建筑企業風險防控中的大數據審計應用

周律俊 方道偉 郭燕杰 李海林 李子江 楊軍

[摘要]隨著工業4.0、BIM技術的發展，傳統建筑業不斷探索與大數據的結合，其數據的量級和性質都在發生翻天覆地的變化，傳統的審計理論和模式已經跟不上形勢的發展，必須應用信息技術手段和大數據理念以適應新的挑戰。本文探討了如何將大數據技術與審計結合以及審計信息化建設優化升級的路徑，進而提出充分挖掘建筑企業信息數據價值，以提高審計風險防控能力，更好地為決策分析提供依據，提升企業價值。

[關鍵詞]大數據 審計 建筑企業 風險防控

一、建筑業大數據審計的概念及特點

（一）建筑業大數據審計的概念

大數據不是采用抽樣分析這樣的捷徑，而是對所有數據進行分析處理。麥肯錫全球研究院對大數據的定義是：“一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征”。被譽為“大數據商業應用第一人”的維克托·邁爾·舍恩伯格指出，大數據時代最大的轉變，就是放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系，也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

過去數據分析工作主要用來輔助傳統審計，但在大數據時代，審計人員需要改變理念，從四個維度去理解大數據審計：一是數據就是業務本身，大數據帶來了審計對象的改變，并成為引領審計信息化發展的關鍵因素。二是從依靠自身判斷到借助大數據分析做決定，大數據幫助審計人員開啟了“數字”管理的新模式，使審計人員對風險的感知更敏銳。三是利用數據產生增值，內審部門在企業中位置特殊，能收集到不同部門的海量業務數據，但審計人員可能不急需使用或不擅長再次利用這些數據，如果它們能被適當加工并輸出到其他業務部門，可能就會變得極有價值。四是學習大數據的思維模式，利用分布式處理技術改善審計方式，從大數據的角度去處理非結構化或半結構化數據，提高審計效率，強化審計發現風險的能力。可見，大數據大量化、多樣化和快速化的特點與審計監督活動相結合，必將發生獨特的“化學反應”，產生巨大的社會效用。

建筑業大數據審計是利用工程數據與財務數據、公司數據與行業數據的綜合對比，探索跨行業、跨領域數據的關聯分析，提高審計查核問題和宏觀分析的能力，為企業及時預測并防控風險提供依據。

（二）建筑業大數據審計的特點

從20世紀90年代到現在，大數據依次經歷了數據挖掘技術階段、非結構化數據的自由探索階段、并行計算、分布式系統技術形成階段和移動數據階段。麥肯錫全球研究院在2011年發布的《大數據——下一個創新、競爭和生產力的前沿》報告中首次提出“Big Data”。之后，經Gartner技術炒作曲線和2012年維克托·邁爾·舍恩伯格《大數據時代：生活、工作與思維的大變革》的宣傳推廣，大數據概念開始風靡全球，并迅速向社會各行各業滲透。

由于建筑業天然的行業壁壘，對大數據的滲透產生了阻礙：其一，數據維度比較復雜，包括時間、空間、工序等。其二，數據類型多樣化，既有建筑類數據又有管理類數據，如造價、結構、材料、施工工藝等。其三，我國的建筑法律法規有明顯的地域性特點，不同省市的建筑法律法規不能通用，且建筑產品的單一性和復雜性，海量數據需要多維度短周期分析等，決定了建筑企業在完成基礎數據的信息化、自動化前，項目管理和企業管理的信息化難以深入，無法發揮信息化的價值，進而導致利用大數據進行相關分析應用受阻。站在歷史發展的角度來看，建筑企業內部審計的大數據改革不能閉門造車，應加強與工程、技術、造價等專業的協作。以BIM為例，它解決了建筑項目規劃、設計、施工以及維護管理各階段之間的“信息斷層”和AEC/FM領域中的各應用系統之間的“信息孤島”問題，實現了建設全過程的工程信息共享、集成和管理，通過研究審計與BIM技術的協作，可以事半功倍地加快審計大數據建設進程。

大數據為建筑業內部審計革新提供了不可多得的契機：一是提高信息化變革適應度。由于建筑業數據維度復雜，加上審計技術限制，內審機構難以獲取足夠具有代表性的數據、有效識別并評估公司高度信息化所面臨的風險；大數據能推動信息化建設以適應公司變革，滿足海量數據的處理需求，并化解有限審查所帶來的審計風險。二是推動審計職能和工作重點轉變。大數據能促進內部審計職能從傳統的監督檢查轉向內部管理，工作重點從查錯糾弊轉向實時咨詢服務，樹立以防范風險、增加企業價值為重點的工作目標。三是提高審計管理標準化。過去審計過程煩瑣、效率低下，應用大數據能促使內部審計管理標準化、規范化、信息化，對審計發現形成閉環管理。四是補充審計事前事中控制手段。建筑企業內部審計工作大部分停留在事后控制階段，不能對企業戰略、運營、財務等風險形成提前預警并提供過程支持。利用大數據可以助推審計工作從事后走向事中和事前，更好地發揮內審職能。

