AI赋能重大水利工程审计：理论框架与实践路径探索
重大水利工程作为国家水网体系的骨干工程，关乎国家水安全、粮食保障和经济社会的长期稳定发展，审计监管是确保工程建设规范有序、投资效益最大化、质量标准严格达标的重要保障。传统审计方式在面对水利工程投资规模巨大、建设周期漫长、场景复杂多变、数据碎片分散等特点时，存在覆盖范围有限、风险预警迟缓、精准程度欠缺、工作效率不高等突出难题。人工智能（AI）技术的迅猛进步，为水利工程审计的数字化升级和智能化转型提供了关键支撑。本文立足AI审计技术的核心内涵，深入剖析AI技术赋能重大水利工程审计的紧迫性与核心优势，全面梳理AI技术在造价审核、质量控制、招投标监管、资金监控、生态审查、全周期风险管控等方面的应用实践，为AI技术与水利审计的深度融合提供理论指导和实践参考。
关键词：人工智能；重大水利工程；审计监督；智慧审计；大数据技术
党的二十大报告强调，要加速推进网络强国、数字中国建设，全力实施国家水网重大工程，完善现代化基础设施体系。审计监督作为党和国家治理体系的关键环节，重大水利工程审计是审计部门依据法律对工程建设全周期真实性、合规性、效益性进行监管的法定职能，是预防工程风险、规范投资行为、维护民众福祉的关键制度设计。
近年来，我国持续推动南水北调后续项目、重大引调水工程、流域防洪体系等一批世界级水利项目建设，这些工程普遍呈现跨区域布局、百亿级投资规模、建设周期超五年、参建单位数百家、数据规模庞大、专业技术门槛高等特征，对审计监督的全面覆盖、精准识别、实时响应提出了极高要求。传统审计模式依赖人工抽样和事后检查，难以破解数据壁垒、隐蔽工程核查困难、抽样误差大、风险预警滞后等行业困境，审计数字化革新已成为大势所趋。
《“十四五”国家审计工作发展规划》明确要求全面推行“科技强审”，建立大数据审计模式，增强审计监督的数字化、智能化能力［1］；水利部《“十四五”智慧水利发展规划》也将智慧审计列为智慧水利建设的重要板块，为AI技术在水利审计领域的推广提供了政策依据［3］。目前，机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数字孪生等AI技术已在审计行业初步应用，但在重大水利工程这一专业领域的实践尚处于起步阶段，实际应用中仍面临多重挑战。为此，本文将系统探讨AI技术驱动下重大水利工程审计的核心定义、必要性、关键价值及应用场景，为后续深入研究奠定基础。
重大水利工程是指列入国家水网规划、对流域防洪安全、水资源保障、生态安全具有战略价值，投资规模大、建设体量大、公共利益影响深远的大型水利枢纽、引调水、堤防加固、水库建设等项目。重大水利工程审计，是审计机关根据《中华人民共和国审计法》《水利工程建设项目审计管理办法》等法规，对工程项目前期论证、招标投标、施工建设、资金使用、质量监管、生态保护、竣工决算、运营管理全周期的真实性、合规性、效益性实施的审计监督［4］。
其主要特征表现为四个方面：一是审计范围广泛，涵盖工程建设全链条、跨区域多主体，关联发改、水利、财政、自然资源等多个主管部门及设计、施工、监理、检测等数十家单位；二是专业门槛高，审计人员需同时掌握审计、财务、水利工程、生态环境、工程造价等多学科知识；三是风险点集中，工程投资巨大、建设周期久，在资金运用、工程质量、招投标、征地移民等环节存在较高的合规与廉政风险；四是数据规模庞大，工程全周期产生设计图纸、施工记录、财务凭证、监测数据等多类海量信息，传统人工方法难以完成全样本分析。
应用于审计领域的AI技术，是指集成大数据分析、机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数字孪生、物联网智能感知等技术，达成审计数据自动获取、智能识别、异常预警、深度挖掘、价值转化的技术架构，关键是推动审计模式从抽样检查转向全量审查、从事后审计转向全过程监督、从人工操作转向智能驱动。
