当前，大数据理念在农信系统存在五方面不足：一是部分数据采集存在一定难度，造成数据不全面；二是部分数据零散采集耗时长，造成工作效率低；三是大数据理念薄弱，忽视已有数据线索；四是数据分析不充分，发现线索能力有待提升；五是数据处理能力不强，有待提高。
“大数据”时代的到来，提高了数据处理速度，实现了全量数据处理和分析。如何在海量数据中挖掘到与被审计单位相关的各种有用信息，准确高效地获取审计证据，是农信机构审计人员一定面对和思考的问题。
数字化转型背景下，银行业务发展模式呈现多样化趋势，风险管理要点也随之出现新特征，同时对审计工作提出了更加高的要求。大数据技术日益成熟，对审计工作开展是挑战也是机遇。一方面，由于数据海量且复杂，传统审计作业模式面对新业务模式会受到一定限制；另一方面，如何利用先进手段提高大数据技术应用水平，让大数据更好地服务审计工作，慢慢的变成了审计发展的新风向。
“大数据”的本质是挖掘信息之间的潜在关联。数据量越庞大、数据渠道来源越多，其中隐含有价值的数据逻辑就越复杂、越精准，就越容易挖掘其隐含的关联价值。
大数据审计的基础是审计对象的“数字化”，表格化的数据能代表相关业务的发生情况。随着农信系统不断加快数字化建设步伐，业务信息逐步实现了数字化，这为大数据审计提供了基础。
大数据审计的关键是牢固树立大数据理念，掌握大数据分析方法，将要实现的审计具体目标转化为数据“筛选”操作。大数据审计的最大的作用是将随机抽样变成“精准打击”，通过多角度分析数据之间的关系，确定“问题”所在，实现精准审计，提升工作效率和质量。
“大数据”审计的特征，一是全来源，二是广联接。审计数据不是来源于单一部门或领域；单纯的数据量的积累不一定可以统揽全局，只有将不同维度的数据汇聚起来加以联系并多角度分析，才能产生对业务整体性和本质性的认识。
大数据审计的主要流程，一是大数据采集。这是大数据审计的基础。二是大数据分析。这是大数据审计的关键环节和核心内容。三是审计证据获取。大数据审计的价值是：将价值较低或者看似“无用”的数据信息，通过内在相关性，打破“信息孤岛”，获取有价值信息。
在农信系统日常开展的审计工作中，大数据理念在实际应用中虽然取得一定成绩，但还存在不足，大多数表现在以下五个方面。
在农信系统审计过程中，虽可取得被审计单位贷款台账、员工花名册等内部数据信息，但较难获得外部数据信息。同时，部分内部数据获得也并非易事。由于缺少数据支撑，将会造成大数据审计的优势无法充分的发挥。例如，在审计员工有无经商办企业时，通常在只有“员工花名册”信息，无“外部工商注册信息”的情况下，无法比对出“员工经商办企业”的相关信息，只能依靠传统审计手段进行排查。
在农信系统中，部分数据采集较为简单、快捷。同时，还存在部分数据虽能取得，但无法直接获取，需要审计组逐一抽取采集。例如，受信贷系统关键字段设定等因素限制，从信贷系统中导出的贷款台账可能会缺少“借款人（担保人）法人及股东情况”“贷款用途”等关键信息，如果逐一采集零散信息就会耗时较长，在某些特定的程度上将影响审计工作效率，但如果不采集汇总，将会造成零散信息仍为“零散”信息，只能依靠传统手段来审计，难以打破“信息孤岛”壁垒，难以发现其内在相关性，难以获得有问题线索。
在农信系统审计中，部分审计人员大数据理念薄弱，仍习惯性采用传统审计方式，主观认为数据关联分析耗时耗力，利用现有信息系统的意愿不强，对审计管理系统的推送数据缺乏关注和核查意识，造成审计效率不高。
在农信系统审计中，部分审计人员对收集到的数据的内在相关性分析不足，致使“漏掉线索”情况时有发生。这种情况出现的根本原因有，审计人员经验不足，对有几率存在的问题无法预见，以至于未能将不同来源数据来进行充分整合，未能从“多维度”进行分析。
大数据审计理念的提出，不仅仅要求审计人员要提高数据分析能力，还要求审计人员能够熟练掌握数据处理技能，但目前大部分审计人员只掌握Excel的简单操作，难以满足大数据审计数据解决能力的需求，这也是影响大数据审计效率和质量的一个重要因素。
大数据审计只是工作手段，提升审计工作质效的关键还是在于“人”。审计人需要做到以下几点。
审计人员应当适应业务“数字化”趋势，改变翻阅纸质资料的审计习惯；通过数据之间相关性入手，实现同一时间对单笔业务审计到多笔业务审计的转变，提升看待问题的角度。如多家企业贷款形成担保圈问题，就会发现从单笔业务来看无问题，但对多笔业务总的来看就会察觉缺陷所在。
审计人员准备进行数据分析时，发现业务数据缺少“关键字段”，而这些关键字段对于整个分析过程又至关重要。这样一个时间段审计人员往往会自行补充关键字段内容，尤其是当有关数据表格是从信息系统直接导出的情况下更是如此。面对大量数据，补齐关键字段不但要翻阅大量纸质资料，还会耗用大量时间，造成效率低下。这种情况下，审计人员最好能转换方式，让被审计单位补充关键字段内容，再通过有效手段做验证，这样一来不仅能提升数据采集效率，还可以使审计人员更加专注数据分析工作。
审计管理系统与现场审计内容具有一致性和协同性。审计管理系统为被审计行社提供日常监测服务，其所提出的业务数据往往具有一定风险性，这与现场审计的目的是一致的，如贷款资金疑似流入房地产、同一客户为多人归还贷款本息等模型数据。通过查阅相关系统，充分的利用已有问题线索，进行精准审计即可。这样就能够尽可能的防止为查找这些“已有”的问题线索而浪费人力和时间。
大数据审计理念之所以可提升审计工作质量和效率，不仅仅因为数据多，更关键的是数据之间内在关系，这也是大数据审计的核心所在。基本步骤为：一是审计人员应结合审计目的来确定要实现的具体目标。二是将具体审计目标转化为多个数据线索查询过程，构建数据之间关系。这要求审计人员具有较强的发现问题能力，对有几率存在的风险有一定预判能力，并熟知业务发生与业务数据的关联，能根据所要查找的线索确定内在关系，且能保证范围、内涵一致，如通过股东台账、贷款明细台账查询被审计单位向股东发放或信用贷款情况。三是对获得的业务数据来进行验证。这一步也是很必要的，根本原因是所获得的数据有几率存在因忽视“个别字段”而出现错误数据。如在比对股东台账和贷款台账时只选择比对股东名称和借款人名称，就会造成将与股东同名的借款人（证件号码不一致）筛选出来。
面对大量业务数据，如果没有相应的处理技能，单纯靠“人工目测”去比较，不仅效率低，而且还易发生遗漏等情况，很容易迷失在“数字”的海洋里，进而不断返工。审计人员只有不断的提高自身数据处理技能，并熟练运用，才能适应大数据审计模式。同时，为了快速获得相关外部数据，审计人员应当熟练掌握“天眼查”“企查查”等软件批量查询相关操作，服务于审计工作，提高审计的精准性。
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