1、与审计相关的控制，包括被审计单位为实现财务报告可靠性目标设计和实施的控制。注册会计师应当运用职业判断，考虑一项控制单独或连同其他控制是否与评估重大错报风险以及针对评估的风险设计和实施进一步审计程序有关。
2、数据分析：人工智能和大数据技术可以帮助审计师进行更加深入地数据分析，发现隐藏在数据背后的异常情况和风险，提高审计质量和效率。自动化审核程序：利用人工智能技术，审计师可以将部分审核程序实现自动化，降低人力成本和错误率。
3、内部审计机构实施的独立监督；（2）管理层对内部控制的自我评估。
4、审计控制是指根据预定的审计目标和既定的环境条件，按照一定的依据审查、监督被审计单位的经济运行状态，并调整偏差，排除干扰，使被审计单位的经济活动运行在预定范围内且朝着期望的方向发展，以达到提高经济效益的目的。
5、提高信息的及时性、可获得性及准确性；有助于对信息的深入分析；提高对被审计单位的经营业绩及其政策和程序执行情况进行监督的能力；降低控制被规避的风险；通过对应用程序系统、数据库系统和操作系统执行安全控制，提高不兼容职务分离的有效性。
神经网络的应用有：网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统。资料扩展：人工神经网络是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。
数据分析：人工智能和大数据技术可以帮助审计师进行更加深入地数据分析，发现隐藏在数据背后的异常情况和风险，提高审计质量和效率。自动化审核程序：利用人工智能技术，审计师可以将部分审核程序实现自动化，降低人力成本和错误率。
这包括在审计流程中使用人工智能算法来分析数据、检测异常和识别潜在的风险，以及在审计报告中提供透明度和可解释性。此外，企业还应该建立一套监测机制，以确保人工智能执行审计控制的持续有效性和符合审计标准。
通过人工智能的应用，在增进对审计客户的了解后，审计人员可以有效识别相应的审计风险。与其把时间浪费在重复性的手工操作上，不如把注意力放在高风险领域，提高审计质量。在传统的集团审计中，作为集团审计人员往往需要依赖子公司的审计工作，这就容易出现保持审计工作一致性的问题。
图像识别：人工神经网络可以用于图像分类、目标检测、语义分割等，广泛应用于自动驾驶、医疗图像分析、人脸识别等领域。利用深度学习算法可以实现高精度的图像识别。 自然语言处理：人工神经网络可用于机器翻译、文本分类、情感分析、语义理解等，应用于聊天机器人、搜索引擎等。
许多人工智能计算机系统的核心技术是人工神经网络（ANN），而这种网络的灵感来源于人类大脑中的生物结构。通过使用连接的“神经元”结构，这些网络可以通过“学习”并在没有人类参与的情况下处理和评估某些数据。这样的实际实例之一是使用人工神经网络（ANN）识别图像中的对象。
审计智能化。审计智能化不仅可以缩短审计工作所需的时间，还可将审计人员从繁琐、重复的简单劳动中解脱出来。所以人工智能与大数据需要借助审计智能化，来重构审计及其审计职业。
数据分析技术：利用计算机软件和工具对大量的审计数据进行分析和处理，以发现潜在的异常和风险。例如，利用数据挖掘、数据分析和数据挖掘工具进行数据采样、模式识别、异常检测等。
AI驱动的审计分析：通过智能化分析系统，内外部数据无缝融合，全程智能推荐，实现交叉审计与持续审计的无缝对接，大幅度提升审计效率和专业能力。审计档案的深度利用：非结构化的审计档案被赋予新生，大数据和人工智能技术激活了档案的内在价值，审计人员得以发掘新知，提升审计业务的创新力和准确性。
大数据与审计结合的就业方向和前景如下：数据分析师：大数据技术在审计领域的应用越来越广泛。毕业生可以选择成为数据分析师，负责利用大数据技术对企业的财务数据、风险管理数据进行分析和解读，提供决策支持和风险评估。
审计学专业毕业生可在大中型企业和跨国公司从事内部审计工作，可在政府审计机关和司法机关从事审计检查与鉴定工作，也可在会计师事务所、律师事务所、资产评估公司等中介机构从事审计服务与咨询工作，还可以在学校和科研部门从事教学和科研工作。
人工智能技术正在不断发展，许多人类工作可能会被自动化和机器人取代。以下是一些可能被人工智能取代的工作：金融和会计工作：许多金融和会计工作已经被自动化取代，如财务记录、账单支付、审计和税务计算。
随着人工智能的发展，有些职业的工作内容可能会受到影响，但并不是所有职业都将被人工智能取代。一些可能被人工智能取代的职业包括：重复性较高的工作，例如数据输入员、制表员等。以数据分析和处理为主的工作，例如会计、审计等。基于模式的工作，例如银行柜员等。简单的客服工作，例如电话客服。
1、智能合约审计就是仔细研究代码的过程，在这里就是指在把Solidity合约部署到以太坊主网络中并使用之前发现错误、漏洞和风险；因为一旦发布，这些代码将无法再被修改。这个定义仅仅是为了讨论目的。注意，审计不是验证代码安全的法律文件。没有人能100％确保代码不会在未来发生错误或产生漏洞。
2、智能审计对付款审计没有影响。智能审计是智能技术与财务审计的有机结合，智能审计是计算机审计的发展方向。
3、智能审计考试是一个正在逐渐兴起的新领域。这种考试旨在通过计算机技术和智能系统的应用帮助企业进行质量评估、风险管理和预警等工作。通过智能审计考试的学习，能够让人们更好地了解企业的内部运营，找到问题和改进的方向。这种考试搭载了大数据、云计算、人工智能等技术，是未来发展方向的趋势。
4、智能审计和审计信息的区别：智能的审计流程更快更智能。智能审计重点专注于信息化大数据管理模式的智能化风险管控和审计体系。
审计机器人的风险主要体现在数据安全风险、人机沟通障碍风险 资料拓展：机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务。
技术风险：评估审计过程中使用的信息技术系统和工具的可靠性、安全性和有效性，以及可能存在的技术故障和数据完整性问题的风险。技术风险 时间和成本风险：评估完成审计工作所需的时间和成本，包括资源分配、工作进度安排和预算等方面的风险。
数据式审计风险包括重大错报风险和检查风险，具体体现在以下公式：数据式审计风险=重大错报风险×检查风险；数据式审计重大错报风险是电子数据在审计前存在重大错报的可能性，包括财务信息系统层次和系统内部控制层次。
在设计审计程序以确定财务报表整体是否存在重大错报时，注册会计师应当从财务报表层次和各类交易、账户余额和披露认定层次方面考虑重大错报风险。 两个层次的重大错报风险。 财务报表层次重大错报风险与财务报表整体存在广泛联系，可能影响多项认定。
风险性：人工智能时代下，智能财务机器人的应用为企业带来便利，也为企业带来了一定的风险。这种风险主要来自于财务信息泄露。对于企业来说，信息泄露会引发令人无法想象得严重后果。智能财务机器人的安全防护功能可能会出现漏洞，并且存在系统故障或者被黑客攻击的可能。
审计风险=固有风险×控制风险×检查风险可见，审计风险是由固有风险、控制风险和检查风险三个要素构成。审计风险的防范措施：建立风险责任制度 从风险控制的角度出发，建立健全事务所内部的全面质量管理制度。