基于大数据技术的建筑工程造价预算编制及结算审核分析

摘要：大数据技术的出现对建筑工程造价预算编制及结算审核意义重大，可帮助工作人员优化预算编制、助力结算审核，提升管理精准性、工作效率，推动行业实现数字化转型。据此，本文主要研究大数据技术在建筑工程造价预算编制及结算审核中的应用优势及实践方法，通过分析现存问题，提出改进策略，促进我国建筑工程造价管理工作质量的不断提高。

关键词：大数据；工程造价；预算编制；结算审核

引言:

建筑工程造价管理需要覆盖整个项目生命周期，其中，预算编制和结算审核作为造价管理的重要环节，其关乎项目整体资金的使用情况。传统工程造价管理方式难以应对海量数据及日益增长的项目复杂度，而大数据技术未造价管理提供强大的工具支持，通过对收集并分析海量数据，能够实现对工程造价精准把控，优化预算编制与结算审核流程，提升工程造价管理水平。

一、大数据技术在建筑工程造价预算编制中的应用

（一）提升数据收集的全面性

在传统预算编制模式下，数据收集渠道相对单一且局限，主要依赖于类似项目的存档资料、市场调研数据等。但此类信息存在更新不及时、覆盖范围不够广泛等问题，难以全面反映建筑市场动态变化对工程造价的影响。

而大数据技术凭借其数据整合能力，打破传统数据收集的壁垒，从众多分散数据源中获取与工程造价相关的各类信息，提升数据收集的全面性与准确性。例如，除常规建筑行业数据库外，可以抓取建材电商平台的材料价格变动信息，其涵盖从基础建筑材料到各类装饰装修材料的价格数据，并通过网络爬虫技术按设定的时间间隔进行自动抓取，及时更新预算编制数据，使造价人员能掌握最新市场价格动态，避免因材料价格信息滞后导致预算出现偏差。

（二）实现精准的成本预测

由于建筑工程造价受到多种复杂因素的交互影响（如图1），传统方法只能基于有限的经验和简单的线性关系进行估算，难以全面考虑各种非线性因素以及它们之间的潜在关联，导致预测结果存在较大的不确定性和误差。

图1工程造价构成

大数据技术运用先进的数据挖掘算法和统计分析方法，能够精准定位影响工程造价的关键因素。例如，采用多元线性回归分析方法，可以将工程规模、材料选用、施工工艺等诸多变量纳入考虑范围，构建出成本预测模型，将预测结果与实际成本的偏差控制在极小范围内，为预算编制提供可靠且精准的依据，有效避免预算与实际偏差过大。

（三）优化预算编制流程

传统预算编制工作需要造价人员手动收集数据、套用定额、进行计算与汇总，工作过程中容易因人为疏忽出现数据录入错误、计算公式套用不当等问题，同时，不同人员编制所使用的格式和标准可能存在差异，会影响预算文件一致性。

大数据技术借助信息技术手段，能够提高预算编制各环节标准化、流程化水平，实现预算编制流程自动化发展。在数据收集完成后，可以根据预设规则，自动调用数据进行初步计算，例如混凝土工程部分，系统可以自动提取工程量数据、材料价格及人工消耗定额等信息，按照计算公式算出混凝土工程的直接费用，并自动汇总。

（四）助力风险评估与应对

在建筑工程项目实施过程中，存在诸多不确定性因素导致工程造价超出预算范围。传统的预算编制在风险评估方面依赖于经验判断，缺乏系统性和全面性的分析。大数据技术可以对过往项目中的风险事件及影响因素进行收集分析，构建风险评估模型，在预算编制时针对风险因素进行量化评估，并制定相应对策略。通过提前布局、主动应对，有效降低风险对预算的影响，保障项目在预算范围内顺利实施。

二、大数据技术在建筑工程造价结算审核中的应用

（一）数据真实性与完整性验证

结算审核工作需要完整且真实可靠的工程数据作为支持，然而由于建筑项目施工周期长、涉及环节多、参与主体复杂等原因，施工单位可能存在虚报工程量、篡改材料使用情况、伪造施工记录等问题，给审核工作带来极大挑战。大数据技术通过与项目建设各类数据记录进行全面比对验证，有效保证数据真实性。在项目施工过程中，随着物联网技术的广泛应用，施工现场的各类设备、材料以及人员会实时产生大量数据，此类数据通过物联网传感器、项目管理系统等进行采集存储，形成完整数据链条，涵盖施工日志、质量检验记录、材料进场验收记录、隐蔽工程验收记录等各个方面，保障结算审核的基础数据真实可靠，为后续审核工作奠定坚实基础[1]。

