大数据背景下建筑工程造价预结算审核管理策略

1、引言

近年来，信息技术迅猛发展使得大数据技术渐渐渗入各行业领域并成为推动社会经济变革的重要力量，在建筑工程造价管理领域，大数据应用正在深深改变传统的预结算审核管理模式，近五年行业数据显示全球建筑业信息化投入年均增长超 15% 且中国作为全球最大建筑市场之一，其建筑工程造价管理数字化转型十分明显，不过在这种情况下，传统预结算审核管理暴露出不少像数据孤岛严重、审核效率低、风险预警能力差之类的问题，这既增加工程成本控制难度也影响项目整体经济效益，所以如何用大数据技术优化建筑工程造价预结算审核管理是当下急需解决的关键问题。

2、大数据背景下建筑工程造价预结算审核的现状与挑战

2.1 传统建筑工程造价预结算审核方法的局限性

建筑工程造价管理领域传统上一直由手工计算与经验判断主导预结算审核工作，靠人工逐一核对图纸、合同还有施工数据，虽说能满足基本审核需求在一定程度上，但效率低、误差率高且对付不了复杂项目这一点越来越明显，尤其在大型工程里，数据量巨大还多源异构，传统方法没法快速处理进而挖掘数据潜在价值，并且这几年建筑行业发展迅速，项目规模不断增大使得造价管理复杂性显著提升，统计显示 2019 到 2023 年我国建筑 industry 每年造价规模增长超 8%（这里 industry 是否需要翻译？），这么大的数据面前传统审核方式真是力不从心，而且传统方法不具备动态调整能力，由于市场价格老是波动所以难以实时反映成本变化从而造成预算偏差很大，因此啊，探索更高效精准的审核方式成了行业发展迫切的需求。

2.2 大数据技术在建筑工程造价预结算审核中的应用现状

近年来，建筑工程造价管理领域逐渐被大数据技术渗入并给预结算审核带来全新解决方案，构建起智能化造价数据平台后，海量数据得以被整合分析且审核效率和准确性显著提升，拿机器学习算法来说，历史工程数据能被深度挖掘并且未来项目成本趋势可被预测，另外云计算技术一应用多方协同审核就变成可能，因为不同参与方可在云端共享数据从而使信息孤岛现象减少，统计显示，2022 年我国超 30% 的大型建筑企业引进大数据技术用于造价管理且约 60%企业反馈审核时间至少缩短 40% ，不过虽然大数据技术潜力巨大，但在实际应用时仍存在不少问题，像有些企业因缺少统一数据标准致使数据质量有好有坏，并且技术投入费用太高让中小企业只能远看，总的来说，大数据技术在建筑工程造价预结算审核里的应用还处于初级阶段但发展前景挺好，有希望成为行业转型升级的关键驱动力。

2.3 大数据背景下建筑工程造价预结算审核面临的挑战

大数据技术给建筑工程造价预结算审核带来不少便利这是事实，但在推广和应用方面仍存在很多挑战，首先得说说数据安全问题，因为建筑工程有很多像合同金额、施工进度之类的重要且敏感的信息，一旦这些信息泄露，企业可能会遭受严重损失，所以怎样在保障数据安全的基础上达成高效共享就成了急需解决的问题。其次，技术人才不足也是个麻烦事，由于大数据技术的应用需要既懂这个又懂那个的复合型人才（也就是那种有跨学科知识的人），可是现在行业内这种人才数量根本不够用，相关统计表明，2023 年中国建筑行业大数据专业人才缺口超 15 万 [1]。另外呢，大数据技术的应用也受制于企业内部管理机制，好多企业在引进新技术的时候没把审核流程同步优化，结果就让技术效果差了好多。

3、基于大数据的建筑工程造价预结算审核管理策略

3.1 构建大数据平台，实现数据的集成与共享

建筑工程造价管理领域传统上预结算审核模式低效且易出错，这是由于存在信息孤岛问题，而大数据技术发展起来后，构建智能化造价数据平台是解决这一问题的关键，该平台基于云计算和分布式存储能整合不同项目阶段的多源异构数据，如设计图纸、施工进度、材料价格波动以及历史造价数据等，并且近五年行业数据分析表明建筑工程项目大概 30% 的成本超支由信息不对称和数据滞后造成，大数据平台依靠实时数据采集与共享机制有效减轻了这些问题，另外平台支持跨部门、跨区域数据交互，给施工单位、监理单位和政府部门提供统一数据访问入口从而大幅提升协同效率，像某个大型城市综合体项目引进大数据平台后造价预结算审核周期缩短 40% 且数据准确率达 95% 以上，所以可以看出构建大数据平台优化了数据集成与共享能力，也为建筑工程造价管理信息化打下坚实基础。

3.2 运用数据挖掘技术，提高预结算审核的准确性

提升建筑工程造价预结算审核准确性的重要手段是应用数据挖掘技术，因为海量历史数据经深度分析后能发现复杂数据里隐藏的规律和趋势，从而使审核决策有科学依据可循，例如在工程量清单审核时，运用关联规则挖掘技术可快速识别异常数据点以防止人为疏漏造成的计算错误，近五年数据表明建筑行业大概 20% 的造价争议源于工程量计算偏差，而数据挖掘技术一用这个比例就显著降低，并且聚类分析和时间序列预测模型在材料价格波动预测上被广泛应用，这有助于审核人员提前评估潜在风险并制定应对策略，像有个高速公路建设项目引进数据挖掘算法后，材料成本估算误差从 8% 成功降到 3% 以内，数据挖掘技术这样的技术优势不但让审核结果更精确，也让造价管理更科学、更有预见性，给建筑工程行业的可持续发展提供了强大支持。

3.3 应用人工智能算法，优化预结算审核流程

建筑工程造价预结算审核流程被人工智能算法的引进带来革命性变革，因为大量像工程量清单核对、合同条款匹配之类的重复性任务能被机器学习算法自动处理，从而大大削减人工审核工作量，并且合同文本的关键条款可被自然语言处理技术迅速解析出来与预结算数据对比，使审核效率大幅提升，而且近年来建筑行业对智能化工具需求不断增长，统计显示 2022 年全球建筑行业人工智能市场规模突破 50 亿美元，预计接下来五年会以每年 15% 的速度增长，另外深度学习算法应用于图像识别也给施工进度审核带来新想法，施工现场照片经无人机拍摄后能自动生成进度报告并和预算数据动态匹配，有个大型住宅开发项目用上人工智能辅助审核后整体审核时长减半且审核质量提高不少，由此可见人工智能算法不但优化了审核流程还促使建筑工程造价管理朝着智能化发展。

4、结论

大数据技术迅猛发展深刻变革着建筑工程造价预结算审核管理工作，研究表明构建智能化造价数据平台、优化审核流程、提升数据分析能力以及完善风险预警机制能大幅提高预结算审核效率与准确性，而且关键在于培养复合型人才来达成这一目标。近年建筑行业信息化投入不断增长，2022 年数据显示全球建筑信息模型（BIM）市场规模超 60 亿美元，估计未来五年年均增长率会保持在 15% 以上，这给大数据技术在建筑工程造价管理中的应用打下坚实基础。

参考文献

[1]张小艳 ;. 大数据背景下建筑工程造价预结算审核管理策略研究 [J].中国建筑金属结构 ,2024(12):196-198.

[2]陈辉阳 ;. 大数据应用下建筑工程造价预结算审核路径 [J]. 中国建筑金属结构 ,2023(07):161-163.

[3]陈自峰 ;. 建筑工程造价预结算审核与成本管理策略探析 [J]. 住宅与房地产 ,2020(03):23.