基于大数据技术的高校工程跟踪审计方法探究

李 卓

（南京中医药大学 审计处，江苏 南京 210023）

当前时代背景下，国家针对高校工程建设的投资不断提升，各高校建设项目数量呈增长趋势，如何加大工程监管力度、保证资金利用率、提高审计人员的工作效率与质量，成为工程审计亟待解决的问题。与此同时，在大量学者的努力下，数据的分析处理技术日趋成熟，并在众多研究领域发挥作用，为大数据技术与高校工程跟审工作相结合提供了技术支持。近几年间高校工程建设的迅速发展积累了大量工程数据，应用大数据技术挖掘其利用价值，将对后续建设项目的跟审工作起到指导作用。

1 传统高校工程跟踪审计模式的局限性

（1）高校工程跟踪审计工作尚未覆盖项目全过程。跟踪审计工作要求审计人员随着项目进程同步开展监督职能，并针对建设过程中的重要节点实施审计。但如今多数高校跟审人员仅参与施工阶段、验收阶段和结算阶段的审计工作，并未涉及可行性研究阶段的投资估算审核和设计阶段的概算审核，也就无法对造价控制目标进行准确审计，审计工作存在滞后性。招投标阶段以及合同签订阶段的审计工作，往往与后续的竣工结算审计无法有效衔接，降低了跟踪审计的监督作用。

（2）高校建设项目的特点是投资高、周期长，面对情况复杂的施工现场，跟审人员除了具备审计、工程管理、工程造价、法律法规等知识外，还要有丰富的调查分析能力与沟通协调经验，才能结合工程实际提出高质量的审计意见。然而目前工程审计人员综合素质难以达到上述要求，其工作重心仍停留在工程量测量与价格询定上，对审计相关法规与高校政策规定重视不足，缺乏审计思维。多数高校跟踪审计工作委托事务所完成，审计人员因专业能力的限制无法对外审单位形成有效约束，工作成果的准确性很大程度由外审人员决定。

（3）按传统的工程审计流程，审计人员多数情况仅从建设部门报审资料中选取有用信息开展工作，审计资料获取途径单一，审计范围难以覆盖项目的全过程数据。此外由于人力资源的限制，审计人员很难有精力和时间去主动联系其他相关部门收集、分析全面的数据资料，现有的资料之间无法形成互相验证的信息闭环，也就无法对报审资料进行复核，进而影响审计结果的准确性。在审计意识方面，审计人员往往对数据关联性重视不足，未能对数据进行深入挖掘，未能充分发挥数据价值。

2 大数据技术应用于高校工程跟踪审计的必要性

2.1 大数据技术有利于发挥审计全过程监督职能

大数据技术背景下，高校工程跟踪审计工作应当以传统审计模式为基础，充分整合利用各方资源，建立多种数据库，通过专业的数据分析方法提高审计工作质量。

2.1.1 招投标与合同签订阶段

招投标阶段的工作重点是如何从市场上大量的企业单位中选出符合项目要求的中标单位。通过大数据技术，同一地区的高校可以共同建立施工企业信息数据库，并按高校工程建设常见的工程类别如基础维修、翻新改造、宿舍新建等对数据库进行分类，数据库中各企业的信息收集是多方面的：政府相关部门与社会服务机构可以提供工商注册信息、经营体量、受政府奖励与惩罚情况；各高校对之前合作过的企业可以从工程成果质量、全过程配合程度、工程造价控制、师生满意度等角度进行评价记录，由此组成的企业信息库一方面为招标人员提供可靠的评标依据，有助于选定满足项目需求的施工单位与供应商，降低项目管理风险，另一方面审计人员也可以根据信息库判断招标文件中投标条件的设置是否合理，中标单位是否真正满足项目需求，为招标阶段的审计工作提供依据。