（二）高效的工程量核算

工程量计算作为结算审核的核心工作之一，其工作量大且要求高度精确，但人工计算方式容易因人为失误导致结果不准确，影响结算审核质量。借助大数据技术，并结合建筑信息模型（BIM）等先进手段，可以实现工程量的自动提取和精确计算，提高结算审核的工作效率。BIM模型作为数字化建筑三维模型，可以集成建筑物详细信息，通过算法快速统计各构件的工程量，并且按照不同楼层、不同施工阶段等维度进行分类汇总。

（三）费用合理性审核

建筑工程造价结算中的费用构成复杂多样，要判断各项费用是否合理，需要综合考虑多方面的因素。传统审核方式主观性较强，缺乏全面性和客观性。而大数据技术可以收集和分析同地区、同类型项目的费用标准及市场行情数据，建立费用审核模型，对结算费用进行横向对比和纵向分析，实现对费用合理性的全面评估。例如，大数据平台可以整合建设行政主管部门发布的人工工资指导价、同类项目人工费用占比等数据，构建人工费用评估模型，当审核某项目的结算人工费用时，将该项目实际人工费用情况输入模型，系统可以自动与市场合理区间进行对比，一旦发现某项费用明显偏离市场合理区间，系统会及时发出预警，提示审核人员重点关注并深入调查原因。

（四）变更与索赔审核

在建筑项目建设过程中，由于不可预见因素，变更与索赔情况较为常见，使得结算审核工作变得更加复杂。大数据技术通过建立信息库，收集项目建设期间所有信息，同时进行信息梳理分析，可以追溯项目信息变更和索赔的原因，以及对工程造价的影响程度。通过收集分析类似变更和索赔案例的处理结果，构建变更与索赔审核知识库，为当前项目的审核提供参考依据。

三、基于大数据技术的建筑工程造价管理面临的问题

（一）数据安全与隐私问题

建筑工程造价涉信息及企业商业机密及项目敏感信息，如建设单位的投资预算、施工单位的成本构成等。在大数据应用过程中，数据采集、存储和共享环节会面临一定的安全和隐私泄露风险，一旦发生数据泄露事件，可能会给相关企业带来严重经济损失，并对企业形象造成负面影响。

（二）专业人才短缺

大数据技术在建筑工程造价领域的应用需要既懂工程造价专业知识又掌握大数据技术的复合型人才。然而，目前复合型人才相对匮乏，大部分工程造价人员对大数据技术的掌握程度有限，而熟悉大数据技术的人员对工程造价了解过少，无法完全投入到工程造价管理工作中，导致在人才方面，无法快速推进大数据技术在该领域的深入推广。

（三）技术应用成本问题

引入大数据技术需要投入相应的硬件设备，如服务器、存储设备等，同时需要结合工作所需采购软件系统，并对相关工作人员进行技术培训等。但超额的资金预算对于部分中小建筑企业而言，成本相对较高，可能会影响其应用大数据技术改善工程造价管理的积极性，也无法短期内为公司带来巨大收益。

四、基于大数据技术的建筑工程造价管理改进策略

（一）强化数据安全保障措施

为确保企业项目信息不被泄露，相关企业应采用加密技术对数据进行加密存储，设置严格的用户权限管理，限制人员访问行为，仅对部分具备权限的工作人员开放访问和操作范围。同时，建立数据备份和恢复机制，以防数据丢失或损坏，保障数据的完整性，为后续工作提供良好基础。此外，制定数据安全管理制度，加强员工数据安全意识培训，全方位保障数据安全[2]。

（二）培养和引进复合型人才

结合当前市场需求，高校和职业院校应加强工程造价专业与大数据技术相关课程的融合，培养适应市场需求的复合型专业人才。建筑企业也需要积极开展内部培训，鼓励工程造价人员了解学习大数据技术，并且引进具有大数据技术背景的专业人才，提高企业工作团队整体水平，促进企业运用大数据技术，加强工程造价管理质量。

（三）降低技术应用成本

部分中小建筑企业可以采用云计算服务模式，租用云端的大数据分析平台和存储资源，减少购置大数据相关硬件设备产生的成本，并有效控制设备维护成本。此外，政府可以出台相关扶持政策，如提供技术应用补贴、税收优惠等，鼓励建筑企业积极应用大数据技术，推动行业工程造价管理水平的提升。

五、结束语：

综上所述，大数据技术在建筑工程造价预算编制及结算审核中的应用具有显著的优势，能够有效提升工程造价管理整体质量，帮助企业提高项目经济效益和社会效益。未来，随着大数据技术不断发展，其在工程造价管理中的应用将会更加成熟，创造出更多的应用模式和价值，促进建筑行业实现更快发展。

参考文献：

[1]余德发.基于大数据技术的建筑工程造价预算编制及结算审核分析[J].前卫,2024(11):0231-0233.

[2]敬雅婷.工程造价预结算审核现状及基于大数据的优化策略[J].地产,2022(6):0053-0055.