人工智能与地理信息技术在农业项目审计中的应用

随着“十四五”规划建议中“优先发展农业农村，全面推进乡村振兴”的提出，农业农村项目审计必将迎来新的发展机遇，审计人肩负的责任和使命必将更加重大。农业项目审计与一般财政财务收支审计不同之处在于其审计内容分布在更广阔的空间范围，其数据信息有更强的空间地域特征，需要对其进行有效分析和评价。因此，农业项目审计需要一览全局的视角和点面及时缩放且更加直观可视的界面进行综合分析。笔者近几年在高标准农田等农业项目审计中，对人工智能与地理信息技术的融合创新进行了尝试，现就相关流程和经验进行探讨。

一、农业项目审计中现代信息技术利用的现状

3S技术是地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和全球定位系统（GPS）的统称，将空间技术、传感器技术、卫星定位与导航技术、计算机技术、通信技术相结合，多学科高度集成地对空间信息进行采集、处理、管理、分析、表达、传播和应用的现代信息技术。近几年，地理信息技术（即3S技术）已逐步深入农业项目审计中，而人工智能（即AI技术）只在一些理论文章中提出，并未在实际审计应用中广泛推广。

目前，3S技术在农业项目审计中的应用，主要集中在把采集的多方数据及信息进行专业化的分析和比对，通过计算机执行常规重复的审计工作，需要耗费较多的人力去完成工作内容。比如，通过谷歌地球软件进行一定时间内的图斑比对，就需要人工在影像文件上逐一识别图斑，标记出疑点位置，再进行现场疑点核实。这一技术应用虽然免去了前期大量现场审计抽查工作，但仍需要人工识别疑点图斑，所费人力依然较高，且3S技术在农业项目审计中的应用尚未成熟，未形成具有完整操作体系的技术支撑，需要我们进一步探索和创新。

二、人工智能与地理信息技术的融合创新在农业项目审计中的具体应用

农业项目审计因涉及地域分布广、涵盖内容繁杂、数量多、面积大等特征，运用传统人工测量办法，在有限的审计时间内对上百万亩建设规模进行核实，很难快速直观地确定审计疑点。云计算、大数据、地理信息技术、人工智能等先进技术为解决这些问题提供了途径，通过技术集成和综合应用，以不断积累的信息为基础构建的时空大数据平台，进行数据挖掘和智能化应用，可以形成具有完整链条的技术解决方案。

（一）以运用为导向采集和处理数据

数据是进行人工智能分析与地理信息技术对比的基石，但因其多样性和广泛性，数据采集的范围广、种类多和标准不统一，原始数据不能直接应用到数据分析中去，必须进行前期的数据转换和统一标准。比如利用FME数据转换软件进行数据转换，将项目范围线和项目不动工范围线转换为SHP格式文件，将上述SHP格式文件导入地理信息软件ArcGIS，利用定义投影和投影变换工具转换为国家2000坐标体系，便于后期对比分析。

（二）以问题为导向分析数据

1.智能分析数据，实现批量高效查找。以农业项目审计中高标准农田审计运用人工智能深度学习技术，批量高效查找“非农化、非粮化”问题为例。第一步，审计人员需要向农业部门采集高标准农田项目建设范围线，向自然资源部门采集项目实施区的高清遥感影像。第二步，运用Arc⁃GIS软件，制作厂房、花卉果园、大棚等“非农化、非粮化”的图像标识样本，并通过GPU对标识样本进行训练，让计算机模拟人脑识别这些图像的逻辑思维功能，批量、自主地在地理信息系统中进行推理分析，排查出目标区域内违规建造的厂房、花卉果园、大棚等图像疑点，通过人工辨识疑点的准确性后再修正相关参数，这一过程即为人工智能的深度学习。同时通过GIS软件将这些图像转化为可计量的矢量图像，便于后期对面积进行准确计算，实现传统审计无法完成的面积总和计算，给审计取证提供坚实的数据基础。

2.宏观分析数据，准确核实上报任务数量。以高标准农田审计中运用智能总量比对，核查虚报完成任务量的问题为例。运用地理信息技术进行高标准农田建设实际完成面积的核查，不仅高效便捷，还客观精准。此类问题主要利用地理信息软件ArcGIS进行操作。第一步，将项目范围线、项目不动工范围线及土地利用现状图导入ArcGIS后关联分析，利用交集取反功能扣除不动工区域，得到高标农田建设实施区域图层；第二步，利用软件中的提取分析工具将土地利用现状图中的水田、旱田、水浇地等提取出来，形成耕地图层；第三步，利用叠加分析功能，将耕地图层和高标农田建设实施区域层进行叠加，得出高标农田实际建成面积图层；第四步，对统计分析工具进行人工智能设置，对上一步得出图层面积进行求和统计，再与被审计单位上报完成面积进行比较，即可核实是否存在虚报任务完成量的问题。

