本文主要讨论在IT环境下,计算机审计所依赖的审计数据质量的评价以及数据质量对审计风险作用的和影响。　　 计算机审计是目前审计领域中的极受关注的话题,也正是因为它的新颖性,对于它的发展方向理论界并无定论。事实上,实务界目前对计算机审计的处理依然沿着传统审计方法的轨迹,主要是将计算机作为审计的工具和手段以应对纷繁的信息。实际上计算机信息系统产生的数据并不完全等同于传统纸质环境下的会计信息,它需要经过审计人员的有机提取才能成为有用的信息。审计数据本身质量的重要性现阶段相关研究较少,而其对审计方法、审计思路乃至审计风险的影响的研究更是鲜有见之。　　 本文正是基于以上情况,探讨了审计数据以及审计数据质量对审计工作的重要性,建立了审计数据质量的标准体系,提出了基于数据质量风险的审计工作思路,构建了基于数据质量风险的审计风险模型,形成的创新点如下:　　 (1)参考COBIT的信息质量指标,通过对审计行业专家的问卷调研,得到了本文审计数据质量体系的影响因素；　　 (2)从审计人员的角度出发,利用层次分析法计算出审计数据质量各级指标的权重,对影响审计数据质量因素进行了进一步细化；　　 (3)从被审计单位角度出发,运用RBF神经网络模型,构建被审计单位审计数据质量水平的评估体系,并利用相关数据在权重指标下进行仿真模拟；　　 (4)分析审计数据质量指标所体现的风险影响因素,在现有审计风险模型的基础上构建基于审计数据质量的风险模型；　　 (5)在对审计实例介绍与分析的基础上,提出了基于审计数据质量的审计工作方案,为审计实践工作提供了基于审计数据质量的理论依据与工作思路。　　 全文分四大部分来撰写:第一部分主要根据COBIT框架初步论述了审计数据质量的七个维度；第二部分是在多次专家调查的基础上,利用数学处理方法计算出影响审计数据质量的诸因素的重要性序列及其对应的指标权重,利用RBF神经网络的方法评价审计数据质量并进行了建模分析研究；第三部分利用第二部分确定的数据质量权重结果以及数据质量评价方法讨论了数据式审计风险模型及其对审计风险的影响,并做了一个金融审计的实例分析,主要展示目前计算机审计的过程以及其中对数据质量的考量；最后对全文进行了总结与展望。