Денис ТАРАДОВ, заместитель Генерального директора ООО «РБ», в интервью Национальному банковскому журналу (NBJ) рассказал о проблемах и перспективах применения искусственного интеллекта в аудите.

NBJ: Денис, в настоящее время мы видим, как искусственный интеллект проникает во все сферы нашей жизни, расскажите, как он используется в аудите?

Д. ТАРАДОВ: Да, действительно, искусственный интеллект (ИИ) стремительно меняет облик многих отраслей, и аудит не стал исключением. Сегодня передовые технологии помогают аудиторам работать быстрее, точнее и эффективнее, открывая новые горизонты для развития профессии. Я бы выделил несколько ключевых моментов.

Начнём с автоматизации рутинных процессов. Раньше аудиторы тратили значительную часть времени на проверку документов, сопоставление данных, поиск несоответствий. Теперь эти процессы автоматизируются с помощью ИИ. Алгоритмы способны за считанные минуты анализировать огромные массивы информации, выявлять ошибки и аномалии, на которые у человека ушли бы дни.

Также ИИ улучшает качество анализа информации. Современные системы способны выявлять сложные взаимосвязи между данными, делать прогнозы, рассчитывать сценарии развития и определять их вероятность. Это позволяет аудиторам сосредоточиться на сложных вопросах, а не на механической обработке информации.

Ещё машинное обучение помогает распознавать нетипичные операции, которые могут указывать на мошенничество или ошибки. И задачей аудитора уже становиться их анализ, а не поиск.

Всё это создает ряд преимуществ от внедрения ИИ в аудит: повышается скорость работы. Задачи, на которые раньше уходили недели, теперь решаются за часы; минимизация человеческого фактора снижает вероятность ошибок; ИИ легко справляется с анализом больших объёмов данных; появляется возможность точнее прогнозировать риски и планировать ответные меры для их минимизации.

NBJ: Какие риски и сложности вы видите при внедрении ИИ?

Д. ТАРАДОВ: Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в аудит – это не просто установка нового программного обеспечения, а глубокая трансформация рабочих процессов, культуры и подходов к проверке. Этот путь сопряжён с рядом существенных рисков и сложностей, которые необходимо учитывать. Их действительно много, я бы выделил три основных, которые стоит учитывать

Первые – это технологические и методологические риски. Многие современные модели ИИ принимают решения, логика которых неочевидна для человека. Если система помечает транзакцию как подозрительную, аудитор должен понимать, «почему» так произошло, чтобы объяснить клиенту, – аргумент «алгоритм так решил» неприемлем, так как это снижает прозрачность аудита и доверие к его результатам. Также стоит учитывать сложность и стоимость внедрения. Это требует не только покупки или разработки ПО, но и мощной ИT-инфраструктуры (серверы, облачные хранилища), а также затрат на интеграцию с различными ERP-системами клиентов.

NBJ: Что вы скажите про юридические и регуляторные риски?

Д. ТАРАДОВ: При использовании ИИ рано или поздно встанет вопрос – кто несёт ответственность, если он допустил ошибку, не выявил нехарактерную операцию или не обратил внимания на несоответствия в анализируемых документах. Разработчик алгоритма? Аудиторская фирма, которая его использовала? Сам аудитор, который одобрил результат? На данный момент законодательство в этой сфере находится в серой зоне, и здесь ещё многое предстоит сделать регулятору вместе с аудиторским сообществом.

Кроме того, существующие стандарты аудита были написаны достаточно давно и не учитывают специфику работы алгоритмов. Сейчас аудиторам приходится искать способы «вписать» использование ИИ в рамки традиционных процедур, что не всегда просто и может вызвать вопросы у регулятора о качестве и объёмах выполненных процедур. Я думаю, что в ближайшее время должны появиться отдельные стандарты и протоколы, регламентирующие использование ИИ в аудите.

NBJ: Везде много говорится о том, что машины заменят людей, видите ли вы какие-либо организационные и кадровые проблемы?

Д. ТАРАДОВ: Для работы с ИИ нужны специалисты нового профиля: аудиторы, обладающие навыками Data Science, аналитики данных, понимающие основы машинного обучения. Таких людей на рынке пока ещё мало. В дополнение, внедрение ИИ меняет привычный уклад работы, сотрудники могут опасаться, что останутся без работы, что порождает внутреннее сопротивление нововведениям. Чрезмерная автоматизация рутинных задач может привести к тому, что молодые специалисты не будут получать глубокого понимания бизнес-процессов и будут обладать низкими аналитическими способностями, чрезмерно полагаясь на искусственный интеллект.

NBJ: Если резюмировать нашу интересную беседу, чтобы вы хотели ещё добавить?

Д. ТАРАДОВ: В заключение хотелось бы отметить, что внедрение ИИ в аудит – это неизбежный эволюционный шаг. Однако успех этого процесса зависит не столько от мощности алгоритмов, сколько от способности аудиторских компаний управлять перечисленными рисками. Ключевыми факторами становятся развитие «объяснимого ИИ», обеспечение кибербезопасности, проработка юридической базы и, самое главное, подготовка специалистов, способных быть не операторами машин, а аналитиками, которые смогут настраивать систему и интерпретировать результаты её работы. В условиях цифровой экономики именно синергия человеческого опыта и возможностей ИИ определяет успех на рынке аудиторских услуг.   

Беседовал Станислав Комаров

Материал также опубликован в печатной версии Национального банковского журнала (май 2026)