新形势下数智化招标采购审计 助力企业防范风险的探索实践

陈一鹤 周琳 丁秀瓶 胡静 肖晨艺 苗伟鑫 袁爽

[摘要]当前，我国经济发展面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力，对企业正常生产和产业链平稳运行带来严峻挑战。招标采购作为企业价值链的重要一环，对保障企业供应链安全稳定、降低采购成本、提升经营质效等具有重要作用。近年来，SI公司电子招投标平台建设不断加速提档，招标工作不断向标准化、电子化、智能化转型升级。本文结合新形势下招标采购呈现的特点，归纳总结数智化招标采购审计在助力企业防范招标业务风险、提升管理治理水平、确保供应链安全稳定等方面的具体应用，实现招标生态健康发展。

[关键词]招标采购   内部审计   审计模型   数智化   防范风险

随着新一轮科技革命和产业变革的不断深入，数字经济与实体经济加速融合。数据作为一种新生产要素，其重要性日益凸显，数字经济已成为世界各国科技和产业竞争的新焦点。2021年，习近平总书记在胜利油田考察调研时指出，“石油能源建设对我们国家意义重大，中国作为制造业大国，要发展实体经济，能源的饭碗必须端在自己手里”。SI公司作为国有特大型骨干能源化工企业的全资子公司，牢牢把握数字经济发展的重大战略机遇，以数智化转型驱动生产方式和管理方式变革，在国有资本保值增值、防范化解重大风险、管理治理水平提升等方面取得了显著成效。在SI公司加速改革发展的同时，其内部审计工作也面临着转型升级。审计环境的变化、审计领域的拓展、审计对象的扩充以及审计方法的创新都对内部审计人员提出严峻挑战。中央审计委员会办公室、审计署印发的《“十四五”国家审计工作发展规划》中明确要求“全面贯彻落实习近平总书记关于科技强审的要求，加强审计技术方法创新，充分运用现代信息技术开展审计，提高审计质量和效率”。这就为审计人员积极应对挑战，以大数据思维统领审计工作，推动审计工作转型升级，厘清了思路，指明了方向。

一、现有招标采购审计模式存在的短板

当前，招标业务审计主要依靠经验驱动，即审计人员根据以往业务经验对可能出现问题或风险的招标项目进行抽样检查，审计时效、审计质量、覆盖范围很难得到有效保障，审计模式难以复制推广，此种模式存在的问题短板主要有以下几方面。

（一）审计理念更新不及时

2020年2月，国家发改委下发《关于积极应对疫情创新做好招投标工作保障经济平稳运行的通知》，要求尽快在各行业领域全面推广电子招投标。面对招标方式的深刻变革，部分审计人员未能与时俱进转变固有审计理念，对招投标工作在市场资源优化配置、确保产业链供应链稳定、保障经济平稳运行等方面的重要作用认识不足，对电子招投标等新事物、新政策、新工具理解不透，难以通过有效的内部审计规范管理、防范风险。

（二）审计思路革新不充分

SI公司已实现全流程电子化招标，招标、投标、开标、评标、定标、执行等各环节数据都已在系统中集成，数据量井喷式增长、关联关系庞杂隐蔽、问题风险暗藏其中。以往通过简单翻阅纸质档案，查找到“老生常谈”问题即可应付交差的审计思路已不再适用。面对新形势下复杂的招标工作，如何通过革新审计思路，从全局视角出发、从体制机制层面入手，有效延伸审计触角，提升发现问题、分析问题、解决问题的能力，实现审计成果最大化，成为亟待解决的问题。

（三）审计方法创新不到位

通过近两年的迎检迎审，特别是对照审计署和国资委开展审计和检查时采用的查证方法，不难发现，目前的内部审计方法对标上级部门仍存在一定差距。创新能力不足、技术手段落后等问题，直接导致审计效率不高、审计范围狭窄、审计深度不够，严重制约着内部审计工作的发展。面对“三重压力”下的新风险、新挑战，只有通过创新内部审计方法，充分利用“大数据”“人工智能”等前沿技术，快速完成数据检索、精准锁定风险疑点、深入剖析问题根源，才能不断提高审计项目质量和效率，更好地发挥审计监督防险控险职能（吕红兵，2020）。

