基于DeepSeek的高校零基預算探索研究

【摘 要】 零基預算以“歸零+論證”模式突破傳統預算路徑依賴，為高校預算管理提供新范式。然而，零基預算在高校落地面臨復雜需求與有限算力、主觀決策與客觀評估、靜態編制與動態執行三大矛盾。DeepSeek作為人工智能領域的一顆新星，其高效算法模型和低成本優勢，可以重構“成本-績效”分析框架，為高校零基預算管理提供智能化解決方案，推動零基預算從技術賦能向管理變革躍遷。文章從DeepSeek與高校零基預算的塊間聯系入手，以案例的形式探討了基于DeepSeek的高校零基預算管理實踐，深入分析其在預算需求識別與編制、資金分配與優先級排序、預算執行監控與績效評估中的應用潛力與實踐效果，旨在為高校零基預算管理提供有益的參考和借鑒。

【關鍵詞】 零基預算； 高校； DeepSeek； 人工智能

【中圖分類號】 G647.5；TP18" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937（2025）13-0050-07

一、引言

高校作為基礎研究的主力軍和重大科技突破的策源地，其財務管理效率與效果直接影響科研資源配置、成果轉化進程以及創新生態體系的構建。在“過緊日子”成為新常態的當下，我國高等教育領域正面臨著前所未有的預算管理挑戰，如何在有限的教育經費內實現資源的最優配置，成為各高校亟待解決的關鍵問題。零基預算要求每個預算周期從零開始，重新評估所有支出，而不是基于上一年的預算進行調整，這種方法旨在提高資金使用效率，減少浪費[1]。黨的二十屆三中全會通過《中共中央關于進一步全面深化改革、推進中國式現代化的決定》強調了“深化零基預算改革”的重要性。零基預算要求以零為起點論證支出合理性，但其在高校落地面臨三大矛盾：復雜需求與有限算力的矛盾——多部門數據整合難、主觀決策與客觀評估的矛盾——優先級標準缺失、靜態編制與動態執行的矛盾——反饋機制滯后[2]。DeepSeek以其顛覆性的成本優勢和高效的算法模型，為全球科技圈帶來了一場“成本風暴”，其推出的新一代AI大模型，不僅在技術路線上實現了突破，更以極低的預算成本展現了高性能，其技術特性與零基預算需求高度契合[3]。DeepSeek作為第三代人工智能大模型，其技術架構與核心算法設計深度融合了前沿AI技術與垂直領域需求，通過混合專家系統與梯度響應式規劃優化雙引擎驅動，形成了區別于傳統AI模型的獨特技術特征。本文將針對當前高校零基預算管理面臨的挑戰，以DeepSeek人工智能大模型為核心，深入分析其在高校零基預算的編制、執行與評估流程等管理中的應用潛力與實踐效果，旨在探索基于DeepSeek的高校零基預算管理體系構建路徑，為高校預算管理提供智能化解決方案。

二、DeepSeek賦能高校零基預算流程的改革路徑

DeepSeek通過“雙引擎架構+垂直場景優化”的技術路徑，與零基預算改革的“成本-效益”核心理念高度契合，DeepSeek賦能高校零基預算流程的改革路徑的核心價值不僅在于技術效能的提升，更在于通過數據驅動重構預算管理的底層邏輯——將傳統“經驗主導、靜態分配”的模式轉變為“績效導向、動態優化”的智能范式[4]。DeepSeek賦能高校零基預算流程的改革路徑示意圖見圖1。

（一）預算需求識別與編制

高校零基預算需以“從零+論證”為基礎，要求各部門重新證明每項支出的必要性，并通過量化數據支撐需求。高校零基預算改革需突破“歷史基數依賴”，應用DeepSeek能力建立基于量化證據的需求論證體系。對接DeepSeek功能，構建“數據驅動－動態建模－智能推演”體系，幫助學校精準識別并量化各部門的實際需求，為預算編制提供科學依據。

