The artificial neural networks in audits

2026

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.55871/2072-9847-2026-72-3-149-160
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In the context of rapidly growing data volumes and stricter auditing requirements, artificial intelligence technologies–particularlyArtificialNeuralNetworks(ANNs)–arebecomingincreasinglyrelevantintheauditing field. This study investigates the impact of expert systems, machine learning methods, and intelligent agents on audit quality.The empirical data were collected through a structured questionnaire survey conducted among accounting and auditing consulting firms located in Astana, Aktobe, Atyrau, and Aktau. A purposive sampling methodwasappliedtodeterminethesamplesizeof375respondents.Thecollectedprimarydatawereanalyzedusing descriptive statistics and Ordinary Least Squares (OLS) regression analysis.The findings reveal a significant positive correlation between the use of expert systems, machine learning, intelligent agents, and audit quality. The application of ANNs enhances the quality of audit reporting and is expected to become a dominant trend in the coming decades, as intelligent systems increasingly take over decision-making tasks.The study recommends continuous training for accountants and auditors in ANN methodologies to improve auditquality.Furthermore,auditingfirmsareadvisedtoinvestinmachinelearningtoolsandexpandtheuseof intelligent agents to assist in classifying audit objects across different categories.