智能审计之后，可以从以下几个方面进行提升：

持续优化数据收集与利用

系统谋划：结合年度审计项目需求，制定详细的数据收集计划，确保数据的全面性和系统性。

数据质量：加强与数据提供单位的沟通协作，确保数据的准确性、一致性和连续性，为后续分析提供可靠基础。

采集效率：优化数据采集流程，提高数据获取的时效性，确保审计工作能够及时开展。

深化大数据审计技术应用

双主审模式：采用业务和数据筛查技术的双主审模式，实现业务与数据深度融合，提升审计效率。

团队合作：推动业务团队和数据分析团队的深度合作，集中攻克技术难题，提升审计质量。

整合分析：对多个相关联的审计要点进行打包整合，进行深度分析，挖掘潜在问题。

拓展审计领域与项目

专项审计：开展帮扶资产专项审计调查、财政预算执行审计、经济责任审计等，积累更多审计经验。

多领域覆盖：逐步拓展审计领域，覆盖财政、自然资源、民政、农业、水务等多个行业部门，提升审计覆盖面。

强化审计结果运用

结果反馈：及时将审计结果反馈给相关部门和单位，督促其进行整改，提升审计的威慑力。

案例推广：总结优秀审计案例，推广先进经验，提升整体审计水平。

持续学习与培训

技术培训：定期组织审计人员参加大数据审计、数据分析等技术的培训，提升专业技能。

经验分享：鼓励审计人员分享审计经验和心得，促进团队内部的知识共享和技能提升。

通过以上措施，可以有效提升智能审计的效果，推动审计工作向更高水平发展。