首先，在預算需求識別階段，利用DeepSeek的多模態數據融合能力和時序預測模型，整合財務系統、教務系統、科研平臺等數據源，自動識別教學實驗耗材、科研設備維護等隱性需求，為預算需求的精準識別提供有力支持；同時DeepSeek還能通過自然語言處理技術，理解并解析各部門的預算申請，確保需求的準確傳達，減少因理解偏差而導致的預算偏差。其次，在預算編制階段，進行動態需求建模和智能預算推演，利用DeepSeek的強推理能力，可以基于數據驅動進行高校資金需求分析，整合各部門資源使用效率、教學科研需求等多維度數據，挖掘資金申請關鍵信息和部門需求隱性關聯；DeepSeek通過成本預測與模擬，如AI模型預測不同預算方案的成本效益，例如基于GRPO梯度響應式規劃優化算法模塊可模擬不同預算方案，輸出成本-效益熱力圖，自動生成預算需求建議報告輔助決策者選擇最優方案。

（二）資金分配與優先級排序

高校零基預算強調基于效益最大化原則，在資金分配前，需對已驗證的需求進行優先級排序，綜合考慮教學科研的緊迫性、資金使用的歷史效率、未來收益、長期戰略等多因素，確保有限資源向高效益領域傾斜。對接DeepSeek功能可以利用其動態資金調度優化及智能優先級算法，構建資金智能配置中樞，以實現“資金感知－智能排序－彈性適配”閉環。首先，資金分配方面，通過DeepSeek構建“資金智能配置中樞”，明確資金分配標準和優先級排序規則，針對教學科研的多樣化需求，智能識別任務的優先級與資金需求，確保關鍵任務獲得充足資金支持，同時避免資金閑置，提升整體資金使用效率。其次，優先級排序方面，通過多維評估矩陣、沖突消解算法、GRPO等優化算法，自動評估項目優先級，量化教學成果與成本投入的關聯性，對資金分配方案進行模擬與優化，預測未來需求波動，輸出最優資金分配方案及優先級排序建議。最后，對于突發事件或緊急需求，可以利用DeepSeek建立彈性機制，根據預算分配過程中的實際情況，靈活調整資金優先級，有效應對突發狀況，如緊急科研項目、教學設備更新等，確保預算的彈性和適應性，實現資金的高效利用，還能促進各學科間的均衡發展，為學校的長期戰略規劃提供有力支撐。

（三）預算執行監控與績效評估

零基預算以績效為導向，強調成本與績效信息在預算決策中的應用，注重成本效益分析方法的運用。在預算執行監控與績效評估環節，實時跟蹤預算執行情況，評估資源使用效率并動態調整，因此，利用DeepSeek構建“預算執行智能監控系統”與“多維度績效評估系統”至關重要。首先，對接DeepSeek功能，自動化流程監控是實現預算執行監控的關鍵一環。通過利用智能追蹤技術，預算執行智能監控系統能夠自動地生成預算執行報告，并實時地反饋預算執行中的偏差情況，同時發出預警信號。其次，多維度績效評估系統的構建是預算執行監控與績效評估的另一個重要方面。該體系不僅涵蓋預算執行情況的評估，還包括對項目成果和資金使用效益的綜合考量。通過績效畫像系統的量化指標，可以直觀地展示預算執行的效果，從而為決策者提供有力的數據支持和決策依據。最后，智能化資金配置調整是預算執行監控與績效評估的終極目標。對于零基預算的剛性約束，基于績效評估的結果，DeepSeek能夠提供一種動態調整機制，分析實際支出與預期目標之間的差異，并據此提出具體的調整建議。這種基于數據驅動的調整機制能夠幫助高校形成一個預算管理的閉環優化過程，確保資金得到最有效地利用和配置。

三、基于DeepSeek的高校零基預算探索

A高校位于北京市，是教育部直屬的全國重點高校、國家“211工程”“985優勢學科創新平臺項目”“雙一流”建設高校。2024年學校經費預算為51億元，不僅體現了國家對高等教育事業的重視，也反映了學校在科研、教學、校園建設等方面的綜合實力。一直以來，學校嚴格落實“過緊日子”要求，全面貫徹落實中央預算管理一體化要求，堅持統籌兼顧、分輕重緩急、突出重點，科學、合理編報本單位經費預算。在預算管理方面，學校積極探索創新，力求通過高效、透明的預算管理體系推動學校的可持續發展。

