1. 合规性：核查财务系统是否符合 SOX、会计准则、等保 2.0 等要求；
2. 安全性：财务数据访问控制、加密备份、操作日志完整性；
3. 有效性：财务系统功能是否满足核算需求，控制流程（如审批、校验）是否有效；
4. 数据可靠性：财务数据录入、处理、输出的准确性，跨系统数据对账机制。

1. 全量数据校验：对企业财务数据（发票、凭证、台账）进行 100% 核查，替代传统抽样审计；
2. 多源数据关联分析：融合财务数据与业务数据（如销售数据、采购数据）、外部数据（如税务系统数据、工商信息），验证勾稽关系（如收入与发货量、税负率与行业均值）；
3. 异常检测：利用 AI 算法（如孤立森林、回归分析）识别异常交易（如大额无规律支出、循环转账、发票虚开特征）；
4. 数据质量评估：核查财务数据的完整性（无缺失值）、一致性（跨系统数据一致）、准确性（与实际业务匹配）。

1. 合规性：IT 制度、流程符合《网络安全法》《数据安全法》、行业监管要求（如金融行业银保监会指引）；
2. 安全性：网络安全（防火墙、漏洞扫描）、数据安全（敏感数据脱敏、防泄露）、终端安全；
3. 有效性：IT 系统性能（响应速度、并发处理）、IT 流程与业务流程适配性（如采购系统与财务系统数据同步效率）；
4. IT 治理：IT 战略与业务战略匹配度、组织架构分工、项目管理流程。

1. 风险预警：实时监控业务数据（如销售、库存、供应链），通过 AI 算法识别异常（如库存积压、应收账款逾期、供应商价格异常波动）；
2. 全量合规核查：对海量用户数据（如个人信息）开展合规审计（是否符合《个人信息保护法》），全量校验业务数据与财务数据一致性；
3. 运营优化：分析 IT 系统运行数据（如服务器负载、接口响应时间）识别瓶颈，分析业务数据（如用户行为、流程节点耗时）优化流程；
4. 数据治理审计：评估数据标准、数据字典、数据清洗规则的有效性，核查多源数据（如 CRM、ERP、IoT 数据）的融合质量。

1. 财务报表审计强制配套（企业财务报表依赖信息系统时，必须评估 IT 控制有效性）；
2. 专项合规审计（如 SOX 法案 404 条款、等保 2.0、金融行业信息科技风险审计）；
3. 企业融资 / 并购 / 投标需求（投资方 / 招标方要求验证 IT 系统合规性与安全性）。

1. 法定 / 监管定期要求（等保 2.0 三级以上系统每年 1 次、《数据安全法》要求的定期数据安全审计）；
2. 重大 IT 事件（核心系统上线 / 升级、数据泄露 / 网络攻击事件、IT 项目验收）；
3. 内部管控需求（定期 IT 风险评估、业务流程数字化后管控验证、IT 战略调整）；
4. 外部合作应对（大客户合规审核、监管抽查前自查）。

1. 大规模企业财务审计（如集团型企业、电商 / 金融企业，海量发票、凭证需全量核查）；
2. 高风险领域审计（如财务舞弊排查、税务合规审计、反洗钱审计，需多源数据关联分析）；
3. 专项审计需求（如企业并购中的全量数据真实性核查、上市公司财务造假风险筛查）；
4. 审计效率提升需求（替代传统抽样审计，降低漏检风险，提升审计覆盖面）。

1. 数据量爆发式增长（如用户数超千万、日产生数据 TB 级，传统审计无法覆盖全量）；
2. 精准风险防控需求（如供应链 fraud 识别、销售回款异常预警、敏感数据违规使用监控）；
3. 数字化转型后（如上线大数据平台、IoT 设备采集多源数据，需验证数据质量与业务合理性）；
4. 全业务合规核查需求（如海量用户个人信息合规审计、全量业务数据与财务数据一致性校验）；
5. 运营优化需求（如通过分析系统运行数据优化 IT 资源配置、通过业务数据挖掘流程瓶颈）。