1.數據分析技術：利用計算機軟件和工具對大量審計數據進行分析和處理，以發現潛在的異常情況和風險。例如，使用數據挖掘、數據分析和數據挖掘工具進行數據抽樣、模式識別、異常檢測。
2.人工智能技術：包括機器學習、自然語言處理和人工智能算法，可幫助審計人員處理和分析大量文本數據，提高審計效率和準確性。例如，利用自然語言處理技術自動對文本文件進行分類，提取關鍵信息並進行總結。
3.風險評估和預測技術：利用統計和機器學習方法評估和預測企業的業務風險，以指導審計人員優先開展高風險領域的審計工作。例如，利用基於數據的模型和算法來評估和預測企業的財務風險、法律合規風險、業務風險等。
4.遠程審計技術：利用互聯網和信息技術工具，審計人員可以遠程訪問、處理和分析企業的財務數據和業務信息。這種技術可以提高審計的靈活性和效率，減少時間和成本。例如，通過雲計算平臺，審計人員可以在線審計和監控企業的財務數據和流程，實時獲取數據和報告。
5.大數據技術：利用大數據技術對大量審計數據進行處理和分析，發現潛在的異常情況和風險。例如，利用大數據分析方法和工具挖掘組織的財務信息、交易數據、客戶數據等，發現可能存在的問題和風險。
6.區塊鏈技術：利用區塊鏈技術實現審計信息的可追溯性、透明性和安全性。審計信息可以去中心化的方式存儲和管理，減少潛在的數據篡改和不當操作。例如，區塊鏈技術可用於財務審計、供應鏈審計和合規性審計。
簡而言之，應用現代審計技術方法可以提高審計的效率、準確性和可追溯性，幫助審計人員更好地識別潛在風險和問題，並提供更可靠的審計意見和建議。