人工智能在工程概预算审核中的误差分析与优化

摘要：随着建筑行业对工程预算管理要求的日益提升，传统的人工审核方式面临着诸多挑战，如高工作强度、低效率以及容易发生人为错误等问题。人工智能（AI）作为一项具有革命性潜力的技术，已逐渐渗透到工程概预算的各个环节，尤其在预算审核领域，展现出较大的应用前景。然而，AI在实际应用过程中仍然存在一定的误差，影响了预算审核的准确性与效率。本文旨在分析人工智能在工程概预算审核中的误差来源，并提出相应的优化方法。通过对AI算法的误差产生原因进行分析，结合实际应用案例，探讨了影响人工智能准确性的因素，如数据质量、模型选择和算法优化等。最后，本文提出了一系列优化措施，如数据清洗、模型优化、人工智能与人工审核结合等，以期提升人工智能在工程概预算审核中的应用效果。研究表明，人工智能在工程预算审核中的应用，若能通过优化算法和改善数据质量，将大大提高审核的准确性和效率，推动建筑行业向智能化和精细化方向发展。

关键词：人工智能；工程概预算；审核误差；优化方法；数据质量

引言

随着建筑行业的不断发展，工程概预算作为项目管理中的重要一环，对工程的成本控制和资源配置起着至关重要的作用。传统的工程概预算审核主要依靠人工操作，虽然能够在一定程度上保证预算的准确性，但由于工作量大、审核过程繁琐且容易受到人为因素的影响，导致预算审核效率低、误差频发。为了提高工程预算审核的效率和准确性，近年来，人工智能技术被广泛应用于该领域，尤其是在预算审核过程中，AI技术的应用有望解决传统审核方法中存在的诸多问题。

然而，尽管人工智能在工程概预算审核中具有显著优势，但其在实际应用过程中仍然存在一定的误差，这些误差会直接影响到预算审核的准确性和可靠性。人工智能在工程概预算审核中的误差产生原因较为复杂，包括数据质量问题、算法模型选择不当、人工智能与传统审核手段的融合不足等因素。为了优化人工智能在该领域的应用效果，必须对这些误差源进行深入分析，并采取有效的优化措施。本文将围绕人工智能在工程概预算审核中的误差分析与优化展开研究，以期为建筑行业的智能化发展提供参考与借鉴。

一、人工智能在工程概预算审核中的应用现状

人工智能在工程概预算审核中的应用，主要体现在通过机器学习和自然语言处理技术，帮助审核人员自动化地进行预算数据分析与审核。人工智能可以快速识别预算中存在的异常和错误，并通过大数据分析和算法模型，提高审核效率与准确性。例如，AI系统可以通过比对历史项目的数据，自动识别当前预算与历史数据之间的差异，从而判断预算是否合理。此外，人工智能还能够识别预算中的潜在风险，如费用超支或遗漏项目，通过提前预警帮助项目经理做出调整决策。

随着人工智能技术的不断发展，越来越多的工程公司开始引入AI系统来辅助预算审核。AI系统能够处理大量的复杂数据，快速识别潜在的预算偏差，节省了大量的人力和时间。然而，尽管AI在工程概预算审核中展现出了强大的能力，其在实际应用中仍然面临一些挑战，尤其是在处理复杂的预算数据时，AI系统仍可能出现一定程度的误差。

二、人工智能在工程概预算审核中的误差来源

人工智能在工程概预算审核中的误差来源较为复杂，主要体现在以下几个方面。首先，数据质量问题是AI误差产生的重要原因。人工智能系统依赖于大量的历史数据进行学习和训练，如果输入的数据存在缺失、不一致或错误，就会导致AI系统在审核过程中出现偏差。例如，预算数据中的单位转换错误、输入错误等问题，都会影响AI系统的判断精度。此外，数据的实时性和准确性也对AI的审核效果产生重大影响，若数据来源不及时或不准确，AI系统的输出结果也可能存在误差。

