного принятия решений аудитором и ИТ-системой для достижения максимальной эффективности, позволяя системе выполнять сложные вычисления, непосильные для человека. Наконец, PwC признает, что в некоторых случаях технология должна обладать автономией в принятии решений и действовать независимо. Это позволяет аудиторам сосредоточиться на более важных задачах, в то время как технология выполняет трудоемкие операции, не требующие участия человека. Применение ИТ-систем и методов ИИ в финансовых аудитах выходит за рамки простого повышения производительности и увеличения выручки. Компании, использующие эти системы для поддержки аудиторских проверок, могут с большей эффективностью и точностью выявлять данные, которые могут свидетельствовать о мошенничестве. Например, использование дронов одобрено всеми четырьмя компаниями "Большой четверки" для получения более точных данных об остатках на складе, а технологии распознавания голоса и лиц помогают в расследовании случаев мошенничества.