大数据背景下公共工程投资审计思路方法创新研究①

李维浩

一、 引言

近年来，随着我国经济发展的快速增长，我国基本建设项目投资规模也迅猛扩大，相关的审计需求也日益增加。2014 年10 月，国务院印发的《关于加强审计工作的意见》中，明确了审计监督全覆盖的范围，要实现审钱、审人、审政策的全覆盖并指出“构建国家审计数据系统，探索在审计实践中运用大数据技术”；2015 年，《关于完善审计制度若干重大问题的框架意见》明确要求“构建大数据审计工作模式，提高审计能力、质量和效率，扩大审计监督的广度和深度”。 2018 年5 月，中央审计委员会第一次会议中，习近平总书记为当今审计改革指明了方向:“加强全国审计工作统筹，优化审计资源配置，做到应审尽审、凡审必严、严肃问责，努力构建集中统一、全面覆盖、权威高效的审计监督体系，更好地发挥审计在党和国家监督体系中的重要作用。”同时习近平总书记也给出了方法:“坚持科技强审，加强信息化建设”“审计就像体检，不仅要查病，更要治已病、防未病”。 胡泽君审计长也强调“积极推进大数据审计，坚持科技强审，通过信息化、数字化，努力提高审计监督的质量和效益”。

二、 大数据环境下公共工程投资审计的优化方向

传统的业务导向的工程审计，是围绕审计目标，依据审计假设和审慎原则，通过获取信息证实审计假设，获得审计判断的传统审计模式。 传统审计流程是依据工程建设程序进行全过程跟踪审计或其中的一项(如仅进行工程造价审计)、多项(如招投标审计和工程质量审计等)专项审计。 其常用方法多是把手工的审计流程计算机化，没有充分利用先进的信息技术，而是完全依靠工作人员的职业判断，不能完全揭示数据中存在的问题。

大数据背景下，工程审计思路由单纯财务审计扩展到综合审计，审计时效由事后审计转变为全时段监督，审计覆盖面由局部转变为全覆盖，可实现基于数据挖掘的、向传统审计方法下不易实现的工程审计目标扩展。

面临审计资料大数据化，审计人员为了满足工作需要，需要改变传统审计思维形成以数据为基础，审计需求为指导方向，利用计算机和人工智能等新兴科技手段并结合审计人员职业判断所形成的新的思维模式和解决问题的方式。 在新的思维模式下，传统审计的组织模式和方法乃至取证模式等都面临着改变。

在传统审计中，审计人员采用的是事后审计的审计方式和抽样审计的审计方法，这种事后且有限的审计并不能正确及时地给出对持续经营的被审计单位正确的评价。 在投资审计领域更是如此，工程的建设是一个较为长期的一次性过程，在工程结束后，仅对造价进行审计只能审减些许造价，并不能改变已有的结果，审计的结果也仅仅只是查出浅显存在的问题，而且现阶段采用的风险导向的抽样审计的审计模式很难全面地反映问题所在，甚至不能正确地反映已有“病症”，这就体现不出审计“治已病”“防未病”的功能。 大数据模式和技术的应用在纵向上疏通了难以规模化审计的投资决策、招投标等环节的障碍，改造审计方式，实现了审计在投资全过程中的贯彻，在横向上改变审计模式实行全面审计，避免了风险导向型抽样审计的固有缺点，实现了对被审计对象的全覆盖。 大数据的应用在时间和空间上实现了投资审计“全面化”的转变。

三、 工程全生命周期各环节审计创新

大数据讲究全面反映问题，单一的工程造价审计与该理念相违背。 造价只是工程全生命周期中竣工结决算环节中的一部分，要想真实地反映工程中的问题，就不能局限于仅仅对造价进行审计。 因此，转型后的理想的公共工程投资审计应该覆盖工程建设程序审计、工程决策审计、项目管理审计、勘测设计审计、工程招投标审计、设备材料管理审计、工程质量管理审计、工程建设财务审计、工程结算(决算)审计、建设用地与征地拆迁审计、资源环境保护和生态维护审计、投资绩效审计共计12 个方面，它将工程审计由单一的事后审计推向了多维度覆盖工程全生命周期的高度。 这12 个方面中，决策审计、招投标审计、施工过程的各项审计、结决算审计以及绩效审计这5 个方面最能代表时间维度上的工程审计，也是大数据技术和公共工程投资审计较好的结合切入点。 通过对这5 个方面在大数据技术的介入后产生的变化，可以更好地了解大数据技术是如何影响公共工程审计从单一造价审计向综合审计进行转变的。

