數據作為數字經濟時代重要的生產要素，通過乘數效應、競爭效應和轉型效應三大機制，對經濟社會發展產生了深遠影響。黨的二十屆三中全會將釋放數據價值提升至國家戰略高度，提出要培育全國一體化技術和數據市場，進一步加快建設數字中國，提高數據管理利用效率，提升數據安全治理效能。審計機構作為承擔經濟監督職能的部門，是確保數據安全、深化數據治理效能的關鍵力量，也是數字強國建設的重要保障。數字化轉型大背景下，企業通過數據采集、存儲、處理和分析，洞察客戶需求、預估市場趨勢、作出運營決策，最終實現資源配置的優化和業務績效的提升。數據的確權定價、流通交易以及確認、計量、報告等已逐漸成為企業運營不可或缺的一部分。數據資產審計作為一項開創性工作，對于數據資源入表具有深遠影響和重要推動作用。審計機構通過實施審計程序以確定企業數據資產在財務報表中確認的各類交易、賬戶余額、披露層次的認定是否恰當，幫助企業明晰數據來源、分布及其價值，真正將數據轉化為企業價值的內在驅動力。傳統審計方法往往側重于事后檢查，無法對規模龐大、復雜多樣的數據資產進行深入洞察和動態監控，難以全面反映數據資產真實狀況和風險隱患。這種局限性容易使企業數據治理陷入“盲人摸象”的困境，難以精準預警風險、排查問題所在，更難有效利用數據資源創造價值。采取數據采集到應用全流程的多措并舉審計模式，能夠突破傳統審計在數據資產審計領域的局限，以其前瞻性和系統性視角，監督并確保各環節的數據權益得到合理保護、經濟責任得到有效履行、資產價值得到準確認定以及相關信息得到恰當披露，以更好實現數據資產的開放共享和協同創新，為企業數據安全筑牢防線，穩步提升數據資產的治理水平和價值效能。

一、數據資產全生命周期審計的基本流程與實施要點

數據資產審計的架構需要圍繞數據資產的全生命周期來構建，貫穿初始數據資源化、數據資源產品化、數據產品資產化、數據資產價值化的全流程，覆蓋數據采集、存儲、處理、分析和應用等環節（具體流程如圖1所示）。遵循數據動態、開放、生長的生命體特質，實施從數據源頭到數據應用完整鏈條的全方位、一體化審計監督，發揮審計工作在前期預警研判、中期應對執行以及后期復盤改進中的積極效能，以權責清晰、環環相扣、全面深入的審計監督保障數據價值的有效釋放。

（一）數據采集環節：嚴控質量，協同互通

1.嚴格審查數據源，確保合法合規、真實有效。審計人員需要全面審查采集過程是否遵循相關法律法規、行業標準和組織政策，采取有效的安全措施，防止數據在傳輸過程中被未經授權的第三方訪問、篡改或竊取。日益頻繁的數據傳輸和共享活動中，隱私保護成為數據采集環節的核心關注點。因此，尤其需要審查個人數據是否進行謹慎采集，確保個人信息及其隱私保護，這是數據資產應用和價值發揮的前提條件。同時嚴格開展對采集到的數據的質量審查。一是核實數據能否真實、客觀地反映績效結果，確保不同來源方式、不同時間節點的數據能夠相互驗證、邏輯一致；二是核實數據是否能夠完整準確、及時有效地描述業務狀況，確保后續數據能夠被正確處理和解析，以有效支持業務決策和運營活動。

2.注重打通部門間信息隔閡，防止各部門重復勞作。尤其在大規模企業中，不同部門可能采用不同的數據采集標準和流程，導致數據分散、孤立，甚至存在冗余和矛盾。審計人員對企業是否為同一業務的數據制定統一、規范的采集策略進行監督，以促使各部門在確立數據采集標準、實施數據采集流程時，加強聯系互動、溝通協作，有效避免數據孤島現象，并確保數據整合與共享過程中高效、快捷地獲取數據資源，減少數據的重復采集和整理工作，降低人力和時間成本。

