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当前，随着工程项目的数量和规模不断增加，新技术的应用日益广泛，这给传统的工程项目审计工作带来了更高的要求。在全球范围内，BIM、大数据、云计算等先进技术的应用推动了以工程造价大数据为核心的新审计模式的发展。这种模式通过对海量工程造价数据的分析，确定审计工作的重点和要点，使工程项目的全过程审计更加高效。

打破原有的审核模式，转型升级迫在眉睫

为了适应经济新常态，我国提出了全面创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，确保实现全面小康社会的目标。这一过程中，国家大数据战略的实施，促进了数据资源的开放共享，提高了经济运行信息的准确性和及时性。然而，随着工程建设项目规模的扩大，工程项目的内部审计工作变得愈加重要。如何有效地加强工程项目审计，确保企业资产的合理利用，成为了一个亟待解决的问题。目前，企业审计工作中存在一些问题，主要体现在以下几个方面：

1. 前期项目考察不足：由于项目考察不充分，设计深度不够，导致实际工程量未被列入初步设计概算，存在漏项等问题。此外，项目实施过程中缺乏专业技术人员，导致签证变更频繁，实际预算超出设计概算。

2. 专业能力不足：工程项目审计涉及多个专业领域，如建筑、装饰、市政、园林、安装、水利、机场等，这对审计人员的专业能力提出了更高要求。然而，目前审计人员的专业水平参差不齐，审计力量较为薄弱。

3. 监督机制缺失：审计工作主要集中在项目后期的竣工决算阶段，而对于项目前期的招标投标阶段以及施工过程中的审计工作缺乏有效的监督。实际上，前期的监督更为重要。

利用造价大数据进行审计的必要性

为了应对这些问题，企业审计部门应当建立自己的工程造价数据库，收集和处理工程建设各阶段的造价信息，并不断充实数据库。通过对历史数据的共享、统计、分析和利用，可以实现对未来项目的预测和风险防范。基于造价大数据形成的工程项目指标可以提高决策的准确性和效率。

在大数据时代，工程造价领域的数据分析工作相对滞后。大量历史造价数据中蕴含着丰富的知识财富，但目前主要依赖造价师的个人经验，存在人为差异和局限性。结合大数据时代的信息技术手段，研究和实现工程造价数据分析利用方法，具有重要的理论和应用价值。

一套专业的、合理的、智能化的大数据工程造价估算与审核系统，有助于消除个人经验带来的不确定性和不准确性，解决造价预算不同阶段的滞后问题，帮助相关单位准确预算造价成本，减少不必要的经济损失，具有广阔的市场前景。该系统对于控制建设项目投资成本，最大化建设资金使用效率，规避投资风险等方面具有重要意义。

通过建立造价大数据库，可以在决策阶段快速提取类似工程的各项指标、项目特征、工程量信息，查找工程定额及市场价格，从而快速高效地估算拟建项目的投资金额，为项目决策提供可靠的数据支持。

工程造价大数据库的建设的两项重要工作

基础造价数据信息的采集与积累

基础资料的采集与积累是建立造价大数据库的重要基础，直接影响到分析出的数据的真实性和可信度。数据库积累的基础资料主要包括以下三部分内容：

1. 文档类资料：合同、编制说明、审核报告、价格调整文件、编制依据等；
2. 图纸模型资料：图纸、各类算量软件成果、BIM系列软件成果等；
3. 造价文件类资料：各类计价软件成果、自编清单/港式清单等电子表格成果、签证、变更、洽商、价差调整表等。

此外，还需要收集背景信息，包括建设项目信息、总体概况信息和单项概况信息等，以便更好地理解和分析数据。

建立数据库的原则

在数据采集过程中，要注重原始数据的收集，按照科学原则进行分类，如按地区、专业、结构特性、建设时期等进行分类。所收集的数据需具备时效性、完整性和代表性，因此需要反复甄别筛选，并在后期及时补充，对筛选整理的数据进行归纳分类，以确保数据的规范性和统一性。

基于造价大数据进行项目审计工作内容的创新

传统的审计模式主要关注工程项目的合法合规性，包括履行基本建设程序情况、建设管理制度制定和执行情况、概（预）算编制和执行情况、招标投标程序、合同签订和变更情况、财务管理、投资控制、工程质量管理和验收情况等。

而利用大数据技术对工程结算造价进行审计，则需重点关注以下几个方面：

1. 主要实物工程量的对比审核；
2. 主要材料消耗量的对比审核；
3. 综合单价的对比审核；
4. 各个单项工程、单位工程的技术经济指标对比审核；
5. 建设单位管理费、措施费和间接费的取费标准。

通过大数据技术，对历史造价数据与工程项目估算、概算、施工图预算、竣工结算进行采集分析和挖掘，进行全寿命周期的造价对比，快速计算人工及材料调差、综合单价变化、技术经济指标与类似项目对比等，用于工程造价结算中的审计质量控制，实现审计模式的创新。