01. 业务审计人员也可成为数字化专家

企业数字化审计过程中经常会提出缺乏具有数字化经验的人员，但其实企业现有的业务审计人员就可以成为最资深的数字化专家。数字化审计的核心不是技术，而是数字化审计思维。企业现有的审计人员熟悉企业的业务，深知各业务流程的风险点，只是需要将传统审计思维转化为数字化审计思维，将风险点进行数字化，再通过简单的技术进行固化，即可实现自动化审计或者实时监控。审计人员无需觉得这些技术是数字化审计的壁垒，其提供的关于业务和风险的经验才是数字化审计的灵魂。企业可以安排一些数字化审计的培训，让审计人员了解什么是数字化，如何进行数字化，有条件的企业可以由咨询公司带着企业的审计人员实施专项审计，学习如何在日常的审计项目中使用数字化，并不断进行经验的分享和积累，在企业内部形成一种数字化审计的良好氛围，循序渐进地实现数字化审计思维转化。

02. 不惧怕数据质量问题，以审促建

数据质量问题往往是企业数字化过程中最常遇见的问题，面对不同时期上线的各类系统，如果企业没有建立一套完善的数据治理机制，或者在建立机制后并未对历史数据问题进行修正，都有可能导致数据质量问题。常常听到企业的人员抱怨说，各类管理报表的数据无法跟业务系统匹配，但却不知道原因，久而久之花费重金建立的数据仓库、BI报表平台等系统都流于形式、少有人问津。近几年，数据中台的概念和方案随着数字化转型的需求应运而生，如果数据治理没有做到位，数据中台很可能在几年内也会成为被遗弃的对象。数据质量问题虽然给数字化审计带来了很大的障碍，但是在数字化审计的过程中却能有效识别到企业的数据质量问题及根源，让管理层了解这些问题会阻碍整个企业的数字化转型，推动企业进行有效的数据治理，夯实数字化转型基础，真正做到以审促建。

03. 轻量级的工具，轻松建立数字化审计模型

使用轻量级数字化审计，并非是搭建沉重的数字化审计系统。常用的轻量级数字化工具有：机器人流程自动化工具、数据可视化工具、数据分析工具等，这些工具能在很短时间内建立数字化审计模型，并能根据分析的结果随时调整思路进行模型的快速重建和迭代。我们在