ВАК 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
ВАК 08.00.12 Бухгалтерский учет, статистика
ВАК 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики
ВАК 08.00.14 Мировая экономика
В данной статье рассматриваются вопросы оценки информационного и технологического окружения аудита для организации принятия решений в управлении с выделением основных составляющих элементов, необходимых для реализации целевых установок. Рассмотрены основные объекты исследования. Рассмотрены предпосылки применения искусственного интеллекта в процессе аудита.
экологический аудит, экологический менеджмент, аудит бизнеса, международные стандарты, стандарты ИСО 14000, стандарты ИСО 19000, аудиторское заключение
Учёт на глиняных табличках стал предметом истории вместе с Месопотамией, рабы уступили место роботам. Проверять вручную, даже применяя Excel, инновационные цифровые решения, внедряемые практически ежедневно в бизнес, вряд ли эффективно. Ценность аудиторской проверки, например брокера, чьи роботы совершают около 10 тысяч сделок в течение биржевого дня, к моменту, когда результаты аудита будут представлены пользователям заказчику аудиторских услуг, практически будет утрачена.
Вместе с тем, важно увидеть в происходящих изменениях не только вызовы, но и дополнительные возможности для аудиторской деятельности, для её качественного развития.
Для этого, прежде всего, необходимо рассмотреть ту информационно-технологическую среду, которая в ближайшем будущем будет основным объектом исследования при проведении аудита.
a) технологии автоматизации бизнес-процессов
Замещение человеческого труда, начавшись с производственных рабочих, достигло административно-управленческого персонала. Сейчас в области автоматизации бизнес-процессов можно всё чаще встретить термин robotic process automation (сокращенно – RPA).
Иногда данную группу технологий метафорически описывают как замену работников ботами. Дело в том, что в некоторых успешных случаях разработки подобного рода ботов, благодаря эффективному интерфейсу, пользователи (или «тренеры») начинают относиться к ботам как к реальным существам, а не к абстрактным программным сервисам.
Отличительной особенностью таких роботов является использование интерфейсов, которые ранее использовались людьми. Следует отметить, что в качестве одной из форм автоматизации эта концепция существовала достаточно давно, в виде снятия экранных изображений. В этом боты технологически близки к макросам, которые достаточно давно известны по офисным приложениям. Но, в то же время RPA считается важной технологической эволюцией этого метода. Набор действий бота в RPA разрабатывается на основе наблюдений за тем, как пользователь выполняет рабочие задачи в графическом пользовательском интерфейсе приложения (graphical user interface, GUI). Этим боты в RPA отличаются от традиционных систем автоматизации, в которых используется внутренний интерфейс прикладного программирования (application programming interface, API) или выделенный язык сценариев.
В последующем «автоматизация» осуществляется путем воспроизведения ранее записанных действий человека. Фактически создается цифровой двойник работника.
Напоминая «цифрового попугая», RPA могут уступать в эффективности традиционным системам автоматизации, но при этом позволяет снизить (фактически не требует кардинальной переделки существующего программного обеспечения) либо устранить барьер (в продуктах, в которых API случае не мог бы использоваться) для роботизации процессов.
Впрочем, с учетом описываемого ниже закона Мура, этот подход может быть более оправданным, так как разница в эффективности будет постоянно нивелироваться.
Практическим следствием применения данной технологии является отсутствие человеческого фактора. Данное обстоятельство имеет важное положительное значение. Для аудитора это означает существенное сокращение времени на анализ системы внутреннего контроля. К тому же выборка для тестирования операционной эффективности СВК в ряде случаев может ограничена одной единственной операцией. Аудиторские тесты в данном случае будут заключаться в том, чтобы подвергнуть анализу весь набор ботов, существующих в организации. Дополнительными процедурами будут проверка логфайлов работы роботов на предмет изменений в них, несанкционированного вмешательства в их работу или сбоев аппаратной части. Но для этого необходимо, чтобы соответствующие тесты были автоматизированы и на стороне аудитора. Тем более, что некоторые традиционные аудиторские процедуры, например опросы (интервью) работников, направление запросов в данной ситуации или не эффективны, или невозможны.
