高校財務治理中大數據的應用研究

○ 文/任鳳鳳

近年來，隨著國家治理體系不斷完善，治理能力不斷提升，大數據在工作中的作用愈發凸顯。當前眾多高校存在財務治理工作低效現象，如何有效運用大數據技術提升工作效率，對高校財務治理工作持續推進意義非凡。文章從高校數據特性、大數據基礎建設、大數據管理氛圍等五個方面剖析了高校在大數據應用方面存在的問題；同時對大數據在預算績效管理、內部控制管理、成本核算、業財融合、提升資產使用效率方面的積極作用進行了深入闡述；并從領導重視，人才梯隊建設等方面對突破大數據技術發展屏障進行合理建議，以期為高校財務治理工作不斷提升提供助力。

一、政策背景

中國共產黨第十八屆中央委員會第四次全體會議通過《中共中央關于全面推進依法治國若干重大問題的決定》，部署推進國家治理體系和治理能力現代化，國發〔2015〕50號文件《促進大數據發展行動綱要》的通知，國辦發〔2015〕51號文件《國務院辦公廳關于運用大數據加強對市場主體服務和監管的若干意見》，兩份文件明確提出大力支持大數據技術在國家治理體系和治理能力現代化進程中的應用。高等院校積極響應國家政策，加強大數據技術在財務治理方面的應用。

二、高等院校大數據技術應用現狀

（一）數據類型各具特點，有效利用難度大

高等院校內設部門較多，各部門的數據類型各具特點，且數據量大，如何有效利用現有數據資源進行財務分析難度較大，通過大數據思維收集、存儲、處理、分析、應用數據才能深入挖掘數據內涵，為高校各方面管理提供基礎支撐。

（二）高等院校大數據管理方興未艾，相關人才儲備不足

高等院校管理部門對大數據應用時間較短，常常伴隨高端神秘感，大部分工作人員未接受過相關培訓，利用大數據思維處理日常工作意識不強。高等院校應加大培訓力度，倡導運用大數據技術進行日常管理，提高工作效率。以某單位處理職工個人所得稅年終匯算清繳為例，稅務系統反饋單位1000多名職工未進行匯算清繳，財務部門需要逐個通知到對應職工執行此項工作，但稅務系統反饋的信息僅有身份證號及名字中部分字段，如何與本單位財務系統及時對接，調取聯系方式，同時利用智能終端進行數據推送，常規做法工作量很大，但大數據技術能夠提供有效途徑，如果缺乏相關技術人才，工作效率無法得到有效提升。

（三）高等院校基礎數據庫缺乏

高等院校內部職能部門較多，各部門的信息化水平不同，對數據掌握情況也參差不齊，有的部門甚至基礎數據庫未建立，結果類數據獲取難度大，對實時過程數據進行應用更是天方夜譚；大數據技術應用是建立在具有相互關聯性的海量數據上，通過捕捉碎片化的信息實現數據關聯性，只針對單一部門數據進行的大數據分析，獲取的信息量少，且容易出現偏頗，所以建立涵蓋各部門信息的基礎數據庫至關重要。

（四）缺乏大數據技術管理氛圍

大數據技術推行是需要管理氛圍的，如果單位高層管理者對大數據認識不足，大數據管理思維自上至下未形成共識，高等院校對于大數據的應用將寸步難行，只有將大數據管理根植于高層管理者的工作理念中，才能有效推動大數據管理的全面開展。

（五）缺乏整合數據的交換平臺

一方面，高等院校應建立數據交換平臺，將各個部門各業務環節積累的數據進行有效整合，使財務信息和非財務信息產生碰撞，使內外各部門口徑不一致的海量數據建立關聯性。盡管數據量大，但沒有建立聯系形成了信息孤島，則數據交換時效性差，數據應用能力降低，以某高校為例，2019年財政系統與本單位財務系統沒有任何直接的信息交流，僅靠人工進行信息對接，全年通過國庫集中支付9822筆。2020年財政系統開放了信息批量導入功能，僅一項對接功能，本單位實現了電子付款信息的流動，全年國庫集中支付筆數15635筆，工作量增加59.18%。在工作人員不變的情況下，工作效率顯著提升。不僅減少了紙質憑證流通過程中的丟失，同時避免付款過程存在的重復付款現象，大幅度提升付款效率，使付款準確性及資金使用合規性和效益性大大提高。

另一方面，外部數據與內部數據口徑不一致，數據整合分析難度高，必須通過專業人員將數據口徑統一，才能進行數據分析，這就需要相關外部部門進行協作，如稅務、銀行、政府部門在風險可控的前提下，在數據流通中開放數據對接通道，打破數據流通障礙，實現數據內外的有效整合。

