大数据技术在投资项目审计中的应用研究

黄小吴

摘要：传统审计多数习惯采用非信息化审计方法，而随着社会信息化快速发展，传统审计手段难以高效推进监督工作，不适应审计工作高质量发展的要求。在此背景下，审计信息化应用应运而生。只有将大数据技术全面运用于工作中，与常规审计手段有机结合，才能推进投资项目审计工作。本文主要阐述大数据应用的必要性、存在问题以及有效应用，并系统研究大数据技术在项目审计中的应用，旨在提高项目审计的质量。

关键词：大数据；审计；投资项目

一、大数据审计应用的必要性

新形势下，党和国家要求审计工作要努力实现科技强审、经济体检常态化。因此，结合当前投资项目审计的现状，运用大数据助推审计显得尤为重要。对此，第一，必须运用系统思维，坚持辩证法，打破过去单一的非数据化审计手段。第二，牢牢树立大数据审计理念，实现大数据技术在投资审计中的深度融合，切实发挥项目审计的作用。

二、存在问题分析

当前，大数据技术审计发展尚未完善，还存在一些问题：第一，大数据项目管理平台起步较晚，多数功能仅停留在信息数据的采集或归类阶段，数据分析功能较为薄弱。第二，大数据平台对项目招投标监控力度不足，尚未完整监控与分析招投标存在的问题。第三，软件综合运用水平不高，尚未实现完全互通，存在一定程度的技术壁垒。第四，审计模型建立处于初步阶段，代表性和典型性不足，指导性不强。第五，大数据技术审计人才严重短缺。第六，存在部分部门数据互相孤立的现象，联动运用能力不足，数据综合效能发挥不充分。

三、如何将大数据技术有效应用到投资项目审计中

（一）运用投资项目管理平台，优化投资项目审计监督过程管理

目前，大部分平台还仅限于采集阶段，对如何深入处理还没有形成相关的技术方案。不同类型的数据无论是口径还是类型上差异较大，难以进行深度融合。这就需要：第一，形成详细的采集处理标准方法，将中介协审纳入审计管理平台，狠抓协审项目审计质量，加强对协审机构协审工作的管理。第二，将有关重大投资项目过程内容纳入管理平台，注重对项目建设全过程各环节的审核与审查，重点加大对项目建设程序的阶段性监督管理。第三，优化平台数据分析处理手段，分析与汇总相关数据，依据宏观政策，形成系统数据重点和系统专题处理研究方法。第四，梳理政府投资政策性内容，准确把握项目审计的关键点，区分EPC、传统模式、PPP等模式的不同特点。例如，建设项目财务结构、流向、支付进度、支付比例、用途方向进行平台数据融合性分析，形成效果评价，判断相关财务数据对项目、对参建方的影响。第五，认真分析绩效，切实用好项目审计成果。第六，通过平台数据揭露有关风险，建议被审计方采取改进措施有效防范风险问题，对于具有典型特点和普遍性的问题要求被审计单位建立健全相关制度，促进区域管理文件的出台落实。第七，在应用大数据审计推动审计过程精准化、高效化的同时，还应加强数据的整理分析，归纳总结形成更为科学的审计意见，借助大数据审计提供的成果，制定具体可行的整改措施，倒逼被审计单位的相关工作同步优化，让大数据审计思维贯穿审计全链条。第八，将整改过程纳入平台管理，重点检查被审计单位在整改中是否存在“一刀切”等不符合实际、整改工作与相关法律要求不相符、虚假整改应付审计等情况。

（二）实行对招投标过程的电子审计

项目招投标属于市场化行为，该环节至关重要，内容较为复杂，涉及社会、建设、施工等有关各方的利益问题。一旦在招投标环节出现不规范行为，就会影响项目建设运营等工作。对此，在大数据电子审计的背景下，第一，及时更新审计工作方式及审计理念，构建新颖的审核流程，利用云计算等获得高质量的量化资料，进行信息化归类、整理和汇总，明确把控该阶段的重点及关键环节数据，多维度分析相关方招投标行为。第二，通过逐层递进的审核方法，提高审计效率，促使核对内容更加全面。第三，搭建大数据审计技术平台，运用大数据技术调取项目招投标的IP地址以及数码，进行深入查询和关联性分析，以此发现项目招投标过程中是否存在未及时退还投标保证金、保证金退还比例不足、以弄虚作假手段获取中标、以不合常规的非合理化价格中标、与有关方面违规进行围标等现象。第四，审计人员可以通过大数据技术汇总数据，进一步审查投标单位的资质条件，审查有关招标代理机构的代理水平能力，审查项目招投标的评标等具体内容和重要环节，审查细节化问题包括评标委员会组成是否符合相关规定、评标专家比例是否合理、评标是否客观公正、评分是否符合要求，以此揭露违规招投标和虚假招投标暗箱操作等不良现象。依照国家招投标法等法律规定，设备材料的采购价格在两百万以上的必须进行公开招投标，不得以工期紧张等为由直接指定供应商，并严格审查是否存在价格风险。