б) централизованные системы управления ресурсами предприятия
Буквальный перевод термина ERP (сокр. от англ. enterprise resource planning - планирование ресурсов предприятия) сам по себе мало о чем говорит. Под этим термином обычно понимается программное обеспечение для управления предприятием, которое является единым для всех бизнес-процессов: финансы, цепочки поставок, операции, учет, отчетность, производство, кадры и прочее.
Главное отличие ERP-системы – единство платформы для всех программных модулей и охват всех направлений деятельности предприятия. Таким образом, программные средства, предназначенные для ведения бухгалтерского учета, являются лишь одним из модулей такой системы.
Несмотря на то, что внедрение ERP-систем является продолжительным и недешевым мероприятием, число компаний, стремящихся их внедрить, постоянно увеличивается. Это обусловлено тем, что ERP-система позволяет консолидировать операции и данные в одной системе, обеспечить их сопоставимость, устранить дублирование тем самым сформировать единое видение происходящих процессов у всех участников. Кроме того, современные ERP-системы часто включают в себя встроенные инструменты аналитики и прогнозирования.
Наличие ERP-системы у аудируемого лица может существенно облегчить работу аудитора, так как аудитор, работая с единой базой данных, являющейся информационным ядром системы, может получить дополнительную информацию, касающуюся финансово-хозяйственной деятельности. И в этом случае аудитору крайне полезно иметь программные продукты, позволяющие автоматизировать получение такой информации, с тем чтобы сконцентрироваться на аналитических процедурах.
в) аренда программного обеспечения
Нередко совсем незначительные технологические изменения становятся причиной тектонических сдвигов сразу в нескольких отраслях. Данное замечание справедливо в отношении такого получающего всё большее распространение явления как аренда программного обеспечения (англ. soft as service, сокращенно – SAS) при котором программное обеспечение является предметом аренды.
Практическим следствием распространения данной модели владения программным обеспечением стало снижение уровня технологических барьеров для получения самых совершенных IT-сервисов даже для небольших компаний. То есть, цифровизация не является уделом крупных и финансово мощных компаний. Более того, данный сервис более удобен именно для небольших компаний, которым чаще всего достаточно типовых решений «из коробки».
С технологической точки зрения стирается грань между компаниями крупными и не очень – оцифровываются практически все компании, попадающие в сферу деятельности аудиторских компаний.
Нетрудно заметить, что возможность использования самого совершенного специализированного программного обеспечения открывается и для аудиторов. Теперь аудитор может сформировать комплектацию из программных продуктов под конкретные аудиторские процедуры для каждой проверки.
г) облачные технологии
Аренда стала инструментом оптимизации затрат в отношении ещё одного элемента цифровой инфраструктуры – вычислительных мощностей. Теперь даже самая небольшая компания не испытывает затруднений в отношении потребных вычислительных мощностей. Также компании больше не ограничены пространством для хранения информации. Более того, любая компания может клонировать своих цифровых двойников для того, чтобы данные предприятия находились в одном центре обработки данных с программами роботизации аудиторской организации.
Ситуация с облачными технологиями «зеркальна» по отношению к аудитору – выезд аудитора к клиенту теперь фактически может быть заменен временным размещением программного обеспечения для проведения проверки в том же центре обработки данных, где находятся его цифровой двойник.
д) интернет вещей и большие данные
Доступность огромных вычислительных мощностей привела к тому, что появилась практическая возможность обработки данных, которые ранее игнорировались ввиду огромной трудоёмкости их учёта. Таких данных по определению много, поэтому речь идет о Big Data (англ. «большие данные»). Фактически огромные массивы информации из информационного шума превратились в актив.
В свою очередь, технологии обработки больших данных вызвали к жизни такой инструмент, как интернет вещей. Эту технологию к жизни вызвала постоянно возрастающая сложность и стоимость технических систем. С практической точки зрения это означает ситуацию, когда сложное технологическое оборудование или технические системы атомизируются на сотни отдельных инвентарных объектов в силу того, что они имеют, например, различающиеся ресурсы или требуют различных технологий обслуживания и эксплуатации. Помимо доведения глубины учета до «уровня гвоздя» это приводит к усложнению и, как следствие, автоматизации документооборота. Например, автоматический заказ запасных частей к моменту предполагаемого исчерпания ресурса (just in time) или планово-предупредительного ремонта соответствующего объекта основных средств.