（二）數據存儲環節：安全完整，便捷訪問

1.聚焦數據安全、完整，確保數據具有可訪問性、可讀取性。數據資產審計工作需要對現有數據的保護措施進行驗證，驅動企業不斷優化數據存儲體系。一是評估數據存儲環境的安全性能，包括物理安全和系統安全。物理安全層面主要關注連結網絡設備的硬件設施，如電力供應的穩定性，防火、防水、防盜措施的有效性等，避免數據因自然災害或人為管理而損壞。系統安全指數據庫操作系統的安全，督促企業設置數據加密措施和數據訪問權限，減少開放不必要端口，避免數據被竊取、修改，并定期更新安全補丁以及阻斷未授權、異常軟件的安裝，修復潛在安全漏洞。審計人員在合理評估后根據實際應用場景，為數據資產提供有效的技術和管理建議，幫助企業構建或完善數據存儲管理體系，以防止因存儲媒體不當使用而可能引發的數據泄露風險，同時基于企業內部的業務特性和數據存儲的安全要求，判斷是否針對數據邏輯存儲、存儲容器等建立安全控制機制。二是評估是否做好數據備份和恢復工作以確保數據完整，包括但不限于備份內容是否覆蓋了所有關鍵數據、備份操作是否按照既定計劃或需求及時進行、備份數據是否無損壞或可恢復。要求企業根據數據的重要性和時效性確定備份頻率、制定備份策略，詳細記錄所有訪問和操作日志，做到“一次存儲，多次使用，次次記錄”。在此過程中應特別關注可能引發數據損壞或丟失的風險點，評估企業是否采取了全面且有效的措施以減輕風險，如采用分布式存儲、多副本備份、定期數據校驗等，以及在風險事件發生時企業是否具備迅速定位問題根源并立即進行數據恢復的能力。

2.確保數據存儲方案與企業發展需要相契合，提高數據資產的利用效率。傳統企業普遍缺乏明確的數據資源經濟利益實現方式，數據分布冗雜且利用水平不足，這不僅會掣肘數據資產價值的發揮，還會產生高額的數據維護和存儲成本。審計人員應結合企業實際情況，綜合評估數據存儲的成本和效益，及時發現并跟蹤企業數據資產管理的效率問題，以督促企業合理控制數據存儲的時長和規模，及時升級技術并更替冗余數據、高風險數據、低收益數據。審計人員在審計時也應有目的地查閱數據，測試應用程序的反應速度并評估提取數據的準確、貼合程度，以此作為評估數據系統性能的關鍵環節，確保數據訪問的便捷性。

（三）數據處理環節：有序歸檔，合規高效

1.嚴格管控數據因無序存放導致的價值流失。審計人員應從采集的數據中篩選出直接關聯企業經營目標的數據，對其進行標簽分類、分級管轄，確保審計團隊能夠迅速定位到審計項目所需具體數據，精準對接審計需求；督促各部門在明確責任和分工的基礎上，將各個孤立的數據按照業務邏輯和審計需求進行整合，實現數據的集中存儲和統一管理，形成完整的審計信息鏈，使審計人員在執行審計任務時能夠輕松獲取全面、準確的數據支持，為內部審計工作奠定堅實的基礎。在此基礎上采用高效工具和先進算法，繪制數據資產地圖，實行可視化展示的實時數據監控，便于審計人員直觀、全面地對被審計單位進行解讀，更好地與利益方溝通協調，提高數據分析質量，充分盤活數據價值，同時也能夠有效加強數據質量監控，及時發現數據質量下降或數據失真的潛在問題。

2.全面排查數據因過度加工引起的資源浪費。審計機構應深入企業，明確數據處理的具體目的和業務需求，確保所有加工活動均圍繞企業核心價值展開，并嚴格遵循相關法規和政策，避免合規風險；進一步審視數據加工流程，識別并剔除其中的冗余環節，通過流程優化來提升處理效率，減少不必要的資源消耗；鼓勵并引導企業采用高效的數據處理工具和技術，降低數據處理成本，提升整體效益。在數據加工過程中，審計機構需要實施嚴格的監控與評估機制，確保加工質量和效率并重；對于加工過程中出現的問題，審計機構及時介入并協助企業進行問題診斷與處理，推動建立問題反饋與改進機制，實現數據處理流程的持續優化與不斷迭代。

