Исследование посвящено разработке методологии цифрового аудита затрат, возникающих при перевалке грузов и складской обработке в рамках транспортно-логистических систем (ТЛС). Показано, что указанные виды затрат составляют 35–55% общих логистических издержек, однако традиционные контрольные процедуры выявляют не более 10–15% нарушений. Основные риски для перевалки связаны с завышением физического объема груза и двойным выставлением счетов за одну операцию, для склада – с неэффективным использованием площадей, завышением времени обработки и потерями при хранении. Предложена авторская система принципов непрерывного аудита, классификация видов контроля и матрица соответствия технологий объектам проверки. Детально рассмотрены инструменты: Process Mining для реконструкции складских операций, RPA для автоматической сверки первичных документов перевалки, блокчейн для неизменной фиксации транзакций, алгоритмы машинного обучения для поиска аномалий. На примерах Lamoda и TradeLens подтверждена эффективность: сокращение складских издержек на 32,8%, полное устранение двойного выставления счетов за перевалку. Построена экономико-математическая модель, позволяющая рассчитать экономический эффект, срок окупаемости и ROI.