大数据审计与传统审计的区别

在数字化浪潮持续推进的背景下，大数据审计正逐步成为企业内部审计、财务稽核、风险控制等关键职能的转型方向。相比传统人工抽样、纸质报告、事后核查的方式，大数据审计强调**“全量、实时、智能”**，不仅提升了审计效率，更增强了对风险与异常的前置识别能力。

本文将从多个维度详细解析大数据审计与传统审计的区别，并结合思迈特软件 Smartbi在审计数字化场景的实际应用，帮助企业构建更智能、更可信的数字审计体系。

一、大数据审计与传统审计的核心区别

简而言之，大数据审计更强调数据驱动与智能判断能力，而非依赖个体审计经验。

二、大数据审计的关键技术能力

1. 多源数据整合能力

○ 跨系统抽取 ERP、财务、采购、人力、销售等数据

○ 标准化建模，统一口径与指标定义

2. 审计指标建模能力

○ 异常行为识别模型（如串标、重复付款、超预算等）

○ 审计分析规则配置：账龄、异常波动、跨月结算等

3. 智能分析与图表展示

○ 可视化地图、指标仪表盘、交互图表等图形展示

○ 审计发现路径可追溯，便于复查和报告生成

4. 自动化与AI能力

○ 自动报告生成（如Smartbi的“AI写报告”功能）

○ 自然语言问数，辅助非技术审计人员快速获取信息

○ 模式识别与趋势预警，提升主动发现能力

三、Smartbi如何助力企业开展大数据审计？

作为国产领先的数据分析平台，思迈特软件 Smartbi在审计场景中广泛应用于：

✅ 审计数据集成平台

连接 SAP、金蝶、用友、OA、费用系统等，实现全流程数据穿透。

✅ 风控指标监控大屏

实时展现审计异常点，如发票异常、合同未审批付款等。

✅ 智能审计报告生成

通过 AI 自动输出图文并茂的审计发现报告，极大减轻分析师负担。

✅ 内控合规预警机制

内置业务规则库与图表交互逻辑，自动识别潜在违规行为。

四、大数据审计的典型应用场景

● 财务共享中心：监控跨区域异常费用申请

● 内部审计部门：对费用、资产、合同进行穿透式数据审查

● 集团总部：构建集团财务/采购/合规多维审计大屏

● 企管部/监事会：月度/季度报告一键生成，提升报告专业度与洞察力

五、总结：新时代审计从经验驱动走向数据驱动

传统审计以人为本，大数据审计则以数据为核心。前者关注流程与合规，后者强调预警与价值发现。

企业应顺应趋势，借助如Smartbi这样具备数据整合、智能分析、图表表达能力的数据工具，实现从“查问题”向“防问题”“用数据找价值”的跃迁。