为应对大数据对技术、方法和思维产生的新影响，内部审计人员需适应思维和数据筛选方式的转变，继而应对内部审计的技术和方法模式、审计样本选取办法、审计证据的收集等积极变革。内部审计人员要对数据进行研究、挖掘和控制，及时精确地从海量繁杂数据中识别内部审计的特点和作用，继而给公司最优部署带来帮助。

　　从事后审计向连续审计转型

　　伴随信息科技的迅猛进展，人们逐渐认识到延续性审计的必要性，大数据科技为审计的延续性提供了保障。延续性审计是指审计机构为提升审计品质，最小化审计风险，使风险导向型审计变得高效，审计风险降至最低。延续性审计是信息科技与大数据手段更好交融的结果，是大数据环境之下内部审计模式和科技发展的必然结果，特别是保险、银行、证券等对业务活动数据和风险抑制严格要求的“实时型”行业，迫切需要进行延续性审计。

　　从抽样审计向总体审计转型

　　大数据环境下，数据是跨越行业和企业予以收集和研究的。整体审计方式是对与被审计单位关联的全部数据予以研究，促使内审人员能够创立整体审计的逻辑行为方式。

　　内审人员可以通过执行整体审计方式来免除审计样本选取的风险，观测到更加详细和透彻的信息，以及对数据进行多维度深入剖析，以此发掘潜藏在详细数据中的对于审计问题更有价值的内容。此外，内审人员在实行整体审计方式时，可以发掘从样本选取型审计模式中无法发掘的问题，优化样本选取型审计模式的弊端。大数据科技给内审人员建立了一种能够从整体把握被审计对象的模式方法，继而帮助内审人员从总体的视野揭示以往不便于察觉的审计难题。

　　从因果关系向关联关系转型

　　电子证据本身就非常复杂，大数据使获取有因果关系的证据更加困难。在大数据环境下，巨量数据通过互联网存储和交付，寻求因果关系的审计证据难度很大。数据所有者无法掌握数据流向，也无从获取数据的储存路径。内审人员在进行审计时，可能无法确切地了解具有因果关系的数据到底有多少，甚至不知道这些数据从哪里取得。其次，数据作为审计证据的构成，其所处环境是在云服务器供应商和其他用户的共享系统中，云服务器供应商所给的数据有时会导致数据的使用步骤变得复杂，甚至造成数据完全不可使用。同时，内审人员常使用观察、函证等方法搜集审计证据，但在大数据环境下难以实现。由于众多用户的使用日志和数据既可能储存在同一位置，也可能分布在持续变更的位于不同组的数据和主机中心，导致无法观察各个客户的数据存储和处理环境，也难以确定向哪个客户函证。

　　大数据方法会采用较多的关联性研究来收集和发掘审计证据。大数据并没有更换被审计对象的前因后果联系，但是在大数据研究手段中对关联性的研发和采用，减少了数据分析对前因后果规律的依附，更偏向于采用关联性为依据的数据研究。相关性研究为依据的验证是大数据审计的一个关键特点。

　　从数字审计向高效数据审计转型

　　相较于以往依靠小量数据和精准性的年代，大数据因其对数据的综合性和杂糅性的重视，协助内审人员更靠近揭露事实本相，内审人员所寻求的最终目标不再是部分和精准，而是事物的全部和高效。

　　当前，内部审计已经产生了许多高效的手段和方式，譬如实质性检测、风险评价、控制检测等模式。但在大数据时代，常规的内部审计手段和方式较为低效，实行起来也较为困难，内审人员需创新审计科技和手段。大数据技术支撑下，一大批数据挖掘和存储、数据管理和研究等尖端技术持续兴起。为保证内部审计的高效，内审人员可采用网络审计、分布式拓扑、数据挖掘、云数据库等全新的科技模式和手段。

　　从个别单位审计向审计全覆盖转型

　　为实现公司经营业务的全方位涵盖，公司内部审计组织亟需革新审计模式。在审计的对象方面，大数据审计不遗漏企业预算编制中包含的单位。在审计的内容方面，做到覆盖公司及其分支机构的全部会计收支零遗漏。内部审计不再拘泥于单个受审计对象单位的账簿、凭证、制度、财务等，将最大化地拓宽内部审计的视野，在大量数据中发掘出被审计对象单位的所有信息，并对管理过程、业务活动、内部控制等方面予以整体研究，继而进行评估。

　　内部审计组织借助数据与业务的相关性，跨越项目、区域、分支机构、部门进行全面综合的审计，对分支机构之间的业务内容予以全局性审计。大数据审计方法可以分析关联领域在多年来形成的数据，探索出特定群体共性特征的行为，揭示某些社会行为的潜在通则，为企业政策制定提供重要凭据等。同时，借助于大数据关联审计，对准现存的问题，监督公司改进规章，革新管理措施，更好地促进公司治理质量的持续提升。