大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校財(cái)務(wù)決策中的應(yīng)用研究

在高校財(cái)務(wù)決策帶來新機(jī)遇，通過整合多源結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可為決策提供更全面深人的信息支持。

在國內(nèi)外相關(guān)研究中，國外高校較早運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)算管理、成本控制與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，注重?cái)?shù)據(jù)分析模型應(yīng)用；國內(nèi)學(xué)者側(cè)重財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與預(yù)算管理智能化研究。但現(xiàn)有研究在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全及人才短缺等實(shí)際問題以及推動(dòng)大數(shù)據(jù)與財(cái)務(wù)決策流程深度融合方面存在不足。

一、大數(shù)據(jù)技術(shù)與高校財(cái)務(wù)決策理論概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)以分布式計(jì)算、云計(jì)算等為手段，實(shí)現(xiàn)海量復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理，具備大容量、多樣性、高速性和低價(jià)值密度四大特征。大容量體現(xiàn)在高校每年產(chǎn)生的財(cái)務(wù)、教學(xué)等數(shù)據(jù)可達(dá)數(shù)TB甚至更高量級(jí)，涵蓋結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；多樣性要求高校財(cái)務(wù)決策需整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)；高速性強(qiáng)調(diào)對(duì)實(shí)時(shí)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的及時(shí)處理，避免決策滯后；低價(jià)值密度則需借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取有用信息。

高校財(cái)務(wù)決策主要包括財(cái)務(wù)預(yù)算、資金管理和投資決策，財(cái)務(wù)預(yù)算需綜合考量收支因素科學(xué)編制，資金管理涉及多元渠道資金的籌集、使用與分配，投資決策涵蓋固定資產(chǎn)和金融資產(chǎn)投資的可行性與風(fēng)險(xiǎn)把控，決策流程包括問題識(shí)別、數(shù)據(jù)收集整理、方案制訂、評(píng)估選擇及執(zhí)行監(jiān)控等環(huán)節(jié)。天數(shù)據(jù)技術(shù)影響高校財(cái)務(wù)決策的理論基礎(chǔ)源于數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析理論，前者通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析等手段發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律，為資源分配和管理提供依據(jù)；后者借助時(shí)間序列分析、回歸分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量分析，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)趨勢預(yù)測、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與資源優(yōu)化配置，為科學(xué)決策提供支撐。

二、高校財(cái)務(wù)決策面臨的挑戰(zhàn)與大數(shù)據(jù)的解決思路

（一）傳統(tǒng)高校財(cái)務(wù)決策存在的問題

傳統(tǒng)高校財(cái)務(wù)決策模式存在數(shù)據(jù)來源局限、處理能力不足與預(yù)測性欠佳等問題。數(shù)據(jù)層面，主要依賴財(cái)務(wù)部門內(nèi)部結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因缺乏跨部門數(shù)據(jù)共享整合，難以獲取教學(xué)、科研、學(xué)生管理等非財(cái)務(wù)信息，導(dǎo)致決策依據(jù)片面。如科研經(jīng)費(fèi)管理僅依據(jù)財(cái)務(wù)收支數(shù)據(jù)，無法掌握項(xiàng)目進(jìn)展、成果產(chǎn)出等情況，影響經(jīng)費(fèi)投入產(chǎn)出效益評(píng)估與資源合理配置。數(shù)據(jù)處理方面，傳統(tǒng)技術(shù)工具難以適應(yīng)數(shù)據(jù)量增長需求，處理速度緩慢，年度預(yù)算編制耗時(shí)冗長，降低時(shí)效性；且對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理能力有限，無法有效挖掘科研文檔、師生評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)價(jià)值，影響財(cái)務(wù)管理改進(jìn)。決策方式上，多基于歷史數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)判斷，采用簡單統(tǒng)計(jì)分析方法，缺乏對(duì)未來財(cái)務(wù)趨勢和風(fēng)險(xiǎn)的精準(zhǔn)預(yù)測。制定學(xué)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)時(shí)未充分考量市場、政策等動(dòng)態(tài)因素，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估也難以全面識(shí)別預(yù)警潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，致使學(xué)校面臨決策失誤與財(cái)務(wù)損失風(fēng)險(xiǎn)。

