智能化工具在工程造价审计中的应用探索

摘要：工程造价审计在工程管理体系中扮演关键角色，其核心在于保障资金合理分配与成本精准控制。然而，传统审计依赖人工核查，面临低效、误判与透明度不足等问题。智能化工具的应用为审计模式带来深刻变革，人工智能、大数据、区块链等技术推动了审计流程的自动化、精准化与可追溯化。本文探讨智能审计技术的发展现状及其在数据处理、风险识别、合规管理等方面的实践应用，并总结其在提升审计效率、准确性与透明度方面的成效。此外，围绕数据安全、人才培养与跨行业数据协作等挑战，提出优化方向，以期为智能化造价审计的深化发展提供理论支撑与实践参考。

关键词：智能化工具；工程造价审计；人工智能；大数据；区块链

引言：

近些年来，随着人民生活水平不断提高，对基础设施建设要求也越来越高。工程项目规模及数量不断增多，建设工程造价审计在建筑行业中的重要性也凸显出来。建筑工程审计是对工程成本信息做出汇总的综合性管理工作，现阶段我国工程造价审计工作仍处于发展阶段，在实际应用中尚存在很多不足。如何更好的完成建设项目的造价控制，最大限度发挥资金投入的利用价值已经成为必须解决的问题[1]。

一、智能化工具的发展及其在工程造价审计中的适用性

1. 智能化工具的发展概述

随着人工智能、大数据、区块链等技术的持续突破，智能化工具在多个领域展现出前所未有的应用潜力。工程造价审计作为数据密集型工作，其对信息处理的精度与效率要求极高，而智能技术正逐步改变传统审计方式，赋予其更高效的处理能力和更精准的决策支持。近年来，智能化系统在财务审计和工程管理领域得到了广泛应用，推动行业向自动化、智能化方向发展。国内科研机构与企业积极探索智能审计模式，力求突破传统造价审计的局限，构建以数据驱动为核心的高效审计体系；国外的研究与实践则更早实现了大数据挖掘、智能算法等技术在成本控制与合规审查中的应用，为工程造价审计的智能化转型提供了重要的经验借鉴。

2. 工程造价审计的核心需求分析

工程造价审计过程在复杂性和数据密集度方面提出了诸多严峻挑战，其中数据处理能力的要求体现在对海量、分散且多源数据进行高效整合与精细分析的需求上，促使工程造价审计必须依托先进的信息处理技术实现数据的高效提取和归纳；风险识别则要求审计主体在面对多变的市场环境和不断涌现的潜在问题时，能够通过智能算法对异常数据进行及时捕捉和预警，进而降低因信息滞后而可能产生的成本偏差；过程可追溯性要求在于确保每一审计环节均能够在技术手段的支持下实现数据全程记录与追踪，增强审计结果的公正性和可信度[2]。这一系列需求不仅构成了工程造价审计技术升级的核心动力，更为智能化工具的适用性提供了明确方向，推动该领域向更高效、更精准、更透明的目标迈进。

3. 智能化工具在工程造价审计中的适配性

智能化工具与工程造价审计的结合，在数据采集、分析和安全管理等环节均展现出高度适配性。自动化采集技术与自然语言处理方法可高效提取审计所需的合同、发票、预算文件等信息，并对数据进行标准化处理，减少人工录入错误。人工智能与机器学习算法则可挖掘数据间的潜在关联，识别造价趋势，预测项目成本，并精准发现异常，提高审计的精准度与效率。此外，区块链技术的不可篡改性和智能合约的自动执行能力，使得审计过程的各个环节均可实现数据溯源与实时验证，进一步增强了审计的透明度和安全性。智能技术的深度应用不仅优化了审计流程，也推动了工程造价审计向精准化、自动化、智能化方向迈进，为构建现代工程审计体系提供了技术保障和理论支撑。

