1. 数据审计与智能审计：

    审计师可以利用大数据环境下的审计方式和工作模式，提升数据存储管理效率和规范化水平。通过技术创新提高审计效率，聚焦企业内部核心风险，扩展审计覆盖面。

    智能审计利用数据湖架构构建大数据审计平台，搜集和存储企业内外部各类结构化和非结构化数据，实现专业化处理。

2. 自动化处理能力提升：

    利用审计机器人流程自动化（RPA）替代人工执行重复和确定性的审计动作，节约人力成本，合理配置审计资源。

    采用模式识别技术，如文字识别、人脸识别、语音识别，提供文本、图像和语音自动识别及检查工具，支撑全样本检查。

3. *风险的智慧洞察：

    应用机器学习技术，通过有监督和无监督机器学习模型直接对大量审计对象的数据进行处理分析，形成相应的假设结果和风险预测。

4. 全面分析能力：

    智能审计能够全面分析大数据，帮助审计人员高效地识别异常客户的风险特征，提供更好的参考依据。

5. 降低成本与风险：

    AI的引入降低了审计成本，有效评估和管理审计风险，通过大数据分析识别行业趋势和潜在的风险因素。

6. 推动审计创新与转型：

    AI技术促进了审计领域的创新，出现了智能审计系统，使审计工作更加动态和实时，实现从事后审核向实时监控和预警系统的转变。

7. 实际应用与案例分析：

    智能审计系统如筑龙标事通，通过文本比对软件快速识别投标文件中的雷同之处，大幅提升审查效率。

8. 大数据在内部审计中的应用：

    大数据审计作为审计信息化中不可或缺的一环，与审计流程管理模块、数据挖掘模块和持续监测模块紧密相关，深度应用大数据技术。

9. 深化大数据审计质效：

    审计机关通过构建“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”的数字化审计模式，增强审计监督、过程控制和决策支撑能力。