摘要: 随着大数据技术的快速发展，传统审计方法在数据规模、分析效率与风险识别能力上的局限性日益凸显。本文聚焦于大数据技术在会计师事务所年报审计中的创新应用，通过理论分析与实践案例结合，系统探讨其核心场景、实施效果及潜在挑战。研究表明，大数据通过全量数据分析、机器学习模型与非结构化数据挖掘，显著提升了审计风险评估、舞弊检测和持续监控的精准性；同时，技术工具与审计流程的深度融合推动了审计模式从“抽样验证”向“数据驱动”转型。然而，数据治理成本、技术适配性及合规风险仍是当前应用的主要障碍。未来，随着人工智能与区块链技术的协同演进，审计行业需进一步优化技术生态、完善准则框架，以实现审计质量与效率的范式变革。