随着会计信息的进步,使得财务信息具有实时性的特点,然而由于传统审计劳动密集型和时间密集型的特性,导致审计实时性的缺乏,不及时的审计信息很可能导致管理者错误的资源分配决策,从而造成管理失误,降低效率。传统审计的缺点可以采用计算机技术和自动化技术缓解,这产生了持续审计。持续审计具备连续性、主动性、自动化特性,采用数据建模和数据分析来进行监控和测试,可以随时随地进行审计。随着实时报告和审计模式的需求不断增长,持续审计最终会取代传统审计本文首先对持续审计的基本理论做了深入的理论研究,分析比较了国内外持续审计针对技术观,方法观,过程观的不同认识,本文认为持续审计是一个系统化过程,即由独立的审计人员运用审计软件工具对交易进行自动持续测试,使用数据挖掘等智能化技术,在交易发生的同时或稍后较短时间内收集证据,发现例外事项,据以确定并报告被审事项与既定标准符合程度的系统化过程。为了辩证看待持续审计,本文对持续审计与传统审计、持续监控、在线审计做比较,分析其不同点,并对持续审计的本质、必要性、要素进行分析。其次,本文对国内外前沿的智能技术进行了相关研究,主要有智能审计决策支持系统,数据挖掘研究,智能Agent技术,XBRL和Web Service技术,人工智能计算机审计技术研究。然后,本文根据持续审计过程观点,将持续审计分成四个阶段：1)自动化审计阶段；2)数据建模和确立基准阶段；3)数据分析阶段；4)生成报告阶段。论述四个阶段的设计内容及特点,并详细分析智能化技术在四个阶段中的具体应用。最后,本文对智能化持续审计系统进行了实例研究,针对A公司信息化现状,构建相应的智能化持续审计系统,论述持续审计系统各个模块应实施的步骤,并以审计关注点模型为例,进行数据建模及数据分析。