运用大数据条件下的智能审计取证模式，必须树立与时俱进的审计理念。比如，树立持续审计理念，注册会计师应将事前事中审计与事后审计相结合，制作实时审计工作底稿，以保证审计的实时性；树立总体审计理念，注册会计师利用大数据技术对总体数据进行审计，以避免抽样误差，提高审计质量；树立协同审计理念，会计师事务所通过建立审计云平台，将各个相关审计项目信息上传至审计云平台，并运用大数据挖掘技术进行数据分析。除此之外，更多地运用相关关系分析搜集和发现审计证据。

搭建审计数据中心，解决大数据处理问题。引入大数据分析工具组件，打造支持决策分析、风险预警、个性化分析及数据增值服务的审计数据中心。审计数据中心的数据可直接来自公司数据中心，也可根据需要从业务系统中进行抽取、转换。

更新审计方法和工具，解决大数据应用问题。以往的技术方法体系主要适用于体量不大的数据。要利用大数据进行审计工作，就必须更新审计理念、方法和工具。除了利用传统的关系模型，还需要引入新型数据分析模型，并加入大数据分析所需要的工具与方法，如聚类、关联分析等新方法，如此才能实现对大体量数据的深入分析和识别，评价重大错报风险。(www.daowen.com)

完善审计准则和行业监管。审计准则有如下功能：一是为审计工作提供规范，衡量审计质量高低，明确审计责任。二是保护注册会计师利益，明确双方职责，促进审计行业可持续发展。因此，考虑到大数据技术对审计工作的影响，有关部门有必要对审计准则进行修订：一是注意监管标准的改变。在大数据技术的冲击之下，审计准则和审计底稿都会发生一定程度的改变。注册会计师协会需要全面考虑大数据等技术的影响，从本质上评价注册会计师工作的合法性与合理性。二是注意监管方式的改变。由于注册会计师的审计方式不断发生改变，注册会计师协会也需要及时改进监管方式，如引进大数据技术、模拟注册会计师工作过程等，以评价注册会计师工作质量。

提高审计人员专业能力。建设大数据智能审计取证模式需要有胜任能力的人员。一方面，引进大数据相关领域的人才，安排其加入审计小组，负责更新审计系统并指导审计人员操作。另一方面，对审计人员进行系统培训，帮助其建立大数据思维，指导其运用大数据技术进行审计工作。