В данном разделе обосновывается актуальность исследования, определяется цель и задачи работы, раскрывается объект и предмет исследования. Описывается методологическая база и подходы, используемые для достижения поставленной цели. Представлен краткий обзор структуры реферата и его основных разделов.

Рассматриваются основные понятия аудиторского риска, его виды и факторы, влияющие на его формирование. Анализируются особенности аудиторских рисков, возникающих при использовании информационных технологий. Исследуется влияние систем внутреннего контроля и их роль в снижении аудиторских рисков в контексте цифровизации. Выделяются ключевые изменения в аудиторских стандартах, связанные с внедрением новых технологий.

Рассматривается понятие аудиторского риска, его сущность и значение для аудиторской деятельности. Представлена классификация аудиторских рисков по различным признакам: уровню, природе, источникам. Описываются методы идентификации и оценки аудиторского риска.

Анализируются ключевые риски, возникающие при использовании информационных систем в управлении данными и ведении бухгалтерского учета. Описываются особенности автоматизированных систем управления и их влияние на процессы внутреннего контроля. Рассматриваются риски, связанные с кибербезопасностью и защитой конфиденциальной информации.

Изучаются изменения в международных и национальных аудиторских стандартах, связанные с внедрением информационных технологий. Анализируются требования к аудиторам в отношении оценки рисков, связанных с компьютерной обработкой данных. Рассматриваются возможности использования современных инструментов автоматизации аудиторских процедур.

В данном разделе рассматриваются основные методы выявления и оценки дополнительных аудиторских рисков, возникающих при компьютерной обработке данных. Анализируются возможности использования современных информационных технологий, таких как анализ больших данных, искусственный интеллект и машинное обучение, для повышения эффективности аудиторских процедур. Оценивается роль тестирования систем контроля и аналитических процедур в выявлении рисков.

Описываются традиционные методы, такие как анкетирование, интервьюирование, изучение документации и наблюдение. Рассматриваются преимущества и недостатки данных методов в контексте цифровой среды.

Анализируются возможности применения Data Analytics для выявления аномалий, мошеннических действий и ошибок в данных. Описываются основные техники Data Analytics, используемые в аудите.

Исследуется применение алгоритмов машинного обучения для прогнозирования рисков и автоматизации аудиторских процедур. Рассматриваются примеры успешного использования машинного обучения в практике аудита.

Предлагается комплексный метод оценки дополнительных аудиторских рисков, основанный на сочетании традиционных и современных методов. Этот метод включает в себя этапы идентификации рисков, оценки вероятности и влияния рисков, разработки плана аудиторских процедур и мониторинга рисков. Разработанные рекомендации направлены на оптимизацию процесса оценки рисков, связанного с компьютерной обработкой данных.

Описываются основные этапы разработки комплексного метода оценки рисков: определение области применения, идентификация рисков, оценка рисков, разработка плана аудиторских процедур.

Рассматриваются способы интеграции традиционных и современных методов оценки рисков для повышения эффективности аудита. Анализируются преимущества и недостатки каждого метода.

Описываются возможности автоматизации процесса оценки рисков с использованием специализированного программного обеспечения и инструментов Data Analytics.

В заключении подводятся итоги проведенного исследования, формулируются основные выводы и рекомендации. Оценивается эффективность предложенного комплексного метода оценки дополнительных аудиторских рисков в условиях цифровизации. Определяются перспективы дальнейших исследований в данной области.

Перечень использованных источников, включающий научные статьи, монографии, учебники, нормативные правовые акты и интернет-ресурсы.