（四）數據分析環節：深度剖析，科技賦能

數據資產審計應確保數據分析結構的合規性、專業性。原始數據本身很難產生價值，數據分析的作用在于將結構合理、關聯性強且能為企業帶來預期經濟利益和商業價值的數據為企業所用，通過加工處理使其成為數據產品并實現價值創造。通過數據挖掘、分析、建模所形成的數據資產，包含著個體差異、習慣偏好、文化價值等豐富的軟信息，不僅可以構建數據畫像，體現其鎖定優勢，還可以洞察更深層次的關系和規律。在此過程中，審計人員需具備跨學科的復合能力，除扎實會計、審計的基礎理論和實操技能外，還需熟練掌握統計建模、數據挖掘等前沿計算機技術，確保能夠依據企業具體業務情境評估數據分析模型，算法的科學性、合理性和深入性；還需具備敏銳的洞察力，能夠穿透數據表象，洞悉其背后的業務邏輯與運營規律，并及時感知隱藏在數據中的商業機會和風險，利用現代科技的尖端技術全面獲取審計證據，從海量數據中精準識別出異常、可疑的審計信息，及時糾正市場舞弊行為，幫助企業制定更加精準的戰略決策。

（五）數據應用環節：安全為先，價值并重

數據資產審計能夠幫助企業識別潛在的數據安全風險，驗證應用結果的準確性和合規性，以確保數據資產的有效利用。《中華人民共和國數據安全法》《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》《關于促進數據安全產業發展的指導意見》等法規政策的出臺，對加快建立數據權屬認定、利益保護制度，提升數據安全治理監管能力，建立高效便利的數據交易、流通、共享機制起到了重要推動作用。國家對于數據安全的重視達到了新的高度，被審計單位數據資產是否合法、合規使用，是否確立了數據的分類分級管理制度，是否采取了足夠的安全防護手段成為審計工作需要關注的重點事項。數據應用階段是當前數據安全的薄弱環節。審計應加大監督檢查力度，以高質量考核標準倒逼企業高質量發展，定期監測各參與方行為，全局把控數據安全治理形勢；評估數據應用是否符合實際需求，是否具備合理性，研判數據資產價值是否充分釋放，潛在價值是否被有效激活；關注企業在不同主體、不同業務、不同場景中產生信息的控制情況，梳理數據安全治理中的“卡脖子”薄弱環節，排查數據應用過程中的安全隱患，預測數據安全事件發生的可能性，并及時采取防范措施，減少因數據泄漏、濫用帶來的資產貶值。

二、數據多重特質致使數據資產審計面臨諸多現實挑戰

數據資產具有“4V”特征，即規模大（Volume）、種類多（Variety）、迭代快（Velocity）和價值密度低（Value）。這些特征不僅要求審計系統具備強大的存儲和處理能力以應對海量數據，還需要審計人員掌握多種技術手段以整合和分析多樣化的數據類型。而數據的快速迭代加劇了審計工作的緊迫性，審計工作必須動態推進，以實時捕捉并響應審計過程中的新變化、新趨勢。審計人員需投入更多時間、精力去篩選、提取有用信息，將低價值密度、高風險的原始數據轉變為高價值、低風險的數據集，無形中增加了審計成本。

（一）數據規模劇增加重審計工作負荷

大數據時代，信息技術實現了質的飛躍，原本零散的數據能夠被高效整合，展現出一種聚沙成塔的規模效應。數字資源的整合創造出新的價值空間，但如何合理審計數據資產也成為數據治理以及信息化建設中需要面臨的關鍵問題。

