人工智能在高校財務管理應用分析

孫曉夏

2017年7月，國務院發布的《新一代人工智能發展規劃》，從國家戰略層面對新一代人工智能進行部署，目的是構筑我國人工智能的先發優勢，把握好新一輪科技革命的戰略主動權。同時，政府會計準則實施、行政事業單位內部控制、全面推進管理會計體系建設意見、全面預算管理實施要求等均為高等教育財務管理改革提出了新的要求與挑戰。因此，人工智能在高校財務管理中的應用，有助于持續深化高校財務管理體制改革，也為貫徹落實國家關于高等教育領域“放管服”、加快教育現代化提出了新目標、新要求。

一、人工智能在高校財務管理中的應用前景

（一）從科技發展角度探究可行性

受會計法規、會計準則和財務管理制度約束，財務會計有著標準化、規范化、重復性高的特點，較易被更高效的計算機取代。而人工智能是在云計算基礎之上對人腦的語境思考模擬，可以通過極快的速度實現海量信息處理。將財務管理與大數據、互聯網、云計算等進行有機結合，將原來人工作業核算、量化審核等工作自動完成，大幅度提升效率及準確度，使財務、業務與控制達到一體化。同時，人工智能還能實現人腦的學習與分析，提供更為優質的個性化服務。就當前發展情況分析，人工智能進入到教育及財務領域已是必然趨勢。

（二）從行業發展角度分析重要性

在全面推進行政事業單位內部控制建設進程中，教育部發布的《關于深化高等教育領域簡政放權放管結合優化服務改革的若干意見》，對高等教育簡政放權、放管結合、優化服務改革提出了新要求，人工智能可化非系統控制為系統控制，有助于實現財務數據精細化和場景可視化，為解決目前如生均成本難以計算衡量等問題提供技術支持，從根本上強化財務管理服務高校高效履職和教育事業發展。

（三）從服務發展角度探析經濟性

人工智能可以處理財務管理之中最為耗費時間、最為繁復的財務稽核、會計處理、財務分析等基礎工作環節，也能提供實時財務預警、審計分析等，從而達到合理利用和有力監控高校財務資金、提高財務管理效率、提升高校經費預算管理效能和水平的目的。

二、人工智能在高校財務管理中的應用條件

目前，學術界和實務界對在財務管理工作中成功實施人工智能所需的三大要素已達成基本共識，即計算機視覺、自然語言理解和大數據。

（一）計算機視覺

主要體現為財務數據的獲取和加工，其中財稅票據智能識別對計算機視覺至關重要，并與明確能量化定義的應用場景或業務邏輯關聯，通過文字識別、圖像處理等技術自動獲取海量/高質量/可計算數據，為財務管理實現人工智能提供了技術基礎。

（二）自然語言理解

設定自動化處理規則，通過解決問題的可行算法讓計算機充分理解文本內容，或將圖片信息轉化為文本信息，并進行智能業務分析與稽核。

（三）大數據

處理后的精細化數據可實現財務決算分析及可視化展示，將管控手段前移，促使大數據參與財務制度規范落地、數據決策支持、教育成本優化、風險控制、資源配置等價值活動中去，實現“數據駕駛決策倉”功能。

三、人工智能在高校財務管理中的具體應用

（一）總體思路

基于人工智能高校財務管理模式的總體應用思路是，在構建高?，F代管理架構、治理機制、運行體系的基礎上，梳理高校內部控制體系和業務流程，通過集成影像或文字識別技術，自動生成結構化電子數據，并采用自然語言解析的算法模型與管理規則，提供智能數據識別、智能稽核等，同時，根據業務規則自動完成會計處理、財務數據分析等，從而實現“財務內控實時自動化、信息共享化、決策分析智能化”三大目標。

（二）具體應用

1.在財務報賬中的應用

（1）自助報賬。通過手機端APP與Web端校園網上報銷系統兩種手段，使用手機、掃描儀、高拍儀等影像設備獲取并上傳原始票據影像文件，在云端AI引擎進行識別生成結構化數據后、完成自動智能填表與數據校驗、發票真偽識別、發票驗證等功能。與傳統報賬方式相比，自助報賬方式可實現全程報賬自助化，做到全天候24小時不間斷報賬，極大地提升了報賬效率和報賬人的使用體驗與滿意度。

（2）人工智能稽核。智能稽核系統通過集成接口與審批系統進行基礎資料、報賬單據信息的同步；票據掃描上傳后，經智能識別系統識別成結構化數據，智能稽核系統調用審核引擎（包括通用規則引擎和客制規則引擎），根據審核規則進行票據機器智能審核；機器審核完成后，將審核結果輸出并通過接口傳到審批系統中供審核人員查看或參考。

