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数智实审系列课程
第34任务： 数据价值提升；总结
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任务列表
第1任务： IT审计概述
第2任务： IT审计流程
第3任务： IT审计方法论
第4任务： IT审计范围
第5任务： IT审计实施方法
第6任务： IT审计问题分享
第7任务： 如何与高管沟通IT审计问题
第8任务： 重要系统和重大项目审计相同点和区别
第9任务： 技术资源不足情况下实施配置审计；实施代码审计
第10任务： 业务连续性如何审计；如何审计日志
第11任务： 如何审计数据；IT效能审计
第12任务： 如何利用AI工具来辅助审计；审计成果动态展示及跟踪；审计依据不充分如何处理
第13任务： 业务统计
第14任务： 科技治理
第15任务： 数据分析方法在审计中的应用
第16任务： AI大模型的使用政策
第17任务： 通用大模型的使用技巧
第18任务： 建立个人的本地大模型
第19任务： 数智化审计的概念与现状
第20任务： 数智化转型是审计发展的必由之路如何做
第21任务： 好数智化审计体系建设规划数字时代企业
第22任务： 风险与内控演化特征
第23任务： 企业数智化审计能力建设实施方法
第24任务： 前言
第25任务： 数据分析的基本内容
第26任务： 搭建基于数据分析的审计指标分析体系
第27任务： 集团级审计平台建设背景及目标
第28任务： 数智化集团审计管理平台的实现
第29任务： 数智化审计分析模型搭建
第30任务： 系统建设重难点及注意事项
第31任务： 预期规划方向
第32任务： 数据治理监管要求
第33任务： 数据治理审计核心实务
第34任务： 数据价值提升；总结
第35任务： 什么是研究型审计
第36任务： 外包活动管理要点剖析
第37任务： 如何持续改进；总结
第38任务： 数据安全动态
第39任务： 数据安全知识体系
第40任务： 数据安全审计实务
第41任务： 挑战与展望