（二）大數(shù)據(jù)技術(shù)為高校財(cái)務(wù)決策帶來的機(jī)遇

大數(shù)據(jù)技術(shù)通過拓展數(shù)據(jù)獲取維度、提升數(shù)據(jù)處理效能、強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析預(yù)測能力，全面革新高校財(cái)務(wù)決策模式。在數(shù)據(jù)采集層面，借助數(shù)據(jù)集成平臺(tái)整合教務(wù)、科研、人事等多源業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)，突破傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)局限，將學(xué)生學(xué)習(xí)行為、科研項(xiàng)目進(jìn)展等非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)納入決策范疇，為獎(jiǎng)學(xué)金政策制定、科研經(jīng)費(fèi)配置優(yōu)化提供多維信息支撐。數(shù)據(jù)處理方面，依托分布式計(jì)算、云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)并行處理，大幅提升處理速度，滿足實(shí)時(shí)決策需求；同時(shí)運(yùn)用自然語言處理、圖像識(shí)別等技術(shù)，有效挖掘科研文檔、師生評(píng)價(jià)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)價(jià)值，增強(qiáng)財(cái)務(wù)決策依據(jù)的豐富性。數(shù)據(jù)分析預(yù)測環(huán)節(jié)，利用時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法，深度挖掘歷史與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的規(guī)律，精準(zhǔn)預(yù)測高校財(cái)務(wù)收支、資金需求及潛在風(fēng)險(xiǎn)，助力年度預(yù)算科學(xué)編制；并通過監(jiān)測市場動(dòng)態(tài)、政策法規(guī)等外部數(shù)據(jù)，提前洞察機(jī)遇與挑戰(zhàn)，為學(xué)校戰(zhàn)略決策及財(cái)務(wù)策略調(diào)整提供前瞻性支持。

（三）大數(shù)據(jù)解決高校財(cái)務(wù)決策問題的可行性

在技術(shù)、成本與管理層面，高校應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)開展財(cái)務(wù)決策具備堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)與可行性。技術(shù)上，大數(shù)據(jù)技術(shù)在多領(lǐng)域廣泛應(yīng)用且成熟度高，Hadoop、Spark等專業(yè)工具及平臺(tái)能滿足數(shù)據(jù)處理、分析與可視化需求，加之高校自身信息技術(shù)基礎(chǔ)良好、人才儲(chǔ)備充足，部分院校已建成數(shù)字化校園平臺(tái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)初步整合，為搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)提供有力支撐。成本方面，盡管平臺(tái)建設(shè)與維護(hù)存在資金投入，但從長遠(yuǎn)看，大數(shù)據(jù)技術(shù)助力高校優(yōu)化資源配置、提升財(cái)務(wù)管理效率、降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，可帶來顯著經(jīng)濟(jì)效益；同時(shí)，市場競爭推動(dòng)技術(shù)成本下降，云服務(wù)靈活套餐進(jìn)一步減輕高校前期采購壓力。管理層面，高校管理層高度重視財(cái)務(wù)管理革新，積極推動(dòng)大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用，通過建立跨部門協(xié)調(diào)機(jī)制促進(jìn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)作；完善數(shù)據(jù)安全管理制度，采取加密、訪問控制等措施，強(qiáng)化人員安全意識(shí)培訓(xùn)，有效防范數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)，為大數(shù)據(jù)技術(shù)在財(cái)務(wù)決策中的落地實(shí)施提供制度保障與組織支撐。

三、大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校財(cái)務(wù)決策關(guān)鍵環(huán)節(jié)的應(yīng)用

（一）預(yù)算編制中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

傳統(tǒng)高校預(yù)算編制多依賴歷史數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)判斷，難以充分考量學(xué)校發(fā)展的復(fù)雜因素，導(dǎo)致科學(xué)性與準(zhǔn)確性欠佳，而大數(shù)據(jù)技術(shù)為其提供了創(chuàng)新路徑。一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過數(shù)據(jù)集成平臺(tái)整合教務(wù)、科研、人事等多源業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，涵蓋財(cái)務(wù)收支與學(xué)生人數(shù)變化、學(xué)科發(fā)展動(dòng)態(tài)等非財(cái)務(wù)信息，精準(zhǔn)把握學(xué)校各項(xiàng)活動(dòng)的資源需求與發(fā)展趨勢，助力合理分配預(yù)算資金，支持學(xué)科建設(shè)。另一方面，運(yùn)用時(shí)間序列分析、回歸分析等方法深度挖掘歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立科學(xué)的預(yù)算預(yù)測模型，準(zhǔn)確預(yù)估財(cái)務(wù)收支與預(yù)算執(zhí)行偏差，為預(yù)算編制提供可靠依據(jù)。此外，在預(yù)算執(zhí)行過程中，大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)時(shí)收集分析教學(xué)科研進(jìn)展、市場環(huán)境變化等數(shù)據(jù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)算偏差并動(dòng)態(tài)調(diào)整；通過模擬不同預(yù)算方案，評(píng)估其對(duì)學(xué)校財(cái)務(wù)狀況與發(fā)展自標(biāo)的影響，優(yōu)化資源配置，保障學(xué)校各項(xiàng)工作順利推進(jìn)。