（三）充分使用CAD、奥维地图、广联达等相关专业技术软件

强化算量软件数据技术联合运用，计算立项批复投资金额大、建筑面积大的项目，通过实行数据二维、三维建模，运用项目形象模型管理，对比分析数据分析成果与计量结果，严把数据分析质量关，从而发现项目是否存在高估冒算工程量的情况。同时，核对发现实际工程量，科学界定项目工程造价，实现对部分隐蔽建设内容及变更内容的准确核对，提高项目审计质效。

（四）运用地球系统、北斗系统、GPS测量定位系统等技术

对于工程量较大的项目，尤其是面积较大的水利建设项目、长度较长的道路建设项目、高度较高的房屋建筑、工艺较为复杂的桥梁工程等，可以运用地球系统、北斗系统、GPS测量定位系统等技术手段，准确测量项目面积、长度和高度等，进一步提高现场审计的工作效率。

（五）科学分析数据

对被审计单位的有关项目流程数据、财务数据、管理数据进行集中采集分析。第一，通过数据库选择对比功能，对投标量、子目清单量及结算量实行“三量对比”，快速定位定性存在的问题，并形成清单，以此提高审计工作效率。第二，利用广联达BIM软件仿真建模技术实现土石方开挖量等关键部位工程量的精确计量，确保结算审计工作的准确性，提高审计质量。第三，根据数据采集有关特点，重新编制建设单位送审材料表，便于基础数据采集，同时注重主要建筑材料及设备往年信息价数据的收集和保存，以适应审计项目的需求。对于建设周期长的项目，更要确保价格审核的合理性。第四，从财务风险、管理风险等方面选取目标，分析相关情况，深刻揭示项目建设流程是否合法、财务金融风险是否过高、有关管理数据是否存在漏缺等问题。例如，运用模型从建设过程中选取目标变量，对项目财务结构进行回归性分析，分析项目不良财务结构对项目建设运营的影响、与有关宏观政策要求是否一致等，最后形成综合性分析成果。

（六）建立优化大数据审计案例模型

对当下成效较显著、优点较突出的大数据审计案例进行归纳，用审计理论联系实际进行详尽的案例研究，形成系统化可视化的案例模型，从而起到科学的指导作用。例如，可以考虑构建全过程审计项目模型，模型审计重点主要有竣工财务决算审计（包括竣工财务决算报告审计、其他基建支出审计、基本建设收入审计、建设成本审计、建设资金审计，重点审计各报表之间的数据勾稽关系是否一致、报表数据与会计账面数据是否一致）、工程造价审计（包括工程价款结算审计、尾工工程投资审计、概算编制与执行情况审计，重点审计建安投资、设备投资和待摊投资是否真实准确，竣工决算是否超批准的概算，并做原因分析，延伸审计）、工程建设管理审计（包括建设工期管理审计、质量安全管理审计、合同管理审计、招投标审计、基本建设程序审计、工程建设其他事项管理审计，重点审计建设程序是否合规、内控制度是否完善、招投标等经营责任制是否得到了很好地执行）、征地拆迁和移民审计（包括被征地农民社保和再就业资金审计、征地拆迁及移民补偿资金审计、征地拆迁及移民补偿数量审计、征地拆迁和移民补偿标准审计）、投资绩效审计（主要是对被审计单位或者项目管理及使用资源的有效性进行检查和评价的活动，其中有效性包括经济性、效率性、效果性、合规性，内容包括绩效目标设置合理性审计、绩效效益性审计）、交付使用资产（重点审计交付使用资产的真实性和完整性）、环境保护审计等。

（七）实行部门数据融合交汇

在大数据技术下，审计不再是部门内部单打独斗，而要注重联合其他部门。第一，审计部门应站在全局的战略高度，科学考虑布局关联部门及行业数据直接间接的深度协作融合，运用大数据审计平台系统，分析部门信息，例如，涉及的发改、建设、财政等多个有关部门数据需要打通沟通壁垒，形成高度配合及全面协作的良好数据合作局面，以查找具备审计价值的审计证据。又如，可以通过整合部门数据，取得项目所有的合同管理台账、招标文件、投标文件、施工合同、财务明细账、工程结算书、施工单位资质证书、竣工图纸、施工图纸等材料，并进行详细对比分析，发现施工单位是否由业主直接指定且不具备相应施工资质证书等问题。

