浅析人工智能在高校财务的应用

1 引言

近年来，随着《新一代人工智能发展规划》、“人工智能+”等政策的指引，人工智能技术不断突破，人工智能正在赋能各行各业，也使其在高校财务场景中的应用从设想逐步落地为现实，为高校财务工作带来了新的机遇与变革。从智能报销系统自动识别票据、智能审核规则精准校验合规性，到AI 平台为财务决策提供更精准的数据分析，技术的革新让传统高校财务工作从繁琐的人工操作迈向高效智能时代。教育部《教育信息化2.0 行动计划》明确提出推动人工智能与教育深度融合，为高校财务智能化转型提供了政策指引；OCR、自然语言处理、机器学习等技术的成熟，则为这一转型奠定了坚实基础。然而，技术赋能的背后，高校财务应用人工智能仍面临诸多挑战。一方面，AI 系统的部署涉及高额成本投入与复杂的系统整合，如何平衡技术升级与资金资源限制，成为多数高校亟待解决的问题；另一方面，财务数据包含敏感信息，数据安全与隐私保护的压力与日俱增，本文将深入剖析人工智能在高校财务的应用场景，并探讨其面临的核心挑战，为推动高校智慧财务建设提供参考。

2 人工智能在高校财务处的应用现状

2.1 智能报销

在高校财务管理智能化转型进程中，智能报销是人工智能技术应用的前沿阵地，通过技术与流程的深度融合，显著提升了报销效率与服务质量。人工智能中的OCR（光学字符识别）技术，能快速、精准地识别发票、单据上的文字、数字等信息。替代人工手动录入，极大减少了工作量与出错率。同时，人工智能依据预先设定的财务报销规则，可以对提交的报销申请进行自动化审核，这些规则涵盖费用标准、报销范围、审批流程等多个维度，一旦发现报销内容不符合规则，系统会标注异常，并反馈给提交人，帮助其及时修正。

2.2 智能财务咨询

高校师生对财务政策、报销流程等问题的咨询需求频繁。财务咨询机器人的应用，为师生提供了便捷的咨询服务。机器人通过自然语言处理技术，能够理解师生的问题，并依据预设知识库或实时学习，快速准确地给出解答。例如，电子科技大学使用的财务咨询机器人，可通过人脸识别、身份信息确认等方式与师生对话，解决他们在财务事项中遇到的问题，有效减轻了财务人员的咨询压力，提高了服务效率。

2.3 预算管理智能化

预算编制与执行是高校财务管理的重要环节。人工智能技术可对大量历史数据进行分析，结合学校发展战略、业务需求等因素，为预算编制提供科学依据，实现预算的精准编制。在预算执行过程中，通过实时监控和数据分析，智能系统能够及时发现偏差并预警，辅助财务人员采取措施进行调整，确保预算目标的实现。如部分高校利用大数据分析技术，对各部门的经费使用情况进行分析预测，提前规划资源配置，提高预算执行的科学性和合理性。

2.4 财务数据分析与决策支持

高校财务数据蕴含着丰富的信息，但传统人工分析难以充分挖掘其价值。人工智能技术能够对海量财务数据进行深度分析，发现数据背后的规律和趋势，为学校管理层提供决策支持。例如，通过数据挖掘和机器学习算法，分析科研经费使用效率、学生学费缴纳情况、资产运营效益等，为学校优化资源配置、制定发展战略提供数据支撑，助力学校实现科学决策。

3 人工智能应用于高校财务处的风险和挑战

3.1 技术与系统层面

人工智能系统开发与维护成本较高，涵盖算法训练、硬件升级、数据存储等多个方面，中小型高校常因资金不足难以承担。且 AI 系统依赖大量财务数据，数据的准确性、完整性直接影响算法运行，若数据存在偏差或缺失，易导致“垃圾进，垃圾出”的错误决策。此外，高校现有财务系统架构复杂，新旧系统集成困难，兼容性问题可能引发数据

丢失、系统崩溃等故障。

3.2 数据安全与隐私保护层面

高校财务数据包含师生个人信息、科研经费等信息内容。人工智能应用中，数据收集、存储、传输环节都存在泄露风险。内部人员也可能因权限滥用、账号被盗用等，非法导出敏感数据。此外，部分高校采用第三方云服务，但服务商的安全防护措施参差不齐，存在数据被未经授权访问或转售的风险。同时，部分 AI 算法在数据处理过程中，存在过度采集和使用数据的潜在风险，违反数据合规要求。

3.3 人员与管理层面

一方面，高校财务人员长期从事传统核算工作，对人工智能技术的掌握程度不足，难以有效操作和维护 AI 系统，更无法参与算法优化和规则制定；另一方面，引入 AI可能改变现有财务工作流程和岗位职责，引发人员抵触情绪，增加管理协调难度。同时，AI 技术专业性强，高校缺乏既懂财务又精通 AI 的复合型人才，限制了技术应用的深度和广度。

4 推动人工智能在高校财务处应用的建议

4.1 加强数据安全管理

数据是人工智能的基石，高校应制定完善的数据安全管理制度，明确数据采集、存储、使用、传输等各环节的安全责任。采用先进的数据加密技术，对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。用建立健全数据备份与恢复机制，定期对财务数据进行备份，确保数据的完整性和可性。加强网络安全防护，部署防火墙、入侵检测系统等安全设备，防范外部网络攻击，防止财务数据泄露，保障师生隐私与学校财务安全。

4.2 优化系统集成与兼容性

在引入人工智能系统前，对高校现有业务系统进行全面梳理和评估，制定统一的数据标准和接口规范。选择技术实力强、兼容性好的人工智能供应商，确保新系统能够与现有业务系统有效集成。在系统集成过程中，加强与供应商的沟通协作，进行充分的测试和调试，及时解决出现的兼容性问题。建立系统运维管理机制，定期对集成后的系统进行维护和升级，保障系统的稳定运行。

4.3 加大专业人才培养力度

财务人员是人工智能应用的关键推动者，高校应加强对财务人员的培训，提升其对人工智能技术的认知与应用能力。组织开展AI 技术培训课程、研讨会等活动，鼓励财务人员学习掌握数据分析、智能系统操作等技能，培养既懂财务业务又熟悉人工智能技术的复合型人才。此外，引进具有AI 专业背景的人才，充实财务团队，为人工智能应用提供技术支持。还可与高校内部的信息学院、计算机学院等合作，开展相关课题研究和实践项目，促进跨学科人才培养。

5 结论

人工智能技术在高校财务处的应用，为高校财务管理带来了诸多变革和提升，具有广阔的发展前景。尽管在应用过程中面临一些挑战，但通过加强数据安全管理、优化系统集成、培养专业人才等措施，能够有效推动人工智能技术在高校财务领域的深入应用，实现高校财务管理的智能化转型，提高财务管理水平和服务质量，为高校的发展提供有力的财务支持。在未来的发展中，高校应紧跟科技发展步伐，不断探索和创新人工智能在财务工作中的应用模式，以适应日益复杂多变的财务环境和高校发展需求。

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