Экономические последствия технологических инноваций в форенсик аудите: повышение финансовой честности и корпоративного управления

В статье рассматриваются инновационные подходы в форенсик (судебном) аудите и их влияние на выявление и предотвращение финансового мошенничества. Современные технологии, такие как анализ больших данных, машинное обучение и блокчейн, трансформируют традиционные методы аудита, обеспечивая более высокую точность и эффективность при выявлении аномалий в финансовой отчетности. Однако с внедрением этих технологий возникают определенные проблемы, включая потребность в квалифицированном персонале, высокие затраты на технологии и проблемы с интеграцией новых методов в существующие процессы. Целью исследования является анализ преимуществ и недостатков использования цифровых технологий в форенсик аудите, оценка их влияния на процесс выявления финансовых искажений, а также раскрытие экономического эффекта от применения таких технологий. Основываясь на анализе реальных кейсов и применении методологии, основанной на сравнительном анализе традиционных и инновационных подходов, авторы статьи дают рекомендации для практикующих специалистов в области аудита и управления рисками. Результаты исследования подчеркивают важность адаптации к новым технологиям и предлагают пути решения возникающих проблем, которые могут помочь повысить доверие к финансовой отчетности и улучшить корпоративное управление. Статья имеет практическое значение для аудиторских фирм, компаний и исследователей, интересующихся современными тенденциями в области форенсик (судебном) аудита и борьбы с финансовым мошенничеством.

1. Растегаева Ф.С., Халитова А.З. Построение методики непрерывного форензик внутреннего аудита коммерческой организации в целях предотвращения мошенничества // Креативная экономика. – 2024. – Том 18. – № 7. – С. 1643–1666. URL: https://doi.org/10.18334/ce.18.7.121393.

2. Ken F., Matthew C., Jonathan Ch. Detecting Fraud Using Emerging Technology: Don’t Be Afraid to Innovate. 2023. URL: https://www.jsheld.com/insights/articles/detecting-fraud-using-emerging-technologydont-be-afraid-to-innovate.

3. Лащинская Н.В., Нестеров П.Д. Аудит и форензик как инструменты предотвращения существенных искажений бухгалтерской (финансовой) отчетности вследствие мошеннических операций // Управленческий учет. – 2023. – № 2.

4. Albrecht W.S., Albrecht C.C., Albrecht C.O., Zimbelman M.F. Fraud Examination. 2019.

5. Rathore R.R. Comparative Study of Forensic Accounting and Audit: Understanding Their Similarities and Differences in Practice // International Journal of Creative Research Thoughts (IJCRT). 2023. Vol. 11. No. 2. P. 453–470.

6. KPMG. AI in financial reporting and audit: Navigating the new era. 2024. URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmg/xx/pdf/2024/04/ai-in-financial-reporting-and-audit-web.pdf.

7. Dada S.O., Haron H., Yahaya S. Big Data in Auditing: Challenges and Opportunities // Journal of Business and Management. 2020. Vol. 7. No. 2. P. 42–56.

8. PwC. How blockchain will impact accounting and audit // PwC. – 2023. URL: https://www.pwc.com/gx/en/services/audit-assurance/blockchain-impact-accounting-audit.html.

9. Boland P.J., Brody R.G. Machine learning in financial auditing: Opportunities and challenges // International Journal of Auditing. 2019. Vol. 23. No. 3. P. 1–17.

10. Todd M., Jeremy O. EY. Transform compliance with smarter RPA. Robotic process automation in audit. Legal, Compliance and Technology Executive Series. EY Report. – 2020. URL: https://assets.ey.com/content/dam/ey-sites/ey-com/en_in/topics/assurance/forensic-data-analytics/transform-compliance-with-smarter-rpa.pdf.

11. Schreyer M., Haefner N., Biehl M. Blockchain technology in forensic auditing: Enhancing transparency and data integrity // International Journal of Digital Accounting Research. 2019. Vol. 19. No. 3. P. 112–129.

12. Poli S. 5 Best Audit Software for Accounting Firms. 2023. URL: https://www.vintti.com/blog/top-5audit-software-a-detailed-review-for-accounting-firms.

