工程造价预结算审核现状及基于大数据的优化策略

工程造价预结算审核现状及基于大数据的优化策略

仝培然

湖北工建集团第三建筑工程有限公司   湖北省武汉市  430076

摘要：工程造价预结算审核是工程项目管理中至关重要的环节，直接关系到项目的投资效益和风险控制。为了提高工程造价预结算审核的效率和准确性，需要借助现代信息技术，尤其是大数据技术的应用，以实现对审核过程的优化和提升。通过运用大数据技术，可以实现对海量数据的快速处理和分析，帮助审核人员更准确地评估工程预算的合理性，发现潜在的问题和风险因素，从而提高审核工作的效率和质量。

关键词：工程造价；预结算；审核现状；大数据

引言：工程造价预结算审核可以保障工程项目资金的有效利用，提高工程项目建设质量和效益，同时也能够避免审计风险，确保工程建设项目的合规性和合法性。因此，对于预结算审核的规范化、科学化和有效性具有非常重要的意义。大数据技术的兴起为预结算审核的优化带来了新的机遇，本文将通过对工程造价预结算审核现状的分析，探讨大数据技术在预结算审核中的应用和优化策略。

一、工程造价预结算审核工作现状

工程造价的预结算审计，是保证项目资金合理利用，提高施工质量的重要环节。预结算审计是指对建设项目的施工投资进行审查，对各类工程造价进行审批，对投资计划是否合理、可行进行审查。现行的预结算审计工作多依靠人工进行，审计人员需要对各个项目的投资成本及进度进行认真核查，准确性高，审核周期长。但是，这样做也带来了一些问题，如审计的准确性很难保证，需要大量的人力来完成，从而降低了审计的效率。传统的审计方法要求审计人员对工程的各项费用、材料、工程量等进行逐一核查，这其中包含了大量的资料和资料，审计流程冗长而繁琐。审计工作耗时耗力，极易发生遗漏或差错。在此过程中，由于审计程序复杂，审查时间较长，造成了建设项目进展缓慢的现象。审计员要做很多人工计算，不能保证审计工作的速度和准确性。这既增加了工程项目的风险，也使业主与管理者很难实现造价工作的有效管理。在工程建设过程中，由于工程造价计算失误，材料选用不当，对工程的后期施工及运行产生了一定的影响。另外，传统审计模式也面临着“信息孤岛”、“数据共享难”等问题。由于各单位、各单位间的资料交流不畅，使稽核人员不能及时掌握工程资料及资料，从而影响到稽核工作的精确性与时效性。

二、基于大数据的工程造价预结算审核优化策略

1.精准审核工程量清单

工程量清单是对工程建设项目所涉及到的各种工程量、费用等内容的明细清单，是进行预结算审计的主要基础。采用大数据采集与集成方法，对建设项目相关数据进行采集与集成。在此基础上，提出了一种基于计算机辅助设计、施工组织设计、施工组织设计、材料规范、施工进度等多个子系统的集成与管理的方法，利用云计算、物联网等技术，对施工现场进行实时监控与信息收集，确保数据准确、及时。造价人员可以利用数据挖掘、机器学习等方法，对工程量清单中的相关数据进行分析与处理；通过对工程历史资料的挖掘与分析，能够找出工程量清单中所蕴含的规则与特征，进而建立相关的模型与算法。引进智能审计系统，使其能够自动比对、校对工程量清单，通过计算机辅助设计，实现了工程量清单数据的自动比对与校验。本系统能对工程量清单中的物料、物料进行自动辨识，并与以往资料进行对比、分析，迅速找出可能存在的问题及异常情况，并提示审核人员做进一步的核实与验证。

2.科学设定工程造价指标

科学设定工程造价指标需要基于充分的大数据分析，造价人员要根据工程项目的特点，结合工程项目的具体特点，制定合理的施工成本指数。根据项目类型、规模的不同，预算编制也会有所变化。所以，要根据项目的规模、区位、材料价格等因素，科学地制定项目成本指数。在制定项目成本指数时，也要充分考虑到行业规范、政策、法规等方面的需求。由于各国、各区域对建设项目的要求各不相同，因此，审计人员必须按照相关的标准来进行审查，在制定项目成本指数时，应充分考虑行业规范、政策、规范等因素，以保证审计工作的合法性。在工程建设过程中，要根据工程的发展与改变，对成本指标进行相应的调整与修订。通过连续的数据收集与分析，能够对原始指标进行监控与评价，并能及时地发现问题，并加以纠正。此外，项目成本指数的科学设置也要求运用机器学习、人工智能等方法，实现对大数据的实时分析与预测，从而提升审计的精度与效率。

3.提高审核软件与审核工作的匹配度

造价人员运用大数据技术，通过对历史资料的分析与挖掘，能够揭示出工程成本预结算审计的某些规律与特征，这些规律包含了各类项目成本的共同组成，材料的使用趋向，人工费用等。在此基础上，开发一套更智能、更具弹性的审计软件，实现对不同工程项目审计策略及优先级的自适应调整，增强与实际审计工作的匹配性。技术人员以大数据为基础，构建工程项目知识图谱与模型图谱，通过对工程建设项目的海量资料及经验性知识的搜集与集成，构建了不同类型的工程项目审计模式与规则库。该方法适用于工程建设的方方面面，如工程量清单组成、物价指数变动、风险评估等，系统能够根据工程的具体特征，灵活地调用相关的模型与规则，从而增强审计的针对性与精确性。在大数据背景下，技术人员可利用机器学习、人工智能等方法，实现审计系统的自主学习与优化，通过对已有的审核数据进行深度学习和模式识别，审核软件可以不断改进自身的审核策略和规则，提高其对不同工程项目的匹配度。另外，系统还能根据审核员的反馈意见，对自己的审计程序、审计方式进行改进，使之更好地适应审计工作的需要。大数据技术也为审计软件的实时升级与维护提供了保障，随着工程项目的不断发展与完善，审计软件必须能够与新的审计要求相匹配。通过大数据分析，可以使审计系统能够及时地获得工程项目的最新数据及相关信息，保证了软件的灵活性与效率，并增强了与审计工作的匹配程度。

结束语

工程造价预结算审核是一个重要的环节，它关系到工程项目的投资效益和风险控制。传统的审核方式往往需要大量的人工干预，效率低下且容易出现疏漏和错误。而基于大数据技术的工程造价预结算审核优化策略，可以提高审核工作的效率和准确性，使审核过程更加科学和智能化。相信在未来的发展中，基于大数据的造价预结算审核优化策略将会在工程造价预结算审核中发挥越来越重要的作用，为工程项目的发展和进步提供更加科学和可靠的支持。

参考文献

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