1.審計工作隨著數據資產規模的不斷增大而愈顯繁重。數據呈現指數級增長，審計工作所涉及的業務處理對象也隨之從有限的紙質賬簿轉變為浩瀚的數據海洋。數據規模的不斷擴大，使得數據資產審計難度也急劇增加，不論是在采集、存儲、處理、分析環節還是應用環節，都面臨著前所未有的挑戰。數據資產入表后，數據的篩選和甄別難度隨著數據量的增加而倍增，審計師不僅需要核對更多的會計處理憑證和交易記錄以驗證數據資產的真實準確，更需要防止因數據資產復雜性、隱蔽性而引起的重大錯報風險。

2.傳統的審計工具和方法難以適應數據資產審計業務的需要。傳統的審計技術與方法在應對多變的經濟環境和復雜的審計需求時，既要從海量數據中篩選出具有價值的信息，同時又要避免因被錯誤或虛假的數據所誤導而導致的執行效率下滑、審計效果減弱等問題。審計人員亟待轉變固有的審計理念，突破審計質量和效率難以同時保證的瓶頸，以最小的審計成本適應新時代的發展需求。

（二）數據類型多樣凸顯取證模式局限

面對傳統審計取證手段單一和大數據環境下數據結構、類型多樣之間的矛盾，如何對各類數據進行有效識別、分類和評估，成為擺在審計人員面前的一道難題。復雜數據集的處理不僅依賴審計人員扎實的數據分析能力，還需要借助先進的技術手段和管理工具，更要求審計人員充分洞察各數據間的交互關聯特征，以確保審計資料的完整準確和取證工作的順利進行。

1.非傳統數據的出現對審計取證模式的優化提出了挑戰。傳統審計的取證模式往往局限于結構化數據的處理，而對于結構不規整、形態不統一的數據類型，其處理能力和效率均受到較大限制。半結構化數據和非結構化數據的信息量和重要性不斷提升，對審計人員的數據處理和分析能力提出了更高要求，如何充分發揮這些非傳統數據源的潛在價值成為審計取證模式優化過程中亟待解決的難題。

2.數據網絡錯綜復雜為審計取證精細化管理增添難度。數據資產的審計證據已超越單一部門或業務板塊范疇，由財務、業務、管理等多部門、行業的多維度數據聚合而成，各項證據間形成相互補充又交叉驗證的復雜關系。由于數據具備易復制、可共享特征，在其全生命周期中涉及多方權利主體，審計工作范疇已遠超被審計企業本身，需全面覆蓋并有效把控采集過程中的每一環節，從更宏觀的視角審視企業財務狀況和經營成果，因此，傳統審計的抽樣取證方式已難以滿足需求，亟待向更加精細且科學的方向突破，以應對數據的復雜性和不確定性，這也大幅增加了審計取證的難度。

（三）數據迭代加速觸發實時審計需求

信息技術逐步融入企業經營活動，推動了會計核算向數據分析的深度轉型。審計工作不僅需要精準獲取信息以構建全面且詳盡的審計基礎，更需要精確分析數據從中洞察企業運營的深層規律與潛在風險，因此審計人員在企業運營中扮演的角色也從事后監督向事前預測、事中控制進行拓展延伸。這意味著審計需要做到實時評估、實時預警、實時追責，從全過程、全領域、全時段更好地為企業業務轉型服務。

1.現有數據資產核算方式難以反映數據資產價值的快速波動。我國現行有歷史成本、重置成本、可變現凈值、現值與公允價值五種會計計量屬性，而數據資產主流計量仍以歷史成本為主。市場經濟瞬息萬變，數據資產價值隨時間變化而快速演變，具有一定的潛在升值效應和潛在貶值效應，當應用場景改變，其價值易變性與自生性等特性使得數據資產價值可能在短時間內發生較大波動。歷史數據在支撐企業戰略決策和提升價值創造力方面的作用因而受限，結合歷史數據開展實質性測試工作已經不能滿足對企業數據價值的客觀評判和信息化審計的需求。

