中国石油吉林石化公司审计处 吉林吉林 132000
摘要：随着信息技术的不断创新，我国将信息技术应用到越来越多的领域，这为我国各个领域的创新和发展提供了基础。在工程项目建设中，工程审计是整个工程建设的重要环节，在监督施工过程、工程存在的问题、工程管理等方面发挥了良好的作用。在当前的大数据时代下，工程审计的形式开始出现变化，新兴的审计形式在整个工程建设中发挥着重要的作用。
关键词：大数据；工程审计模式；创新品牌
引言
工程审计能够影响工程项目的众多环节，如招投标、施工管理、竣工结算等，能够影响工程建设的质量、工程建设的速度以及工程的整体实施。随着时代不断发展，数字化技术应用的普及，大数据、云计算等高科技也给审计带来耳目一新的发展机遇，传统的工程审计暴露出越来越多的问题，已经难以适应社会发展的需求，创新审计模式、探寻符合当前发展环境的新的审计方法刻不容缓。
1工程审计信息化建设的重要性
1.1改进审计作业方式
审计信息化运用后，审计人员利用信息系统全程控制审计业务，可以随时调整审计方案、针对性地管理审计内容、及时标准化地整理审计报告、细致分析审计出现的问题，以实现优质管理目的，推动审计工作科学化发展。
1.2优化审计作业流程
现今，我国建筑业积累了相对丰富的工程审计经验，由于审计工作类型日益多样化，所以审计工作指标相应细化，这对审计工作科学发展、持续进步有积极影响。审计信息系统应用后，审计作业可在固化环境中推进，并且项目审计、责任审计等内容能够在系统中固化，即便工程审计环节出现问题，也能参照相关制度针对性地解决审计问题，进而提高审计工作的准确性。
1.3完善内控评估体系
在工程审计工作运用大数据信息技术，意味着在线内控测评模式得以实施，审计人员能够根据测评结果提出相应的改进建议，并进一步完善内控体系，以实现审计风险防范目的，大大提高建筑业经营水平。为全面优化内控质量、规范内控行为，审计人员借助信息系统制度库来更新审计制度，并及时弥补制度的不当之处，确保工程审计工作有据可依，最终做出科学的管理决策。
2当前大数据工程审计工作面临的挑战
2.1在获取信息数据方面有很大的难度
工程项目审计工作主要包括财务的收支情况、工程内部的主要管理制度以及建设此工程所带来的经济效益等，审计内容综合性较强。在这种情况下，审计人员只能通过搜集外部数据然后将其结合起来进行审计工作。一些企业部门还会因为自身的行业要求以及所谓的保障信息安全等来限制审计人员的信息获取，从而导致审计人员在审计工作中因缺乏信息数据而使整个审计工作较为片面，降低了最终审计结果的科学性和准确性。
2.2审计信息化建设意识淡薄
现下，国内部分建筑业领导者对审计信息化建设持片面认知，导致信息化审计工作流于形式，这不仅会延长审计时间，还会降低审计效率。即便建筑业应用大数据信息技术于审计工作，但信息共享效果达不到预期要求，最终审计结果真实性得不到保证，这对工程审计活动有序推进将产生严重阻碍。如果审计信息化建设的重视程度得不到强化，那么大数据技术应用阻力会大大增加，导致我国工程审计水平处于落后态势。由于工程审计对象倾向于建筑项目，这要求审计工作向精细化、标准化方向推进，一旦审计信息化建设意识短时间得不到强化，则审计工作无法具体落实，致使建筑项目高成本、低质量建设。
2.3当前的大数据工程审计技术还不完善
传统的审计工作通常是审计人员进行人工核算和进行监督工作的，这种方式效率过低，审计人员一旦出现问题，工程审计工作就不能正常进行，而大数据为审计工作的正常进行提供给了有力保障，虽然其可以在技术上给予支持，但是仍然面临着诸多的挑战，例如，如果利用云计算进行审计工作，各审计部门还要再次建立数据库，但是建立新的数据库需要审计部门更新原有的硬件设施，才能保证新型数据库的运行；其次就是物联网的发展要和审计工作具有同步性，审计部门在利用物联网技术时需要将审计的具体工作与网络结合起来，才能有效提高审计工作的效率。但是在结合过程中的难点就是一个是实际拥有的，另外一个是相对虚拟的，结合难度较大；还有在大数据工程审计工作中审计部门当前的系统防御方面缺乏完善的管理体系，这样就会加大网络对数据准确性的影响。
3大数据时代的工程审计模式创新品牌的建立
3.1借助数据驱动优化工程审计流程
大数据背景下的工程审计不以风险评估流程为起点，而是立足于工程审计的合法、真实和效益基础，利用海量数据的相关性分析，针对项目生命全周期确定审计重点。在确定审计重点时，相关人员可以利用大数据对之进行全面覆盖，若能够确定该领域不存在问题，则可将之划出重点审计范围。在确定审计重点之后，则可进行进一步审计程序，对相关的风险进行评估、控制、测试。
3.2构建数据驱动工程审计模式
首先，构建数据资源云。大数据资源云能够为工程审计提供资源数据库。该数据库应很好的囊括4方面的资源：第一，行政机关和公共服务机构的相关数据资源；第二，法律法规数据库资源；第三，混合型数据库资源；第四，施工企业上传的共享数据资源。其中，行政机关和公共服务机构的数据应该包括工商企业信息、税务机关信息、统计机关信息、财政机关信息、国有企业财务信息、自来水公司信息、电力公司信息、燃气公司信息等；法律法规数据信息应该包括工程设计、建立、工程施工相关的法律信息；混合型数据库资源应该包括天气、交通、物价以及宏观经济运行相关信息；工程人员自行上传的共享信息应该包括审计过程中的相关依据和说明、审计相关案例资源等。其次，构建数据分析模型。可用于执行数据分析的模型类型较多，但计量经济学常使用构建回归模型。合理的数学模型能够使得统计相关的数据发挥其作用，凸显大数据的应用价值。再次，构建项目全生命周期审计分析模型。为了保证工程审计的实施效果，应该确保审计贯穿整个工程项目。在大数据驱动的工程审计模式下，不同阶段的审计目标和重点各不相同。因此，应当针对审计的不同阶段构建科学的回归模型，要利用大数据确定显著变量，确定准确的审计范围，以提高审计的真实性。最后，提取并优化审计结论。在审计工作过程中，分析程序结合了大数据资源，根据需要审计的内容分析数据联系，确定审计是否达到目标。视频监控程序引入解决了传统的审计人员无法现场审计的问题；进一步审计程序能够对审计的结果进行细节测试，有利于提高审计结论的准确性。
结语
工程审计工作作为工程项目中非常重要的一个环节。工程审计不仅能够保证工程的顺利进行，也能够有效保障工程的竣工效果。大数据时代给工程项目带来了一定的挑战，那么工程审计模式也应该进行一定的改革创新。结合当今的科学技术和大数据带来的价值性信息，工程审计的准确性和可靠性会得到进一步的提升，我国的工程审计将得到快速发展。
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