Это представляется серьёзным вызовом для аудиторской деятельности. В таких условиях аудитору также требуется технологическая способность к анализу больших массивов данных на уровне не ниже хозяйствующего субъекта. В таких учетных условиях потребуется корректировка подходов к аудиторской выборке и, как неизбежность, автоматизация аудиторских процедур.
е) системы машинного зрения (распознавания)
Компьютерное (техническое) зрение – технология, которая берет начало со второй половины прошлого века, когда американские железнодорожные компании начали осуществлять автоматическое считывание номеров вагонов. Достаточно давно данная технология применяется почтовыми службами.
Примерами применения таких систем могут быть:
- системы управления процессами (промышленные роботы, автономные транспортные средства);
- системы видеонаблюдения;
- системы организации информации (например, для индексации баз данных изображений);
- системы моделирования объектов или окружающей среды (анализ медицинских изображений, топографическое моделирование);
- системы взаимодействия (например, устройства ввода для системы человеко-машинного взаимодействия);
- системы дополненной реальности;
- вычислительная фотография, например для мобильных устройств с камерами.
Компьютерное зрение не обязательно понимать как противоположность биологическому зрению. То, что изучено в биологии служит основанием для создания моделей работы систем машинного зрения. При этом междисциплинарный обмен между биологическим и компьютерным зрением оказался взаимовыгодным для изучения и развития обеих областей.
Подразделы компьютерного зрения включают воспроизведение действий, обнаружение событий, слежение, распознавание образов, восстановление изображений и некоторые другие.
Но современное развитие данной технологии позволяет говорить о том, что в отношении некоторых объектов машина далеко впереди человека. Особенно если речь идет о многократно повторяющихся процессах либо процессах, требующих разрешения, которое недоступно человеческому глазу (например, малоразмерных объектов).
Вместе с тем, можно отметить, что системы машинного зрения необходимы и в случае обработки документов на бумажных носителях. Например, системы машинного зрения очевидно эффективней, когда при обработке документов отслеживаются признаки подделки или иных изменений в документах. Представляется, что это является показанием к тому, что аудиторские процедуры такие как инспектирование, наблюдение, аналитические процедуры, могут быть, в зависимости от объекта, частично или полностью роботизированы.
ж) системы распределенного хранения данных
Системы распределенного хранения данных известны достаточного давно. Для целей настоящей работы главный интерес представляют такие прикладные проявления данной технологии как блок-чейн (англ. block chain) и смарт-контракты.
Для целей аудита данные технологии существенно упрощают процесс верификации совершаемых аудируемым лицом хозяйственных операций и сделок, понимаемых в широком смысле. Согласно буквально тексту ст. 153 ГК РФ сделками являются любые действий, которые направлены на установление, изменение или прекращение гражданских прав и обязанностей.
В случае использования блокчейн пропадает смысл в том, чтобы сверять подписи под документами или направлять запросы контрагентам для подтверждения фактов совершения множества хозяйственных операций. Распределённые реестры фактически избавляют от необходимости наличия первичных документов, так как по таким критериям как сохранность и верифицируемость они на порядок надежнее того, что в настоящее время понимается под первичным документов.
Представляется возможным возражение, основанное на том, что в настоящее время законодательство о бухгалтерском учете закрепляет требования к первичным документам из прошлого столетия.
Однако те преимущества, которые дает технология блокчейн, возможно окажут влияние на требования регулятора в области бухгалтерского учета. Подобно тому, как когда-то бумага вытеснила пергамент и глиняные таблички, цифровые носители заменяют собой бумажный учёт.
В настоящее время ещё существует достаточно большой массив форм на бумажных носителях. Но тренд очевиден. При этом в области, которая считается весьма чувствительной для государства. Имеются в виду налоговые первичные документу – электронные счета-фактуры.
Соответственно для аудитора важно иметь адекватный инструмент для работы с данными цифровыми сущностями.
з) искусственный интеллект
Пугающий своими возможностями инструмент второй половины прошлого столетия наконец начинает реализовывать свой потенциал и поставлен в качестве стратегической цели цифровизации. Причем сдерживающим фактором масштабирования технологии является не уровень готовности данной технологии, а недостаточные темпы цифровизации.