2.現有數據平臺算力難以滿足實時審計的精準要求。數據迭代迅速，交易頻繁，要求審計活動具備高度的實時性和敏捷性，任何滯后都可能錯失重要的審計線索，致使企業承受重大風險或損失。為捕捉最新的數據動態和風險變化，便于審計師在企業需要作出戰略調整和出現問題時能夠及時介入，審計工作必須依賴實時監控技術，使每一條數據的使用、交易軌跡都詳盡記錄、清晰可查，實時呈現企業數據資產的動態變化情況，護航企業廣泛、持續發展。

（四）數據質量參差不齊，增大數據處理難度

數據在現代企業管理與決策中的核心地位愈發顯著。實際應用中數據資產的質量不僅直接關系到企業的運營效率，而且深刻影響著企業的戰略部署和長期發展。然而隨著企業業務的擴展，數據質量問題變得更加復雜。審計師在選用數據時需要注重數據與審計目標之間的相關性，做好篩選，分清楚什么是有效數據，什么是無效數據，嚴把數據質量關，避免數據噪聲對企業運營和審計結果造成干擾。

1.數據價值密度分布不均。數據價值密度的分布存在“二八法則”，數據量并不能完全反映數據價值。一方面各類數據相互交織，使原本單一零散、雜亂無章的數據點在碰撞融合中顯現出隱藏的規律與趨勢并產生新的價值維度；另一方面，同一數據所承載的信息因使用者角度和需求的差異而體現出截然不同的價值，對不同使用者而言可能是“甲之蜜糖，乙之砒霜”。這種數據質量參差、價值迥異的不確定性也為數據資產的審計帶來了不容小覷的挑戰，尤其對數據的判斷與挖掘能力提出了前所未有的考驗。審計工作者需要秉持淘金者細致入微、鍥而不舍的特質，從繁雜龐大的數據集中提煉出真正有用的審計信息，深度挖掘并充分釋放數據整體價值，使其成為企業優化內部管理、提升運營效率的重要推手，為企業的穩步發展提供堅實保障。

2.數據質量標準難以統一。數據質量問題是制約數據資產審計效果的關鍵因素。現實中，低容量、碎片化、無意義數據充斥其間，搜集整合過程中常出現錯配現象，數據的真實性、準確性、連續性難以保證，存在不一致、不準確、不完整的質疑。面對紛繁多樣、優劣摻雜的數據資產，如若缺乏有效管理和恰當篩選機制，容易導致審計結果出現較大偏差和失真，嚴重削弱審計的精確度和可信度。這就需要對數據進行全口徑管理，建立統一的數據質量標準，從根源上解決財務管理不規范、信息系統不完善帶來的數據質量難題，確保數據質量能夠支撐起高效、準確的審計工作。

三、以全生命周期審計助推企業數據資產治理提質增效

（一）多維度匯聚審計合力，牢牢把握審計監督體制的“慣性”

隨著新一輪科技革命和產業變革深入，企業發展也進入了機遇挑戰并存、改革發展加速的關鍵時期。越是情況復雜，越是需要搭建切實可靠、安全高效的審計監督體系。數據資產審計是一項錯綜復雜的系統性工程，既需要依托現有數據資產的確認、計量、報告等基礎性法律制度進行深入探索和持續完善，更需要推進現行審計的數字化變革以及構建體系化的數據資產審計機制，統籌匯聚多方審計資源，為數據資產審計高效開展提供可靠保障。

1.建立健全數據資產審計制度。數據資產與傳統資產存在顯著區別，盡管《企業數據資源相關會計處理暫行規定》和《數據資產評估指導意見》對數據資產的確認、計量及報告提供了明確的指引，但是數據資產確權、價值評估、成本計量等標準不同，為企業利用數據資產核算進行財務舞弊提供了條件，提高了數據資產審計風險。政府部門應主動探索數據資產審計的規范和標準，明確審計監督的職責和權限，確保審計工作的獨立性和權威性，指導數據資產審計實踐。