（一）A高校零基預算存在的問題

2024年11月，A高校發布《關于做好2025年校內執行預算申報工作的通知》強調，2025年校內執行預算編制面臨的收支矛盾依然突出，需要探索更加高效、智能的預算管理模式，以應對日益復雜的預算管理挑戰。具體而言，學校零基預算存在的問題主要體現在以下方面：

第一，在預算需求識別與編制方面。需求識別不全面：在零基預算模式下，學校需要從零開始識別所有部門的預算需求。然而，由于學院眾多，財務、資產、教務等部門職能復雜，各部門系統數據標準不統一，部分學院需求未被充分識別或被低估，導致預算編制不準確。數據基礎薄弱：零基預算要求詳細的數據作為支撐，但部分部門的數據收集和整理能力不足，導致預算編制缺乏科學依據。編制過程復雜：零基預算的編制需要耗費大量時間和人力，學校在短時間內難以完成全面、細致的預算需求分析。

第二，資金分配與優先級排序方面。優先級難以確定：零基預算要求根據實際需求和績效評估結果對項目進行優先級排序，但在實際操作中，不同部門之間的利益沖突可能導致資金分配不均衡。短期目標與長期規劃的沖突：部分部門可能更關注短期目標，而忽視學校的長期發展戰略，導致資金分配偏離整體規劃。缺乏科學的評估標準：在資金分配過程中，缺乏統一標準，易導致主觀因素影響決策。

第三，預算執行監控與績效評估方面。監控機制不完善：在預算執行過程中，缺乏有效的監控機制，易導致資金使用偏離預算計劃。績效評估流于形式：部分部門的績效評估缺乏實質性內容，評估結果未能真實反映資金使用效果。反饋機制缺失：在預算執行完畢后，缺乏及時、有效的反饋機制，使得預算執行情況無法得到及時調整和優化。

（二）A高校基于DeepSeek的高校零基預算探索

DeepSeek作為前沿的人工智能工具，可以助力高校精確地識別預算需求，優化資金分配流程，并強化預算執行監控與績效評估。2025年初學校率先完成了DeepSeek系統的本地部署，并積極探索基于DeepSeek的高校零基預算系統，旨在通過DeepSeek技術實現降本、流程自動化及數據智能分析，為高校零基預算管理提供從資金分配到決策支持的全鏈條解決方案，推動高校預算管理向高效化、智能化轉型[5]。

1.DeepSeek本地部署

本次DeepSeek大模型的本地部署集合了A高校零基預算的實際需求，主要分為以下五步（見圖2）：首先，基礎設施部署。在硬件配置上，基于學校師生規模，技術人員選擇6臺Atlas 800服務器，搭建雙網冗余架構，隔離預算管理專網；在軟件安裝上，部署■騰AI平臺CANN 5.1與DeepSeek-R1-Lite模型，集成Kafka實時數據流和MinIO存儲系統。其次，數據整合治理。在系統對接上，通過標準化接口連接財務、教務、科研、資產管理等核心系統，實現多源數據整合，數據實時同步；數據清洗方面，使用AI工具自動修復缺失值、檢測異常數據，構建校級數據湖。再次，模型訓練優化。領域適配：注入高校歷史預算數據進行微調，優化需求預測模型。輕量化壓縮：采用動態量化技術，模型體積減小60%以上，適配邊緣計算設備。然后，系統集成測試。智能編制：自動生成預算需求報告；動態調度：彈性分配跨場景資金；實時監控：儀表盤追蹤預算偏差。壓力驗證：支持300部門并發操作，響應時間lt;1.2秒，通過EAL4+安全認證。最后，運維與迭代。智能運維：部署故障預測模型和災備機制，實現24小時不間斷監控。持續迭代：根據用戶反饋和新技術發展，定期更新算法模型，保持系統領先性。

