(untitled) (Економіка і регіон/ Economics and region, 2025)
Стаття присвячена розробці методологічних основ застосування штучного інтелекту в аудиті фінансової звітності. Досліджено системні виклики сучасного інформаційного середовища: зростання обсягів текстових розкриттів, гетерогенність джерел даних, нові регуляторні вимоги щодо цифрової звітності. Обґрунтовано необхідність впровадження великих мовних моделей та машинного навчання для опрацювання інформації, що перевищує можливості традиційного аналізу. Запропоновано методику LLM-AuditBridge для семантичного аналізу текстових розкриттів відповідно до міжнародних стандартів аудиту. Розроблено архітектуру гібридної системи, що поєднує LLM-аналіз з класичними статистичними методами: аналізом Закону Бенфорда та логістичною регресією. Підкреслено інструментальну роль штучного інтелекту, що не замінює професійне судження аудитора.