我国近年来经济环境发展迅猛,国家统计局列示,国内2019年生产总值接近100万亿元,同比2018年生产总值90多万亿元增长了6.1%。上市公司也一直呈显著趋势增长。截至2018年的深沪交易证券所给出的统计年鉴中,2016-2018年我国的上市公司数量分别为:3052,3485,3583家。这些上市公司都需要审计参与并识别风险,这不仅加大了审计的工作量,而且伴随着信息技术的发展,企业会计的内部审计逐步加强,我国许多公司的财务舞弊方式也变得更加隐蔽,这都不同程度的增加了审计识别风险。因此,提高审计质量,降低审计风险,避免审计失败成为目前审计行业的重要方向。传统审计是对结构化数据进行风险评估,执行审计流程,从而得出审计报告。随着互联网的发展与飞跃,给审计人员又提供了大量宝贵的审计资源,企业在互联网中留下的痕迹可以使企业的财务状况与企业盲点有迹可循,大数据审计研究方向应运而生。但如何利用大数据进行审计,本文将提出解决办法。基于以上研究背景与目的,本文首先在充分研究审计风险相关理论、大数据审计相关技术、网络爬虫相关方法的前提下,对审计风险市场的背景、原因等进行具体特征分析,对大数据的风险识别原理与技术进行介绍,对网络爬虫方法运作原理与挖掘流程进行总结。提出借助网络爬虫技术下的大数据挖掘方法,设计审计控制框架,可以执行大数据审计程序。并基于网络爬虫技术数据挖掘的能力,采用案例实证研究法,将2015年被证监会查处的审计失败案例:瑞华事务所审计亚太实业上市公司案例,对该公司2009—2015年的大数据进行爬虫挖掘分析,将新提取到的审计证据与原审计失败情况对比分析,结果表明新提取到的三项审计证据,正是评估亚太实业存在重大错报风险的重要证据,原审计程序正是缺乏相关信息导致审计失败的发生。研究结果表明,网络爬虫技术下的大数据审计可以应用于审计程序中,通过对被审计单位进行网络爬虫审计程序,可以提取有效审计证据,进而加强审计程序,最终降低审计风险,避免审计失败。以期为审计师及审计机构,审计监管部门提供审计控制方面的借鉴与建议,减少我国审计市场上的审计失败情况发生,促进我国审计行业的发展。