На сегодняшний день основной задачей современных технологий является поиск оптимального решения — это объединение нескольких принципиально различных систем в одну с возможностью ее последующего использования, это приводит к полной автоматизации процессов. Уже сегодня исследования показали, что облачные технологии, искусственный интеллект (AI) в аудите могут мотивировать автоматизацию и изменить подход к аудиту. Аудит высокого уровня также предполагает глубокий мониторинг всевозможных баз данных, поисковых систем в сети Интернет, средств массовой информации, что положительно сказывается на работе бюджетных организаций и не только [2].
Возможности современных ИТ-технологий действительно позволяют избавиться от монотонной и рутинной работы, которая в сознании многих ассоциируется с необходимостью соблюдения всех требований. Результатом работы данных технологий является получение наиболее полной и достоверной информации об экономической деятельности компании и особенностях ее взаимоотношений со всеми экономическими субъектами, что дает возможность сделать наиболее адекватное заключение о наличии или об отсутствии рисков в бюджетных и других организациях. Используя искусственный интеллект и машинное обучение (ML) в аудите с помощью передовых алгоритмов, в аудиторских решениях ведущие компании учатся на огромном количестве элементов метаданных [4]. Данное решение включает в себя облачные технологии в аудите для применения и повышения скорости и качества интеграции между данными и приложениями. Решения для машинного обучения аудита решают такие важные вопросы, как полнота аудита, лучшее исследование отчетов и обеспечение наилучших практик во время внутреннего аудита. Применение машинного обучения в аудите повышает аудиторские функции, разрешая рутинную работу без ущерба для качества.
Решения искусственного интеллекта помогают автоматически идентифицировать риски, средства контроля и другие ключевые факторы в рамках аудиторской документации, помогают составить график знаний о множественных взаимосвязях сущностей, что делает его в бухгалтерском учете более полным и точным. Компании используют искусственный интеллект в бухгалтерском учете, чтобы сегментировать отчеты о рисках с высоким сходством, данное решение интегрировано с моделью машинного обучения, которая обучает себя определять области возможной эффективности аудита [5; 7].