大数据背景下招投标审计研究

摘要：在21世纪信息化时代，信息技术和传播媒介都得以快速发展，互联网、社交媒体、网商平台等都极大地拓展了网络的界限和适用范围，与之相关的各种数据也呈指数式的大爆发。大量不同的数据源的出现产生了许多非结构化、半结构化数据。财政、经济和投资等审计重点领域数据极大扩充，超过了人力所能处理的范畴。因此大数据时代必将带来审计方式的变革，本文主要结合招投标审计的内容和方法，对接大数据技术的原理，探索利用大数据技术来进行招投标审计的路径。

关键词：投资审计  招投标 大数据 科技强审

工程项目投资的招投标审计作为政府投资审计的一种主要方式，是指审计机关根据相关法律法规对工程项目建设全流程的监督行为。在21世纪信息高度发达的时代，审计全覆盖的政策下，对招投标审计的信息化管理提出了更高的要求。通过运用大数据技术，结合审计实务的特点，寻求创新审计思路，提高审计效率，完善审计信息化建设。

一、大数据审计的概念

（一）理解大数据

大数据（big data）通常表示包含的数据十分巨大以至于无法使用一般的处理工具，在有限时间内进行采集、分析和转化至可用的信息。Gartner认为“大数据”需要采取新的处理工具和思路来发挥其发现线索和问题真相的优势。大数据一般有数据大量化、数据快速化、数据价值密度低和数据多样化的特点。大量化表现在数据在总量方面。IDC数据表明，社会中产生的数据规模接近每两年翻一番，表明近三年数据量之和大致超过此前的全部数据量。数据存储的基本单位也从TB转为PB到EB甚至ZB的量级。多样化表现在数据结构方面，数据的多样化主要是由于数据来源的剧增。首先数据的格式各不相同，诸如文本、图像、音频、视频、定位等信息类型。另外由于沟通和表达方式的差异，经常会出现信息段落的语法和句意不连贯的情况。价值密度低反映了信息的价值特征。大数据时代各种信息来源鱼龙混杂，产生的信息自然泥沙俱下，这就使得具有高商业价值的信息往往被大量不相关数据“掩埋”。二八定律告诉我们只有那百分之二十的数据拥有百分之八十的价值。与此同时，单一数据价值含量低，但进行汇总分析价值会得到明显提高。快速化则体现了数据的产生效率特征。与传统数据挖掘和系统性批量分析模式不同，大数据时代数据处理速度极快，例如常见社交网络如微信、微博等平台，会每时每刻地实时产生海量的数据，这就要求我们要将数据的处理路径更多的转向实时分析模式。

（二）大数据审计的背景

2014年以来党中央对全面提升政府审计质量做出了以下重大部署和指引，大数据审计技术的推进对整个国家审计事业的蓬勃发展具有重大意义。

在政策引领之下，审计工作能够更好地发挥宏观监督作用，保障国有资金用在“刀刃”上，用在改善民生福祉，提高国家尖端科技水平和捍卫国家核心利益的地方。招投标审计在大数据的加持下，建设项目审计的效率和质量保障水平更加稳定，问责机制更加健全和高效。

（三）大数据技术发展趋势

对于大数据的概念，在过去很长一段时间里并不十分的明确。最开始时是指处理的信息量大到已经超出一般电脑运作的内存量。当前，大数据被理解成只有在海量数据的基础上才能够利用相应技术去做的那些工作，而在较少量数据前提下无法进行。在未来，大数据的运用核心功能将转向预测，在以前人们是先有了想法，再通过收集和分析数据来检验其可行性，现在则是通过大数据和适当的处理工具，先去发现相关的关系再去思考其中的因果关系和本质所在。

二、工程建设项目发包模式和事项

工程建设发包主要包括单一来源采购、招投标方式、竞争性谈判和竞争性磋商的形式。单一来源采购表示从一个确定的供应商那里进行采购，适用于不可以从别的地方进行采购的情况。招投标主要对像包括重大基础设施建设工程、公用事业工程等关系社会公共利益、公共安全的项目;国有资金进行投资或融资建设的项目;国际组织贷款、援助建设的项目，招投标按方式可分为公开招投标、邀请招投标和两阶段招投标。竞争性谈判适用于没有合格资质和技术能力的供应商投标或者没有供应商投标的情形，竞争性磋商则主要适用政府购买服务。