其次，算法模型选择不当也是人工智能误差的一个重要来源。人工智能的核心在于算法模型，而不同的算法模型对于预算审核的适应性不同。如果选择的算法模型不适合特定项目的预算审核需求，就可能导致审核结果不准确。例如，在处理复杂的多维度预算数据时，传统的回归分析模型可能难以适应，进而影响预算审核的效果。

再次，人工智能与人工审核的融合不足也可能导致误差的产生。虽然AI技术能够自动化处理大部分预算数据，但仍然需要人工审核员进行适当的干预。AI系统可能无法完全理解所有的预算细节，特别是在涉及复杂的工程项目时，人工审核员需要结合实际情况对AI提出的审核结果进行进一步判断。因此，人工智能与人工审核的协同不足，可能导致AI误差未能及时发现并修正。

三、人工智能误差的优化方法

为了提高人工智能在工程概预算审核中的准确性，必须采取有效的优化措施。首先，优化数据质量是提高人工智能审核准确性的关键。数据的质量直接影响到AI系统的学习效果和审核精度。因此，工程项目方应加强数据的清洗与预处理，确保数据的完整性、准确性和一致性。在预算编制过程中，应加强对数据的校对，避免由于数据输入错误或遗漏导致的审核误差。

其次，选择合适的算法模型是优化AI误差的另一个重要措施。针对不同类型的工程项目和预算数据，应选择适合的算法模型进行分析与处理。例如，对于涉及大量工程量数据的项目，可以采用基于深度学习的神经网络模型，以提高算法的识别能力和准确性。此外，可以结合多种算法模型进行融合，综合考虑不同算法的优缺点，以提升审核精度。

另外，人工智能与人工审核的有效结合也是优化AI误差的重要手段。尽管AI在预算审核中具有较强的自动化处理能力，但在面对复杂的预算数据时，人工审核员的经验和判断仍然是不可或缺的。因此，人工智能与人工审核员应建立有效的协作机制，AI系统自动发现异常并提出预警，人工审核员则根据实际情况进行进一步验证和修正，从而最大限度地减少误差的发生。

四、人工智能在工程概预算审核中的未来发展趋势

随着人工智能技术的不断进步，AI在工程概预算审核中的应用前景广阔。未来，人工智能将在数据处理、算法优化、智能决策等方面得到更广泛的应用。首先，随着大数据技术的发展，人工智能能够处理更为复杂和海量的预算数据，进一步提高审核的效率和准确性。其次，人工智能算法的不断创新和优化，将使AI系统能够更加精确地识别预算中的异常和风险，从而实现更加智能化的预算审核。此外，AI将在实时预算监控和动态调整方面发挥重要作用，通过实时数据分析和预测，帮助项目管理者及时做出预算调整，降低风险。未来，人工智能将在预算审核中发挥更大的作用，推动建筑行业向更加精细化和智能化的方向发展。

五、结论

人工智能在工程概预算审核中具有显著优势，能够提高审核效率、减少人为误差。然而，人工智能在实际应用过程中仍然面临一些误差问题，主要源于数据质量、算法模型选择以及人工智能与人工审核的融合等方面。通过优化数据质量、选择合适的算法模型、加强人工智能与人工审核的协同工作，可以有效减少误差，提高预算审核的准确性。随着人工智能技术的不断发展，未来人工智能将在工程概预算审核中发挥越来越重要的作用，为建筑行业的智能化发展提供强有力的支持。

参考文献

[1]薛术红，张海波.浅析基于人工智能的电力工程概预算实施难点[J].张江科技评论，2024，（05）：143-145.

[2]越海英.铁路工程概预算编制存在的问题及对策[J].现代企业文化，2024，（09）：43-45.

[3]杜倩.概预算编制质量对建筑工程造价的作用研究[J].中国住宅设施，2023，（09）：121-123.