本文档的主题为大数据智能审计，在当前的数据时代背景下，审计工作的智能化对于企业的高质量发展具有重要意义。以下详细解析了大数据智能审计的几个重要知识点：
大数据审计平台建设的背景。随着企业管理规模的增大、层级结构的复杂化以及经营业务的多样化，内部审计工作面临着前所未有的挑战。传统的审计模式已经无法满足现代企业管理的需求，需要一个“科技强审、智慧高效”的新审计模式来取代。大数据和人工智能技术的迅猛发展，为审计工作的信息化和智能化提供了技术支撑。国家对审计工作的重视，以及十八大以来对审计工作的战略部署，为大数据智能审计的实施提供了政策支持。
大数据审计平台的建设内容。文档中提到的大数据审计平台框架构建遵循“一个平台、两个核心、三个目标、四个视角、五个要素、六个领域、七类应用”的建设思路。这表明大数据审计平台是一个综合性的系统，它不仅包括数据和审计的核心，还有面向不同视角、要素、领域和应用的子系统。在建设过程中，涉及业务层面、系统应用层面以及数据层面，需要综合运用内外部数据、制度法规、智能技术、用户角色定位等要素，构建出高保真的审计模型。此外，技术层面需要确立平台的技术定位，数据层面则需进行数据寻源，确保能够从各种系统中提取出与审计需求相关的数据。
再次，大数据审计平台的主要建设内容。文中以五凌电力为例，介绍了大数据智能审计平台的系统架构、建设过程以及一期的主要建设内容。五凌电力有限公司作为大数据审计试点单位，在国家电力投资集团公司的指导下，通过应用迪博数智云平台和五凌工业大数据平台，利用大数据技术与机器学习方法，充分融合内部数据和外部数据资源，实现了与企业ERP、财务共享、协同平台等系统的集成。构建了包括指标看板、数据统计、问题清单、核实整改、制度依据和模型管理在内的七大应用模块。
大数据审计平台的建设难点和未来展望。在建设过程中，企业可能会遇到诸多挑战，比如跨部门的协作问题、数据的整合难题、技术的持续更新等。未来，大数据智能审计需要进一步拓展和深化，通过不断的实践和创新，推动企业内部审计体系的智能化升级，从而更有效地提升审计工作的效率和质量，进一步促进企业的高质量发展。
大数据智能审计是一项系统工程，其涉及到的数据分析与应用，不仅需要先进的技术支撑，还需要合理的策略规划和实施步骤。通过大数据智能审计，企业能够更加高效地发现问题、评估风险并提供决策支持，这对于提升企业核心竞争力和促进可持续发展具有深远的影响。