13. Pavel Y.L., Viktor P.S., Anna N.N., Viktor M.S. Integrated application of Benford’s Law tests to detect corporate fraud // Procedia Computer Science. 2022. Vol. 213. P. 332–337. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.11.075.

14. Dai J., Vasarhelyi M.A. Toward blockchain-based accounting and assurance // Journal of Information Systems. 2020. Vol. 34. No. 2. P. 23–45.

15. Mordor Intelligence. Forensic Accounting Market - Growth, Trends, and Forecast (2024–2029). 2023. URL: https://www.mordorintelligence.com/industry-reports/forensic-accounting-market/market-share.

16. Deloitte. Conducting Effective Remote Investigations: Practical Guidance During COVID-19. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/finance/us-covid-19-conducting-effectiveremote-investigations.pdf.

17. Singh M., Joshi M., Sharma S., Rana T. How Blockchain Is Transforming Accounting, Auditing and Finance: A Systematic Review // Handbook of Big Data and Analytics in Accounting and Auditing. Springer, Singapore, 2023. URL: https://doi.org/10.1007/978-981-19-4460-4_23.

18. PwC. Глобальное исследование внутреннего аудита 2023 г. Видеть сквозь стены, чтобы найти новые горизонты. – 2023. URL: https://www.pwc.com/kz/en/assets/global-internal-audit-study-rus.pdf.

19. World Economic Forum. How AI is transforming the fight against money laundering. 2019. URL: https://www.weforum.org/agenda/2019/01/how-ai-can-knock-the-starch-out-of-money-laundering/.

20. UOB’s new AI anti-money laundering solution helps the Bank cut through large volumes of transactions to pinpoint suspicious activities. 2020. URL: https://www.uobgroup.com/uobgroup/newsroom/2020/newmoney-laundering-solution.page?path=data/uobgroup/2020/133&cr=segment.

21. SQL Server Audit (Database Engine). 2024. URL: https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relationaldatabases/security/auditing/sql-server-audit-database-engine?view=sql-server-ver16.

22. IFRS and US GAAP: similarities and differences. 2023. URL: https://viewpoint.pwc.com/dt/us/en/pwc/accounting_guides/ifrs_and_us_gaap_sim/assets/pwcifrsusgaap0323.pdf.

23. Ken F., Matthew C., Jonathan Ch. Detecting Fraud Using Emerging Technology: Don’t Be Afraid to Innovate // J.S. Held LLC. 2023. URL: https://www.jsheld.com/uploads/Detecting-Fraud-Using-EmergingTechnology-Don%E2%80%99t-Be-Afraid-to-Innovate_2023-07-26-121322_fgvo.pdf.

24. Brown N.C., Huffman A.A., Cohen S. Accounting Reporting Complexity and Non-GAAP Earnings Disclosure // The Accounting Review. 2023. Vol. 98. No. 6. P. 37–71. URL: https://doi.org/10.2308/TAR-20180760.

25. Hongdan H., Radha K.Sh., Robin J., Chima M., David B. Accounting and auditing with blockchain technology and artificial Intelligence: A literature review // International Journal of Accounting Information Systems. 2023. Vol. 48. No. 100598. URL: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2022.100598.

26. PwC. Impact of Artificial Intelligence on Fraud and Scams. Report. 2023. URL: https://www.pwc.co.uk/forensic-services/assets/impact-of-ai-on-fraud-and-scams.pdf.

27. EY. AI in Financial Auditing: The Next Step in Digital Transformation. 2021. URL: https://www.ey.com/en_fi/insights/assurance/how-digitization-transformed-the-audit.

28. Shewale R. How many companies use AI? 2024. URL: https://www.demandsage.com/companiesusing-ai/.

29. Blockchain and corporates: unleashing potential. Technology, flow. – 2020. URL: https://flow.db.com/more/technology/blockchain-and-corporates-unleashing-potential.

30. Jacques B., Eric H. McKinsey Global Institute. Skill shift automation and the future of the workforce // Discussion paper. 2018.