高校財(cái)務(wù)決策支持和智能化轉(zhuǎn)型方案研究

摘" "要：在人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何對(duì)高校各個(gè)教學(xué)部門(mén)、科研部門(mén)和行政部門(mén)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)事務(wù)進(jìn)行有效銜接和管理，以提高高校財(cái)務(wù)工作效率和服務(wù)質(zhì)量，是高校財(cái)務(wù)部門(mén)和決策領(lǐng)導(dǎo)部門(mén)需要重點(diǎn)考慮和關(guān)注的工作之一。文章首先調(diào)研高校財(cái)務(wù)部門(mén)與各院系業(yè)務(wù)部門(mén)之間的財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)協(xié)同、工作轉(zhuǎn)型需求，然后利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，提出一套高校財(cái)務(wù)智能決策支持服務(wù)智能化轉(zhuǎn)型方案。該方案涵蓋高校財(cái)務(wù)管理部門(mén)的各項(xiàng)工作，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)海量財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析，充分挖掘潛在業(yè)務(wù)知識(shí)和規(guī)律，識(shí)別潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，為各項(xiàng)財(cái)務(wù)決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)依據(jù)，從而有效提升財(cái)務(wù)管理工作質(zhì)量和決策支持水平。在此基礎(chǔ)上，文章對(duì)高校財(cái)務(wù)工作的智能化轉(zhuǎn)型提出以下建議：加強(qiáng)財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)構(gòu)建和完善、推動(dòng)落實(shí)財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)應(yīng)用、加強(qiáng)財(cái)務(wù)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)的溝通和協(xié)同、加強(qiáng)財(cái)務(wù)工作人員服務(wù)理念和科學(xué)技能。

關(guān)鍵詞：高校財(cái)務(wù)；業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)分析；智能化轉(zhuǎn)型；決策支持；人工智能

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393" " " " "文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " "文章編號(hào)：1673-8454（2022）12-0093-06

DOI： 10.3969/j.issn.1673-8454.2022.12.013

基金項(xiàng)目：2020年度福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目（科技類(lèi)）“基于共享協(xié)同的高校財(cái)務(wù)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型路徑研究”（編號(hào)：JAT201514）。

一、引言

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展和國(guó)家對(duì)高等教育事業(yè)的大力投入，全國(guó)高校在各級(jí)政府部門(mén)的支持和領(lǐng)導(dǎo)下，積極開(kāi)展“智慧校園”建設(shè)[1]。高校財(cái)務(wù)管理工作與教學(xué)教務(wù)、科學(xué)研究、日常管理等工作有著密切聯(lián)系，前者的管理水平對(duì)后者的有序開(kāi)展起著重要影響作用。高校財(cái)務(wù)部門(mén)也需要順應(yīng)智能時(shí)代的發(fā)展，對(duì)各項(xiàng)業(yè)務(wù)工作進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，對(duì)財(cái)務(wù)管理進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型。

在人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代，如何對(duì)高校各個(gè)教學(xué)部門(mén)、科研部門(mén)和行政部門(mén)的各項(xiàng)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)事務(wù)進(jìn)行有效銜接和管理，以提高高校財(cái)務(wù)工作效率和服務(wù)質(zhì)量，是高校財(cái)務(wù)和決策部門(mén)需要重點(diǎn)考慮和關(guān)注的工作之一。高校財(cái)務(wù)部門(mén)可以采用云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等前沿信息技術(shù)，對(duì)高校各業(yè)務(wù)部門(mén)與財(cái)務(wù)部門(mén)之間的“業(yè)財(cái)”流程進(jìn)行優(yōu)化，提供協(xié)同作業(yè)、資源共享、業(yè)務(wù)跟蹤等數(shù)字化和智能化管理。在此基礎(chǔ)上，利用人工智能技術(shù)對(duì)大規(guī)模“業(yè)財(cái)”數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析，從而為高校各項(xiàng)管理決策提供決策支持，確保高校各項(xiàng)工作的順利開(kāi)展，并且促進(jìn)高校管理決策的進(jìn)一步發(fā)展。

