高校在扩大办学规模的过程中，往往面临日益增加的财务工作，基于人力资源的传统财务工作模式，无法满足高效、高质量处理财务数据的需求。基于数字化、智慧化技术的“数智化”模式，可以有效提升高校财务的管理效能。

高校财务数智化转型研究价值

1.提升决策支持质量

在高校财务中，存在数据滞后、信息碎片化等问题，导致高校预算编制、资源分配等决策缺少针对性。在数字经济背景下开展高校财务“数智化”转型研究，可以整合多源异构数据，有效分析各个部门、各类项目的真实资金需求，对资源进行高效配置，科学提升高校决策支持的质量，有效规避资金浪费问题。

2.推动业务流程优化

在传统高校财务工作模式中，存在大量重复性财务事务，这些财务事务具有较强规则性，可能会受到人为因素影响生成错误结果。高校财务在数字经济背景下的“数智化”转型工作，可以通过推动业务流程优化形式，由数智化技术自动化处理重复性财务事务，有效规避人为因素影响，科学提升高校财务的工作效率。将传统财务工作模式与数智化转型后的财务工作模式进行对比，如表1所示。可以发现相比较于传统财务工作模式，数智化转型后的财务工作模式在单据审核、凭证生成、报表编制等重复性财务事务中，工作效率有明显提升。

3.强化风险智能管控

风险管控是高校财务管理体系中的重要组成部分，也是高校财务作业中的重点与难点。基于数字经济视角的高校财务数智化转型，可以通过科学应用数智化技术，对各类财务风险进行动态监测与智能管控，使高校原本的财务风险由“被动防御”转变为“主动处理”财务风险，科学强化高校风险智能管控能力，保障高校资产的安全性。

高校财务数智化转型具体要求

1.夯实数据基础

在数字经济背景下推动高校财务数智化转型，需要通过夯实数据基础，使高校财务数据与人事、科研、资产等系统数据有效对接，从根本上解决传统财务模式下的“数据孤岛”问题，保证实时、准确获取高校财务数据，实现全域互联互通的目标，为顺利开展各类高校财务工作提供数据支持。

2.建设智能中枢

高校财务以数字经济角度进行数智化转型，需要通过建设智能中枢，将智能识别、数据分析等数智化技术进行整合，以平台形式开展自动化、智能化的财务作业，使高校财务人员可以将更多的时间和资源投入到高价值的财务分析与管理作业，推动高校财务的优化升级。

3.深化流程协同

在数字经济背景下开展高校财务数智化转型研究，需要通过深化流程协同，使高校财务规则、控制要素与业务流程等内容无缝对接，科学推动业财一体化融合，稳定提升高校财务工作的价值创造水平，科学保障高校的可持续发展。

高校财务数智化转型路径分析

1．构建数据治理体系

高校财务在数字经济背景下的财务数智化转型工作，需要通过构建数据治理体系，形成全域覆盖、标准统一的高校财务数据资源集成体系，为财务的数智化转型筑牢基础。第一，设置统一的数据标准规范。高校需要设置覆盖财务核心科目、业务事项等内容的统一数据标准规范，合理规避因数据口径不一引起的统计偏差问题。高校可以参考《信息技术服务 治理 第5部分：数据治理规范》（GB/T 34960.5-2018）内容，针对会计科目设置4级编码，针对科研项目设置“学科代码+年份+序号”的编码规则。同时，要求关键财务数据准确率≥99.5%、业务数据完整率≥98%，科学提升高校财务数据的准确性与完整性。第二，构建数据共享机制。高校可以通过设置ESB（Enterprise Service Bus，企业服务总线），使财务系统与科研、资产等核心业务系统进行有机耦合，促进异构系统的数据交换，打破系统之间的数据壁垒。针对科研立项、资产变动等关键数据，则要通过设置分钟级别的数据同步要求，对于报销单据、合同支付等高频数据，则要设置秒级数据更新要求。第三，设置服务数据挖掘的数据仓库。高校可以设置服务数据挖掘与分析的数据仓库，根据“财务核算”“预算管理”等主题，对高校财务数据进行细致划分，以便财务及其他人员高效检索、调用相关数据。高校可以使用ETL（是Extract、Transform、Load的缩写）工具，在每日凌晨抽取各个系统数据，并将处理后的数据加载至数据仓库中，保证数据仓库的有效更新。

2.建设智能财务平台

基于数字经济视角的高校财务数智化转型，需要通过建设智能财务平台，形成基于“感知-决策”的数智化财务平台，以此提升高校财务处理效率，为高校财务决策提供可靠支持。第一，部署智能识别与处理引擎。高校需要通过部署智能识别与处理引擎，进行高效率、高准确率的票据识别与信息录入。比如，高校需要应用光学字符识别技术，对增值税发票等票据进行准确识别，使用自然语言处理技术进行智能填单、审单作业，通过机器人流程自动化技术调取并执行自动处理规则。第二，设置多维分析决策模型。高校可以在数据仓库基础上，使用商业智能工具开发包含预算执行监控、成本效益分析等维度的分析决策模型。比如，在预算执行监控中，通过人机交互界面，展示“部门-项目-科目”三级预算执行数据，为预算执行深入分析提供便利条件。第三，开展财务风险预测预警。高校可以使用机器学习算法，将历史财务数据作为学习数据，结合高校经营现状，开展高校现金流预测、项目超支风险预警等作业。比如，在项目超支风险预警中，通过分析“项目类型”“执行偏差”等特征变量，评估并预警项目的超支风险，科学缩短项目超支发现周期。

3.深化业财融合应用

在数字经济背景下推动高校财务数智化转型，需要通过深化业财融合应用，建立基于事项驱动的业财一体化作业流程，充分发挥高校财务对业务的牵引作用。在传统财务报销流程中，需要财务人员通过人工核验的方式进行发票真伪查验等作业，导致单张单据平均处理周期接近48小时。针对这种情况，高校可以通过构建基于线上提单、智能审单、银企直联支付等环节的自动化流程，开展报销流程的智能化升级，科学压缩报销周期。在线上提单中，可以通过设置电子发票管理平台，通过自动获取并上传增值税发票等凭证，降低纸质单据使用量。在智能审单中，通过设置如差旅费每晚住宿标准≤500元等审核规则，对单据语义进行智能解析，控制人工介入率。在银企直联支付中，设置对接中国银行、中国工商银行等主流银行的银企直联接口，同步设置支付指令自动推送机制，使单据支付处理周期缩短至5分钟。

结束语

高校财务在数智化转型中，需要通过构建数据治理体系筑牢转型基础，借助建设智能财务平台赋能业务，利用深化业财融合应用重塑核心流程，凭借健全的风控安全体系为转型工作提供安全保障，使高校财务在数字经济背景下更新迭代。在实践中，高校需要构建持续优化机制，为高校财务数智化转型提供可持续进化的条件，以便高校有序发展。

(李丁  河北大学)