二、智能化工具在工程造价审计中的具体应用

1. 自动化数据采集与预处理

工程造价审计作为工程项目管理的重要环节之一，其审计数据来源复杂且庞杂，包含合同文本、财务票据、预算报告、项目进度文件等诸多形式，而长期以来，这些结构化与非结构化信息的处理主要依靠传统人工方式，不仅效率偏低，而且容易导致信息遗漏与错误。智能化工具的引入有效突破这一瓶颈，借助OCR光学字符识别和NLP自然语言处理技术，实现了数据的快速捕捉与自动解析，通过图像识别算法高精度提取票据、合同等纸质文件内容，并自动转化为机器可读文本，随后再通过自然语言处理模型，迅速梳理出审计关键信息与财务数据，形成标准化的结构化数据，极大提升了审计前端的数据处理效率和精度[3]。此类技术革新不单纯解决了人力成本高、时效性差的问题，更为审计人员免去了繁琐重复的机械性操作，使其能够将精力集中于高层次的审计分析和决策判断中，为后续深入审计分析奠定了数据基础。

2. 智能化审计模型的构建与应用

审计过程中的造价数据规模庞大且关联性复杂，在此情境下依靠传统人工经验判断异常数据或潜在风险显得越来越困难。近年来，以机器学习和深度学习为核心的智能审计模型迅速兴起，通过建立算法模型深度挖掘隐藏于海量数据中的模式和规律，有效提升异常数据的精准识别能力。以机器学习为例，审计人员利用监督学习与非监督学习技术，通过构建精准的算法模型，对造价审计数据中的异常数值进行识别与判断，如工程材料价格异常波动、人工费用超限或预算执行偏离程度等，从而及时发现并防范潜在风险，避免项目资金损失。深度学习技术则借助其多层神经网络结构，实现对审计风险指标的敏锐捕捉，通过构建更高维度的风险评估模型，挖掘审计数据背后的深层次关联，达到精准、高效地对潜在风险进行预测与控制的目标[4]。这种深入的数据驱动型审计方式，不仅显著提高了审计风险预警能力，更进一步增强了审计结果的科学性与可信度。

3. 大数据分析技术在工程造价审计中的应用

随着工程建设数据维度与规模的持续扩大，审计人员对数据的处理能力逐渐难以满足现实需求，大数据分析技术的应用因此成为审计领域的一次重要突破。数据挖掘技术以复杂的数据算法为依托，精准分析各项造价数据之间的关联与趋势变化，支持审计人员高效地开展成本分析、资金流向梳理与决策判断工作，能够从海量数据中发现一般分析方法难以觉察的微妙联系，明确工程项目审计的关键问题与潜在风险点。此外，大数据可视化技术的应用为审计人员提供直观、互动式的数据分析界面，通过将审计数据以图表形式清晰呈现，便于审计人员快速、直观地捕捉异常信息，帮助决策者以直观视角准确把握项目动态与审计核心问题，克服传统数据分析模式下抽象、复杂数据难以快速辨别的缺陷，有效提高审计结论的可读性与决策的精准度。

4. 区块链与智能合约技术的引入

近年来，工程造价审计领域开始引入区块链与智能合约技术，通过技术手段全面保障审计数据的真实性和安全性，增强审计过程的可信度。区块链技术依靠其独特的分布式存储与链式结构特点，确保工程造价数据在传输与存储过程中的完整性和不可篡改性，并借助智能合约技术建立自我执行、自我校验的数字化协议，从源头上防范信息篡改、虚假数据录入等问题。具体而言，在审计合规性审查中，智能合约可自动执行既定审计规则与合规检查条款，一旦发现预算执行、支付申请或工程款项拨付环节存在违规行为，系统将立即自动触发警报和审计干预程序，从而实现审计过程的实时监督与自动响应。这种去中心化和高度自动化的特征，使得区块链技术在工程造价审计的合规性、透明度和真实性保障方面展现出了前所未有的潜力，为审计人员提供了可靠、透明、可追溯的信息支持平台，进一步推动了审计流程规范化、审计结果权威化的发展进程。

