数字化审计技术在企业审计中的应用主要体现在以下几个方面：

降低审计成本：传统的审计方法需要大量的人工审查和分析数据，而数字化审计技术可以通过自动化和智能化的方式提高审计效率，减少审计人员的劳动强度和工作量，从而降低审计成本。

实现全面审计：数字化审计技术可以实现对被审计单位的各个方面和环节进行全面的审查和分析，包括财务、业务、管理等方面，从而更好地发现和解决潜在问题，提高被审计单位的经营效益和风险防范能力。

实现实时审计：数字化审计技术可以实现对被审计单位的财务和业务数据进行实时监测和分析，及时发现和解决潜在问题，提高审计效果和防范风险的能力。

提高审计效率和准确性：数字化审计技术的应用可以大大提高审计效率和准确性。审计人员可以快速获取和分析大量的审计数据，包括财务数据、业务数据、流程数据等，从而更快地发现问题和风险，并给出相应的审计建议。

推动审计创新：数字化审计技术的应用推动了审计创新，使得审计人员可以更好地利用数字化技术和工具进行创新实践。例如，利用人工智能技术实现智能化的风险评估和决策支持，利用大数据技术实现更全面和深入的数据分析和预测等。

然而，数字化审计技术在企业审计中也面临一些挑战：

数据量急剧增加：在数字化时代，企业的数据量呈指数级增长，审计师需要处理海量的数据，进行信息筛选和整理，以寻找关键性证据和脉络线索。这对审计师的数据分析能力提出了更高的要求。

数据质量和可信度问题：数字化时代的数据来自各种不同的渠道，其质量和可信度也存在差异。审计师需要面对大量的非结构化数据和多源数据，对数据进行有效筛选和验证，并确保数据的准确性和可靠性。

信息安全与数据隐私：数字化时代的信息安全问题越来越突出。审计师在处理大量敏感数据时，需要加强信息安全意识，确保数据不被非法获取或篡改。同时，也需要谨慎处理数据隐私和个人信息保护的问题。

技术难度和成本高：数字化审计模型需要建立和维护复杂的数据平台和系统，需要投入大量的人力、物力、财力资源，需要解决数据质量、安全、隐私等问题，需要不断更新和优化技术方案，技术难度和成本都较高。

人才匮乏和培养难：数字化审计模型需要具备数据分析、人工智能、云计算等多方面的知识和技能的审计人员，这类人才目前市场上供不应求，而且培养周期长，培养成本高。

为了克服这些挑战，企业需要加强数字化审计技术的研发和应用，提高审计师的数据分析能力和信息安全意识，加强数据质量和可信度的管理，同时积极培养和引进具备数字化审计技能和知识的人才。