二、开展数智化招标采购审计的意义

数智化招标采购审计是依照国家招投标相关法律法规、审计准则和企业招标管理制度，在审计过程中以海量数据资源为基础，运用大数据、云計算、区块链、人工智能等前沿技术，开展审计建模、数据挖掘、算法分析等工作，对被审计单位招标采购业务的合法性、合规性、经济性和效益性等开展监督、审查与评价，及时发出审计预警并提供决策支持，促进企业提高运营效率，帮助企业实现增值目标。其意义主要有以下几方面。

（一）强化问题分析研判，防范化解重大风险

在当前国际环境出现重大而深刻变化，国内经济发展面临“三重压力”的情况下，招标采购对确保企业正常生产、确保行业平稳运行、确保产业链供应链安全有着特殊的战略意义。SI公司作为特大型能源化工企业的全资子公司，履行“物资管理部、中央采购部、国际贸易公司”三位一体职能，承担着每年近1800亿元的物资采购任务。开展数智化招标采购审计既是提升SI公司内部管理、规范业务运行、促进降本增效的迫切需要，也是防范化解能源化工产业重大风险，助力保障经济平稳运行的内在要求。

（二）强化数据资源应用，提高审计工作质效

2023年是落实党的“二十大”战略部署的第一年，也是实施“十四五”规划的关键一年。当前，内部风险和外部风险相互传导，隐性风险和显性风险相互激荡，结构性风险和偶然性风险加速转换，对企业健康发展带来巨大挑战。随着SI公司数字化、信息化建设不断深入，企业风险逐步呈现复杂化、多样化、隐蔽化的特性。传统审计受限于审计时间短、审计任务重、审计工具少等客观因素，难以适应新形势下内部审计工作的发展需要。充分利用现有数据资源开展数智化审计，可以通过构建更加丰富实用的审计模型，实现跨领域、跨行业、跨系统的审计查证，将过去的“单点离散审计”“单线查证”向“多点联动审计”和“网状监督”转变，有效提升审计监督的广度和精度，进一步降低审计工作风险。

（三）强化审计成果应用，提升管理治理效能

立足新发展阶段，必须认真贯彻落实习近平总书记“创新审计理念，及时揭示和反映经济社会各领域的新情况、新问题、新趋势”“坚持科技强审，加强审计信息化建设”的重要指示。一方面，要深化审计成果提炼，坚持问题导向、风险导向，充分运用审计模型开展大数据分析，强化对显性问题和隐性风险的监管，提升审计评价的客观性和准确性；另一方面，要强化审计成果运用，针对发现的问题和风险，提出合理的意见建议，抓好审计发现问题整改，对共性问题举一反三、标本兼治，对个性问题分类梳理、精准整改，推动建立整改长效机制，拓宽审计成果运用渠道，打通审计成果应用的全流程，帮助企业提升内在价值、改善经营管理（周立云，谭伟，2022）。

三、“1+2+4+N”数智化招标采购审计监督体系建设思路

（一）总体目标

通过推动审计理念更新、审计思路革新、审计方法创新，聚焦聚力招标采购领域的关键环节和核心要素，构建“数据标准统一、风险全面覆盖、流程精准可控”的数智化招标采购审计监督体系，牢牢守住不发生系统性风险的底线，为SI公司招标业务依法合规开展保驾护航。

（二）具体思路

针对招标业务中存在的问题和风险，以构建1个统一的数智化招标采购审计监督体系为主线，以搭建常规审计和专项审计2类审计模型为核心，以夯实基础设施层、数据源层、服务层、应用层4级基本体系架构为基础，实现对N个重大问题风险、一般问题风险和潜在问题风险全面覆盖，进一步增强对问题风险的分析研判，强化审计监督工作效能，提升审计工作的针对性、有效性和前瞻性，持续打造依法合规的招标健康生态体系。