2.基于DeepSeek的高校零基預算探索

A高校財務結構具有典型的研究型大學特征，學校預算收入來源主要為政府撥款、科研收入、學費收入、社會捐贈及校企合作收入等，預算支出主要是指用于教育、科研以及其他計劃下的資金支出等。學校在編制本年度資金收支部門預算時采用的方法為零基預算法，以下從學校零基預算需求識別與編制、資金分配與優先級排序、預算執行監控與績效評估三個核心環節展開論述。

（1）預算需求識別與編制：數據驅動的精準需求挖掘

預算編制內容主要包括校管專項預算（公用經費）、校管專項預算（人員經費）、20萬元及以上單位預算（學校統一采購招標項目）、非貿易非經營性購匯人民幣限額預算、“三公”經費及會議費預算、教師人數、學生人數、課時結算、成果績效、基礎課補貼等其他預算基礎資料等。

首先，零基不再考慮以往期間的預算項目和收支水平，而是根據預算期的實際需要和可能，重新綜合平衡編制預算。為了實現預算需求的高效識別，學校借助DeepSeek技術平臺的數據分析能力，落實零基預算的“從零論證”要求。基于此，學校依托DeepSeek技術平臺，構建了“數據驅動－動態建模－智能推演”三位一體的零基預算系統，通過三大核心對接路徑實現精準需求識別（見圖3）：

第一，多模態數據融合。平臺匯聚財務系統（預算執行率、支出偏離度）、教務系統（課程飽和度、教室空置率）、科研平臺（設備使用率、共享申請頻次）、后勤物聯網（水電消耗曲線）、圖書館系統（數字資源訪問熱力圖）等12類異構數據源，日均處理數據量超50萬條，形成跨部門數據湖。

第二，動態需求建模。采用聯邦學習技術構建：“教學－科研－行政”三域協同分析框架，通過自然語言處理技術提取各部門的預算申請關鍵信息，同時利用知識圖譜挖掘課程開設與設備采購的隱性關聯，建立基于長短期記憶網絡（LSTM）的預算執行趨勢預測模型（準確率94%）。

第三，智能預算推演。依托DeepSeek-R1強化學習框架，已納入包含資金配置仿真、項目優先級評估、資金缺口預警、成本效益分析等6類算法模塊，其中，GRPO算法通過多目標優化建模，將教學需求、科研目標、設備維護等約束條件轉化為高維參數空間，生成預算方案動態仿真庫。系統可自動輸出三維成本-效益熱力圖，并生成包含敏感度分析、替代方案對比的智能決策報告。該模塊使跨年度預算規劃效率提升65%，方案調整響應時間壓縮至4小時內。

（2）資金分配與優先級排序：多目標優化的智能決策

為了制定明確的資金分配標準和優先級排序規則，確保分配過程透明、公正，學校基于DeepSeek技術構建了“資金智能配置中樞”，創新性地將零基預算原則轉化為可計算的數學模型，通過“資金感知－智能排序－動態調配”三個核心步驟，實現資金分配的科學化與智能化。

首先，資金智能配置中樞采用多目標優化算法，綜合考慮戰略優先級（占權重40%）、資金使用效率（30%）、風險系數（20%）、跨部門協同需求（10%）四大維度，建立包含78個決策變量的資金配置模型。在2025年學科建設預算分配中，模型通過分析近五年學科評估數據、科研成果轉化率、師資結構等指標，自動生成差異化分配方案：對礦業工程等A+學科實施“精準滴灌”策略，將60%增量預算用于高端實驗平臺建設。

