高?；ù髷祿腔酃こ虒徲嬈脚_構建

［摘 要］高?；üこ叹哂型顿Y規模大、建設周期長、涉及利益方多等特點，傳統的工程審計方式存在信息不對稱、審計效率低下、難以全面覆蓋等問題，大數據技術的興起為工程審計提供了新的解決方案。本文基于“點—線—面”思維的數據式審計模式，探討構建高?；ù髷祿腔酃こ虒徲嬈脚_的必要性與實現路徑。通過該平臺，實現對高?；üこ痰娜^程、全方位、智能化的審計監督，提高審計效率與質量，優化資源配置，促進高校基建管理工作實現規范化與精細化。

［關鍵詞］大數據；“點—線—面”思維；數據式審計模式；工程審計

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2025.07.018

［中圖分類號］F239 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2025）07-0062-04

1" " "“點—線—面”數據式審計模式概述

“點—線—面”數據式審計模式是一種創新的審計方法論，它強調從微觀到宏觀、從局部到全局的遞進式審計思路。其中，“點”審計聚焦于基建工程中的關鍵環節，進行深度挖掘與分析；“線”審計則按照項目推進的時間線或行業、領域的分類線，對多個同類項目進行縱向追蹤與橫向對比；“面”審計則從全局視角出發，對所有基建項目進行綜合分析，揭示整體性、普遍性和風險隱患等問題[1]。

2" " "“點—線—面”數據式審計模式下大數據審計的重要性

2.1" "提高審計工作效率

傳統審計工作中，面對海量、復雜且分散的數據，審計人員往往需要耗費大量時間和精力進行手工篩選、分析和比對，這一過程極易出錯且效率低下。而在“點—線—面”數據式審計模式下，大數據技術如同強大的助手，通過自動化處理和智能分析，能夠迅速穿透數據迷霧，從龐大的數據集中精準提取有價值的信息，從而大大縮短了審計周期，顯著提高了工作效率。例如，審計人員可以利用SQL語句進行靈活的數據查詢和編輯，或者借助先進的數據挖掘算法，輕松獲得所需的數據結果，徹底告別煩瑣的手工操作，實現審計工作的智能化和高效化。

2.2" "增強審計精準度

大數據審計不僅極大地提高了工作效率，更重要的是，它顯著增強了審計的精準度與深度。在“點—線—面”數據式審計模式下，大數據技術如同顯微鏡與望遠鏡的結合體，能夠對數據進行深度挖掘和全方位關聯分析，精準揭示出數據之間隱藏的潛在關系和異常點[2]。這種能力使審計人員能夠更敏銳地捕捉到審計疑點，準確鎖定審計目標，從而大幅提升審計結論的可靠性。借助大數據審計，審計人員能夠高效地從海量數據中篩選出關鍵信息，為審計決策提供堅實、有力的數據支持。

2.3" "拓寬審計視野，加大審計深度

傳統審計往往受限于資源和時間的限制，難以對被審計單位進行全面深入的審計。這不僅限制了審計的深度和廣度，也可能影響審計結論的準確性和全面性。然而，在“點—線—面”數據式審計模式下，利用大數據技術的數據處理能力和智能分析能力，審計人員能夠輕松應對海量、復雜的數據挑戰。他們不再受限于資源和時間的束縛，能夠清晰把握被審計單位的整體運營狀況，包括財務狀況、業務運營、市場表現等各個方面。同時，他們還能敏銳洞察市場趨勢及潛在風險，如行業變化、競爭對手動態、法律法規變動等，從而為被審計單位提供有針對性的建議和意見。

2.4" "提升審計決策的科學性

在大數據審計的支持下，“點—線—面”數據式審計模式能夠為審計機關提供更全面、準確的數據支持，通過對大數據的深入挖掘與細致分析，審計機關得以全方位、多角度地透視企業或組織的運營實況。無論是財務狀況、業務運營，還是市場表現、客戶反饋，大數據審計都能提供詳盡的數據支持，幫助審計機關準確把握企業的真實狀況。同時，通過對市場趨勢的精準捕捉與潛在機遇的敏銳洞察，大數據審計為審計機關提供了寶貴的決策依據，使其能夠為企業或組織的發展提供更具針對性的建議和意見[3]。此外，“點—線—面”數據式審計模式還顯著提升了審計工作的質量與效益。在大數據技術的助力下，審計人員能夠更加高效、準確地完成審計任務，減少人為錯誤和疏漏，確保審計結果的客觀性和公正性。

3" " "“點—線—面”模式下高校基建大數據工程審計平臺設計與構建

3.1" "高校基建大數據工程審計平臺整體架構

K大學結合工程造價審計工作的實際，自主創新開發了基建工程審計管理信息系統（Construction"Audit Management Information System，CAMIS）。

