一、传统审计与数据驱动型审计的比较

在传统的审计模式中，审计师以财务报表的金额信息为出发点，分析、识别可能导致财务报表发生重大错报的因素。审计师通常采用问询、观察、检查和分析等审计程序来识别和了解审计客户的重大交易类别及其中的可能出错项。在完成上述的风险识别程序后，审计师再执行实质性程序以最终确定财务报表中是否存在重大错报。而实质性程序通常基于细节测试，即运用抽样方法在某类交易或者账户余额的总体中抽取部分样本，再对涉及样本的相关凭证进行检查，从而验证样本总体中是否存在重大错报。然而，随着会计信息系统的普遍推广应用，审计客户的财务数据愈发复杂。传统的审计方法逐渐暴露出了难以处理海量数据、数据中隐藏的关键信息难以被发掘等问题。

在数据驱动型审计模式下，审计师以审计客户底层记账分录为切入点，对全量财务数据进行深度挖掘，将数据分析贯穿审计工作的整个流程。审计师在关注财务数字（即分录的金额）的同时，也关注其他相关财务数据，例如分录的记账时间、记账人等信息。很大一部分审计证据的获取将通过数据分析完成，而不再极度依赖细节测试中的抽凭工作。值得注意的是，数据驱动型审计并非是传统审计方法的颠覆，而是强调通过对底层财务数据全方位、多角度分析，提升审计师识别异常交易、高风险领域的能力，从而执行更有针对性的审计程序。