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【摘要】随着大数据时代的到来，我们可以看到工程审计正不断探索着新的发展方向，但同时，也感受到了工程审计在新时代背景下潜在的危机和挑战。本文以大数据时代为背景，列举了大数据背景下传统工程审计存在的一些问题，进而阐明了大数据工程审计的必要性，在此基础上，文章还对大数据工程审计提出了一些建议，以期能够助力工程审计的未来发展。
【关键词】大数据；工程审计；必要性；建议
一、引言
自国家加强审计工作以来，审计工作的地位越发凸显，而工程审计作为审计的重要分支，其重要性也不言而喻。在工程建设中，审计的有效实施发挥了有力的监督作用，只有在工程审计这把利刃下，建筑工程的质量才能得到保障，建筑施工进度才能得到有效控制，建筑成本才能得到合理规划。然而，随着时代的发展变迁，传统工程审计技术方法已经不能满足投资审计之需。相较于以前，如今国家对建设项目的投资正呈持续增长趋势，且投资的建设项目变得更为复杂，数据也更加庞大，这对传统工程审计无疑是一种挑战。所以，在时代背景下顺应大数据潮流是十分必要的，工程审计应以大数据技术为依托，最大程度挖掘工程大数据的价值。因此，本文将围绕传统工程审计的现存问题，阐明大数据工程审计的必要性，并在此基础上结合大数据审计的特性和优势对大数据工程审计提出一些建议，以期能够助力工程审计的未来发展。
二、传统工程审计的问题
1.审计监督无法覆盖项目建设全过程。由于审计资源的匮乏以及审计能力的限制，传统工程审计主要集中在项目的竣工结算阶段，是事后审计，重点是对施工单位提出的工程造价进行审核，而对于工程项目的前期立项决策等阶段是有所忽略的，而建设项目往往建设周期较长，除了事后阶段，事前和事中也应该得到审计监督。比如，工程项目立项决策阶段确定了项目的必要性和可能性，在此阶段，前期审计对决策事项进行监督管理，对项目的科学决策、减少资金损失有举足轻重的意义。再比如，在项目建设过程中，项目进度以及项目质量是工程必不可少的两大要素，在此阶段实施审计监督有助于实现建设工程价值。此外，在建设项目的后评价以及运维阶段进行审计，能够对项目的后期运转进行有效监管，以此来保证项目的效益效果。因此，工程审计应将监督作用发挥在工程项目的各个环节，实行全过程的风险管控。
2.审计监督无法实现数据的全覆盖。传统工程审计中，审计获取数据的来源可能仅限于被审计单位，审计人员更多的只是根据被审计单位提供的资料开展工作，获取资料的渠道十分有限。另外，由于审计资源的限制，审计人员往往没有精力和能力去收集、分析全面的数据资料，这在一定程度上会影响审计的准确性、增加抽样审计带来的误差风险。
3.工程审计人员专业素养低。工程项目审计从前期审计一直到终结审计，环节众多，技术要求高，所以审计人员的素质是保证审计工作的必要条件。目前，一些老工程审计工作者对于大数据技术的接受程度较低，大部分工程审计者无大数据专业化素养，大数据工程复合人才稀少，专业力量薄弱，甚至有些审计人员缺乏职业责任感，循规蹈矩，拒绝创新，导致工程审计工作无法顺应时展。
三、大数据工程审计的必要性
如今，在大数据背景下，随着国家投资工程项目数量和规模的增加，以及项目本身的复杂程度加大，电子数据逐渐成为了工程审计的主要对象，仅仅使用传统工程审计模式耗材耗力，所以，将大数据作为工程审计新模式的核心是大势所需。大数据的特征是数据类型繁多、数据处理速度快、时效性要求高，这恰恰契合了工程项目审计数量多、规模大、周期长的特点。
1.大数据工程审计有利于实现建设过程全覆盖。考虑到审计资源匮乏以及审计范围广等多方面因素，传统工程审计很难做到全覆盖审计。但在大数据工程审计的运用过程中，我们是能够将审计监督全面覆盖到建设项目从立项到后期运维的各个环节的。在审计过程中，通过大数据审计平台以及联网采集等技术收集各阶段的工程数据资料，提取海量数据进行分析，生成审计疑点，对于工程前期以及建设工程的风险点进行及时的预警，真正实现审计的“免疫功能”。