CAMIS采用可視化開發工具Visual C++，后臺數據庫 SQL Server 2000，系統的網絡功能采用Tomcat+Jsp，網站頁面各個界面的設計與修飾采用Flash+Photoshop。CAMIS主要實現工程審計數據、資料的收集、查詢、統計和各種審計信息報表自動輸出，WEB平臺的審計信息發布以及分析與預測等功能[4]。高?；ù髷祿こ虒徲嬈脚_整體架構是一個復雜而綜合的系統，它集成了數據采集、存儲、分析、共享、作業管理、報告生成以及安全保障等多個關鍵組件。

3.1.1" "數據采集層

數據采集層的主要功能是從高校基建項目的多種數據源中全面、準確地采集所需數據。這些數據源涵蓋了項目管理系統、財務管理系統、合同管理系統等多個關鍵業務系統，確保了審計平臺能夠獲取全面且豐富的基建項目信息。為了實現高效、穩定的數據采集，該層采用了多種關鍵技術，包括數據抓取工具（如Scrapy、Flume等），這些工具能夠從各種網站或數據源中自動抓取所需數據；數據庫同步工具（如Sqoop、DataX等），能夠實現不同數據庫之間的數據同步和遷移；以及API接口調用，通過調用各業務系統的API接口，可以實時或定期地獲取最新的基建項目數據。

3.1.2" "數據存儲與分析層

數據存儲和分析層主要是將采集到的數據存儲到大數據存儲系統中，并進行深入的數據分析和挖掘。實現這個目標的關鍵技術主要包括大數據存儲解決方案（如HDFS、HBase、Cassandra等）、數據倉庫技術（如Hive、Greenplum等）、數據分析與挖掘工具（如Spark、Hadoop MapReduce、Python數據分析庫等）、子模塊等。其中，子模塊主要包括負責構建審計分析模型，運用數據挖掘算法和智能分析技術對數據進行深度挖掘，發現異常點、關聯關系和潛在風險的數據分析模塊和將復雜的數據分析結果轉化為直觀的圖表、儀表盤等形式，幫助審計人員和管理層快速理解數據背后的信息和趨勢的數據可視化模塊。

3.1.3" "數據共享層

數據共享層的功能是實現數據在平臺內外的共享與交換。該層確保不同系統、不同部門之間能夠方便地獲取和使用審計所需的數據。數據共享功能的實現主要是依靠數據共享協議（如OData、RESTful API等）、數據同步工具（如Kafka、RabbitMQ等消息隊列）、數據安全加密技術（如SSL/TLS、AES加密等）等關鍵技術[5]。

3.1.4" "審計作業與管理層

審計作業與管理層是高校基建大數據工程審計平臺的核心組成部分，它提供了一站式的審計作業平臺，全面支持審計工作的各個環節。該層的主要功能包括審計計劃的制訂，確保審計工作有序進行；審計任務的分配，實現資源的有效配置；審計底稿的編制和審核，確保審計工作的準確性和規范性。為了進一步提高審計工作的效率和質量，該層集成了先進的工作流引擎和項目管理工具，實現了審計過程的自動化和標準化管理[5]。工作流引擎（如Activiti、BPMN等）能夠自動化地處理審計流程中的各項任務，提高審計工作的效率；項目管理工具（如Jira、Trello等）則幫助審計團隊更好地進行項目管理和協作。

3.1.5" "報告生成與決策支持層

報告生成與決策支持層承擔著將數據分析結果轉化為有價值信息的關鍵任務。該層的主要功能是根據數據分析結果自動生成審計報告，這些報告包含了詳細的審計發現、風險評估以及針對存在問題的改進建議，為審計工作的后續處理和整改提供了有力依據。為了實現這些功能，該層采用了多種關鍵技術，包括報告生成工具（如Crystal Reports、JasperReports等），這些工具能夠方便地將數據分析結果轉化為格式規范、內容翔實的審計報告；商業智能（BI）工具（如Tableau、Power BI等），它們提供了強大的數據可視化和分析工具，幫助用戶更深入地理解數據；決策支持系統（DSS）技術，它為管理層提供了基于數據的決策模擬和優化功能，進一步提升了決策的科學性和準確性。

3.1.6" "安全保障層

安全保障層構建了一個貫穿整個平臺的安全保障體系，旨在確保數據的機密性、完整性和可用性。該層實施了一系列的安全措施，包括數據加密，通過采用先進的加密算法（如AES、RSA等）對數據進行加密處理，防止數據在傳輸和存儲過程中被非法獲取；訪問控制，通過實施基于角色的訪問控制（RBAC）或基于屬性的訪問控制（ABAC）等策略，確保只有授權用戶才能訪問敏感數據；審計日志記錄，通過記錄用戶操作和系統事件，為安全事件的追溯和分析提供依據[6]。為了實現這些安全功能，該層采用了多種關鍵技術，包括數據加密技術、訪問控制技術以及安全審計與監控工具（如ELK Stack、Splunk等），這些工具能夠幫助安全團隊實時監控平臺的安全狀態，及時發現并響應潛在的安全威脅，從而確保高校基建大數據工程審計平臺的安全穩定運行。