2.培養復合型數據資產審計人才。數據資產的復雜性和審計的跨學科特征，對審計人才提出了新的挑戰。培育和聚集掌握現代數字技術的高質量審計人才，是應對數字時代審計難題的關鍵。一方面，將培養人才作為長久抓手，充分利用定點高校合作機制，著力提高審計人員的多維度專業素養和職業道德，確保審計人員能夠準確把握大數據時代下審計工作的職責定位和使命任務，依法依規開展高質量、高效率審計工作。另一方面，完善審計機關內部考核制度，將數字化能力作為審計人員的準入門檻和晉升條件，倒逼審計人員不斷優化專業結構，實現自我轉型，為數據資產審計的高質量開展提供有力的先決條件。

3.統籌協同推進務實合作。數據資產審計不僅關乎單一組織或個體的利益，更涉及整個經濟社會的數字化轉型與高質量發展。既需要總結那些數據資產審計標桿企業的寶貴經驗，又要直面轉型過程中的風險挑戰和問題不足。面對數據資產化過程中伴隨著的復雜挑戰，跨界合作成為破局的關鍵之舉。會計師事務所不僅要同內部審計部門、政府審計部門形成工作合力，共同深入推進數據資產審計工作，還需要與紀檢監察、組織、財政、發改、經信、人社、公安等部門探索建立信息共享、案件協查的聯動協作和聯合懲戒機制。同時，積極探索與國際社會的數字經濟合作，在跨境數據交流中達成審計準則共識，堅決維護我國數據主權與數據安全，防止雙重征稅和其他貿易障礙，避免單方面擴展監管權限，共同推進跨國數字業務的可持續開展。

（二）與時俱進更新數字技術，助力審計工作的“加速度”

大數據技術的發展加速了數據資產的產生，在政策鼓勵和市場需求的雙重驅動下，數字經濟新業態層出不窮，為經濟增長注入了源源不斷的動力。數字技術已然融入企業發展的各領域全過程，成為助推產業轉型升級的重要引擎和提升民生福祉的有力工具。要因地制宜發展新質生產力，打造數字經濟新優勢離不開先進數字技術的驅動，審計流程的數智化也成為必然趨勢。隨著企業生產經營活動產生的數據量不斷增大，數據范圍也由財務數據拓展為業務數據、內部數據拓展為外部數據。數據在部門間、行業間的互聯互通，使得傳統審計工具難以滿足現代審計的工作需求。數智化審計能夠實現對海量數據的快速處理和準確分析，幫助審計人員深入挖掘、理解、分析、利用和整合數據，得出客觀結論，找出審計疑點，加速數字技術與實體經濟深度融合。數據資產審計要做到建設與運行協同、發展與安全兼顧，讓數字技術平穩有序、智能高效地服務審計工作。

1.增強精確程度與覆蓋廣度。在傳統的風險導向型審計實踐中，審計抽樣扮演著不可或缺的角色。但大數據技術的核心在于其對海量數據的搜集、儲存與加工。借助尖端信息技術手段，將業務數據進行影像化、智能化處理后加以存儲，并利用計算機替代部分現場審計工作，實現對全樣本數據的精確分析，進而實現對審計對象、審計領域、審計內容以及審計過程的全面覆蓋，提升企業風險感知和防范能力。

2.優化質量控制與流程管理。在審計技術上，審計師可以利用機器學習和自然語言處理等新技術協助篩選價值信息和規避虛假數據，提高審計工作的可信度。在審計流程上，利用區塊鏈等新技術建立一套全面、詳盡的審計流程，實現同一項目審計的可重復化，在數據格式的統一化、計算分析的自動化、底稿編制的標準化上下真功夫，大幅提升審計效率。

3.推動動態監管與智能審計。傳統審計中，審計范圍以財務報表、會計憑證為主，較為固定，但數據資產審計所涉及的數據信息不論在價值還是形態上都處在實時動態變化中，傳統審計模式面臨函證取證效率低下、實地盤點難以實現的弊端，需要開發數據采集技術、創新審計監管模式。而結合了云計算優勢的一體化數據資產審計平臺，使傳統審計模式得到了延伸，將業務、財務、審計活動高度融合，并真實還原各活動與數據之間的映射關系。一方面，部署基于云的審計工具，為審計師高效共享數據、實現遠程辦公提供便利，使審計工作突破時間、地域限制，為數據資產審計提供彈性、智能的計算資源。另一方面，探索集中存儲和共享模式，在加強數據安全保護的同時，促使審計過程更加透明、可溯，加速部門間審計數據的流通、互認，提升公眾對審計結果的信任度。

