1. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina apskaitos informacijos tikslumą. 2. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina apskaitos informacijos savalaikiškumą. 3. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina apskaitos informacijos išsamumą. 4. Dirbtinio intelekto technologijos padidina apskaitos informacijos nuoseklumą. 5. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina apskaitos informacijos patikimumą. 6. Dirbtinio intelekto technologijos didina apskaitos informacijos aktualumą. 7. Dirbtinio intelekto technologijos padidina apskaitos informacijos naudingumą priimant sprendimus. 8. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina audito procedūrų efektyvumą. 9. Dirbtinio intelekto technologijos padidina audito procesų tikslumą. 10. Dirbtinio intelekto technologijos supaprastina finansinių pažeidimų ar anomalijų nustatymą. 11. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina rizikos vertinimo efektyvumą atliekant auditą. 12. Dirbtinio intelekto technologijos padidina galimybę analizuoti didelius duomenų kiekius auditų metu. 13. Dirbtinio intelekto technologijos sutrumpina laiką, reikalingą audito užduotims atlikti. 14. Dirbtinio intelekto technologijos pagerina bendrą audito procedūrų veiksmingumą. 15. Ekspertinės sistemos naudojamos audito įrodymams rinkti, performuluojant juos į kompiuterinę programinę įrangą 16. Ekspertinės sistemos naudojamos žinioms išgauti, siekiant išspręsti audito įrodymų rinkimo problemas 17. Išplėstinės programinės įrangos kalbos naudojamos siekiant pagerinti audito įrodymų rinkimą 18. Ekspertinės sistemos naudojamos tam, kad būtų galima patarti ir priimti teisingus sprendimus dėl audito įrodymų 19. Ekspertinė sistema naudojama rinkti audito įrodymus, kurie turi būti užšifruoti programoje ir saugomi sistemos žinių bazėje 20. Neuroninių tinklų technologija naudojama integruotų elektroninių audito įrodymų rinkimui ir praktiniam įgyvendinimui užbaigti 21. Neuroniniai tinklai naudojami saugoti informaciją apie įrodymų rinkimą nuorodų ir ryšių rinkimui 22. Neuroniniai tinklai naudojami matematiniuose audito vadovų modeliuose, suformuluotuose diagramose, kurios imituoja kompiuterinių sistemų savybes 23. Neuroniniai tinklai naudojami apdoroti informaciją apie audito įrodymus ir lygiagrečiai pateikti sudėtingų problemų sprendimus 24. Neuroniniai tinklai padeda teikti sprendimus ir rekomendacijas vartotojui aiškiai ir tiksliai apie audito įrodymus 25. Neuroniniai tinklai leidžia vartotojui įvesti instrukcijas ir informaciją, susijusią su audito įrodymais, kad gautų apskaitos informaciją 26. Neuroniniai tinklai gali paaiškinti audito įrodymų rinkimo veiksmus, kad būtų pasiektas sprendimas, ir šio sprendimo priežastis