3.2" "大數據監測與智能監控

在智慧工程審計平臺中，大數據監測與智能監控技術相互融合，共同提升審計工作的智能化水平。通過大數據監測技術，平臺能夠全面掌握工程項目的各類數據，為審計提供全面、實時的數據支持。而智能監控技術則能夠實現對工程項目的動態、遠程、自動化監控，提高審計的精準度和實時性。兩者相結合，形成了對工程項目全生命周期的智能化審計體系，有效提升了審計工作的質量和效率。

在智慧工程審計平臺中，大數據監測技術主要通過以下方式實現：首先，利用ETL（抽取、轉換、加載）工具進行數據采集與整合，從工程項目管理系統、財務管理系統、合同管理系統等多個數據源中實時采集數據，并進行清洗、整合，以確保數據的準確性和一致性。其次，采用Hadoop、Spark等分布式存儲技術，將海量工程審計數據存儲于多個節點上，實現數據的可靠存儲和高效訪問[7]。再次，運用流處理技術（如Flink）對實時數據流進行分析，及時發現數據中的異常模式和潛在風險，并結合機器學習算法對歷史數據進行深度挖掘，預測未來趨勢。最后，通過圖表、儀表盤等可視化工具，將分析結果以直觀、易懂的形式呈現給審計人員，輔助其快速理解數據背后的含義，做出準確判斷。

智能監控技術是智慧工程審計平臺的另一大亮點。該技術通過以下方式實現對工程項目的遠程、實時、自動化監控：首先，利用物聯網技術，在工程項目現場部署傳感器、攝像頭等設備，實時采集物理參數、圖像信息等數據，并通過無線網絡傳輸至監控中心，實現對工程項目現場的全面感知。其次，依托云計算平臺提供的強大計算能力和存儲資源，對物聯網設備采集的數據進行實時處理和分析，確保監控的實時性和準確性。同時，利用云平臺的彈性擴展能力，確保系統在高并發場景下的穩定運行，滿足大規模工程項目的監控需求。再次，運用圖像識別、語音識別、自然語言處理等AI技術，對監控數據進行智能化分析和處理，提高監控的智能化水平[8]。例如，通過圖像識別技術自動識別施工現場的安全隱患，通過自然語言處理技術分析合同文本中的潛在風險點等，為審計人員提供更加精準、高效的監控服務。最后，根據分析結果，智能監控系統能夠自動觸發預警機制，及時通知審計人員關注潛在問題，并結合工作流引擎，實現審計任務的自動分配和跟蹤管理，提高審計工作的響應速度和執行效率。

4" " "結束語

“點—線—面”數據式審計模式為高?；üこ虒徲嬏峁┝诵碌慕鉀Q方案。通過大數據技術的應用，該模式能夠實現對海量基建數據的深度挖掘與分析，提升審計的精準度與全面性。高校基建大數據工程審計平臺的設計與構建是實現這一模式的關鍵步驟。未來，隨著大數據技術的不斷成熟與應用場景的拓展，該模式將在更多領域發揮重要作用，推動審計工作的智能化、高效化發展。

主要參考文獻

［1］［作者不詳］.浙江慈溪“點線面”三結合強化政府投資建設項目審計模式轉型升級［J］.審計月刊，2014（10）：57.

［2］朱曉娟.大數據視角下常州市高校內部審計信息化建設的路徑探索［J］.投資與合作，2023（12）：197-199.

［3］韓雪，崔占香，任銳，等.高校領導干部經濟責任風險清單研究：基于“點線面”的審計模式［J］.齊魯珠壇，2023（2）：44-48.

［4］樓小瑩.基于大數據理念探究高校工程審計管理信息系統的構建［J］.中國內部審計，2021（11）：46-49.

［5］林麗丹，李娜.大數據技術在高校智慧校園建設中的應用研究［J］.電腦知識與技術，2020，16（18）：36-38.

［6］李洪敏，王丹，王威.大數據分析技術在高校專項經費審計中的探索應用［J］.財會學習，2023（26）：121-123.

［7］楊華.大數據時代推進高校審計全覆蓋實施策略研究［J］.中國管理信息化，2024，27（5）：59-62.

［8］高金霞.高校智慧校園大數據平臺建設研究［J］.湖南郵電職業技術學院學報，2024，23（2）：44-48.

［收稿日期］2024-07-14

［作者簡介］李旻芬（1992— ），女，湖南長沙人，碩士，中級工程師，主要研究方向：工程審計、造價管理。