（二）資金流動(dòng)監(jiān)控中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

高校資金流動(dòng)環(huán)節(jié)復(fù)雜、涉及領(lǐng)域廣泛，傳統(tǒng)監(jiān)控方式難以實(shí)現(xiàn)全面實(shí)時(shí)監(jiān)管，易滋生資金風(fēng)險(xiǎn)，而天數(shù)據(jù)技術(shù)憑借實(shí)時(shí)性與強(qiáng)天分析能力，為資金流動(dòng)監(jiān)控提供有效解決方案。通過搭建大數(shù)據(jù)資金監(jiān)控平臺(tái)，高?？蓪?shí)時(shí)采集整合財(cái)務(wù)系統(tǒng)收支憑證、校園一卡通消費(fèi)記錄、銀行資金往來交易等多源數(shù)據(jù)，全方位呈現(xiàn)資金收人、支出、結(jié)余狀況，及時(shí)捕捉資金流動(dòng)異常。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)與預(yù)警閾值，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)時(shí)剖析資金數(shù)據(jù)，一旦部門支出超閾值或?qū)W生消費(fèi)行為異常，便自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警，并借助關(guān)聯(lián)分析鎖定異常根源。此外，基于歷史資金數(shù)據(jù)、市場環(huán)境信息及學(xué)校業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)，大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建資金風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型，精準(zhǔn)預(yù)判資金短缺、債務(wù)違約等潛在風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)形勢與政策變化動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型，同步輸出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略，助力高校提前籌備資金、規(guī)劃債務(wù)，提升資金風(fēng)險(xiǎn)管理水平。

（三）投資決策中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

高校傳統(tǒng)投資決策因缺乏全面數(shù)據(jù)支撐與科學(xué)分析手段，難以精準(zhǔn)權(quán)衡項(xiàng)自風(fēng)險(xiǎn)與收益，而大數(shù)據(jù)技術(shù)的引人為其提供了新的解決思路。在投資決策前期，大數(shù)據(jù)技術(shù)可通過互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫等多渠道廣泛收集宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)趨勢、市場競爭等與投資項(xiàng)目相關(guān)的海量數(shù)據(jù)，同時(shí)分析同行業(yè)高?；驒C(jī)構(gòu)類似項(xiàng)目的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為決策提供參考。在決策分析階段，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型和算法，識(shí)別市場、信用、操作等風(fēng)險(xiǎn)因素，量化其對(duì)投資收益的影響程度，通過蒙特卡洛模擬等方法多次推演項(xiàng)目未來收益分布，精準(zhǔn)評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)期收益，并對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，動(dòng)態(tài)調(diào)整評(píng)估結(jié)果。此外，高校可借助大數(shù)據(jù)技術(shù)構(gòu)建投資決策支持系統(tǒng)，整合項(xiàng)目數(shù)據(jù)與分析成果，直觀展示風(fēng)險(xiǎn)收益、投資回報(bào)率等關(guān)鍵指標(biāo)，提供多方案模擬對(duì)比與決策建議，同時(shí)與學(xué)校財(cái)務(wù)管理、資產(chǎn)管理等系統(tǒng)對(duì)接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享交互，輔助決策者結(jié)合學(xué)校發(fā)展戰(zhàn)略與風(fēng)險(xiǎn)承受能力，作出科學(xué)合理的投資決策，提升決策效率與協(xié)同性。