三、大數據在高等院校財務治理過程中的應用前景

（一）大數據應用于預算績效管理

預算項目與績效目標之間邏輯關系不緊密，績效目標的設置不能反映項目立項意圖，則不能做出優質的績效考核，也不能很好利用績效評價結果；預算項目實際需求資金量與預算資金撥付量之間依然是預算項目申請者與資金撥付者之間的博弈，沒有項目所需資金量的精準測算方法，或是資金短缺或是資金浪費，影響資金配置效益。將大數據思維嵌入預算績效管理中，大數據作為編制預算的支撐，使預算編制和績效設置更加準確科學，績效更能激勵約束被評價對象；利用大數據分析技術，在分析已有數據特點的基礎上，設置績效指標，能將績效指標建立在客觀事物基礎而非主觀認識上，也能反映項目開展的價值，更能使資金流趨向于政策導向同時能完善項目評價指標體系，利于項目之間評比；利用大數據技術，提取項目的價值數據，使績效評價更加公正、客觀，評價結果更加科學可用。

（二）大數據應用于內部控制建設

大數據技術應用使數據流通和交換時效性增強，獲取數據層級扁平化，數據區塊鏈技術的運用得使過程數據真實性、準確性、透明度得以保證。通過大數據匯總、分析、利用財務數據與財務數據、財務數據與非財務數據、非財務數據與非財務數據之間的關聯性、邏輯性評估數據風險、跟蹤具體業務風險。例如某單位在發放校區補貼時，前期沒有植入大數據分析和監控功能，使得補助發放出現偏差，導致預算使用失控，預算監控不力，半年用掉全年的補助預算，植入大數據技術后，將收款人的屬性進行設置，將發放天數與考勤記錄自動核對，嚴格控制發放流程，執行預算監控，建立相應風險預警和防控機制。大數據技術應用后，能夠跟蹤一個人、一個群體執行相關費用的頻率、流向，發生的費用與其從事工作的相關性，費用支出的合理性，也能監控一個項目中各項支出的配比性，以及預算執行的偏離性。

（三）大數據應用于業財融合

財務人員應全面熟悉業務，深入業務環節，面向業務，進行業財融合，推進業務財務一體化；全面推進業財融合，信息共享全面化是必要前提，在信息安全前提下，信息自有流動，才能真正做到業財融合；提升效率穩中有速，管控財務、業務風險，利用大數據技術，時時關注信息異動，進行風險預警和糾偏；依據實時數據做出高效的頂層決策，數據實時獲取必須建立在信息系統集成化，多端數據同步化的基礎上，大數據技術發展到一定程度，基礎數據積累到一定階段，業務處理才能自動化、低風險化，做到服務效能有效提升。業財融合，能更好地服務業務、管理業務，把控發展方向，防范風險。

（四）大數據應用于成本核算

大數據推進高等院校投入產出分析，成本效益分析。高等院校承擔教學、科研任務，只有利用大數據監測資源流向，利用數據間的關聯性，評價資源配置的合理性，才能進行成本性態分析、可控性分析，從而滿足不同管理角度對數據的提取和分析。

（五）大數據應用提升資產使用效率

大數據促進固定資產使用效率提升，建立資產資源交互平臺，利用大數據對固定資產使用頻率、使用產出成果進行跟蹤，及時反饋監控成果。根據反饋合理配置資源，引導資源流向，利用大數據對現有資產資源進行績效評價、應用評價結果，避免資產資源浪費。

四、高等院校突破大數據技術屏障的建議

（一）加強大數據人才梯隊建設

高等院校人才結構不均衡，同時擁有大數據思維且具備大數據技術能力的人才鳳毛麟角，如何在大數據層面有所發展，使大數據在各領域得到有效應用，盡快培養出兼具大數據思維和熟練掌握大數據技術的人才至關重要。高校在各個部門招聘時，應重點引入掌握運用大數據技術的人才，同時應挖掘自身人員潛力，提高大數據運用的能力。巧婦難為無米之炊，只有人才隊伍完備，才能推動高校工作信息化和現代化。

（二）大數據相關基礎設施同步

大數據發揮作用，必須建立在各種軟硬件兼具的基礎上，各個部門信息系統配置應該是包容的，不應該形成信息孤島，信息系統應該有對外進行信息交流的通道。同時建立信息集成化平臺，有利于實時獲取財務及非財務的信息。對不同系統的相關性信息進行大數據分析，才能規避風險，提升高等院校工作效率。

（三）上層領導提高思想認識

單位高層領導思想影響單位的發展方向、發展進程和發展質量。高層領導的管理思維是一個單位的基礎環境，高層領導支持、重視大數據發展，整個單位無論是基礎設施配置，還是人才梯隊建設，抑或是整個單位的大數據發展氛圍都會得到完善和提升。

五、結語

雖然目前高校大數據發展中存在很多問題，但大數據技術在高校管理方法創新上將大有作為，其發展也是大勢所趨，應該從重視人才梯隊建設、管理氛圍培養、加大基礎設施投入與領導重視相結合幾個方面努力突破大數據技術發展中的瓶頸問題。文章從高校數據特性、管理氛圍、基礎設施幾個方面探討了大數據技術在高校的發展現狀，從大數據應用在預算績效管理、內部控制管理、業財融合等幾個方面闡述了大數據技術在高校發展的前景，希望通過研究為大數據在高校財務治理工作中的應用提供建設性的意見，也希望通過共同的努力，探索出大數據技術應用于高校財務治理的道路。