第二，通过数据关联，检查建设单位记账凭证和财务凭证及财政部门财务材料，确定工程款是否已支付。调取施工单位财务账和有关的分包合同、转包合同、结算资料等，关注工程资金流向，确定收取管理费的比例，收集转包问题的审计证据。

第三，联合数据审查施工合同变更情况，审查合同变更程序是否合规。首先，根据国家规定、部门规章和建设项目的内部控制制度等文件，检查合同变更是否符合规定要求，合同变更是否按照规定履行相关审批程序，是否存在未经批准擅自变更问题，审批单位、部门和人员是否符合规定要求，变更审批单人员签字是否为本人签字，有无他人代签或者虚假签字等问题，审查变更内容是否有效、合法、真实。其次，对照相应文件、变更申请，施工图纸、竣工图纸等资料，分析变更内容，检查变更条件是否存在，变更理由是否充分，通过查阅电子资料等方式，核实变更的真实性。再次，根据合同变更文件，对比分析变更前后工程建设内容，分析产生变更的原因，检查是否存在设计失误问题，是否存在以设计变更名义掩盖损失浪费问题。对照有关单位的合同文件、变更文件、工程价款结算文件，检查变更工程量和变更价格是否符合合同约定。最后，核实变更工程量的真实性，检查是否存在通过虚假设计变更套取建设资金问题。对比有关部门的可行性研究文报告、施工图设计、初步设计、变更设计，检查分析变更标准是否符合批准文件要求，是否存在以设计变更名义擅自提高建设标准等问题。

（八）运用大数据审计其他单位数据

首先，必须充分了解新老系统数据之间的并行关系，保障数据的完整性。其次，审计人员根据审计工作目标和工作方案，确定需要采集的信息系统，同时在了解信息系统承载业务的基础上，确定需要采集的数据，以便后续进行处理和分析。

在数据采集过程中，不应干扰被审计单位正常的业务开展，不从生产库直接采集数据，确保信息系统运行安全，同时增加必要的操作程序，主要有数据清理、数据转换、数据验证等。

在数据清理阶段，主要解决源数据存在的值缺失、空值、错误、冗余、格式不一致等问题。

在数据转换阶段，主要是对清理后的数据进行语法和语义上的转换，并得到适合开展数据分析的数据。

在数据验证阶段，审计人员应验证数据真实性和完整性，降低数据处理过程出错以及数据被修改、隐瞒等因素带来的审计风险，主要检查内容包括数据恢复过程是否正确、数据与原始资料是否一致、业务规则是否正确等。

在信息系统调查阶段，第一，应关注被审计单位业务流程、业务对信息系统的依赖程度等内容，了解信息化管理机构及管理方式，包括信息技术部门情况，业务、财务、管理人员使用信息系统的职责分工情况，主要岗位设置情况等内容。第二，深入了解利用信息系统开展业务规则的业务流程，确定系统中数据对业务过程的反应等，对照审计工作方案和审计目标，明确各系统的数据是否满足工作要求。第三，制定数据分析利用方案，主要包括前期调研情况、数据分析目标及思路、方法措施、安全保障等。

（九）大力培养大数据审计技术人才

传统的审计力量往往缺乏大数据技术工作人员，之前的审计力量基本运用传统的、单一的非数据化审计方法开展工作，技术不足导致难以快速运用大数据开展有关审计工作。为了深入应用大数据技术，第一，必须加快培养数据技术人才，进一步吸引具备计算机科学技术、信息分析管理技术、大数据融通技术等复合型知识的技术人才。第二，全力组织大数据技术人才培训学习，提高参审人员综合工作业务水平，培养一批既掌握一般审计技术又具备信息化审计手段的高层次复合型审计人才。第三，建立大数据协审人才专家库，将区域内外精通掌握水利、交通、道桥等方面大数据技术的专家纳入库内，以此实现大数据人才与工程审计技术人才的统筹利用，抓住大数据审计的技术主线。

四、结语

当前，大数据技术已广泛应用于各行各业，只有全面发挥大数据审计潜能，实现多维度数据系统审计，助推项目投资审计，才能实现投资审计的智能化和高效化，切实提高投资项目使用绩效。

参考文献：

[1]江奕奇，王纪元，夏戈奥，等.大数据背景下公共政策审计思考[J].合作经济与科技，2022（04）：167-169.

[2]赵肖瑞.大数据审计面临的问题及发展对策分析[J].农村经济与科技，2021（22）：80-82.

[3]史晓芳，高春娟.大数据背景下动态审计预警体系构建与检验[J].会计之友，2019（06）：31-37.