1. Eulerich M. Is it all hype? ChatGPT's performance and disruptive potential in the accounting and auditing industries / M. Eulerich, A. Sanatizadeh, H. Vakilzadeh [et al.] // Review of Accounting Studies. – 2024. – Vol. 29, No. 3. – P. 2318–2349. – DOIhttps://doi.org/10.1007/s11142-024-09833-9.

2. Семиколенова М.Н. Трансформация внутреннего аудита в эпоху искусственного интеллекта / М. Н. Семиколенова, И. Н. Санникова // Учет. Анализ. Аудит. – 2026. – Т. 13, № 2. – С. 69–79. – DOIhttps://doi.org/10.26794/2408-9303-2026-13-2-69-79.

3. Казакова Н.А. Концептуальные и прикладные аспекты использования цифровых технологий в аудиторской деятельности / Н. А. Казакова, А. А. Мурадов // Учет. Анализ. Аудит. – 2025. – Т. 12, № 2. – С. 66–77. – DOIhttps://doi.org/10.26794/2408-9303-2025-12-2-66-77.

4. Dong M.M. A Scoping Review of ChatGPT Research in Accounting and Finance / M. M. Dong, T. C. Stratopoulos, V. X. Wang // arXiv. – 2024. – arXiv:2412.05731.

5. Булыга Р.П. Цифровые решения в системе учета и корпоративной отчетности: тренды и возможности ИИ / Р. П. Булыга, И. В. Сафонова // Экономика. Налоги. Право. – 2026. – Т. 19, № 2. – С. 40–52. – DOIhttps://doi.org/10.26794/1999-849X-2026-19-2-40-52.

6. Wang R. Automating Financial Statement Audits with Large Language Models / R. Wang, J. Liu, W. Zhao [et al.] // arXiv. – 2025. – arXiv:2506.17282.

7. Поправко И.В. Механизмы адаптивного обучения интеллектуальных чат-ботов на базе больших языковых моделей в контексте бухгалтерской экспертизы // Вестник евразийской науки. – 2025. – Т. 17, № 2. – Ст. 43ECVN225.

8. Ветрова И.Ф. Возможности и ограничения применения технологий искусственного интеллекта в аудите финансовой отчетности 2030 / И. Ф. Ветрова, Ю. И. Плотцева // Учет. Анализ. Аудит. – 2026. – Т. 13, № 4. – С. 51–60. – DOIhttps://doi.org/10.26794/2408-9303-2026-13-4-51-60.

9. Мельник М.В. Применение искусственного интеллекта в аудите и внутреннем контроле: ключевые аспекты и перспективы / М. В. Мельник, А. Н. Кизилов, Н. Т. Лабынцев // Учет и статистика. – 2025. – № 4 (22). – С. 76–84.

10. Wang Y. FinAuditing: A Financial Taxonomy-Structured Multi-Document Benchmark for Evaluating LLMs / Y. Wang, K. Wang, S. Yang [et al.] // arXiv. – 2025. – arXiv:2510.08886.

11. Chen Z. Standard Benchmarks Fail — Auditing LLM Agents in Finance Must Prioritize Risk / Z. Chen, J. Chen, J. Chen [et al.] // arXiv. – 2025. – arXiv:2502.15865.

12. Wang J.J. Assessing Consistency and Reproducibility in the Outputs of Large Language Models: Evidence Across Diverse Finance and Accounting Tasks / J. J. Wang, V. X. Wang // arXiv. – 2025. – arXiv:2503.16974.

13. Щербакова Е.П. Интеграция искусственного интеллекта в практику внутреннего аудита: современный опыт компаний и направления развития // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2025. – № 12. – С. 338–343. – DOIhttps://doi.org/10.24412/2220-2404-2025-12-27.

14. Staff Update on Outreach Activities Related to the Integration of Generative AI in Audits and Financial Reporting: Spotlight / PCAOB. – 2024. – 6 p.