（3）核算自動化。建立標準的外部預制憑證標準，接受各個系統數據推送并進行數據匹配，通過語義理解和規則適配將數據匹配到合理場景，并選擇核算方式自動完成核算。核算自動化能高效實現集中配置，解決集中核算出現的不準確、時效差、業務財務脫節、財務監督弱化等問題，同時，通過實現業務場景與會計核算準則高度一體化，有助于政府會計準則和制度的有效執行。

2.在高校收費中的應用

（1）統一支付管理模式。人工智能應貫穿高校收費全生命周期，從高校業務與管理特點出發，將在線支付工作嵌入到各業務流程中，以實際支付結果作為業務流程后續節點進行的依據，并建立統一的支付通道管理功能，統一的校內商戶管理功能，統一的訂單管理功能，統一的支付管理功能，統一的對賬管理功能，建立并發布外部應用接入標準接口。

（2）自助交費與開票。交費人根據業務需要選擇不同場景交費項目與交費方式，收費系統根據事前設置的交費數據或交費人員實時錄入的信息進行開票，可有效避免由收費人員二次錄入開票信息可能引起的開票錯誤，也可大大減少財務人員工作量，有助于提升票據管理質量。

（3）自動記賬。完成收費后，收費系統可自動分類收費信息，與賬務處理軟件進行互聯，自動推送并生成相關憑證，在內部達成對票據管理。

3.在數據分析中的應用

（1）內部信息共享。高校人工智能技術應用，依托于數據交換平臺。數據交換平臺的大量數據可以滿足教學管理人員查詢、檢索、統計、報表等日常事務處理的需求。挖掘蘊含在大量數據中的有效信息，能輔助高校提升教學理念、拓展辦學思路、豐富決策手段、優化管理策略、激勵教學體系改革。具體手段是建立辦學目標導向與校情數據驅動相融合的人工智能數據分析系統，實現步驟包括：a.建設辦學成本分析指標體系與數據分析系統，對完善校情數據分析展示系統，對高校辦學目標以及年度工作計劃提供反饋與量化決策支持。b.建立辦學目標與年度工作目標的指標體系與校情數據和辦學成本數據之間量化差異分析機制，并根據差異分析結果，自動生成工作指標，按照工作指標，各業務部門與二級學院認領或者被分配任務，通過項目化任務管理系統，逐條定期跟進任務完成情況，并將任務成果輸出到成果庫與知識庫。c.繼續維護各業務系統在更新制度與管理規則下運行，產生的運營數據通過數據中心在辦學成本數據分析與校情數據展示系統中及時更新，形成全局閉環，從而在完善改進機制中實現事后評價、事中調整、事前警示的智能決策支持。

（2）外部信息共享。通過人工智能自動匹配區域、行業內相關大數據，實現區域、行業內數據橫縱向比對，深度挖掘數據對比的差距與因果聯系。人工智能還可根據大數據挖掘與分析，為教育部門平衡教育資源配置、建立預算績效導向機制提供精準的方案預測與建議。

4.在財務風險預警中的應用

人工智能化發展為財務信息化建設奠定了很好的“數字化信息”基礎，也對傳統的高校財務管理帶來了挑戰，促使財務管理工作必須走計算機輔助智能財務風險預警之路?？删C合應用數據智能分析方法中的自然語言解析技術，通過建立“關鍵詞”詞庫分析數據庫，與聚類比較技術，有針對性地從預算資金分配和預算執行使用兩個維度，建立財務風險相關的疑點數據。從預算資金分配維度上，重點關注分配的合理合規性，旨在發現分配中的疑點問題；從預算執行維度，重點關注資金使用環節，旨在發現預算執行、經費支出中存在的疑點問題，從而將財務風險預警工作前移，實現自動財務風險預警，進行有效的自動財務風險控制。

人工智能的興起，對高校財務管理既是機遇又是挑戰。人工智能可以助力高校財務信息化建設新發展，實現業財一體化，為高校管理決策層提供滿足精細化管理要求的報告，甚至對業務過程進行事前預測、事中控制和事后指導，幫助財務部門有效提升價值創造能力、共享服務能力、過程管理能力、風險控制能力及決策支持能力等五大價值。值得注意的是，人工智能突破傳統會計模式，使高校財務會計向管理會計、內部控制、風險管理等縱深方向發展，也為高校財務管理轉型升級提出了更高要求和更大挑戰。