摘要: 为解决传统审计模式中存在的抽样覆盖不足、“数据孤岛”、人工经验依赖等问题，研究提出基于大数据驱动的企业审计预警模型，通过构建多源异构数据融合体系与统一风控数据资源池，突破传统审计的技术瓶颈。研究结合ETL工具实现非接触式数据采集与治理，引入宽表设计提升查询效率，并融合孤立森林、图神经网络及深度学习算法构建多维风险识别模型。通过智能预警平台提升审计效率与准确性，推动企业审计从经验驱动向数据驱动转型。