2.大数据工程审计有助于提高审计质量。传统工程审计中，审计力量的限制导致审计范围受限，而在大数据工程审计中，海量全面的工程数据都可以收录在一个数据库当中，系统可以围绕不同的建设阶段，挖掘审计的异常点，并根据匹配到的法律法规自动生成审计疑点，由此得出审计结果能够避免传统工程审计时审计人员由于审计不全面而导致审计质量下降的问题。此外，审计平台还可以对历史审计项目数据实现“记忆功能”，通过相关分析等算法找到审计项目的历史相关数据，较快地得出适用于项目的审计重点及方法，使审计人员有针对性地发现违法违规等审计线索，以此促使审计质量的进一步提高。最后，审计人员在利用大数据审计技术时，可以实现审计资料、依据的动态更新，比如，大数据应用平台可以抓取到最新的市场价格等并进行不断更新，这也在一定程度上提高了审计结果的准确性。
3.大数据工程审计有助于提高审计效率。大数据审计在实际运用过程中可以利用联网采集技术、数据挖掘技术等充分采集、存储、整合、分析不同部门的大量工程数据资料，这不仅有助于审计人员在开展工作时能够快速定位材料，还能够协助审计人员自动分析处理数据、自动生成审计疑点。总而言之，利用大数据技术进行工程审计很大程度上减少了审计人员的工作量，也节省了审计人员的工作时间，提高了审计工作效率。
四、对大数据工程审计的建议
1.建立大数据审计平台。利用大数据技术进行工程审计需要有一定的平台依托，我们应该建立大数据审计平台。平台应融合信息提取、数据挖掘等技术精准识别工程数据资料、挖掘审计疑点并向审计人员推送相关法律法规。同时，平台应运用相关分析将审计项目与同类审计数据相类比，及时帮助审计人员确定审计重点。目前，大数据审计平台已经在多地得以建设，但由于技术水平的限制，多数智慧审计平台还存在着一些问题。比如，平台在抓取数据时，现有的技术并不能对一些非结构化数据实现自动识别，还需要人工进行字段拆解，这不仅会给审计人员带来更加繁琐的工作，降低审计的工作效率，也与智慧审计平台解决审计资源有限的初衷相悖。针对这个问题，我们除了可以投入研究非结构化数据人工智能识别技术，还可以从资料的源头抓起，通过统一被审计单位的资料格式，利用填空的形式规定字段长度大小，以此来解决非结构化数据无法识别的困境。此外，智慧审计平台的核心理念除了体现在智能识别上，平台的自主学习、自我完善审计方法的能力也十分重要，就像alphago一样，它能通过左右互搏提高自己的水平。如果审计平台能在这方面有所突破，审计工作的效率就会有更大层面的突破。
2.实现多平台数据的互通互联。在大数据工程审计过程中，数据等资源共享的实现能够大大提升审计效率和审计质量。我们可以加强数据资源云、块数据平台、联网审计等的开发建设，将工程审计全过程所需的数据资料、信息存储到一个平台中，这会大大减少审计人员甚至是各部门人员的工作，也能在一定程度上保证审计数据的准确性。
3.审计数据的质量要得到保障。在大数据审计的背景下，工程审计数据逐渐成为工程审计风险的一个重要来源，如果我们审计依据的是质量糟糕的数据，那么得出的审计结果也会不尽人意。所以，为了规避审计风险，就要建立审计数据质量评价指标和相关风险模型，同时工程审计单位也要完善单位信息系统，减少数据冗余、防止数据丢失，审计人员下载数据时也要细心谨慎，避免数据格式转换时的数据破坏。
4.审计人员要保留自己的专业判断。利用大数据进行工程审计，并非意味着对大数据的完全依赖，大数据技术始终应作为审计人员的工具存在。在工程审计工作中，机械推断往往会忽略细节工作，这就需要工程审计人员始终保留自己理性可观的判断，敏锐发现审计工作中的疑点，深入挖掘审计工作的难点。
5.大数据工程审计法规建设要跟上脚步。工程审计发展至今，我国工程审计法律法规已逐渐完善，但在大数据工程审计方面，我国还没有制定出专门的法律法规，立法速度跟不上大数据审计发展的脚步。所以，我们应该呼吁政府部门加快制定相关法律法规，让大数据工程审计的发展有明确的方向，同时，也能保障审计各个过程的规范性。
6.审计人员的业务素质和技能有待加强。作为审计工作者，应该秉持不断学习的态度，顺应时代趋势，学习新技能，适应新方法，提高业务水平和自身素质，这是软实力。所以，审计单位要建立人才培养体系，不断培养大数据和工程素养兼具的综合性人才，挑选有良好道德品质的审计人员，使审计人员具备过硬的业务能力和学习能力。在大数据时代下，仍保留良好的职业敏感性，敏锐地识别审计重点、剖析审计问题，踏实做事。
参考文献
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［2］赵樱.大数据驱动的工程审计模式创新研究［J］.中国管理信息化，2016，19（15）：40-43.
［3］王杰，王立国.我国“互联网+工程审计”实现路径探究［J］.财务与会计，2016（16）：45-46.
作者:吴怡雯 单位:南京审计大学