三、智能化工具应用于工程造价审计的成效与优化方向

1. 智能化工具在工程造价审计中的主要成效

智能化工具的应用重塑了工程造价审计的整体格局，其中最为突出的表现即在于审计效率的大幅提升，智能技术的融入使传统依赖人工重复操作的数据处理环节转变为高度自动化的系统流程，大量冗余而繁琐的数据采集、归纳与分析任务在技术支持下得以快速准确地完成，人工介入程度显著降低，审计人员可将精力集中于核心决策与风险分析工作中。与此同时，这种自动化机制也有效减少了审计流程中的人为干扰因素，避免了由于主观偏差、认知局限与疏忽所带来的潜在误差；人工智能算法所具备的高度精准性和客观性，使得工程项目成本与预算的审计结果在精确度上得到显著提高。此外，智能审计技术的另一重要贡献在于数据追溯和透明性保障方面，借助区块链和智能合约技术的融合应用，审计全程的数据变化、处理痕迹均能实时记录并保存，防止事后篡改与信息丢失的可能性，使整个审计流程透明化、可复核化，审计结果也因此获得更高的可信度与权威性，这为工程项目管理决策提供了坚实可靠的信息支持。

2. 智能化工具在工程造价审计中的优化方向

尽管智能化工具的引入为工程造价审计带来了诸多积极变化，但技术应用实践的过程中仍然存在一些亟待完善的方面，其中数据质量和数据安全性的提升尤为迫切。当前审计工作对数据准确性和完整性的依赖日趋明显，而实际应用中数据来源复杂多样，准确性和时效性参差不齐，未来应进一步建立更为严格的数据采集和标准化流程，完善智能审计数据质量控制体系，并通过多层次的加密技术与隐私保护措施，保障审计信息在共享与处理过程中的安全性。审计工作对人员综合能力的需求也在智能化环境下出现新的变化，审计人员的角色逐渐由传统的单纯数据处理者向复合型审计专家转变，其不仅需要具备专业的造价审计知识，还应掌握数据分析、信息技术与智能工具运用技能，审计机构需加强对复合型审计人才的系统化培养，建立完善的人机协作机制，确保审计人员能够熟练运用智能化工具开展审计分析与判断，真正发挥出技术的最大效益[5]。此外，审计数据的跨行业共享与智能审计生态体系的构建已逐渐成为一个关键的优化方向，由于工程造价审计涉及财务、法律、技术等多个领域，因此不同领域的数据之间存在一定的壁垒，只有突破行业间数据交流的障碍，才能真正实现审计数据资源的共享和协作效应；未来需要建设统一的数据标准体系与信息共享平台，以充分整合各行业数据资源，进而构建起高效互联、共融协作的智能审计生态圈，这将为工程造价审计的进一步深化与发展提供更广阔的平台与坚实的技术保障。

四、结论

智能化工具正推动工程造价审计向数据驱动、智能分析的方向转型。人工智能提升异常数据识别精度，大数据分析优化审计决策，区块链增强数据可信度，提高信息安全性与合规管理水平。智能审计不仅减少人为误差，使审计流程透明可追溯，同时提升审计结果的公信力。未来发展仍面临数据标准化、审计人才升级、行业数据共享等挑战。建立高质量数据管理体系，培养具备数据分析能力的复合型审计人才，并推动行业间数据共享，将成为智能化造价审计进一步深化的关键。随着技术发展，智能化审计将在工程造价管理中发挥更重要的作用，为工程建设决策提供精准支持。

参考文献：

[1]邓智超.建设项目工程造价全过程跟踪审计研究[J].内蒙古煤炭经济， 2021（11）：2.

[2]葛方方.工程量清单计价模式下工程造价全过程审计探究[J].中国招标， 2022（8）：3.

[3]韩向明.探析全过程造价审计模式下的工程造价控制[J].四川水泥， 2020（9）：2.

[4]郭艳利.基于审计视角的高校基建项目工程造价预测模型研究[J].价值工程，2024，43（28）：36-38.

[5]宋俊芳.探究以信息化技术规避工程造价审计风险的措施[J].现代物业（中旬刊），2019（12）：119.