摘要：在土木工程蓬勃发展的当下，结算审计风险时刻影响着项目成本把控与质量保障。本文着眼于大数据技术，深度剖析其在构建结算审计风险预警系统中的关键作用。通过对现存风险的梳理，如数据偏差、流程漏洞及外部环境冲击等，突出利用大数据技术构建系统能精准洞察风险、提前预警，显著提升审计效率与精度，为土木工程结算审计工作筑牢坚实防线，有力推动项目稳健前行。

关键词：大数据分析；土木工程；工程结算审计；风险预警系统；

引言

如今，土木工程规模愈发庞大，项目构成错综复杂。在结算审计环节，传统审计模式因数据处理能力有限，风险要素耦合性强等挑战，面对海量且繁杂的数据，难以精准识别风险，致使审计结果的科学性与可靠性大打折扣。而大数据技术凭借其强大的数据挖掘、分析与整合能力，宛如一把钥匙，为构建高效的结算审计风险预警系统提供了全新路径，能有效提升审计效能，保障工程建设顺利收官，故而深入探究该系统构建意义非凡。

一、土木工程结算审计面临的风险剖析

1.1 数据准确性风险

在土木工程结算审计中，数据来源广泛且繁杂，涵盖工程设计图纸、施工记录、材料采购清单、工程量清单等。这些数据可能因人工录入失误、测量仪器精度偏差或数据传输故障以及材料价格波动大，计价不合理等，出现数值错误、信息遗漏或重复记录等问题，导致在审计时难以核实实际工程量。例如，施工方在记录工程量时，因工作疏忽将某一关键部位的施工尺寸记错，导致后续计算的工程量与实际不符；材料采购数据若未及时更新，可能出现价格虚高或规格错误，直接影响成本核算准确性。数据的不准确会使审计人员基于错误信息进行分析，最终得出偏差极大的审计结论，严重误导项目决策。

1.2 审计流程合规性风险

审计流程涉及诸多环节，从审计计划制定、现场勘查、证据收集到报告出具，每个步骤都需严格遵循既定规范。然而，实际操作中，部分审计人员可能因对法规政策理解不深，或受利益诱惑，项目管理混乱以及审计人员专业能力不足违规简化审计程序。如在现场勘查时，未按规定对关键施工部位进行全面检查，仅凭主观臆断就认定工程质量与工程量；在证据收集过程中，未采用合法合规手段获取关键资料，导致证据效力存疑。这些不合规操作不仅损害审计工作的权威性与公正性，还可能使项目潜在风险无法被及时发现，为后续工程建设埋下隐患。

1.3 外部环境变动风险

土木工程建设周期长，易受外部环境因素影响。政策法规的调整，如税收政策变化、环保标准提高等，可能直接增加项目建设成本，而审计人员若未及时关注并调整审计策略，会导致结算审计出现偏差，影响结算结果。市场波动同样不可忽视，建筑材料价格大幅涨跌、劳动力成本的变动，都会使项目实际成本与预算产生差异。此外，自然灾害、突发公共事件等不可抗力因素，可能导致工程进度延误、施工方案变更，进而影响结算审计工作的正常开展，增加审计风险。

二、基于大数据构建风险预警系统的优势

2.1 海量数据高效处理优势

大数据技术拥有强大的数据处理引擎，能够快速采集、存储与分析海量的土木工程相关数据。传统审计方式在面对庞大的工程数据时，往往需要耗费大量人力、物力与时间进行筛选与整理，效率低下且易出错。而借助大数据技术，整合多源数据平台（如历史数据、实时数据、外部数据等），可实现对各类工程数据的实时收集与自动分类，通过分布式计算与并行处理技术，快速挖掘数据背后的潜在规律与关联。例如，能在短时间内对数年的工程成本数据、施工进度数据及质量检测数据进行综合分析，为审计人员提供全面且精准的数据支持，极大提升审计工作效率。