四、数智化审计监督体系实施路径

（一）打造1个统一的审计监督体系

1.系统梳理问题风险。通过系统梳理2018年全面实施电子化招标以来内审外查发现的主要问题，特别是审计署、国资委开展审计及检查发现的问题，将招标业务全流程存在的主要风险归纳为招标范围、招标策略、标前操作、评标过程以及中标与执行等5类风险（李保军，2020），如表1所示。

2.强化运行体系建设。针对上述须查证的业务风险，着手打造以涵盖常规审计模块、专项审计模块的大数据可视化分析平台为前台，基于不同主题域或应用场景对数据进行加工和处理的数据中台，以及SI公司现有的企业资源计划系统（ERP）、数据仓库系统（BW）、供应资源管理系统（GSN）、电子商务平台（EC）和电子招标投标交易平台（电招平台）等业务系统为后台的数智化招标采购审计监督运行体系，完成与国家市场监督管理总局、国家税务总局、商业信用中心等权威机构数据有效互联互通，进一步打破信息壁垒、消除信息孤岛，实现跨领域、跨行业、跨系统的数据资源交换共享。

3.夯实数据质量基础。开展数智化审计，数据是基石，数据质量的好坏直接决定审计成效。针对现有系统间数据格式不规范、标准不统一、共享不充分等问题，开展专项数据治理，将招标采购各相关系统的所有数据字段进行重新梳理，对从数据产生、整合、加工直至使用全过程的数据定义、数据格式、值域范围、业务规则、加工逻辑等进行统一管理。根据招标业务实际建设数据字典和资源目录，进一步统一数据标准规则，完善数据分级分类，形成管理有序、编制规范的数据仓库，为后期开展深度数据挖掘和数据分析奠定坚实基础。

（二）精确搭建两类审计模型

根据不同风险类型和应用场景，将审计模型分为常规审计模型和专项审计模型两类。

1.常规审计模型。该类模型主要覆盖历年来内审外查发现的普遍性、典型性问题和风险，有针对性地将审计思路、查证路径、数据抽取、判断逻辑等固化成审计模型，利用SQL、Python等工具提取相应基础数据，实现关键环节和重点事项的精准查证。经大数据可视化分析平台中预设的逻辑算法处理，对于可直接判定的问题或风险由系统直接定性；对于需要进一步核实的内容，作为查证线索反馈给审计人员（张海超，王瑞萍，周秀丽，2020）。以下为围标串标问题建模示例。

根据目前法律法规和集团管理制度要求，将“不同投标人的投标保证金从同一单位或者个人的账户转出”和“不同投标人的投标文件制作机器码或投标文件创建标识码一致”两種情形作为判定投标人存在法定视同围标串标情形的依据，将“不同投标人的投标文件异常一致或投标报价呈规律性差异”等条件，作为投标人存在视同围标串标情形的参考线索。针对上述法规制度，确定审计模型判断逻辑，如图1所示。

其中，前两种情形需要提取的数据字段包括：标段编号、标段名称、招标机构、开标时间、投标单位文件创建标识码和文件制作机器码、投标单位汇出账户名称和汇出账号等。以编写查询“2020年以来，A、B、C三家招标机构，存在‘不同投标人的投标文件制作机器码或投标文件创建标识码一致视同围标串标情形的标段明细”为例，编写SQL查询语句，具体代码如图2所示。

针对难以直接判定的第3种情形，采用NLP（自然语言处理—文本相似度识别）技术，对比投标文件实质内容章节的相似度，自动预警相似度较高的文本。首先，进行文本预处理，包括文本分词、正则匹配、停用词处理、字符串操作、规约化数据等环节；其次，进行文本向量化，采取TF-IDF、LSI、Word2vec等文本向量化工具对预处理后的文本建立向量空间；最后，进行相似度对比，采用杰卡德系数计算、欧式距离计算、余弦相似性计算等方式比对不同文本的相似性，找到相似度大于30%、一致性错误高于2处的标书文本或总价、分项报价高度一致或呈规律性变动的标段，如图3所示。