三、招投标审计的内容和重点

（一）招投标环节

（1）未经招投标。可能存在部分工程项目应该采取招标方式却实际上并没有招标;还存在将整个项目分解，使得每部分金额低于招标要求来规避招投标。另外还有将公开招投标项目违规采取邀标或竞争性谈判或磋商;还可能存在国有施工企业中标后，直接将工程转包给不具备资质的个人或民营施工企业的风险。

（2）招投标不规范。可能存在场外进行工程承包的情况，以及没有在规定时间和发布媒介公布招标公告，而在内部平台进行公布招标公告的情况。在招标条件方面，可能存在设置特殊条款限制潜在投标者投标来为某些企业排除竞争对手，以及在评标前临时更换招标要求，评标委员会专家的专业性和评审过程是否公平公正等风险。在组织形式上，可能存在诸如泄露标底和关键评标信息，投标人之间串通投标和借用他方合格资质进行投标等违规行为。在合同签订阶段，第一中标人可能最终没有签订合同或者合同内容中存在违背先前实质性条款等情形。

（二）中标后环节

（1）合同履約问题。包括代建方不按照合同约定垫付工程款，可能表现在向建设单位借款、转包后由施工方垫资，施工方将工程违法转包、分包，以及代建方未按施工协议约定的工期、内容施工，签订补充协议和“阴阳合同”或变更合同中的实质性条款等。

（2）施工质量问题。施工企业没有按合同约定的设计和方案进行施工，可能存在偷工减料、采用不合规不达标的材料进行施工而产生劣质工程，具有安全、环保、消防等方面隐患的情形。同时考虑监理是否按规定履职尽责，发挥监督作用也会影响施工的质量。

（3）支付工程款环节。可能会存在有关地方部门提前向施工方支付工程款，借款给代建方或者施工方，支付工程款程序不规范，以及超额支付工程款等问题。

四、大数据技术在审计中的应用

（一）理解大数据审计创新

大数据审计采取大数据分析方法，以助力实现审计全覆盖，追踪违法违规线索、提高审计效率和水平、拓展审计领域等方面的审计实践、典型案例或经验做法。大数据分析方法通常包括建立普通关系型数据库、进行趋势分析、图斑比对、关联分析，常使用图数据库、高级统计软件、Python等处理工具。应用大数据采集和处理技术，解决了非结构化数据采集和整理的问题，提升了基础数据的质量，同时也推动了数据管理水平和审计效果的提升。

（二）数据采集方式和技术创新

审计数据的种类主要包括被审计单位数据、审计中间数据、审计结果数据和第三方数据，在招投标审计中，被审计单位数据主要包括招标文件中所提供的的单位性质、资质条件以及技术力量和财务状况等等方面的信息，第三方数据包括与被审计对象关系密切的数据和公证信息，审计中间证据包括审计中间表数据和审计疑点数据，为审计机关在中标后工程进度、施工质量、设备型号是否按照合同履行进行核实疑点提供依据。审计结果证据有审计证据、底稿、报告和决定，审计证据包括对中标前后信息获取的取证单，审计底稿是依据审计项目实施方案进行审计事项的核实，以及最终得出的审计判断和决定，为审计业务决策提供分析依据。利用联网审计来保证采集以上数据进行分析评价、及时督促整改的及时性，保障国有资金使用的效益性，事中采取向上查询发和调查问询，利用网上询价，建立工程材料价格数据库。