其中，与重大水利审计高度匹配的核心技术包括：一是机器学习算法，适用于造价异常识别、资金风险预警、招投标违规筛查等场景；二是自然语言处理（NLP），用于合同文件、招投标文档、政策文本的智能合规审查；三是计算机视觉与遥感解析技术，用于隐蔽工程质量检测、生态动态监控、施工现场合规核查；四是数字孪生+物联网技术，用于工程全周期数据融合与动态风险预警。审计署审计科研所（2023）在《人工智能审计技术应用指南研究》中指出，AI审计技术的核心优势在于突破人工审计的能力限制，达成审计监督的“全覆盖、早预警、精准查、深分析”［8］。
首先，传统审计方式难以满足重大水利工程的监管需求。重大水利工程投资常达百亿级，仅财务凭证就可能高达数十万份，传统人工抽样审计的覆盖率不足10%，容易形成监督死角，抽样风险极大；针对堤坝、隧洞等隐蔽工程，传统审计无法实现施工质量的全程核查，难以及时察觉质量隐患；工程数据分散在不同部门、各参建单位，存在严重的“信息孤岛”，传统手段难以实现跨主体、全流程的数据融合分析，审计工作常常落后于工程进度，无法实施风险的事前防范。水利部2024年印发的《全国水利工程审计工作情况报告》指出，全国重大水利工程审计中，因人工核查能力限制造成的审计问题遗漏率达17.2%，平均审计周期超过3个月，审计效率与监管需求的矛盾愈发尖锐［10］。
其次，AI技术应用是审计现代化建设的必然方向。新修订的《中华人民共和国审计法》明确要求审计机构应当强化审计信息化，运用大数据等现代信息技术实施审计；《“十四五”国家审计工作发展规划》将“科技强审”作为审计事业发展的核心战略，明确提出要深化人工智能等新技术在审计领域的融合应用，构建智能化审计监督体系［1］。在数字中国建设的总体格局下，促进AI技术与重大水利工程审计的结合，是实现审计工作现代化、提升国家水利治理效能的必然路径。
其一，达成审计全覆盖，破解抽样风险。AI技术可对工程建设全周期的全部数据进行融合分析，突破人工审计的抽样局限，实现“横向到边、纵向到底”的全样本审计，消除监督盲区，从根本上降低抽样风险，确保审计结论的完整性与精确性。
其二，促进审计关口前移，实现全周期风险管控。借助物联网实时获取工程施工、资金流动、环境监测等数据，结合AI风险预警模型，可达成事前风险预测、事中动态监控、事后全面复盘的全流程审计监督，推动审计模式从“事后纠错”向“事前预防、事中管控”转变，及时消除工程建设中的各类风险隐患。
其三，显著提高审计效率与精准度，节约审计成本。机器学习算法可在数小时内完成人工需数月才能完成的工程量核对、凭证筛查工作，计算机视觉技术可迅速完成遥感影像、施工影像的对比分析，审计效率可提升70%以上；同时，AI模型通过持续训练优化，异常识别准确率可达95%以上，远超人工核查水平，大幅减少审计人力与时间投入。
其四，深化审计成果的综合应用，支撑宏观决策。AI技术可对多地区、多项目的水利工程审计数据进行深度挖掘，总结工程建设中的普遍性风险、制度缺陷与管理不足，形成系统性的审计建议，为国家水利工程建设政策优化、投资调整、管理提升提供科学决策依据。
工程造价审计是重大水利工程审计的关键环节，直接影响工程投资效益，涵盖工程量核算、定额套用、变更签证、材料价格管控等多个风险点，传统人工审计需逐一核对图纸、清单、签证，效率极低，且容易出现遗漏、误判。