2.专项审计模型。该类模型主要针对苗头性、潜在性风险隐患进行专项排查，建立临时审计查证模型，将SQL、Python等系统语言解析至专项审计模块予以前台化展示和操作。内部审计人员可以根据不同风险和隐患的审计思路和查证需要，对基础数据进行自定义筛选、过滤、排序、建立关联关系等操作，实现前台可视化建模。对于经查证后证明有效的审计模型，也可以嵌入常规审计模块。以下为招标流程倒置问题建模思路示例。

目前，管理制度中规定“采用综合评估法评标的，原则上先开商务技术投标文件，再开价格投标文件”，旨在避免评委在了解特定投标人的报价后，进行倾向性评审。根据上述制度要求确定需要提取的数据字段包括标段编号、标段名称、招标机构、项目类型、商务报价导入时间、技术标客观分汇总时间等。在条件设置栏中加入筛选条件，如：招标机构选择被审计单位，项目类型选择一单一招项目。建立数据关联关系和判断逻辑：商务报价导入时间＜技术标客观分汇总时间，勾选须在专项审计模块展示的查询行项目，最终得出招标流程倒置的所有标段信息。

（三）夯实4级基本体系架构

为进一步增强数智化招标采购审计监督运行体系成效，提升审计模型算力算法，对原有基本体系架构进行了优化升级。新架构自下而上包括基础设施层、数据源层、服务层和应用层4个层级，SI公司自主运营的信息安全体系贯穿始终，如图4所示。

基础设施层提供稳定、安全的网络通信软硬件支持；数据源层提供标准、精确的数据基础；服务层对数据源层提供的数据进行收集、存储、转换、分析，并将初步分析结果传递至应用层；应用层由常规审计模块、专项审计模块和采购全流程管理监督平台等组成，可对数据分析结果进行再加工、再利用，最终实现逻辑判断、问题定性、定制化查询、实时预警、成果展示等功能，为进一步丰富审计资源、拓宽审计思路提供了良好的应用环境（王晴，刘永团，2021）。

（四）实现N个问题风险的全面覆盖

在掌握各系统数据库构造、功能模块和技术文档的基础上，通过过滤“去噪”提取有效数据，确保审计模型分析结果具有较高的精确性和可信度，将模型计算清洗过的数据整合形成23张审计中间表。在此基础上，通过组建大数据可视化分析平台、推进数据互联共享、创新数据分析手段等方式，实现42个多维审计模型的全面运用，完成了对业务全流程须重点关注的63项问题和风险的全面覆盖。

1.组建大数据可视化分析平台揭示风险。大数据可视化分析平台主要包括审计模型库、数据分析组件和可视化展示组件等功能模块，可以实现常规审计模块和专项审计模块的数据采集、数据转换、数据存储、数据建模、数据分析、指标监控、风险预警、数据反馈等功能的前台化展示和应用（张海超，王瑞萍，周秀丽，2020）。审计人员通过设定判断逻辑对应的算法，对于可直接认定的问题或风险由系统直接定性；对于需要审计人员进一步核实的内容，生成查证线索数据表反馈给审计人员（颜如玉，2020）。同时，进一步扩大审计建模的应用范围，将数据分析和查证结果，实时推送至采购全流程管理监督平台，实现“业审融合”。通过在大数据可视化分析平台加载全部审计模型，进一步前移审计关口，将风险隐患消除在萌芽状态。以下为围标串标问题查证结果示例。

