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).

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.