В случае искусственного интеллекта можно говорить о наивысшем уровне автоматизации – система не просто реализует алгоритм, некогда созданный человеком. В данном случае система постоянно изменяет алгоритмы своих действий на основе полученной информации, в том числе собственных действий. То есть происходит адаптация, которая именуется «машинным обучением».
Обычно критики искусственного интеллекта приводят в качестве аргумента невозможность создания машиной новых, ранее не существующих объектов (фактически – неспособность компьютера к творчеству). Кроме того, указывается на невозможность компьютера чувствовать. Несмотря на то, что это уже далеко не так, можно заметить, что аудиторская деятельность к числу творческих никогда не относилась. Чувственность является антиподом профессионального требования к аудитору – беспристрастности и объективности.
Очевидно, что оценка эффективности работы предприятий, оцифрованных до уровня искусственного интеллекта, невозможно для аудитора, не имеющего адекватного инструментария.
Для аудитора системы искусственного интеллекта не могут быть пугающими хотя бы потому, что аудитор является фактически экзаменатором. И для аудитора всё равно, кто сформировал отчетность – человек или машина. И в том, и в другом случае аудитор мог бы обойтись и без всякой вычислительной техники. Но нет каких-либо разумных причин, чтобы системы машинного обучения не были поставлены на службу аудиторам. Более того, аудиторы, обладающие обширным опытом в самых разных областях, должны стать методологическим авангардом, хотя бы в части учетной деятельности.
и) закон Мура
Может показаться, что открытый соучредителем компании «Intel» – Гордоном Муром, в 1965 г. закон, не имеет отношения к аудиторской деятельности. В самом начале это было действительно так.
Закон Мура отражает экспоненциальный рост вычислительных мощностей процессоров, поэтому в настоящее время можно говорить о переходе количества в качество – вычислительные мощности стали влиять практически на все виды деятельности.
Уже нельзя не учитывать то, каким образом наращивание вычислительных мощностей, в совокупности с искусственным интеллектом, оказывает влияние на ту технологическую среду, в которой окажется аудит в самом ближайшем будущем. У этого закона есть и экономическая подоплека – за ту же сумму мы каждые два года имеем двойное увеличение мощности либо наоборот, двойное снижение стоимости одной и той же вычислительной мощности. А это значит, что гораздо быстрее и эффективнее будут внедряться и ERP-системы, и облачные сервисы, и арендные программные продукты.
Хорошей новостью является то, что закон Мура позволяет с оптимизмом смотреть в будущее аудиторам тоже. С увеличением располагаемых вычислительных мощностей аудиторская деятельность также получает возможность выхода на иной технологический уровень. При правильном использовании технологий аудитор может быть полностью избавлен от основной массы операций, которые ранее составляли содержание аудиторской деятельности – вычислительные операции, сбор документов, оценка документов на достаточность и правильность их оформления. Современные информационные технологии предъявляют новые качественные требования к аудиторской деятельности – теперь аудитор должен обладать весьма высокоуровневыми компетенциями.
Если рассматривать через шкалу корпоративного управления, то уровень аудиторских компетенций должен быть не ниже уровня совета директоров, так как уровень единоличного исполнительного органа тоже может быть оцифрован. Конечно же останутся в корпоративном управлении области, которые не могут быть полностью лишены человеческого участия. Но эта область будет сужаться практически постоянно.
1. Аудит: учебник для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям [Текст] / под ред. проф. Савина, проф. Л.В. Сотниковой. — 7-е изд., перераб. и доп. — М: ЮНИТИ-ДАНА: Аудит, 2019.
2. Савин А.А. Аудит качества системы управления организацией : монография / А.А. Савин. — М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2018.
3. «Четыре совета по роботизации бизнес-процессов», GAAP.RU, https://gaap.ru/news/159402/
4. Савин А.А., Савин И.А. Внутренний контроль формирования и реализации налоговой политики корпорации / под ред. проф. А.А. Савина. - М.: Центркаталог, 2020.
5. Суглобов А.Е., Жарылгасова Б.Т. Бухгалтерский учет и аудит. Учебное пособие. М.: КноРус, 2007. 496 с.
6. Суглобов А.Е. Международные стандарты аудита в регулировании аудиторской деятельности. М.: Экономист, 2007. 256 с.