前文所述的围标串标问题，经过模型分析和逻辑判断后锁定问题风险，在大数据可视化分析平台和采购全流程管理监督平台予以定性或提供线索。

2.推进数据互联共享筛选风险。评标过程中，因缺少可靠的投标文件核验方式，对投标人是否存在资质业绩造假、违约失信、特定关联关系等资格审查条件判定存在难度。SI公司积极推动内部审计和招标业务系统与国家市场监督管理总局、国家税务总局、商业信用中心等外部权威机构数据互联互通，将问题查证从“经验驱动”升级为“数据驱动”。在内外部数据有效集成共享的基础上，借助6个审计模型，实现对9项问题和风险的有效查证。以下为资质业绩造假问题查证示例。

以往评标过程中，主要根据投标人自行上传的发票对其业绩进行判别和认定。受评审力量不足、系统功能不完善等因素制约，很难通过肉眼核实发票的真伪，导致部分投标人投机取巧，随意上传发票虚构业绩，干扰正常评审。为杜绝此类问题，SI公司采用大数据存储技术，通过OCR识别将供应商海量发票信息在标准化评标数据库中进行结构化存储，并与国家税务总局全国增值税发票查验平台（以下简称金税系统）高度集成，实现发票自动核验，进一步拓宽数据校验渠道，核验结果同时运用于审计监督和开标评标。

3.创新数据分析工具甄别风险。随着“云计算”“人工智能”等技术日趋成熟，越来越多的模型和算法被用来进行数据挖掘和數据分析，如差异分析模型、回归分析模型、神经网络、深度学习等，将过去由人工难以判别定性的问题通过模型算法得出结论或提供参考意见。SI公司创新审计模型算法，利用5个审计模型，成功实现对倾向性评审、招标结果不经济等7项复杂问题的有效查证。以下为评委评审偏离情况示例以及招标价格风险研判示例。

在招标活动中，评委能否公正评审直接决定着招标效果。为了查证评委在评审时是否公正客观，SI公司通过获取同一标段所有评委对投标人的评分，计算所有评委对单个投标人的评分均值和单个评委对所有投标人的评分均值，对比评分与均值的差值，计算偏离度。同时，还可计算不同标段、同一评委对同一投标人的评分情况，作为重要参考依据。

长期以来，对招标结果经济性的判定一直存在争论。此类问题不能用单一指标评判，而应该综合多个指标予以统筹考虑。SI公司在完善物资招标数据库，统一物料编码的基础上，加强横向和纵向价格数据的分析比对，将招标项目中标价与“招标概算”“最高限价”“当次投标有效报价均值”“当次投标有效报价次低价”“该投标人相同物资不同标段投标价”“相同物资不同标段中标价”等进行综合比对，利用数理统计中的回归分析、差异分析等模型，确定其报价函数及合理报价区间，设定当中标价偏离合理价格预测区间30%时，向审计人员反馈线索，如图5所示。

五、结论

2021年，SI公司通过开展数智化招标采购审计，进一步聚焦物资采购招标关键环节和主要风险。通过42个多维审计模型，深入分析问题线索，准确判断问题性质，深刻挖掘问题根源，完成了对招标业务全流程63项问题风险的全面覆盖，现场审计人员压缩42%，审计效能提升60%。同时，持续强化审计成果应用，提升“业审融合”效能，对重要问题、重大风险进行实时监控、精确预警，真正做到提早研判、“精准拆弹”。通过审计整改，推动制修订管理制度6项，完善系统功能11项，从体制机制上堵塞管理漏洞；累计处理不诚信供应商37家、履职不到位评委93名，止损挽损逾千万元。在坚持依法合规的基础上，持续优化招标策略、降低采购成本，有效应对需求收缩、供给冲击、预期转弱带来的风险与挑战，在危机中育新机，于变局中开新局，进一步防范化解招标业务风险，确保供应链产业链稳定通畅，切实保障国家能源安全。

[作者单位：中国石油化工股份有限公司物资装备部（中国石化国际事业有限公司），邮政编码：100728，电子邮箱：wzchenyihe@sinopec.com]

主要参考文献

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