工程合同涉及的金额大、履约周期长、易发生合同变更，很多工程案例中后期争议的产生，都是因合同表意不明，甚至遗漏重要条款导致，因此对工程合同的审核至关重要。高校可以基于已发生的工程项目合同信息建立合同数据库，针对付款方式、工期约定、价格调差、结算方式等重点协议条款建立分项数据库，固化符合本校实际的合同模板。审计人员要重点关注已发生纠纷的类似工程案例，审查合同管理人员是否从中吸取经验，将争议解决条款在合同中明确约定，审计人员也应提醒同步完善合同数据库信息，提高工程管理的主动性，保障建设方的利益不受侵犯。

2.1.2 施工管理阶段

施工阶段的管理工作繁琐且不确定性高，工程跟踪审计往往在这个阶段投入最多的精力。在大数据时代背景下，应用数据分析技术可以精准把握审计工作的重点，合理分配人力、物力、财力，提高跟审工作效率。

项目过程管理需要多方人员共同参与，难免发生权限认定不清晰、推诿责任现象，签证变更、隐蔽工程等重点环节的审批程序难以保证时效性。依托大数据技术可以深化责任划分，确认管理流程的合规性，确定各阶段合理的审批时限，以此形成对施工、监理、供货商以及建设方各部门的有效监督，并能保存完整的行为记录，为后续审计整改提供依据。同时动态跟踪项目进度、质量、成本的控制情况，将信息录入数据库，应用专业数据分析技术对项目进行多角度评判。

2.1.3 后评估阶段

项目结束后，基于数据库信息可以从审计角度对项目整体进行回顾与评估。应用专业的数据分析技术可以得到项目各项指标的正常值范围，通过比对不同项目的信息，自动生成待评估项目的专业化评价，对后续项目运营发展提供可靠建议。

2.2 大数据技术有助于完善价格获取机制

工程项目涉及的各类材料价格随市场环境不断波动变化，审计人员需要在项目实施的各阶段及时掌握材料价格的变动。现阶段行业常用的价格信息获取平台在价格采集与发布方面依然存在问题：如针对市场价格信息的处理不及时，未能及时反映出技术革新等市场因素对价格产生的影响；区域性的价格划分多以市级为主，无法展现更小范围的价格差异等。大数据技术的应用可以很好地改善市场价格获取机制：以整合各平台价格信息为基础，通过数据爬取动态采集市场数据，并应用数据分析技术进行深入整合加工，识别疑点数据，同时记录已发生过的价格变动情况，从政策法规、图集规范、行业动态与经济发展趋势等方面深入分析价格变动的基本原因，由此对市场价格进行合理预测，真正实现材料价格的动态管理，为审计人员提供可靠的审计依据。

2.3 大数据工程跟踪审计可以提升审计信息管理工作质量

为适应信息化建设的发展趋势，提高业务工作效率，各大高校开始逐步搭建自己的工程审计信息管理系统，大数据技术的应用也需要依托一个可以方便数据记录与提取的平台。为了简化审计信息管理工作，同时加快推进大数据技术的应用，可以将大数据技术与审计信息化平台相结合，工作人员可以对收到的信息进行数据分析，识别信息的可靠性。大数据技术为平台信息交流提供技术支持，同时信息化管理平台上的工程资料也可以不断丰富数据库，为后续建设项目的跟审工作提供指导。

2.4 大数据技术能够为复合型人才的培养提供机会

随着信息化的发展，审计环境的变化促进了传统审计模式的改革，工程审计人员能够获取的审计数据量不断增加，如何从中识别出有效的数据、挖掘数据的深层价值，是审计人员面临的重大挑战。一方面审计人员应通过计算机培训熟练掌握操作系统，另一方面审计人员也要学习数据采集分析原理，从应用的角度为专业系统开发人员提供合理化建议。同时审计人员要积极转变审计思维，重视大数据技术带来的学习机会，利用数据管理平台上丰富的资源不断提升自身素质，促进大数据技术在工程审计工作中的良好发展。