二、現代風險導向審計下的建筑企業大數據審計

現代風險導向審計是以企業經營風險分析評估為導向，根據量化的分析水平確定審計項目優先次序，依據風險確定審計范圍與重點，對企業的風險管理、內部控制和治理程序進行評價。將現代風險導向審計與大數據審計相結合，既能發揮大數據對所有數據進行分析處理的優勢，又能減少大數據分析中“偽相關”的風險。

筆者通過對公司和項目面臨的風險因素和近幾年內控測試、專項審計所發現的問題進行研究，借助于COSO《內部控制——整體框架》，參考控制自我評估（CSA）方法，分業務系統總結風險點，對公司層面和項目層面進行綜合風險評價，初步建立了建筑企業風險管理評價體系，建筑企業風險管理評價表（因篇幅所限僅截取部分，下同）見表1，項目風險管理評價表見表2。以項目風險為例，它分為外部風險和自身風險，外部風險是指因宏觀經濟變化、外部環境條件差、施工難度大、主合同條款苛刻以及業主、分供商履行合同存在瑕疵等原因而導致的風險；項目自身風險是指因企業制度不健全、管理人員配備不到位、項目管理落后、施工組織設計不完善、資源配置不合理和成本控制薄弱等原因導致的風險。

（一）構建審計數據庫

實現大數據審計的第一步是數據采集并形成數據庫。建筑業數據維度復雜，其中包含了大量的半結構化和非結構化數據，由此帶來了兩個瓶頸：一是數據標準化問題，二是輸出采集問題。所以，在構建數據庫時要注意三點：一是建立統一的數據采集、交換和存儲標準，形成統一的數據結構；二是強化資源整合，應用分布式數據庫技術將分散存儲的審計信息數據庫和不同業務系統的數據庫連接起來組成一個邏輯上的審計信息資源庫；三是建立完善的數據安全維護機制，一方面做好不同級別用戶的授權，另一方面安排專人負責數據庫的檢查、備份、維護等工作。在此基礎上可以參照如圖1所示的邏輯建立數據庫。

（二）構建大數據模型

完成數據采集后需要進行數據分析，這是整個大數據處理中最重要的環節。主要是通過統計分析、機器學習、數據挖掘等技術形成大數據模型分析數據的關聯和聚合，挖掘出數據的價值。模型的邏輯結構如圖2所示。建筑業內部審計類型多、范圍廣，進而衍生出大量的審計模型，如圖3所示。

以風險導向模型為例。一般來說需要經過環境假設、構建模型、模型試驗、模型結論的驗證和模型維護等五個主要步驟。根據風險類型制定不同的風險評價模型，應用大數據分析方法形成風險識別引擎，根據風險特征制定不同的風險管理規則。風險導向模型可以分為管理類和項目類：管理類主要考察公司經營內控，這類模型主要結合建筑企業自身的風險偏好和監督資源，綜合考慮模型的識別與覆蓋率，如控制環境、融資管理、財務資金、績效評價等模型，如表3所示。項目類主要關注工程的全生命周期管理，主要是根據法律法規，公司制度、重點業務環節的風險控制點、員工異常行為等開展模型設計，側重監管和制度要求的執行到位，異常行為和高風險事項能夠得到有效揭示。例如客戶資信、合同條款、履約風險，物資倉儲模型等，如表4所示。

（三）建立在線審計系統

完成數據分析后需要進行數據解釋。數據解釋是指通過相關可視技術把用戶所需要的結果數據進行展示、輸出的過程。數據解釋的重要意義在于運用圖表或其他可視化形式打破專業壁壘，使信息更容易地在不同技術背景的人員之間流動，并更快捷地獲取關鍵數據、挖掘隱藏信息、發現數據間的關聯性。

以上述模型為基礎構建在線審計系統，以統一的信息數據標準、規范的業務流程為前提，以整合的審計信息資源庫為基礎，采用大數據技術，開發集數據采集、發布、分析、挖掘為一體的在線審計系統。聯合不同業務系統的數據庫形成大審計監督體系，為管理層決策提供依據。

三、建筑企業大數據審計的運用

（一）在線與現場審計結合，提高審計精度與效率

1.指標預警，線索管理，重點抽查。風險模型的在線分析，可以對觸及臨界指標的事項及時預警。依據歷史經驗數據和當前運營管理情況生成內控風險分布圖，如圖4所示，可提出公司內部控制管理及風險防控建議。根據審計系統預置規則和閾值的劃分，實現審計問題線索的分級管理。對性質比較嚴重，管理層關注的熱點問題，可以由總部派出審計組，進行現場重點審計；對于一般性問題，可以由項目所屬公司的審計機構進行現場核實；對于可能存在的疑點，可以由問題所在單位自行提供證明材料，由審計系統進行核實并決定是否開展下一步行動，從而大大提高審計的精度和效率。