(一)工程决策审计

传统决策审计仅仅只能凭借审计人员以及专家学者自身的专业素养来对项目进行判断，参与审计的人员的专业素养很大程度上决定了项目决策审计的科学与否，具有很大的随机性，不够系统化。 当下，各级审计机关都在建立工程项目的数据库，利用这些数据库和大数据技术可以建立起决策审计的“经验库”。 所谓“经验库”包含了项目本身的各项参数，如地理位置、投入资金状况、后续运营情况等。 再加上事后对该工程决策的评判，将工程的参数和成功概率形成一定相关关系模型，交由人工智能进行学习，进而训练出可以对项目基本决策情况进行判断的模型，在历史层面上为审计人员提供建议。 通过这样的流程和方式就可以形成如图1 所示的大数据和人工智能支撑下的工程决策审计。 工程项目数据库在将项目与国家政策相关联后还可以提供项目匹配的政策建议。 除此之外，在面临具体项目的决策审计，例如选址问题时，GPS 定位技术、Google Earth Pro 工具、ArcGis 技术都可以很好地处理项目的选址合适程度、面积计算等问题。 大数据技术的应用，提高了决策审计的质量，让将劣质项目扼杀在摇篮里成了现实。

图1 大数据和人工智能支撑下的工程决策审计

(二)招投标审计

传统工程招投标审计遇到的问题主要集中在审计取证难、定性难以及结果难应用，剥离这些具体问题到数据层面，则涉及数据的获取、数据标准和数据的时效性保证。 大数据技术的应用整合了市场、地区和企业上报的相关信息，打破信息壁垒，为审计工作的开展提供可靠、完整的信息来源，这解决了信息来源的问题。 在现有技术的支持下，各地建立了相对严密的招投标系统，招投标各环节受到了严格地把控和记录，为招投标审计取证提供了可能性。 招投标中常见的围标现象则可以通过数据挖掘算法计算不同单位在历史投标记录中的“亲密度”来判断；串标等违规现象在现如今严密的监管系统中也一定会留下蛛丝马迹，例如标书的mac 地址、标书在系统内的修改时间、执行修改操作的用户、投标价格和市场价格具有显著差异等记录都有可能成为审计可以利用的证据。 大数据介入下，审计人员可以在短时间内对招投标进行审计并得出结论，使得审计结论具有时效性，审计成果具有可利用性。 在此基础上，通过招投标信息数据库的建立以及对专家建议的应用，我们对大数据环境下的招投标审计进行了重塑，形成了如图2 所示新的招投标审计流程。

图2 大数据背景下的招投标审计流程

(三)全过程跟踪审计

传统的施工全过程跟踪审计就是审计人员在施工现场进行质量检测、变更环节的监督审查、对财务处理的审查等工作。 这些工作有很大一部分和监理的工作领域有重叠，但因为技术手段的限制，全过程跟踪审计在保证工作质量的情况下只能到达这个地步。 现阶段大多工程的施工管理都建立了相应的系统，审计人员只需要审查系统的合理性，以及工程管理制度的严格执行以保证数据的真实性，这样系统得出的数据必然是真实的。 除此之外，BIM 技术可以将CAD 电子施工图纸快速转换，建立三维可视化建筑模型，利用BIM技术远程审计、实时监督的功能可以更好地实现跟踪审计。在这个环节中，相较于传统的跟踪审计，新型跟踪审计在改变思路的情况下，审计的质量有了保障，审计效率也相应地有了提升。

(四)竣工结决算审计

结决算审计的重点内容就是造价审计，在BIM 等技术的应用下，可以将CAD 设计图纸转换成三维可视化建筑模型，将审计资料数据化，进行工程结算快速审核，在多方面节约了审计资源，并提高了审计工作的效率和效果性。