2.2 风险精准识别优势

大数据技术通过建立复杂的数据分析模型，能够对工程数据进行深度挖掘与多维分析。它可以从多个角度对审计风险进行量化评估，精准识别出隐藏在海量数据中的异常点与风险因素。与传统依靠经验判断风险的方式不同，大数据模型基于大量历史数据与实时数据进行学习与预测，能够更准确地判断数据是否处于合理范围。比如，通过对比同类工程的成本数据、施工工艺参数等，及时发现当前项目中可能存在的成本虚高、施工工艺不合规等风险点，为审计人员提供精确的风险预警信息，提高风险识别的准确性与可靠性。

2.3 实时动态预警优势

基于大数据的风险预警系统能够支持数据的可视化展示，使风险信息更直观易懂，实时监测工程建设全过程的数据变化。通过与施工现场的各类传感器、管理信息系统相连，实现数据的实时传输与更新。一旦数据出现异常波动，系统能立即触发预警机制，向审计人员发送警报信息。相比传统事后审计模式，这种实时动态预警功能可使审计人员在第一时间发现风险，及时采取措施进行干预。例如，当系统监测到某一阶段的工程成本超出预算阈值、施工进度严重滞后时，能即刻发出预警，帮助项目管理者及时调整施工计划、优化资源配置，有效降低风险损失，保障工程顺利推进。

三、基于大数据的土木工程结算审计风险预警系统构建策略

3.1 数据收集与整合存储策略

构建全面的数据收集网络，涵盖工程建设各参与方，包括建设单位、施工单位、监理单位等。通过制定统一的数据标准与接口规范，确保各方数据格式一致、可交互。利用物联网技术，在施工现场部署传感器，实时采集工程进度、质量、设备运行状态等数据；同时，从企业管理信息系统中获取财务数据、合同数据等。将收集到的各类数据汇聚到大数据平台，运用数据清洗、转换等技术，去除重复、错误数据，统一数据格式，采用分布式存储系统存储海量数据，实现数据的有效整合、存储及应用，为后续分析提供高质量的数据基础。

3.2 风险指标体系构建策略

结合土木工程结算审计的特点与常见风险类型，选取一系列关键风险指标。从成本维度，可包括工程预算偏差率、材料成本变动率等；从进度维度，涵盖实际进度与计划进度偏差、关键节点延误次数等；从质量维度，涉及质量不合格项数量、返工率等。对每个指标设定合理的阈值范围，通过历史数据与行业标准确定风险等级划分。运用层次分析法、主成分分析法等数学方法，确定各指标的权重，构建科学合理的风险指标体系，使风险评估更具系统性与准确性。

3.3 预警模型搭建与应用策略

基于整合后的数据与构建好的风险指标体系，选择合适的预警模型，如支持向量机、神经网络等。利用历史数据对模型进行训练与优化，使其能够准确识别风险模式。当新数据输入系统时，模型自动对风险指标进行计算与分析，判断是否触发预警。在应用过程中，不断收集实际风险案例，对预警模型进行反馈调整，提高模型的适应性与准确性。同时，建立预警信息发布机制，通过短信、邮件、系统弹窗等多种方式，将预警信息及时推送给相关审计人员与项目管理者，以便迅速采取应对措施。

四、结论

综上所述，大数据技术为土木工程结算审计风险预警系统的构建带来了新的契机与强大助力。通过对当前结算审计面临的风险进行深入剖析，明确了数据准确性、审计流程合规性及外部环境变动等风险因素。基于大数据构建的风险预警系统，在数据处理、风险识别与预警等方面展现出显著优势。通过实施科学的数据收集与整合存储、风险指标体系构建以及预警模型搭建与应用、加强数据管理、借鉴机器学习、数据挖掘技术等策略，能够有效提升土木工程结算审计的风险防范能力，保障项目成本可控、质量达标，推动土木工程行业健康、可持续发展。

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