2.動態監控，實時分析，策略應對。通過在線監控預警系統，實現項目全壽命周期審計。在投標報價階段，在線審計系統對建設方資信情況，招標文件的重要條款、單價和技術等風險因素進行綜合評分，根據企業自身的風險承受能力與偏好，監督所選項目，避免投標風險過大的項目。在分包招標、物資采購、機械租賃前，利用公司相關項目的經驗數據和專業性網站的統計資料，對合作單位能力、信譽、價格、產品質量等進行把關，避免簽訂合同后才發現問題，使企業處于不利地位。在項目實施階段，對工程造價、質量安全、工期履約等進行控制，確保項目均質履約。

（二）審計前移，化解新開發市場風險

企業在開發新興市場時，通常由市場開發類部門做前期調研，多渠道搜集政策、法規、經濟、業主資信等信息，但由于手段和途徑限制，難以做到信息的全面真實，同時由于公司渴望開發新興市場，對風險容忍度較大，預測不足，這也是造成我國企業在海外承接項目屢屢碰壁的一個原因。大數據審計的應用，能從事中審計轉向事前審計，對跨公司、跨行業的海量數據進行比較分析，充分評估項目風險；同時對管理層決策進行審計，杜絕“拍腦袋”決策，嚴格執行公司決策制度，避免在沒有對項目風險估計完全的情況下盲目進入新市場。

（三）優化審計模式，防范項目風險

審計類型繁多，對應的審計模式也各有特點。以竣工結算審計為例，它相較于其他類型的審計更加模塊化、格式化，所涉及數據偏結構化，適宜探索與大數據相結合的方式，優化審計模式。

1.建立竣工項目審計數據庫。如表5所示，企業已竣工審計項目數據庫綜合了工程項目的基本情況（項目類型、結構形式、工程規模等）、合同條款（承包范圍、計價模式、合同造價等）、工期履約和成本效益（分包工程、人工、材料、機械等）等信息，是竣工結算審計模型的基礎。

2.縮短審計周期，降低審計成本。過去公司竣工審計普遍周期較長且原因復雜，如今通過在線審計平臺搜集信息并研究分析得出原因如圖5所示，發現超過50%的項目都是由于成本未能及時鎖定。借助于大數據的應用，在線審計系統從大審計監督體系中及時獲取相關信息，能在項目竣工結算完成之前就初步核定項目成本，減少結算辦理人員的配合工作，同時加快項目結算辦理進程，做到結算完、審計完、兌現完，此舉縮短竣工審計周期200多天。

3.開展關聯分析，防范項目自身風險。大數據技術對公司已竣工項目數據庫進行關聯分析發現，部分項目竣工后效益流失曲線與防水堵漏返修呈正相關關系，同時其他業務系統數據顯示這些項目在此類問題上屢查屢犯，不僅在后期效益流失中有發現，在公司例行的季度、年中檢查里也多次提到該問題，但項目屢次整改都無法根治。借助大數據開展專項審計，對問題進行關聯分析、深入挖掘，總結了項目屢審屢犯的原因，如沒有按照規定招標合格分包單位，致使施工質量達不到要求；在施工過程中因為趕工期等原因沒有做好責任劃分，事后難以厘清責任，只能自行承擔后果等，同時總結了一批優秀項目的經驗，對新開工項目進行交底，避免了此類問題再次發生，規避了項目自身風險，提升了企業效益。

四、建筑企業大數據審計的展望

大數據為每一個領域帶來變革性影響，并正在成為各行各業顛覆性創新的原動力和助推器。

一要進一步推進大數據與審計的結合。在風險防控方面，通過關聯分析，對數據進行智能管理，及時發現異常數據或可疑風險，有的放矢地安排審計計劃，提高現場審計的針對性。在企業的日常經營管理方面，對財產物資進行實時監督、檢查，保障企業資產的安全完整，合理評價各項投資活動，實現財產物資的保值增值。在項目管理方面，加強對所有在建項目的跟蹤管理，及時發現潛在問題，保護項目資產安全，防止項目效益流失，有效監督項目履約情況，維護企業合法經濟利益。

二要建立統一的數據標準和不同專業的數據接口?？梢圆扇∮尚袠I領軍企業創建企業標準進而發展為行業標準這種自下而上的方式，這需要企業領導有足夠的魄力進行推動，也可以由政府或行業組織牽頭實施，同時注意加強與工程、技術、造價等專業的協作。

三要完善法律法規，打破地域性壁壘。進一步完善法律法規，優化工程造價編制審核制度，鼓勵企業根據自身管理水平建立企業定額，打破區域性壁壘。

四要提升審計人員思維和專業能力。培養審計人員大數據思維模式，發揮審計人員的主觀能動性，讓審計人員從新的視角去防控風險，提升審計服務企業戰略的能力。提高審計人員信息應用能力，利用大數據展現信息間的關聯性，挖掘冗雜數據的價值。完善審計執業資格制度，建立系統的再教育體系，提升審計人員專業勝任能力。

主要參考文獻

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