近年来，我国信息技术取得了较快的发展，以大数据为代表的新型技术已逐步成为新时期社会经济发展的核心动力，有力推动了各行业领域发展模式的重大变革。审计单位也应加强对大数据技术的研究，充分了解其在审计工作中的应用瓶颈，并积极探索与大数据技术的融合路径，以促进审计效率及质量的全面提升。

一、大数据技术在审计工作中面临的挑战

（一）缺乏标准化数据基础

大数据分析技术在审计工作的应用需要以标准化数据为基础。但是，受多元化数据来源以及差异化数据结构等因素的影响，审计工作所采集的数据信息普遍存在标准不统一的问题。部分数据信息甚至缺少关键字段，不仅影响了数据信息的完整性以及准确性，而且加大了数据处理分析的难度，客观上制约了大数据技术在审计领域的推广应用。

（二）存在数据安全风险

在审计工作中应用大数据技术时，由于所涉环节较多，因此在数据信息的采集、传输、归档存储以及处理分析等过程中均可能存在数据安全风险^[1]。这也成为了大数据技术在实践应用中必须高度重视的一个问题。部分审计单位缺乏风险意识，未能构建完善的数据安全体系，导致审计数据存在较高的泄露及被篡改风险。敏感信息的泄露会严重影响审计工作的正常开展。

（三）缺乏复合型人才

审计工作与大数据技术的融合对审计人员的综合素质有较高的要求。审计人员必须具备丰富的审计业务知识和工作经验，还要能够熟练掌握计算机知识以及相关应用软件的操作方法。但是现阶段很多单位均存在缺乏复合型人才的问题，影响了大数据技术在审计领域的应用效果。

二、审计工作中大数据技术应用优化策略分析

（一）建立标准化数据体系

审计单位应积极构建标准化的数据体系，制定数据采集规范，统一规定数据格式，做好数据整合清洗工作，提高数据质量，使其具备较强的可用性。同时，审计单位应构建跨部门数据共享机制，使多源异构数据能够被规范在统一标准下，以逐步形成标准化数据基础，从而为大数据技术在审计领域的进一步推广应用创造良好的前提条件。

（二）构建完善的数据安全机制

为保证数据安全，审计部门在应用大数据技术时应建立科学完善的安全防护体系。审计部门对敏感审计数据应进行加密处理，合理设置访问权限，且应积极部署防火墙等防护工具，以防止非法访问对数据信息进行篡改或窃取^[2]。同时，审计单位还应做好数据备份工作，以保证数据的完整性，提高恢复能力。

（三）加强复合型人才的培养

为满足大数据应用的人才需求，审计单位应加强复合型人才培养。在培训工作中，审计单位不仅应组织审计人员进行专业审计业务培训，而且应在培训中增加计算机知识、大数据技术应用方法等内容，以帮助审计人员更好地掌握数字技术，增强业务能力，全面提高综合素质。

三、审计工作中大数据技术应用场景分析

（一）应用于数据定位分析

大数据技术可应用于初步审计阶段的数据定位分析工作中。审计师可利用大数据技术对数据信息进行全面、深入的分析，提高洞察的深度和数据定位的精准度，以实现对审计风险的精确识别。在引入了大数据技术后，审计人员可以对多源异构数据进行深度整合，进一步拓展审计范围，准确把握风险脉络，提高潜在风险因子捕捉的效率和准确率。同时，审计人员还可以基于大数据技术对企业运营数据进行动态分析，实时评估企业风险状况，并可根据评估结果对审计策略进行相应的调整，从而使审计工作能够更好的适应持续变化的风险环境。

（二）应用于数据检测挖掘

大数据技术在审计领域中还可以应用于数据挖掘以及异常检测等方面，不仅可以帮助审计人员对数据规律进行深度挖掘，而且能够提高对异常活动的响应能力。在审计工作中，大数据技术的应用可以帮助审计人员对数据信息进行深度挖掘，以准确发现企业运营过程中存在的系统漏洞、冗余流程以及人为错误等问题，为企业运营策略的优化提供参考依据，同时，审计人员可以通过大数据技术的应用，对企业交易数据进行深度剖析，及时准确地识别大额资金频繁流转以及交易伪造等违法违规行为，从而有效发现欺诈或其他异常财务活动，使企业的风险防控能力得到有效提升。

（三）应用于预测分析

在审计工作中，大数据技术可应用于财务趋势预测、风险预警以及决策辅助等多个场景中。审计人员可通过大数据技术的应用进行财务预测模型的构建，对企业现金流状况以及盈利能力等各项关键财务指标的变化趋势进行科学的预测分析，提高前瞻洞察力，以敏锐发现复杂财务数据中所潜藏的深层问题。同时，审计人员还可以基于大数据技术，建立风险预警模型，对企业财务风险等进行动态监测。风险预警系统可自动识别潜在风险因子，并按照预设阈值自主判断风险等级，并可自动发出预警信息，帮助审计部门以及企业管理层及时采取相应的处置措施。此外，审计人员还可以综合应用大数据分析以及虚拟现实技术，对各种决策情境进行模拟分析，以实现对企业潜在风险的精准预测评估。评估结果可为企业管理决策提供重要的参考依据。

（四）应用于数据协同

大数据技术在审计工作中的应用，有效推动了跨部门合作机制的建立，使审计单位能够与其他相关单位之间加强工作协同，并建立高效的数据共享交流渠道，从而进一步拓展审计数据的来源渠道，为审计工作的开展提供更为全面的数据信息。审计人员可通过大数据技术的应用对企业运营各环节的数据信息进行高效的整合，以打破部门信息壁垒，帮助审计师发现潜在风险，提高审计质量。此外，跨部门数据平台的构建也可以为审计成果的应用提供有利条件，使审计成果能够成为企业决策的重要参考，推动企业决策模式的数字化转型升级。

（五）应用于智能审计

在审计工作中，大数据技术还可以与机器学习算法等有机结合，构建智能化审计系统，以提高审计效率和质量。大数据技术可为审计自动化转型赋能，为自动化审计系统的建设提供重要技术支撑。智能化审计系统可按照任务设定自动进行数据采集、传输、存储以及初步的整理分析等工作，减少了人为因素对审计数据完整性、准确性和真实性的影响。同时，大数据技术与机器学习等智能算法的融合，可以实现数据的智能解析、自动化异常探测以及对审计问题的自动辨识且能够自动完成初步审计报告的编制工作，有效降低了审计工作强度，为审计人员提供了智能化辅助工具。此外，机器学习算法还可以基于大数据模型进行自主学习，使模型可以实现动态优化，以进一步完善智能化审计系统功能，推动审计效率以及精准度的不断提升，使大数据技术优势能够在审计领域中得到更加充分的发挥。

四、总结

在审计工作中引入大数据技术能够有效提高审计效率和质量，为审计模式的转型升级提供技术路径。因此，审计单位应积极探索大数据技术的应用途径，不断拓展其应用范围，从而使大数据技术能够在审计领域中充分发挥其优势。

参考文献：

[1] 卞志远. 大数据技术在审计工作中的应用研究[J]. 张江科技评论,2024(5):155-157.

[2] 王锐. 科技强审视域下大数据在审计工作中的应用探讨[J]. 产业与科技论坛,2025,24(12):36-39.