实践中，审计部门与水利机构通过机器学习算法搭建水利工程造价智能审计模型，依托全国重大水利工程的历史定额标准、材料价格、工程量数据完成模型训练，可自动识别工程量清单中的高估冒算、定额套用失误、重复计价、变更签证不规范、材料价格虚报等异常问题；同时，通过BIM+AI技术，将工程三维信息模型与施工图纸、现场计量记录、监理日志进行自动比对，精确核算实际工程量，彻底解决了传统审计中“量价不符”的根本难题。审计署在2024年某跨流域引调水工程审计中，应用AI造价审计模型，在2周内完成了原本需要2个月的工程量核对工作，发现高估冒算金额超过2亿元，审计效率提升82%，异常识别准确率达96%［15］。
重大水利工程的堤坝填筑、隧洞衬砌、基础灌浆、水下施工等隐蔽工程，是工程质量的关键控制点，也是审计监督的最大难点。传统审计只能通过事后查阅资料、现场抽查进行核查，无法实现全程监督，容易因施工工艺不合格、工序遗漏等问题埋下重大质量隐患［16］。
目前主流实践中，通过无人机遥感、物联网智能传感器、水下声呐探测、地质雷达等设备，采集隐蔽工程施工全程的影像、监测数据，结合计算机视觉、深度学习算法进行智能分析：一是通过AI算法对隧洞衬砌的混凝土强度、厚度检测数据进行自动分析，精确识别裂缝、空洞、厚度不足等质量缺陷；二是通过多时相卫星遥感影像AI解译，对比堤防工程施工前后的地形变化，核查填筑工程量与压实度是否达标；三是通过物联网实时采集的混凝土浇筑、帷幕灌浆等施工数据，AI模型自动识别施工工艺不合格、工序遗漏、参数不合规等问题，实现隐蔽工程质量的全程可追踪审计。水利部《2024年智慧水利建设进展报告》显示，全国已有超过60%的在建重大水利工程，将AI智能检测技术应用于隐蔽工程质量管控与审计监督，质量缺陷识别效率提升90%以上［17］。
重大水利工程招投标环节的围标串标、虚假招标、资质挂靠，以及合同履约不到位、条款不规范、阴阳合同等问题，是工程建设领域的常见违规风险点。传统审计中，人工审查海量招投标文件、合同文本需消耗大量人力，且难以察觉隐蔽的关联关系、违规行为。
基于自然语言处理（NLP）技术的招投标与合同智能审计模型，已在审计实践中普遍应用：一是对招投标文件、投标单位的资质、业绩、报价数据进行智能比对，自动识别投标文件异常雷同、报价规律性差异、投标单位关联关系、围标串标、资质挂靠等违规行为；二是对合同文本进行智能解析，自动提取合同标的、工期、付款条件、质量标准、违约责任等核心条款，与招标文件、法律法规、行业标准进行自动比对，迅速识别条款缺失、不规范、阴阳合同等风险点；三是对合同履约数据进行动态追踪，AI模型自动比对合同约定与实际施工进度、付款状况、履约成果，实时预警工期延误、付款不合规、履约不达标等问题。审计署2023年印发的《招投标审计智能化应用指南》，已将NLP技术作为招投标审计的核心技术手段在全国推广［19］。
重大水利工程建设资金规模庞大、流转环节复杂、支付链条冗长，资金挤占挪用、套取骗取、虚假发票报销、公款私存等财务违规问题，是审计监督的重中之重。传统财务审计以人工逐笔核查凭证为主，难以完成海量资金流水的全样本分析，无法及时发现隐蔽的资金违规行为。
实践中，审计机关运用机器学习算法搭建财务智能审计模型，对接工程建设单位的财务核算系统、国库支付系统、银行流水数据，自动获取全量财务凭证、会计账簿、资金流水信息，对资金流向、交易对手、支付金额、支付用途进行深度挖掘，自动识别大额现金支付、异常公转私、资金回流、虚假发票、挤占挪用建设资金、超概算支付等违规行为，实现财务风险的实时预警。四川省审计厅在2025年某大型水利枢纽工程审计中，运用AI财务审计模型，对超过120万条资金流水数据进行全量分析，仅用3天就锁定施工单位通过虚假材料采购合同套取建设资金3200余万元的问题线索，审计精准度与效率显著提高［21］。