3.多维分析数据，高效辨别重报虚报项目。以高标准农田审计中不同时间段智能对比，核查重复申报项目、虚报项目的问题为例。通过地理信息技术的筛选比对，可在有限时间内做到真正意义上的项目全覆盖。此类问题主要应用了遥感影像技术和GIS技术，将需要核查的项目现有数据转化成统一格式，导入记录有以前和当前时空影像的技术软件中（如谷歌地球），通过历史影像回溯的方式，智能对比项目建设前后该项目区域内的时空变化情况，从而核实项目是否存在重复申报、以无充有或以少充多的现象，以此形成疑点数据，为下一步精准核实提供数据基础，降低实质性测试抽样核查的风险，提高抽样检查的精准性。

4.客观分析数据，智能判定项目规划合理性。以高标准农田审计中核查项目规划是否科学为例。此类问题主要核查是否将粮食生产功能区和重要农产品生产保护区纳入高标农田建设；是否建设在坡度大于25度区域；是否规划在限建区和禁建区。审计人员运用地理信息技术可在短时间内得出客观有效的结论。第一步，将高标农田项目实施范围线、粮食生产功能区和重要农产品生产保护区（简称“两区”）范围线、坡度图、土地利用现状图导入ArcGIS软件中；第二步，对上述数据进行关联分析，利用相交取反功能，得出未在“两区”范围内实施的高标农田面积；第三步，进行叠加分析，利用相交功能，分别将项目范围线与坡度图、土地利用现状图中的限建区和禁建区进行相交，得到在非标准坡度、限建区和禁建区内建设高标农田的面积，从而判定项目规划的合理性和涉及问题面积的具体数据。

（三）以疑点为导向核实数据

利用RS技术对多源、多时相遥感影像进行处理，运用GIS技术对数据进行格式转换、数据拼接、投影变换，将人工智能深度学习融入GIS技术中，代替人工分析得出疑点数据，是审计查出问题的重要突破口，而高效准确地进行现场核实和取证，明确提出审计问题是形成审计报告的关键一步。

传统的审计现场核实，大多依赖被审计单位，由被审计单位引导进入目标地点，不可避免会出现“指鹿为马”“张冠李戴”的现象。GPS定位系统为避免出现上述现象提供了技术支撑，审计人员只需将疑点数据导入可定位的地图系统中（如奥维互动地图导航软件），即可准确地到达疑点位置，并对疑点进行现场核实与取证，不仅提高了现场核实效率和审计时效，还提升了现场核实的可靠性与准确性。

三、农业项目审计中AI技术与3S技术融合应用的建议

（一）建立与现代信息系统相应的技术、业务及数据服务的有效机制

在全面总结应用经验的基础上，构建人工智能与地理信息技术等应用于审计工作的指标体系，建立标准化的工作流程，制定技术指南，以便形成客观有效的审计结论。一是规范数据格式。因农业审计涉及部门多，数据格式存在不统一的情况，对后期数据处理的准确性会有根本的影响。在如今大数据时代背景下，数据的统一性和可转化性需要制定统一的技术标准。二是加强大数据软、硬件设备支撑。运用现代信息技术融入审计的过程中，需要大量行之有效的软件和强大的硬件后台作为支撑，方能保证工作质效。三是建立健全各部门管理数据的有效机制。农业项目审计中，一般需要根据审计事项查看不同时空的影像数据等，但现有数据往往只有总体数据与阶段性数据，这对数据分析有很大的限制，不利于审计结论精准。

（二）培养具有现代化信息技术思维的审计人员

现有的审计队伍中，审计经验丰富的审计人员大有人在，而将人工智能与地理信息技术融合运用到审计工作中离不开审计经验。重点培养这些业务骨干的计算机审计思维，着重提高其审计业务与数据分析之间的转换思维，再由专业技术人员协助技术层面的操作，真正实现人机结合，方可提高审计时效。

（三）进一步提升数据安全意识

人工智能等技术依靠广博的数据资料作为支撑，往往涉及民生、水利、交通等各个方面的重要数据资料，为确保这些数据资料的安全，不仅要建立严密可行的信息安全管理制度，还要不断提高信息操作系统的安全性和操作人员的技术水平。

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（何昀 陈忠玉 摄影报道）