（四）成本控制中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

高校成本結(jié)構(gòu)覆蓋教學(xué)、科研、后勤等多領(lǐng)域，傳統(tǒng)控制方法難以實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，而大數(shù)據(jù)技術(shù)為成本管控提供創(chuàng)新路徑，助力挖掘降本增效潛力。大數(shù)據(jù)技術(shù)全面整合財(cái)務(wù)部門成本核算數(shù)據(jù)與各業(yè)務(wù)部門業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，涵蓋教學(xué)、科研、后勤保障、行政管理等全成本領(lǐng)域，通過深人分析多源數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位教學(xué)成本中教師薪酬、設(shè)備采購等關(guān)鍵支出項(xiàng)，明確科研成本高占比環(huán)節(jié)及后勤保障成本重點(diǎn)支出領(lǐng)域。同時(shí)，借助時(shí)間序列分析、因果分析等技術(shù)，挖掘?qū)W生人數(shù)變化、市場價(jià)格波動(dòng)等成本變動(dòng)影響因素，清晰呈現(xiàn)成本變動(dòng)趨勢與內(nèi)在邏輯，為提前布局成本控制策略提供依據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)通過剖析成本數(shù)據(jù)識(shí)別降本潛力點(diǎn)，針對(duì)性制定優(yōu)化措施，如優(yōu)化教學(xué)資源配置、強(qiáng)化科研經(jīng)費(fèi)管理、推進(jìn)后勤節(jié)能降耗等，并構(gòu)建成本控制模型模擬不同策略下的成本變化，評(píng)估措施成效，篩選最優(yōu)方案，實(shí)現(xiàn)高校成本精細(xì)化管控與資源高效利用。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代高校財(cái)務(wù)決策面臨的挑戰(zhàn)與應(yīng)對(duì)策略

大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校財(cái)務(wù)決策應(yīng)用中面臨數(shù)據(jù)安全與隱私、技術(shù)人才、組織管理等多重挑戰(zhàn)，需針對(duì)性施策。數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)層面，高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲(chǔ)各環(huán)節(jié)存在安全隱患，數(shù)據(jù)接口防護(hù)不足、網(wǎng)絡(luò)傳輸開放性及數(shù)據(jù)庫漏洞易引發(fā)數(shù)據(jù)竊取、篡改與泄露，威脅學(xué)校聲譽(yù)并造成經(jīng)濟(jì)與法律風(fēng)險(xiǎn)；隱私保護(hù)方面，人員操作不當(dāng)、數(shù)據(jù)脫敏缺失及共享開放趨勢下的權(quán)益保障難題突出。技術(shù)應(yīng)用與人才儲(chǔ)備方面，高校業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)格式各異、整合難度天，現(xiàn)有信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施難以滿足大數(shù)據(jù)處理需求；同時(shí)，既懂財(cái)務(wù)又精于數(shù)據(jù)分析的復(fù)合型人才匱乏，財(cái)務(wù)人員技術(shù)應(yīng)用能力不足，且高校人才培養(yǎng)與引進(jìn)機(jī)制不完善。組織架構(gòu)與管理流程方面，職能化架構(gòu)導(dǎo)致部門信息壁壘，阻礙數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同，影響預(yù)算編制等工作；傳統(tǒng)煩瑣的財(cái)務(wù)決策流程時(shí)效性差，數(shù)據(jù)處理方式簡單，無法發(fā)揮大數(shù)據(jù)優(yōu)勢。對(duì)此，可從三方面應(yīng)對(duì)：技術(shù)上，構(gòu)建數(shù)據(jù)安全防護(hù)體系，采用加密、訪問控制技術(shù)，建立備份恢復(fù)機(jī)制，升級(jí)信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施；人才建設(shè)上，加強(qiáng)內(nèi)部財(cái)務(wù)人員培訓(xùn)，建立完善的人才引進(jìn)機(jī)制；管理優(yōu)化上，建立跨部門協(xié)調(diào)機(jī)制，設(shè)立數(shù)據(jù)管理部門，優(yōu)化財(cái)務(wù)決策流程，推動(dòng)決策自動(dòng)化與智能化，提升決策的科學(xué)性和效率。

五、結(jié)語

本文系統(tǒng)研究大數(shù)據(jù)技術(shù)在高校財(cái)務(wù)決策中的應(yīng)用，在理論與實(shí)踐層面取得重要成果。理論上，深入闡釋大數(shù)據(jù)技術(shù)的內(nèi)涵、“天容量、多樣性、高速性、低價(jià)值密度”四大特征及其影響高校財(cái)務(wù)決策的理論依據(jù)，打破傳統(tǒng)財(cái)務(wù)決策依賴結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與經(jīng)驗(yàn)判斷的局限，揭示大數(shù)據(jù)整合多源信息、挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律的決策價(jià)值，豐富高校財(cái)務(wù)管理理論體系。圖

作者單位：鄂爾多斯生態(tài)環(huán)境職業(yè)學(xué)院

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