重大水利工程建设涉及生态保护红线、饮用水源保护、水土保持、征地移民安置等重大民生与生态议题，工程往往跨越多个行政区，传统人工现场核查方式难以实现全覆盖、常态化的动态监督。
目前，遥感AI解译技术已成为生态与移民安置审计的核心手段：通过卫星遥感、无人机航拍获取工程建设区域的多期影像，结合AI深度学习解译算法，对工程建设区域的土地利用、植被覆盖、生态保护红线、水土保持措施进行动态监控，自动识别违规占地、植被破坏、生态保护措施缺失、水土保持工程未按标准建设等问题；同时，通过AI技术对移民安置点建设进度、住房质量、征地补偿资金发放数据进行多维度比对分析，精确核查移民安置政策执行状况，维护移民群众的合法权益。生态环境部2024年印发的《生态环境遥感审计技术规范》，已明确将AI遥感解译技术作为生态环境审计的标准技术手段［23］。
当前前沿的审计实践中，基于数字孪生技术构建重大水利工程的虚拟镜像，融合工程前期论证、建设实施、竣工运营全周期的设计、施工、监理、财务、安全监测等全量信息，结合AI算法搭建多维度审计风险预警模型，实现对工程建设全过程的动态审计监督，形成完整的审计闭环。
具体而言，事前阶段，通过AI模型对项目可行性研究、投资估算、环境影响评价数据进行深度挖掘，预判项目投资风险、生态风险、政策合规风险，提前提出审计建议；事中阶段，通过物联网实时获取工程建设数据，AI模型对工程进度、质量、资金、安全、生态等维度进行实时研判，自动识别风险隐患并即时推送审计预警，督促相关单位及时整改；事后阶段，通过数字孪生体对工程建设全过程进行回溯，全面审查工程建设的真实性、合规性、效益性，形成完整的审计结论，同时通过AI模型对审计发现问题进行根源分析，归纳共性风险，推动工程管理体系的改进完善。中国水利水电科学研究院（2024）发布的《数字孪生水利工程审计应用研究报告》显示，数字孪生+AI的智慧审计模式，可使工程建设重大风险预警提前6个月以上，风险整改率提高至98%［7］。
［1］中华人民共和国审计署. “十四五”国家审计工作发展规划［M］.北京：中国时代经济出版社，2021。
［3］中华人民共和国水利部. “十四五”智慧水利发展规划［R］.北京：中华人民共和国水利部，2021。
［4］中华人民共和国水利部.水利工程建设项目审计管理办法［Z］. 2021。
［7］中国水利水电科学研究院.数字孪生水利工程审计应用研究报告［R］.北京：中国水利水电科学研究院，2024。
［8］审计署审计科研所.人工智能审计技术应用指南研究［R］.北京：审计署审计科研所，2023。
［10］中华人民共和国水利部. 2024年全国水利工程审计工作情况报告［R］.北京：中华人民共和国水利部，2024。
［15］中华人民共和国审计署. 2024年重大工程审计案例汇编［G］.北京：中国时代经济出版社，2024。
［16］刘数华，李新宇.水利工程隐蔽工程质量智能检测技术研究［J］.水利学报，2024（5）：612－620。
［17］中华人民共和国水利部. 2024年智慧水利建设进展报告［R］.北京：中华人民共和国水利部，2024。
［19］中华人民共和国审计署.招投标审计智能化应用指南［R］.北京：中华人民共和国审计署，2023。
［21］四川省审计厅. 2025年大型水利枢纽工程审计案例［R］.成都：四川省审计厅，2025。
［23］中华人民共和国生态环境部.生态环境遥感审计技术规范［Z］. 2024。
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作者：云间翠山，审计之家专栏作者，倾听江河律动，触摸堤坝岁月；于字里行间丈量细节，在笔墨之中映照山川。抛砖引玉，静待知音。
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