РОЗВІДКА НА ОСНОВІ ВІДКРИТИХ ДЖЕРЕЛ ТА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В ПРАКТИЦІ ДЕРЖАВНОГО ФІНАНСОВОГО КОНТРОЛЮ

  • Андрій Хмельков Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, майдан Свободи, 4, Харків, 61022, Україна https://orcid.org/0000-0001-5470-604X
Ключові слова: інтерпретація знахідок штучного інтелекту, інститут фінансового контролю, мережевий контроль, метод контролю, публічні фінанси, великі данні, розвідка на основі відкритих джерел (OSINT), OSINT-моніторинг об’єкту та предмету контролю, робот аудитор, людина аудитор, штучний інтелект (AI)

Анотація

У статті здійснена спроба розробки сценаріїв та пропозицій для застосування мережевих технологій та технологій шо базуються на Штучному інтелекті, перш за все технології Розвідка на основі відкритих джерел або Open source intelligence (OSINT), агентами інституту фінансового контролю у аудиторському процесі. Зазнає Авторського удосконалення методологія контролю та роботи з великими даними під час процесу контролю. Подано Авторську позицію щодо місця Штучного інтелекту (AI) в аудиторському процесі.

Дослідження проводилося у двох площинах у теоретичній та прикладній.

У теоретичній площині визначено та досліджено роль (використання) AI у якості суб’єкта, за всім можливим масштабом або інструмента сучасного аудитора, для роботи з великими даними (big data) за всіма складовими етапами такої роботи.

Обґрунтовано, що в теоретичній площині: роль AI в аудиторському процесі – не може бути суб’єктом. Не доцільно розвивати технології, що дозволять втратити людині контроль та розпорядження фінансовими ресурсами. AI має бути включеним до аудиторського процесу лише у якості інструмента сучасного аудитора, для роботи з великими даними (big data) за всіма складовими етапами такої роботи у якості і розрахункового і пошукового інструменту.

У прикладній площини визначено та досліджено сценарії участі (використання) AI у аудиторському процесі як різновиду методу контролю та у якості елементу модернізації структури методу державного фінансового контролю.

За висновком у прикладній площині: зусилля на розробку сценарію участі (використання) AI у аудиторському процесі у якості різновиду методу контролю не доцільні, тому що такий різновид методу контролю не буде мати власного цілеполягання до контролю ані за предметом ані за об’єктом контролю, як мають його інші різновиди аудиту. Цей різновид має лише характер здійснення – за допомогою програмного забезпечення. Механізм здійснення не може підміняти мету контрольного заходу. Тому висновок за цим сценарієм – зусилля на розробці такого сценарію не доцільні.

Щодо другого можливого сценарію з прикладної площини дослідження, то визначено, що такий підхід безпосередньо не змінить практику державного фінансового контролю але зробить її сучасною та технологічною, тобто відповідаючою викликам часу. Шлях впровадження цього сценарію полягає у пропозиції додати технологію праці з даними (зокрема великими даними (Big Data)) – Розвідка на основі відкритих джерел або – OSINT. Висновок за цим сценарієм – цей сценарій найбільш привабливий. Його привабливість полягає і тому, що поєднує в собі результати з двох площин дослідження: теоретичної та прикладної.

Результатом стало можливість імплементувати технології з арсеналу SAI та запропонований нами OSINT, у структуру методу державного фінансового контролю та доповнити і посилити його контролюючу спроможність, а саме: структурний елемент «Способи контролю», доповнюється додатковим «Професійним способом» – «Інтерпретація знахідок штучного інтелекту»; структурний елемент «Прийоми контролю» доповнюється додатковим прийомом – «Мережевий контроль або Net Control»; структурний елемент «Інструментарій контролю» доповнюється додатковим набором інструментів, які спираються на OSINT – «Моніторинг способу провадження діяльності об’єкту контролю»; «Моніторинг способу поводження з предметом контролю» або за скороченою та узагальненою назвою – «OSINT-моніторинг об’єкту та предмету контролю».

Завантаження

Біографія автора

Андрій Хмельков, Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, майдан Свободи, 4, Харків, 61022, Україна

кандидат наук з державного управління, доцент

Посилання

REFERENCES

Khmelkov, A. (2022). A collection of situational exercises on state financial control. Kharkiv: V.N. Karazin Kharkiv National University. (In Ukrainian)

Khmelkov, A. (2017). Public financial control. Kharkiv: V.N. Karazin Kharkiv National University. (In Ukrainian)

Khmelkov, A. (2021). Financial institutions and financial control. Economic theory, 2, 47-64. doi: https://doi.org/10.15407/etet2021.02.047 (In Ukrainian)

Khmelkov, A. (2012). Formation of a holistic system of state financial control in Ukraine. Kharkiv: V.N. Karazin Kharkiv National University. (In Ukrainian)

Al Amimi, H. S. (2020). The future of public sector auditing: living in times of change. International Journal of Government Auditing, 47(1).