其次，針對資金沖突問題，系統開發動態優先級計算引擎，運用改進型遺傳算法實現資金的智能排序。例如，在處理跨學院大型設備采購需求時，引擎通過分析設備使用預約記錄、科研項目緊急程度、使用效益等數據，自動生成分配方案，使價值5 600萬元的透射電鏡設備利用率從43%提升至82%，具體決策過程見表1。同時，構建“三維可視化決策沙盤”，將預算分配結果映射到校園數字孿生系統，支持管理者從學科發展、空間利用、資金流三個視角進行交互式推演，有效平衡各部門間的資金需求與利益沖突。試點數據顯示，該系統的應用使資金配置決策效率提升3倍，跨部門爭議事項減少58%。

最后，對于在資金分配階段出現的突發事件或緊急需求，學校基于DeepSeek系統開發彈性適配模塊，根據預設的應急響應預案，結合當前資金分配狀態和各部門實際需求，迅速生成調整方案。比如，通過建立虛擬仿真環境，可對重大預算決策進行壓力測試。在2025年新校區建設預算推演中，系統模擬建筑材料價格波動、施工進度延誤等12種風險場景，生成3套應急預案，使預算抗風險能力提升40%。通過動態反饋強化學習機制，系統每月自動優化預算模型參數，可使下年度預算預測精度提升15個百分點。

（3）預算執行監控與績效評估：全鏈閉環的智能管控

實施零基預算執行監控與績效評估的核心目標是通過實時監控和評估資金的利用效率，動態調整和優化資金配置，確保零基預算的“編制－分配－執行”形成一個有效的閉環，避免預算與實際執行脫節。結合DeepSeek的技術能力，學校構建了全鏈閉環的智能管控體系。

首先，學校打造“全景式預算執行監控系統”，通過DeepSeek物聯網數據采集模塊，實現對120類預算項目的實時追蹤。系統集成財務支付數據、實驗室傳感器數據、課程考勤記錄等15種數據流，開發基于時間序列分析的異常檢測模型。當項目執行偏差超過預設閾值時，系統自動推送三級預警：偏差10%觸發提示，15%啟動原因分析，20%以上生成調整方案。

其次，在績效評估方面，構建“四維智能評價系統”：經濟性維度通過成本效益分析方法模型計算投入產出比；效率性維度采用DEA數據包絡分析法評估資金配置效率；有效性維度運用自然語言處理技術解析5萬余份成果材料；可持續性維度通過LSTM網絡預測長期影響；開發區塊鏈績效存證系統，將1.2萬條預算執行數據上鏈，確保評估過程可追溯、不可篡改。績效評估測試顯示，智能化系統的應用使評價維度擴展3.2倍，人工核查工作量減少73%。

最后，為應對零基預算的剛性約束，學校創新設計“智能彈性資金池”機制，設立占總預算15%的彈性資金池，通過DeepSeek實時監測各場景資金飽和度并自動觸發再分配。通過DeepSeek建立預警閾值，當某部門預算執行率連續三個月低于70%時，系統自動觸發資金再分配程序。同時，為平衡短期需求與長期目標，學校對新興交叉學科采取“梯度培育”模式，設置三年期動態調整機制，根據學科發展潛力和科研成果預期，逐年遞增資金支持比例，確保學科建設的持續性和穩定性。

四、結論及建議

通過A高校的實踐探索，DeepSeek技術在高校零基預算管理中展現了顯著的應用價值。首先，其多模態數據融合、動態建模、智能推演等功能，能有效解決傳統零基預算管理中需求識別不全面、數據基礎薄弱、編制過程復雜等問題。其次，DeepSeek的智能優先級排序和動態資金調度優化功能，可以顯著提升資金分配的透明性和科學性，避免主觀決策的偏差。最后，DeepSeek的全景式預算執行監控系統和四維智能評價體系，實現預算執行的全流程閉環管理。通過實時監控、異常檢測和動態調整機制，高校能夠及時發現預算執行中的偏差并采取糾正措施，確保資金使用效率最大化。績效評估體系的量化指標和區塊鏈存證技術，進一步提升評估的客觀性和可信度。隨著人工智能技術的不斷發展，高校預算管理將迎來更加智能化、精細化的新時代。DeepSeek技術的應用不僅能夠解決當前高校零基預算管理中的痛點問題，還將為高校的長期發展戰略提供強有力的支持[6]。未來，高校應繼續深化與人工智能企業的合作，探索更多創新應用場景，推動預算管理從“經驗驅動”向“數據驅動”轉變，為高等教育事業的高質量發展奠定堅實基礎，建議高校從以下三方面入手繼續深化DeepSeek技術與高校零基預算的應用與融合。