造价审计的核心就是审计工程项目建设所花费的造价与预算和设计的偏差是否在可容忍范围内。 现行的造价审计基本都是以各地区制定的各项定额为依据的，这些定额编订的时间或长或短，极有可能脱离当前市场行情，进而导致审计结果的不可靠性。 大数据技术中的网络爬虫技术，可以在互联网上爬取用户需要的数据，将其应用在造价审计上，可以基于当前已有的工程定额资料，辅以各种材料在建造期间的市场价格，对材料等的价格进行调整，从而使得其更加贴合实际情况，审计结果更加准确。

(五)工程绩效审计

工程绩效审计在广义层面上来说是对项目全过程中各方投入、项目实施过程、项目结果以及项目后续影响等不同绩效指标进行全面且动态的评价，其本质是对项目的每个阶段进行总结性评价。 公共工程绩效审计共分为决策阶段、实施准备阶段、实施阶段和运营四个阶段的绩效审计。 绩效审计的本质是以利益相关者的利益需求为基础，对项目进行经济性、效率性和效益性的评价。 由于这四个阶段贯穿整个建设项目的全生命周期，单一的事后审计无法满足审计需求，实施跟踪审计是实现绩效审计最有效的方法。 大数据环境下的跟踪审计在BIM 等系统实时监督功能的保障下，使得绩效审计可以有效地实施。

绩效审计的核心是评价指标体系的建立，评价指标设置的合理性在根本上决定了绩效审计的评价结果合理与否。当前针对评价指标体系的合理与否大多是通过一定数量的问卷调查，对指标体系在数学层面上进行检验。 这种做法在数学层面是合理的，但是指标的可靠程度会受限于问卷的数量。 在公共工程审计面临转型的现阶段，绩效审计应该针对不同的工程阶段，利用利益相关者以及相关专家的工作来确定评价指标体系构建的基本要素。 再以数据库技术和机器学习的基础，通过对现有同类工程绩效审计的评价指标体系和其审计质量与效果进行学习，进而确定各要素在评价指标体系中的权重。 只有平衡好每个利益相关者在参与工程过程中的利益权重，才能做到客观评价项目绩效，节省审计资源，提升审计效率。

四、 新技术在工程审计中的应用

(一)知识图谱辅助依法监督

以往投资审计的效率质量方面不够好的原因在于审计方往往是以一个参与者而不是监督者的角色介入项目中去的。 这当中最典型的就是竣工结算中的“以审代决”现象，这种现象过分依赖审计来做出决断，极大程度上影响了审计的独立性，使得审计失去了监督的性质。 在这样的影响下，审计权力过大，审计质量的高低与否没有对比，因而无从判断。

知识图谱，又被称为知识域可视化或知识领域映射地图，是展示知识本身以及与之相关联的一系列知识及其结构的各种不同的图形，通常使用可视化技术来描述知识本身及其载体，并通过挖掘、分析、构建来绘制和显示其中的相互联系。

在投资审计领域建立知识图谱可以相应地将以往投资审计中出现的审计行为、问题、现象、法规等进行联系，并且以易懂的可视化界面呈现，审计人员可以对其进行学习。 知识图谱的应用可以为审计工作提供切实有效的参考，在实现审计依法监督方面，知识图谱可以帮助每一步审计工作都对应到相应的法规，确保审计有法可依，面对审计中没有法律依据的行为做到及时制止，使审计回归法律界定的监督本位，提高审计的独立性。

(二)信息化程序应用提升审计效率

投资审计与财务审计不同，投资审计审的是一个具有时间延续性且性质各异的过程的集合。 要想实现高质量的审计，过程中的实时监督必不可少，但因为工程审计的特殊性，以前要完成高质量的监督几乎是不可能实现的。 而现在工程的信息化也正在逐步实现，通过控制严格的电子程序来对工程全过程实现监督也成为可能。 例如，招投标过程中使用具有严格限制的招投标信息系统，监督各家单位在招投标过程中的一举一动；施工过程中采用合适的施工管理系统，严格监督材料、人工等的使用，使事后审计转为事中监督，更加具备时效性、高效性，符合“治已病、防未病”的方针政策。

五、 结语

本文分析了现代化大数据技术的应用对现有投资审计的现代化改造，通过对大数据环境下工程审计的内容和模式的描述，解释了大数据技术支持投资审计由单一造价审计向全面投资审计转变，实现审计全覆盖的原理。 研究了在大数据背景下工程审计的思路与方法的创新，希望能够为处在审计转型背景下的公共工程投资审计提供切实可行的转型优化方案。