大数据审计是审计机构运用大数据技术方法，对跨层级、跨领域的经济社会运行数据进行挖掘分析，实现对被审计单位全面监督的数字化审计模式。其核心是通过“总体分析、发现疑点、分散核实、系统研究”流程，整合内外部财务与业务数据，构建数据分析模型进行关联性交叉验证。

大数据审计具有高效性、实时性、覆盖面广等特征。

高效性是指审计工作由纸质办公转向软件办公，利用计算机进行大量、快速地处理，审计人员能将精力转到更需要应用专业判断地工作中去，提高了审计效率。

实时性是指大数据审计在审计过程中就可以发挥监督作用，能及时发现问题、纠正偏差，解决了过去事后审计、意见滞后的问题。

覆盖面广是指计算机的海量存储和对数据的高效处理，能实现跨年度、跨领域、跨专业的审计全覆盖。

大数据审计是传统审计信息化的发展方向，大数据技术对审计工作的强大赋能，使得审计工作能够突破多方面的传统限制因素，带来多方面的深刻转变，主要体现于以下几个方面。

1.由抽样审计到全样本审计的转变，规避抽样风险。

在传统审计模式是基于抽样方法进行开展的，通常审计人员通过对样本数据的检查和分析来判断系统的整体特征情况。抽样检查的方式主要是迫于控制审计成本角度的妥协，但是被抽样本的代表性太过于依赖于审计人员的主观经验判断，容易导致审计结果的偏差。大数据时代的到来，审计人员获得数据的广度和深度的大幅增加，以及大数据分析技术的大量应用，使得全样本审计成为可能，促使从抽样审计到全样本审计的转变，从而全面提升审计发现问题的能力，规避了抽样风险。

2.由现场审计到非现场审计的转变，突破时空限制。

传统审计模式通常采取现场审计，工作时间通常局限在工作日的，还存在着被审单位距离较远的情况，工作受到时间、地点以及人力的限制，导致审计效率不高。大数据审计则可以突破时间及空间的制约，审计人员通过互联网可以远程查询被审计单位相关数据信息，随着审计信息数据库的不断建设和完善，甚至可以实现全天候远程在线审计，极大地节约了审计成本，提高了审计效率。

3.由关注因果关系向关注相关关系的转变，突破传统审计视野局限。　

一般情况下，发现事物之间因果关系比较困难，而且许多因素会削弱特定的因果关系，从而导致因果关系的局限性。然而，相关性关系则不然，即使审计人员不了解事物内在的因果关系，通过相关性关系还是能够把握事物现在的状态和未来的发展趋势。因此，相关性关系不仅给审计人员提供新的审计视角，而且能够突破传统审计视野局限。传统审计中，审计人员往往花费较大精力去探索审计样本数据之间的因果关系，审计成本较高，导致审计效率较低，而且容易受到偏见的影响，从而导致错误的结论。大数据环境下，更多的是通过对全样本数据进行基于关联性原则的技术分析，找出指标之间的相关性，进而快速挖掘出审计线索，发现重点怀疑对象并形成待核清单，制定有针对性的具体审计计划，不再轻易解释和探究指标之间的因果关系，进而大幅提升审计效率。

山东省审计厅推动金融审计领域数字化转型，构建“1+2+N”金融智能审计体系，以1个省级数据中心为基石、2大核心系统为支撑、N个特色工具为补充。智能分析系统用于关联关系图谱分析以精准定位风险。该体系提升了审计精准性与效率，并督促被审计单位建立健全规章制度。计划建成大数据审计体系实现全过程穿透式数字化监督。

大数据审计是指审计机构运用审计科学与大数据科学的技术、方法和工具，深度挖掘大量经济和社会运行数据，对被审单位的重大财务事项、经营管理活动以及相关资料的可靠性开展的一种独立的监督活动。大数据审计使用异构数据源和更复杂的技术方法，对数据分析更精确，能提高审计发现问题、评估和判断以及进行宏观分析的能力。