 前言 工程咨询质量是工程咨询单位的生命线，工程咨询单位应不断强化和改进质量控制与风险管理。在工程咨询单位的质量控制体系中，业务质量复核是质量管控的关键环节，在防范风险和提升质量方面发挥着重要作用。大量实践发现，复核流程能减少系统性偏差并增加咨询工作的有效性；业务质量复核减少了项目咨询报告的偏差，能有效提升咨询工作质量。据相关部门提供的数据显示，目前一些工程咨询单位的复核问题比较突出，严重影响执业质量。  一、业务质量复核的模式 业务质量复核旨在合理确保咨询业务执业质量，但在质量复核实施过程中会受到多种因素的制约和影响。拥有行业经验的复核人员比没有经验的复核人员更能发现错误。因每家工程咨询单位的历史背景、执业基础、经营理念和发展道路不同，现实中的业务质量复核呈现多样化的复杂生态。 目前质量复核常见模式由质量控制部门和项目组共同实施，实行三级校审制度，即项目组项目实施人员自校审核、所属部门内部审核、公司层面质量控制部门审核。  二、业务质量复核流于形式的原因 （一）项目经理复核环节 项目经理复核流于形式主要有以下几种现象  一是 项目经理疏于项目管理 较少到外勤现场了解情况，不回复或不及时回应 复核人员提出的问题，未恰当履行复核职责。
重咨询报告复核轻咨询过程复核，复核内容多集中在 报告数据逻辑关系及文字表述上，对项目总体咨询策略、具体咨询计划和重大错报风险领域的关注不够。  三是 不注重专业分歧 项目经理不注重就咨询工作中遇到的重大事项咨询独立复核人员 或技术部门，不注重专业意见分歧与争议问题的及时沟通，项目重大实质性问题发现不了或得不到有效解决，经常是咨询报告初稿出具时项目还存在争议和问题不能完全暴露。  (二)项目质量控制环节  首先，所属部门内部审核人员受时间精力限制。 部门内部的复核是从整体层面监控项目组工作的重要制度安排。 大多数单位的复核人员本身还必须承担项目任务，时间和精力很难保证完成其他更多的项目复核。部门内部复核人员只有了解部门的每个项目的基本情况和实施过程中存在的问题，才能在复核时发挥实际作用。 其次，缺乏可操作的质量评价标准和指标体系。 大多数工程咨询单位的质控基本都是凭借复核人员的经验，  由于技术人员的认识差异或对项目的理解程度不同，往往对同一个事项存在不同甚至相反的判断结论，质控受主观意识的影响非常明显。  第三，信息化水平不高。 各复核环节人员对项目各类信息的掌握熟悉程度 极大地影响质控质量，必须提高单位的信息化水平，项目的各类材料从现场到归档均应同步呈现，让没有去过现场的复核人员也能对各环节了如指掌。 三、对策与建议  我国大多数工程咨询单位的业务质量复核基本都存在各种各样的突出问题且成因复杂，亟待加以治理。因此，工程咨询单位应以提升执业质量和管控执业风险为目标，遵循质量控制内在规律和先易后难原则，构建一体化复核体系，引入人工智能和大数据技术，逐步解决复核问题。 首先，强化各质控环节的责任与质控权限  合理划分业务承接权、人员委派权、业务执行权、质量复核权等质控权限；牢固树立管理理念，落实领导责任，加大资源投入，增强专业力量；夯实项目经理的质控责任，确保项目经理的权责一致；强化现场复核、事中复核和过程复核。 其次，强化风险意识 根据业务风险高低优化质控力量分配，特别要强化项目组高风险业务的复核管控。改进项目风险评估与分类管理，严格按项目风险大小投入资源和选取复核流程；提升信息化水平，加强沟通协调，对高风险业务实施更严格的复核控制措施。 第三，强化质量评价标准和指标体系的作用 建立合理、量化、可操作、既符合单位实际又能适应市场发展要求的质量评价标准和指标体系，方便各质控人员掌握和自评互评，有利于部门内部、项目组通过评价交流提升员工的质控能力。 第四，结合自身实际优化分配奖励机制 收入向复核、技术及一线业务人员倾斜；优化制衡机制，将复核质量与绩效考核及人员薪酬挂钩；强化和改进内部培训，充实和加强技术力量。 第五，引入人工智能和大数据技术 收集整理各类质控案例，采用大数据技术建立案例库，根据单位的质量评价标准和指标体系，优化训练出成熟的机器人，通过机器人对项目先进行一次检评，在此基础上结合人工复核，可以极大减少错误，缩短复核时间，提高质控质量和效率。将质量复核环节中，需要花费大量时间和精力的简单复核工作内容交给人工智能完成，智慧造价系统如同造价医院一样强大，快速将成果文的问题项逐一自动检查出。 如：清单名称、清单特征与组价的主材设备是否匹配的检查、相同清单综合单价是否一致的检查、相同材料单价是否一致的检查、总价措施费费用是否一致的检查、税金税率是否一致的检查、暂列金额费率是否一致的检查、规费费率是否一致的检查，并将问题快速定位，形成问题清单，以便项目组对问题逐条判断修改。这类检查特别对群体项目清单控制价编制成果文件的质量提供了第一重技术保障。同时利用数据库中已有类似项目的指标数据，对质控项目的指标，综合单价的云区间、技术经济指标、工料机指标对比，快速发现异常指标数据，并将类似工程指标与质控项目指标进行分析找出差异原因，由项目组判断差异是否在合理区间，数据库中已有项目的指标数据又为咨询成果文件的质量提供了第二重保障。正是因为有项目不断在人工智能的平台上进行指标分析、成本对标、质量内容等工作，为大数据库源源不断的提供项目数据信息，并将这些数据信息加工成我们所需要的数据指标形式，为我们咨询工作提供数据支撑。同时也大大提高质量管理复核工作的效率，节约了时间为咨询成果文件的质量提供了第三重保障。 第六，将质量复核人员工作的重心转移到人工智能无法完成的工作 如施工合同条款执行情况的审核；工程设计内容变更和变更程序的合法合规性、完整性、真实性、准确性的审核；预付款和工程进度款支审核等。 |
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