（三）数据整理、存储和管理技术创新

数据整理包括数据转换和数据清理。数据转换是指将相互关联和近似的来源不同的各种不同种类格式的数据转换为所需的格式数据;或者把采集到的数据转换成审计人员容易识别和理解的形式，例如可以通过OCR技术将招投标文件电子化再进行数据库比对分析。数据清理是指利用数理统计、爬虫等技术从数据中发现和删除错误、不完整和重复数据以保障审计的质量，例如在对来源不同的第三方数据进行整理时，采用数据爬虫可以极快地筛选出与招投标审计相关的信息。数据整理技术进一步保证了质量要求中信息的完整性、唯一性、准确性、一致性。数据的储存管理可以借助分布式文件系统、建立关系数据库和数据仓库以及云计算和云储存将整理后的数据进行保存，之后便能进行实时流处理。

（四）大数据审计组织管理方式创新

大数据的组织管理主要是从系统分析入手，将审计过程中的人力资源、数据资源、审计成果整合进行宏观分析，从宏观层面发现疑点后进行分散核实，将风险落实到具体项目上，再从问题出发，以系统视角进行研究和分析，从而提高感知风险、追踪线索的能力。

五、大数据技术在招投标审计运用的启示

（一）突出重点，利用不同阶段数据

在探索结合大数据，开展工程项目投资的招投标审计中，要着重于投标单位资质的合法合规性审计和中标后项目的质量跟踪审计，对重点的案件线索发现要提高关注度，问题处理移交力度要加大。因此，要创新审计方法，积极利用大数据计算机辅助技术，拓展审计思路，从往常单一的现场检查到数据自动化处理和现场相结合模式的转变。推动数据在招投标的不同环节得到及时分析运用，并将结果汇编入库实现数据整合，实现审计阶段的全覆盖。

（二）构建数据共享平台

针对招投标审计，因为工程实施的流程缺乏统一的信息系统，共享水平较低，采集难度加大。一方面基于成本效益角度，审计机关工作人员数量有限，任务完成时间有限;另一方面，不同部门和单位对于数据的储存方式、管理制度和对外口径格式各异，无法做到短时间所需数据的采集的畅通。同时，不同单位数据储存周期不同，很可能导致采集的数据有滞后性。因此，建立统一的审计大数据共享平台是必要的。在建设过程中，要充分考虑数据的可比性和准确性，实现审计的联审联查机制。同时保证数据安全可靠，不会泄露和被篡改。加强审计人员信息技术培训和督查，积累和提升信息化能力和经验水平。

（三）控制数据采集质量

在审计分析阶段，首要的是控制所采集数据的质量，充分挖掘各种数据的关联关系，采用多样的数据分析方法，捕捉审计疑点，落实风险，采取应对措施。提高数据质量在于深度挖掘大数据价值，可以引入先进的算法和分析工具对各种来源数据进行系统分析，发现共性和拓展审计思路。其次是数据的信息化展现，将主要审计数据存在的审计风险进行可视化动态呈现，使数据能够在审计系统内部流通共享，逐步提高审计质量。

（四）严格数据使用管理

数据安全是开展大数据审计的基本保障，要确保数据的安全就要强化审计过程的网络安全保障工作。在硬件设备方面，要制定远程物理备份应急机制，对服务器做到有效隔离控制。

网络安全方面，要定期对防火墙和系统进行维护和测试，做好日常网络安全监督和预警，及时发现潜在风险和控制漏洞。在组织审计方面，实际工作中要确保在审计内部局域网内开展，不得接入外网，严防工程招投标数据泄露。内部工作流程中，要求做到不相容职责分离的控制。定时更新数据系统密匙，做到访问时后台记录留痕。

参考文献

[1] 朱恒金. 论加强建设项目招标投标的审计与监督[J]. 审计与经济研究， （2）：26-28.

[2] 黃勤. 基于大数据的建设项目招投标审计研究[J]. 财会通讯， 2020，No.859（23）：137-140.

[3] 秦荣生. 大数据、云计算技术对审计的影响研究[J]. 审计研究， 2014，000（006）：23-28.

[4] 刘谦. BIM+大数据在工程招标采购领域的应用[J]. 建筑经济，2019，40（08）：65-67.

[5] 李成艾，何小宝. 大数据审计组织方式的探索与创新[J]. 审计研究，2019（05）：23-29.

作者简介：

董纹瑾（1998-），男，安徽省六安人，中南财经政法大学在读， 研究方向：国家审计