企业规模不断扩大，财务信息日益复杂。传统的审计方法已经无法满足现代审计的需求。在大数据时代背景下，大数据筛选技术逐渐成为审计领域的研究热点。本文将探讨大数据筛选技术在审计领域的应用与发展，以期为我国审计事业的发展提供有益的借鉴。
一、大数据筛选技术概述
1. 大数据筛选技术定义
大数据筛选技术是指通过对海量数据进行挖掘、处理和分析，提取有价值信息，为决策提供支持的一种技术。它主要包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等环节。
2. 大数据筛选技术特点
（1）数据量大：大数据筛选技术可以处理海量数据，挖掘出有价值的信息。
（2）处理速度快：大数据筛选技术采用分布式计算和并行处理技术，提高了数据处理速度。
（3）算法多样：大数据筛选技术包括多种算法，如机器学习、深度学习、关联规则挖掘等。
（4）应用广泛：大数据筛选技术在金融、医疗、教育、交通等领域具有广泛的应用。
二、大数据筛选技术在审计领域的应用
1. 财务报表审计
（1）异常值检测：通过大数据筛选技术，对财务报表数据进行异常值检测，有助于发现潜在的风险点。
（2）关联分析：分析财务报表中各项目之间的关联性，有助于揭示财务报表中的虚假信息。
（3）风险评估：利用大数据筛选技术对企业的财务状况进行风险评估，为审计工作提供参考。
2. 风险管理审计
（1）风险识别：通过大数据筛选技术，分析企业历史数据和外部环境，识别潜在风险。
（2）风险评价：对识别出的风险进行评价，为审计工作提供依据。
（3）风险应对：根据风险评价结果，制定相应的风险应对措施。
3. 内部控制审计
（1）控制测试：利用大数据筛选技术，对内部控制进行测试，评估内部控制的有效性。
（2）异常交易分析：通过对企业交易数据的分析，发现内部控制中的漏洞。
（3）合规性检查：利用大数据筛选技术，检查企业合规性，确保企业合法经营。
三、大数据筛选技术在审计领域的发展趋势
1. 技术融合：大数据筛选技术与其他技术（如区块链、云计算等）的融合，将进一步拓宽审计领域的应用范围。
2. 智能化：随着人工智能技术的发展，大数据筛选技术将更加智能化，提高审计效率。
3. 云化：大数据筛选技术将逐渐向云计算迁移，实现数据共享和协同审计。
4. 国际化：随着我国审计事业的国际化，大数据筛选技术将更好地服务于全球审计市场。
大数据筛选技术在审计领域的应用具有广泛的前景。随着技术的不断发展和创新，大数据筛选技术将为审计工作提供有力支持，提高审计效率和质量。我国应积极引进和研发大数据筛选技术，为审计事业的发展贡献力量。
参考文献：
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[2] 李明，张华. 大数据在审计领域的应用研究[J]. 现代审计与经济，2019（6）：34-37.
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