Искусственный интеллект через призму внутреннего аудита: от «черного ящика» к прозрачному контролю

Как трансформировать подходы к внутреннему аудиту в условиях активного внедрения систем ИИ и вероятностного моделирования? В статье предлагается концепция перехода от контроля внутренней логики кода к независимому аудиту системы управления модельными рисками (Model Risk Governance). Особое внимание уделено юридической ответственности за ошибки алгоритмов на примере прецедента Moffatt v. Air Canada, а также требованиям Банка России1. Статья содержит практические рекомендации и чек-лист для аудиторов по проверке жизненного цикла моделей, мониторингу дрейфа данных и обеспечению этичности алгоритмов.