在当今的数字世界，数据主导着我们的日常生活，并在规划及开展业务方面发挥着核心作用。我们将先进而强大的数据分析能力和数字化创新技术应用于审计，从而更加准确地理解潜在业务风险。区块链、云技术和机器学习之类的新兴科技改变审计模式，并同时提高审计质量。科技将有助于推动金融业生态圈的深化发展，让我们更快捷地获取数据，更实时地共享信息。
区块链技术的运用有助于增加用户对数据的信心和信任。云技术可以使审计工作更加集中化，而量子计算有朝一日可用于审计庞大的数据集。机器人流程自动化的强大功能意味着审计将可以根据日益详尽准确的数据进行分析，提供更详细的审计凭证，提高审计的透明度和质量，从而更深入了解企业的风险及控制措施。
未来科技之路：新科技助力审计
新型颠覆性科技将对未来的审计产生影响
机器人流程自动化
RPA已在企业和审计工作中广泛使用。 Excel中的宏便是流程自动化的一个简单例子。无论是收集、识别信息还是核对信息，使用技术使流程自动化都将带来快速、可靠、可扩展等明显的好处。无论对内部还是对客户的数据进行审计询证函、对账、生成电子邮件、自动回复电子邮件，很多方面都可利用RPA方便地进行。
数字劳工
“数字劳工”是一个使用频繁的统称，具有机器人流程自动化（机器人/自动化）、机器学习（认知自动化）和深度学习（人工智能）三种主要技术形式。所以数字劳工包含从RPA到机器学习（认知自动化）到深度学习（人工智能）的一系列不同水平技术应用。数字劳工是应用软件技术使得从简单的交易“转椅活动” （信息从一个系统或数据库复制到另一系统或数据库）到更加复杂的战略性工作等业务流程自动化。
自然语言处理
进行非结构化数据分析是将来审计师面临的一项主要挑战。电子邮件和其他文本文件是非结构化数据的主要形式之一。NLP是一种机器学习。在自然语言处理过程中，这项技术可以“读取”自然语言以查找特定信息。
机器学习
机器学习是超越机器人的关键一步，因为机器学习技术能够抓取数据、识别关系和模式。而且机器学习相比机器人更加智能，比如能够通过货币符号和/或其他关键词查找特定行的项目，即使项目在发票中的位置各不相同——这是单凭机器人无法做到的。因此我们能使用机器学习技术扫描海量信息。
云审计
数字时代的一个特点是海量数据迁移到云端。云是一种新的计算模式，其中数据保存在安全的数字环境中而不是保存在物理数据中心，从而降低了企业的存储成本和运营成本，提高了灵活性，使得企业能够上调或下调容量，并增加功能和处理能力。
区块链
区块链可能会对审计产生重大影响。如果区块链和其他分散化分类账技术得到适当应用，可以提供永久而无法更改的交易记录。它极有可能增加用户对数据的信心和信任。
深度学习
深度学习被视为新兴技术中潜力最大的技术之一。这是机器持续整合新信息、得出结论并吸收学习成果提高认知能力的成熟人工智能，我们处于采用机器学习技术的初步阶段，可以说还有很长的路要走。
量子计算
量子计算或许与解决复杂物理问题、映射太空旅行变量更相关，但它具备的力量有朝一日也可用于审计庞大的数据集。