Hamdan, S.A.R., & Al Habashneh, A. K. (2024). The Advantages and Difficulties of Using AI and BT in the Auditing Procedures: A Literature Review. In A.M.A. Musleh Al-Sartawi, A.A. Al-Qudah, & F. Shihadeh (Eds.), Artificial Intelligence-Augmented Digital Twins. Studies in Systems, Decision and Control, 503. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-43490-7_9

Rana, T., Svanberg, J., Öhman, P., & Lowe, A. (Eds.) (2023). Handbook of Big Data and Analytics in Accounting and Auditing. Singapore: Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-19-4460-4

Nogueira, J., Ribeiro, D., & Marques, R.P. (2024). Factors Influencing Statutory Auditors’ Perception of the Role of Artificial Intelligence in Auditing. In Á. Rocha, H. Adeli, G. Dzemyda, F. Moreira, & A. Poniszewska-Marańda (Eds.), Good Practices and New Perspectives in Information Systems and Technologies. WorldCIST 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, 990. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-60328-0_31

Vitali, S., & Giuliani, M. (2024). Emerging digital technologies and auditing firms: Opportunities and challenges. International Journal of Accounting Information Systems, 53, 100676. doi: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100676

Gu, H., Schreyer, M., Moffitt, K., & Vasarhelyi, M. (2024). Artificial intelligence co-piloted auditing. International Journal of Accounting Information Systems, 54, 100698. doi: https://doi.org/10.1016/j.accinf.2024.100698

Goto, M. (2023). Anticipatory innovation of professional services: The case of auditing and artificial intelligence. Research Policy, 52(8), 104828. doi: https://doi.org/10.1016/j.respol.2023.104828

Corneliussen, H. G., Seddighi, G., Iqbal, A., & Andersen, R. (2024). Artificial Intelligence in the Public Sector in Norway. In R. Akerkar (Ed.), AI, Data, and Digitalization. SAIDD 2023. Communications in Computer and Information Science, 1810. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-53770-7_11

Sirait, E., Zuiderwijk, A., & Janssen, M. (2024). The Readiness of the Public Sector to Implement AI: A Government-Specific Framework. In M. Janssen et al. Electronic Government. EGOV 2024. Lecture Notes in Computer Science, 14841. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-70274-7_19

Chetty, K., Saal, P., Ntshayintshayi, N. et al. (2024). AI as a Catalyst for Good Governance: Transforming South Africa’s Fight Against Corruption. Development. doi: https://doi.org/10.1057/s41301-024-00404-8

Fischer-Abaigar, U., Kern, Ch., Barda, N., & Kreuter, F. (2024). Bridging the gap: Towards an expanded toolkit for AI-driven decision-making in the public sector. Government Information Quarterly, 41(4), 101976. doi: https://doi.org/10.1016/j.giq.2024.101976

Wilson, Ch., & van der Velden, M. (2022). Sustainable AI: An integrated model to guide public sector decision-making. Technology in Society, 68, 101926. doi: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.101926

van Noordt, & C., Misuraca, G. (2022). Artificial intelligence for the public sector: results of landscaping the use of AI in government across the European Union. Government Information Quarterly, 39(3), 101714. doi: https://doi.org/10.1016/j.giq.2022.101714

Sundberg, L., & Holmström, J. (2024). Fusing domain knowledge with machine learning: A public sector perspective. The Journal of Strategic Information Systems, 33(3), 101848. doi: https://doi.org/10.1016/j.jsis.2024.101848

Desouza, K. C., Dawson, G. S., & Chenok, D. (2020). Designing, developing, and deploying artificial intelligence systems: Lessons from and for the public sector. Business Horizons, 63(2), 205-213. doi: https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.11.004

de Sousa, W. G., Pereira de Melo, E. R., De Souza Bermejo, P. E., Sousa Farias, R. A., & Gomes, A. O. (2019). How and where is artificial intelligence in the public sector going? A literature review and research agenda. Government Information Quarterly, 36(4), 101392. doi: https://doi.org/10.1016/j.giq.2019.07.004

Опубліковано
2024-12-31
Як цитувати
Хмельков, А. (2024). РОЗВІДКА НА ОСНОВІ ВІДКРИТИХ ДЖЕРЕЛ ТА ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В ПРАКТИЦІ ДЕРЖАВНОГО ФІНАНСОВОГО КОНТРОЛЮ. Соціальна економіка, (68), 212-226. https://doi.org/10.26565/2524-2547-2024-68-20
Розділ
ФІНАНСИ