大数据审计系统中的审计案例数据库，包含了从可研立项到结算审计全过程的工程项目数据，为审计人员提供现场管理、施工技术、工程造价、法律、财务等各领域信息。审计人员在大数据学习平台上不断丰富知识储备，保持职业敏感性，准确识别审计重难点，提升风险识别和预判能力。

2.5 大数据技术可以使审计资料归档工作更加高效

多数高校工程跟审资料归档采用传统的纸质存档方法，经过暂存、编页码、系统录入等繁琐步骤，需要多级档案人员协作完成，增加了管理人员的工作量。这种归档方式难以保证归档资料的完整程度与借阅的方便性，资料易在被借阅时丢失，存档质量完全依赖于资料员个人的业务能力，是一种较为低效的存档方式。

大数据技术下，工程资料及时上传系统，审计人员调取方便，审计结束后相关资料自动存储归档，再辅以少量的纸质资料归档，便可以达到资料归档目的。这种存档方式下，资料能够按照既定原则分类存储，自动检查完整性，再次调取方便快捷。同时存储时参照常用检索关键字添加项目基本信息标签，还可以按照如单位工程、分部分项工程等不同级别将资料拆分开来录入数据库，后续数据调用时能够快速检索出同类型项目信息，大大减少纸质资料的存储量，延长存储年限。

3 大数据技术应用于高校工程跟踪审计可能面临的挑战与解决措施

3.1 部门壁垒，数据收集难度大

从上述分析中可以看出，大数据技术下各类数据库的数据来源广泛，实际跟工作中常出现相关部门为减少审计查出的问题、降低管理难度而瞒报甚至伪造工程数据的问题。高校工程建设的管理工作需要多个部门协调推进，仅由审计部门参与建立的数据应用系统将成为信息孤岛，无法有效发挥大数据作用。大数据技术的应用要求各相关部门依据信息管理平台建立起各专业的数据应用系统，将审计信息系统与其他部门甚至政府相关部门的信息系统相连通，有选择的建立各系统之间的数据传输接口，基于信息管理系统搭建数据共享平台，审计人员可以按照权限更加便捷地调用所需信息，同时明确责任人，对上传数据的真实准确性负责。

3.2 数据有效性识别

大数据技术下的工程审计数据库的搭建基础是众多高校多年积累的工程实例资料，但多年前的工程与现在相比，在政策、施工技术与经营条件等方面会有不可避免的差异，为了保证后续数据分析结果的可靠性，在对高校工程项目进行数据采集时，应考虑到上述外部因素的影响并修正数据。受当时记录质量与纸质资料保存条件的限制，此类资料还会出现重复、缺失、错误等现象，需要对采集的数据进行极为专业的处理：整合重复数据，补全缺失数据、筛除错误数据。这个过程将对工作人员的经验积累甚至创新开发能力提出很高的要求。

3.3 信息管理系统的维护

大数据技术的应用要依托于工程跟审信息管理系统的发展，管理系统要同步完善与大数据技术相适应的制度体系，固化大数据审计流程，更好的发挥审计监督职能。

数据共享的实现同时也增加了数据安全方面的隐患，建议安排专人作为安全员管理数据安全问题。系统安全员要重点关注各部门数据获取的权限设置，特别是涉及政府部门机密的信息要有加密措施，信息的调取也要经过严格审批程序，以保证涉密信息的安全性。建议由政府部门负责监管信息平台的运行，对违规行为约定惩罚措施，同时针对大数据技术的应用加快制定法律法规，明确大数据技术在工程审计工作上的发展方向。

4 结语

大数据技术的应用为高校工程跟踪审计工作带来了新的可能。多样化数据库的建立可以实现工程数据的深度挖掘与利用，信息平台的搭建能够为审计人员提供丰富的学习资源与高效的档案管理系统，并通过信息整合完善价格获取机制。但同时大数据技术的应用也将为工程跟审工作带来新的挑战，在工作中要注意拓展审计信息收集途径，重点关注数据质量，保证数据安全性，这样才能充分发挥大数据技术的优势，提高高校跟审工作的效率，保证审计结果的准确性。