（三）建立完整閉環機制，嚴格防范審計現代化發展的“反作用力”

以往企業開展審計工作，主要側重于財務報告的合法性和公允性，但在大數據背景下，企業數據生命周期中的各類活動都高度依賴于信息系統，審計人員除需滿足上述審計目標外，還需保障數據系統的安全性，審計觀念需要從數據的真實可靠轉向企業的安全穩定運營。然而數據處理環節繁多，會產生因數據錄入人員操作失誤、系統程序設置錯誤等引發的賬實不符問題，且審計人員在面對數量龐大、變動頻繁的數據信息時，單純依靠業務技能難以全面查對，容易引發審計風險。完善審計流程的閉環機制，加強審計結果的運用和反饋，是數據資產管理的關鍵所在。

1.前期建立智能化的風險控制體系。數據導向已然成為審計的必然趨勢，依托數據驅動發展和智能技術引領審計工作，標志著未來審計數字化轉型的方向。以信息化審計平臺為抓手推進數智審計常態化，利用先進技術手段搭建智能預警系統，實時監控數據資產狀態，當出現異常或潛在風險時，系統能夠自動觸發預警機制，及時通知相關人員進行處理，為企業構建堅實的數據安全保障網，增強企業的合規性和內部控制的有效性。

2.中期推行嚴格化的安全評估機制。數據的采集、存儲及處理涉及大量敏感信息，數據安全成為不可忽視的問題。審計工作要遵從建設更高水平的平安中國這一目標，就要在實現數據有效流通的同時保證數據安全。既要充分了解被審計單位的商業模式和經濟環境，開展針對性的審計工作，又要聚焦數據安全、合規問題，建立以數據倫理為導向的風險評估流程，拓展數據安全這一非傳統安全領域的合作機制。

3.后期設定精細化的審計操作流程。經濟環境越復雜，審計工作越需要全面深入。需要減少審計流程中的冗余環節，加強審計流程的標準化和規范化，同步提高審計工作的質效，確保數據資產從開發到銷毀每一步驟的全程監控和嚴格審查。審計人員也應切實增強審計工作的責任感和使命感，全面貫徹審計方針的總體要求和政策取向，肩負監督資源分配利用和保障政企經濟安全的時代重任，以自身工作的準確性應對經濟形勢變化的不確定性，以實踐中遇到的新問題不斷優化完善分級分類審計流程設計，更好滿足不同行業、不同性質的數據資產審計需要。

四、結語

隨著數據成為數字經濟時代的核心生產要素，高效管理和合規利用數據資產已成為衡量企業競爭力的重要標尺。推動數據資產全生命周期審計旨在構建一個覆蓋數據采集、存儲、處理、分析直至應用的全鏈條管理機制。基于全生命周期的數據資產審計不再是對入表后數據結果合規性的簡單監督，更是一種前瞻性的戰略工具，要求企業在數據生命周期的每一關鍵環節都保持高度的警覺性和責任感。全生命周期審計能夠有效完善數據治理體系，通過持續監測數據質量、全面評估數據風險、不斷優化數據處理流程等方式，將數據管理與企業戰略深度融合，形成數據驅動決策、數據賦能業務的新常態，幫助企業提升運營效率和管理水平，充分挖掘、釋放數據資產潛在價值。隨著新一代信息技術的不斷進步和相關法律法規的日益完善，企業應以積極的態度甄別和應對這一變革所帶來的各種機遇與挑戰，通過把握審計監督體制的“慣性”、提升審計工作的“加速度”、防范審計現代化發展的“反作用力”，加強數據治理團隊建設，提高數據資產審計能力，確保數據資產價值在合法合規前提下得以充分釋放。

作者：徐玉德 祝賀繽

來源：會計之友微信公眾號

編輯：孫哲

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