Методологический кризис аудита в цифровой экономике

Abstract

Исследуется фундаментальный методологический кризис, возникающий при применении классических аудиторских процедур в условиях цифровой экономики. Доказывается, что традиционный аудит выстроен на предпосылке о том, что учетные данные отражают решения, принятые людьми; в цифровой среде данные формируются алгоритмическими процессами, что разрушает не инструментарий аудита, а его концептуальное основание. Для описания этого явления введена концепция цифрового методологического разрыва (ЦМР) структурного несоответствия между классической аудиторской методологией и природой данных в современных учетных системах. ЦМР охватывает четыре взаимосвязанных компонента: алгоритмическую удаленность, алгоритмическое смещение, транзакционную гипердинамику и компетентностную асимметрию. В качестве методологического ответа разработана двухуровневая модель: стандартизация учетных данных на основе SAF-T (Standard Audit File for Tax) с предложенным национальным аналогом BAF-D (Belarus Audit File for Data) и аналитический аудит полной совокупности данных с применением воспроизводимых процедур. Обоснована модифицированная модель аудиторского риска AR* = IR CRITGS SCR, предложены классификация цифровых аудиторских доказательств DAS = {E, A, R, C, M} и модель доверия Trust = f(A, R, C, M | E).

This article examines the systemic methodological crisis arising from the application of classical audit procedures in a digital economy. It is demonstrated that the traditional audit model rests on the assumption that accounting data reflect decisions made by human agents. In a digital environment, a substantial portion of data is generated by automated algorithms, which transforms not only the toolkit of auditing but its very conceptual foundation. The article introduces the concept of the Digital Methodological Gap (DMG), defined as the structural misalignment between classical audit methodology and the nature of data in contemporary accounting systems. It is argued that the DMG comprises four interrelated components: algorithmic remoteness, algorithmic bias, a high-frequency transaction environment, and competency asymmetry. A two-level model of methodological response is proposed, incorporating: (1) the standardisation of accounting data through the SAF-T format (Standard Audit File for Tax) and the development of a national counterpart, BAF-D (Belarus Audit File for Data); and (2) full-population analytical auditing using reproducible analytical procedures that minimise the dependence of audit conclusions on sampling-based testing. A modified audit risk model is substantiated: AR* = IR  CRITGS  SCR, in which the traditional detection risk (DR) is replaced by a measure of the statistical reliability of the analytical conclusion (SCR), and the control risk (CR) is extended to encompass an assessment of IT general controls (CR_ITGS). An extended classification of digital audit evidence is presented: DAS = {E, A, R, C, M}, together with a model of confidence in the results of digital analysis: Trust = f(A, R, C, M | E).