人工智能技术在工程审计数据分析中的应用研究

1 人工智能技术在工程审计数据分析中的应用优势

1.1 提高审计效率

人工智能在工程审计数据分析中展现出强大的自动化处理数据能力，极大地减少了人工操作时间。在数据筛选环节，传统的人工筛选不仅耗时费力，还容易出现遗漏。而人工智能凭借其高效的算法，能够快速对海量的工程审计数据进行筛选。它可以根据预设的规则，自动识别出与审计目标相关的数据，排除无关信息，大大提高了数据筛选的速度和准确性。在生成审计报告方面，人工智能同样表现出色。它能够根据分析结果，自动生成格式规范、内容详实的审计报告。以往，审计人员需要花费大量时间来整理数据、撰写报告，而现在人工智能可以在短时间内完成这些工作。它会按照既定的模板，将数据和分析结果以清晰、易懂的方式呈现出来，为审计人员节省了大量的时间和精力。此外，人工长时间进行审计工作容易产生疲劳，从而导致效率下降和错误率增加。而人工智能不会受到疲劳的影响，能够始终保持高效、稳定的工作状态。

1.2 增强审计精准度

在工程审计数据分析中，人工智能借助大数据分析和先进的算法模型，极大地增强了审计的精准度。大数据分析能够整合海量的工程相关数据，包括历史项目数据、市场价格数据、行业标准数据等。通过对这些数据的全面分析，人工智能可以构建出更准确的审计基准和风险模型。算法模型则是人工智能精准识别异常和风险的关键。机器学习算法能够不断学习和优化，从数据中发现隐藏的模式和规律。例如，在成本审计方面，算法可以分析各项成本的构成和变化趋势，准确识别出成本超支的潜在风险。当某一项目的某项成本出现异常波动时，人工智能能够迅速察觉，并深入分析其背后的原因，判断是正常的市场波动还是存在违规操作。在工期审计中，人工智能可以根据项目的历史数据和进度计划，预测项目的完工时间。一旦发现实际进度与预测进度存在偏差，它能够及时发出预警，提醒审计人员关注可能存在的工期延误风险。

1.3 打破审计壁垒

在传统工程审计中，审计人员往往受限于自身的知识储备和专业领域，难以对涉及多领域的工程项目进行全面、深入的审计。而人工智能技术的应用，为打破这一审计壁垒提供了有效的解决方案。人工智能具备强大的数据整合能力，能够将工程建设过程中的各类数据，如工程技术数据、财务数据、市场数据等进行整合。同时，它还可以融合不同领域的知识，包括工程学、经济学、管理学等，形成一个综合性的知识体系。

2 人工智能技术在工程审计数据分析中的具体应用场景

2.1 数据收集与预处理

在工程审计数据分析中，人工智能在数据收集与预处理方面发挥着关键作用。在数据收集阶段，人工智能能够自动从不同系统和平台获取工程审计相关数据。它可以与企业的财务系统对接，获取项目的资金流动、成本支出等财务数据；还能连接到项目管理系统，收集工程进度、质量检验等方面的数据。此外，人工智能还可以从互联网上抓取与工程相关的市场信息、行业动态等数据，为审计提供更全面的参考。对于收集到的数据，人工智能会进行一系列的预处理操作。首先是数据清洗，它能够自动识别并去除数据中的重复、错误和不完整信息。例如，在处理工程合同数据时，它可以检查合同编号是否重复、条款内容是否完整等，确保数据的准确性和一致性。接着是数据转换，人工智能会将不同格式和标准的数据进行统一转换。比如，将不同部门提供的财务报表数据转换为统一的格式，以便进行后续的分析。同时，它还会对数据进行标准化处理，将数据映射到一个特定的范围内，提高数据的可比性和可用性。通过人工智能进行数据收集与预处理，不仅提高了数据的质量和可用性，还为后续的审计分析工作奠定了坚实的基础，使审计人员能够更高效地开展工作。

2.2 风险识别与预警

人工智能利用机器学习算法对工程数据进行深度分析，能够精准识别潜在的风险因素，并及时发出预警。在成本控制方面，机器学习算法可以对工程建设过程中的各项成本数据进行实时监测和分析。通过对历史项目成本数据的学习，算法可以建立成本预测模型，预测项目在不同阶段的成本支出情况。一旦实际成本超出预测范围，系统会立即发出成本超支预警。在工期管理方面，机器学习算法可以根据项目的进度计划、资源分配和历史工期数据，预测项目的完工时间。当实际进度与预测进度出现偏差时，系统会发出工期延误预警。比如，在一个房地产开发项目中，人工智能系统监测到基础施工阶段的进度明显滞后。系统分析发现是由于施工设备故障和人员调配不合理导致的。审计人员根据预警信息，督促项目方及时解决问题，确保了项目按计划推进。通过人工智能的风险识别与预警功能，工程审计人员能够提前发现潜在问题，采取有效的措施进行防范和解决，降低工程风险，保障项目的顺利实施。

2.3 审计报告生成

人工智能依据工程审计数据分析结果自动生成审计报告，这一过程高效且精准。在格式方面，人工智能会遵循行业通用规范和审计机构的要求，生成结构清晰、层次分明的报告。通常包含封面、目录、正文、附件等部分，正文又会按照审计目的、范围、方法、发现的问题及建议等板块进行有序编排，使报告整体呈现出专业、规范的样式。内容上，人工智能会将数据分析得出的关键信息进行整合与提炼。它会详细阐述审计过程中发现的工程建设各环节的情况，如成本控制是否合理、工期是否符合计划、质量是否达标等。对于发现的异常数据和潜在风险，会进行深入分析并给出明确的结论。同时，还会根据审计结果提出针对性的改进建议，为工程项目的优化提供有力参考。在准确性上，人工智能凭借其强大的计算能力和算法模型，能够避免人工撰写报告时可能出现的错误和遗漏。它以客观的数据为依据，确保报告内容真实、可靠。而且，人工智能可以根据不同的审计需求和受众，灵活调整报告的内容详略和表述方式，使报告更具针对性和可读性。通过人工智能自动生成审计报告，大大提高了报告的生成效率和质量，为工程审计工作提供了有力支持。

结语：

综上所述，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在工程审计数据分析领域的应用前景将更加广阔。人工智能不仅能够进一步提升审计工作的效率和准确性，还能在工程审计的各个环节中发挥更大的作用，推动审计模式的创新和转型。同时，我们也应关注到人工智能技术在应用过程中可能面临的数据安全、隐私保护等问题，加强相关法规的制定和完善，确保人工智能技术在工程审计领域的健康、可持续发展。总之，人工智能技术在工程审计数据分析中的应用研究具有重要的理论和实践意义，值得我们持续关注和深入研究。

参考文献：

[1]李淑兰.智能算法在通信工程审计系统的应用与优化[J].中国宽带，2023，19(08)：127-129.

[2]罗航.数智时代审计技术方法创新应用及其影响因素[J].西华大学学报(哲学社会科学版)，2023，42(04)：29-37.