（一）構建智能技術支撐體系，提升零基預算決策效能

構建智能技術支撐體系是推動高校零基預算改革的基礎性工程，需從算法適配性優化與數據治理能力升級雙軌并進。一方面，完善算法模型適配性。建議依托DeepSeek技術平臺，開發面向高校業務的專用預算算法模塊。基于DeepSeek技術平臺的模塊化架構，針對高校預算場景的獨特性開發垂直領域專用算法，針對科研經費動態性、人員成本周期性等特點，建立多維度特征分析模型，通過機器學習持續優化預算參數體系。例如，在實驗室運行經費預測中，可融合設備折舊率、使用頻次、能耗曲線等特征變量。另一方面，在數據治理能力強化層面，需構建“全量數據倉庫+實時數據湖”雙層架構，破解高校數據孤島難題。通過整合財務、教務、科研、后勤等所有業務系統數據源，建立包含3.6億條記錄的校級數據資產目錄；開發智能清洗工具，建立從原始數據到預算決策節點的完整溯源鏈條，確保數據可信度；運用NLP技術實現非結構化數據（如項目申報書）的標準化處理，確保預算基礎數據的完整性。

（二）完善配套制度體系，保障技術應用規范性

智能技術的深度應用需要制度體系護航，需從操作流程標準化、協同機制創新化、風險防控體系化三方面突破。首先，制定標準化操作流程。編寫《DeepSeek輔助預算編制操作手冊》，明確數據采集邊界、算法介入節點、人機協同規則等技術倫理要求。建立“三級復核”機制，在院系初審、職能部門復審、校委會終審環節設置差異化的人工校驗標準。其次，構建跨部門協同機制。成立由財務、信息、審計等部門組成的數字化轉型專班，開發跨系統數據交換中間件。實施“數字素養提升計劃”，組織預算場景的AI工具工作坊，助力業務人員的人機協作效率的提升[7-8]。最后，風險防控體系需覆蓋技術倫理與數據安全雙維度。算法審計制度要求每季度委托第三方機構對預算模型進行四項評估：公平性、可解釋性、魯棒性、時效性；開發數據沙箱環境，對敏感信息進行聯邦學習處理，建立算法失效熔斷機制，當系統連續3次生成超出歷史經驗區間20%的異常方案時，自動切換至人工主導模式并觸發根因分析。

（三）拓展應用場景，推動零基預算管理范式變革

零基預算的智能化轉型需突破傳統資金分配范疇，向科研管理、資產運營、績效評價等深層領域延伸，構建全域協同的新型管理范式。在科研經費動態配置場景，開發“科研生命周期預算模型”，即通過自然語言處理解析項目申報書，自動生成設備采購、差旅會議等支出的預算建議方案，并根據項目進展實時調整預算額度，有效避免科研經費的閑置與浪費。在資產智能統籌場景，構建“空間－設備－人員”三維匹配模型，運用計算機視覺技術實現實驗室設備的智能盤點和效能評估，自動識別實驗室內的設備位置、使用狀態及關聯人員信息，通過大數據分析預測設備維護需求與人員培訓需求，優化資金配置。在績效評價體系場景，開發基于區塊鏈的預算績效存證系統，實現資金流向的全鏈追溯；運用知識圖譜技術構建跨年度績效關聯分析模型，為資源配置提供歷時性決策支持。通過三大場景的深度融合，將零基預算從單一的資金管理工具升級為驅動高校高質量發展的智能中樞。

【參考文獻】

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［3］ 吳浩忠，趙納暉.信息化投入、高校治理與預算執行效能——基于江蘇省屬高校信息化建設準自然實驗的實證研究［J］.復旦教育論壇，2024，22（5）：83-94.

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