2 февраля 2026 г.
Согласно исследованию Gartner, более 70% руководителей служб внутреннего аудита (Chief Audit Executives, CAE) считают развитие культуры инноваций в своих командах, а также более активное использование аналитики данных и генеративного искусственного интеллекта (GenAI) важными или крайне важными приоритетами на 2026 год.
По мнению CAE, внедрение новых технологий становится ключевым условием для расширения охвата аудита и повышения его ценности для бизнеса — особенно в условиях ограниченных ресурсов и усложняющейся карты рисков.
«Руководители аудита не просто реагируют на изменения — они делают инновации осознанным приоритетом, стремясь повысить влияние и значимость аудиторской функции в 2026 году, — отмечает Маргарет Мур Портер, руководитель исследований практики Risk & Audit в Gartner. — При этом именно те направления, которые CAE считают приоритетными, вызывают у них наименьшую уверенность в способности успешно их реализовать. Для реальных изменений потребуются чёткая стратегия и смелое лидерство».
Технологии — в центре повестки аудита
Опрос Gartner, проведённый в августе 2025 года среди 119 руководителей аудиторских служб, показал: большинство ключевых приоритетов CAE на 2026 год так или иначе связаны с технологиями. Они рассматриваются как инструмент для расширения аудиторского покрытия и повышения отдачи от функции внутреннего контроля на фоне дефицита ресурсов и быстро меняющейся риск-среды.
Искусственный интеллект в аудите
Генеративный ИИ вызывает особый интерес у руководителей аудита. По данным Gartner, 83% аудиторских подразделений уже пилотируют или используют ИИ в своей работе, ещё 12% планируют начать внедрение в течение года.
«Вокруг GenAI в аудите формируется высокий уровень ожиданий — большинство CAE стремятся встроить эту технологию в аудиторские процессы уже в 2026 году», — говорит Портер.
В то же время эксперты Gartner предупреждают: интеграция ИИ в аудиторские рабочие процессы требует продуманного подхода, инвестиций в развитие навыков и постоянной оценки применимости сценариев использования — как с точки зрения ценности для бизнеса, так и технической реализуемости.
«Энтузиазм и даже активное внедрение ИИ сами по себе не гарантируют улучшения результатов работы аудиторской функции, — подчёркивает Портер. — Прогресс часто ограничивают проблемы с качеством данных, нехватка технических компетенций и, в ряде случаев, ограниченный доступ к технологиям». Эти факторы напрямую отражаются на низком уровне уверенности CAE в достижении целей по ИИ в краткосрочной перспективе.
Тем не менее, аудиторские подразделения, которым удаётся преодолеть эти барьеры, получают ощутимые преимущества: ускорение подготовки отчётности, более раннее выявление аномалий, а также более гибкие и адаптивные инструменты оценки и мониторинга рисков.
Как повысить отдачу от аналитики данных
Аудиторские функции уже вложили значительные ресурсы в аналитику данных, однако многие CAE отмечают, что ожидаемый рост эффективности пока не был достигнут.
Как и в случае с ИИ, результаты использования аналитики часто ограничиваются проблемами качества данных, нехваткой компетенций у сотрудников и сложностями с выбором наиболее ценных сценариев применения.
«Вместо того чтобы стремиться к повсеместному использованию аналитики — так называемому подходу analytics everywhere — руководителям аудита стоит сосредоточиться на целевых, высокоценностных кейсах, тесно связанных с потребностями бизнеса и способных дать измеримый эффект», — заключает Портер.
Источник: Пресс-служба компании Gartner