本文基于“基于云計(jì)算的高校財(cái)務(wù)共享協(xié)同與決策支持系統(tǒng)研究”課題，在構(gòu)建高校財(cái)務(wù)共享協(xié)同與決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步深入分析高校財(cái)務(wù)工作智能化轉(zhuǎn)型需求，并利用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，提出一套高校財(cái)務(wù)智能決策支持服務(wù)和智能化轉(zhuǎn)型方案。利用人工智能和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)對(duì)信息系統(tǒng)中的海量“業(yè)財(cái)”數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析，充分挖掘潛在業(yè)務(wù)知識(shí)和規(guī)律，識(shí)別潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，可以為各項(xiàng)財(cái)務(wù)決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)依據(jù)，從而有效提升高校財(cái)務(wù)管理工作的質(zhì)量和決策支持水平。

二、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)財(cái)務(wù)管理工作信息化和智能化轉(zhuǎn)型的研究較早。美國(guó)企業(yè)于1980年率先對(duì)財(cái)務(wù)共享服務(wù)模式進(jìn)行了積極探索。例如，美國(guó)福特公司根據(jù)自身財(cái)務(wù)運(yùn)行現(xiàn)狀，為有效管理各個(gè)生產(chǎn)廠家和供應(yīng)商之間的財(cái)務(wù)往來(lái)，提出一套財(cái)務(wù)共享服務(wù)機(jī)制。有學(xué)者對(duì)國(guó)外財(cái)務(wù)管理信息化進(jìn)行了系統(tǒng)研究。例如，董皓綜述了智能時(shí)代下美國(guó)企業(yè)和高校在財(cái)務(wù)管理工作中的改革，深入分析不同性質(zhì)企業(yè)中財(cái)務(wù)管理工作的具體要求，以及財(cái)務(wù)管理工作向信息化和智能化轉(zhuǎn)型的具體措施[2]；張倩調(diào)研了西方發(fā)達(dá)國(guó)家在移動(dòng)計(jì)算和云計(jì)算環(huán)境下，企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作的信息化改革成效，并對(duì)比分析了不同社會(huì)制度下的財(cái)務(wù)共享服務(wù)機(jī)制和相應(yīng)的優(yōu)化策略[3]。

我國(guó)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)字化和信息化的研究和改革起步較晚，但經(jīng)過(guò)企業(yè)界、學(xué)術(shù)界廣大財(cái)務(wù)工作人員和科研人員的深入研究和積極貢獻(xiàn)，已經(jīng)在財(cái)務(wù)共享服務(wù)領(lǐng)域取得了創(chuàng)新性進(jìn)展。國(guó)內(nèi)許多企事業(yè)單位和行政單位不僅從理論角度對(duì)財(cái)務(wù)信息化、智能化改革機(jī)制進(jìn)行創(chuàng)新，而且將所提出的理論成果與各行業(yè)、領(lǐng)域的實(shí)際財(cái)務(wù)工作相結(jié)合。例如，陸興鳳從大數(shù)據(jù)角度分析財(cái)務(wù)共享服務(wù)技術(shù)，在高校財(cái)務(wù)管理工作中的潛在應(yīng)用場(chǎng)景和積極作用[4]；楊會(huì)娟等對(duì)高校財(cái)務(wù)報(bào)銷(xiāo)業(yè)務(wù)的信息化改革進(jìn)行積極探索，提出一套基于信息技術(shù)的高校財(cái)務(wù)一體化業(yè)務(wù)協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)[5]；溫振丹深入討論了目前高校財(cái)務(wù)管理工作所面臨的問(wèn)題，提出“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)、管理會(huì)計(jì)理論與高校財(cái)務(wù)管理工作的結(jié)合方案[6]。

三、基于人工智能的高校財(cái)務(wù)決策支持平臺(tái)

本文基于高校財(cái)務(wù)工作當(dāng)前所面臨的不足和轉(zhuǎn)型需求，分析高校財(cái)務(wù)工作轉(zhuǎn)型與決策支持系統(tǒng)建設(shè)需求。然后，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，提出高校財(cái)務(wù)共享協(xié)同數(shù)字化轉(zhuǎn)型方案，深入研究業(yè)財(cái)流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)共享接口定義、業(yè)務(wù)協(xié)同機(jī)制等，實(shí)現(xiàn)高校財(cái)務(wù)工作的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步研究數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等前沿技術(shù)，提出高校財(cái)務(wù)決策支持服務(wù)和智能化轉(zhuǎn)型方案，重點(diǎn)研究智能財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)算風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與控制、智能決策支持和分析等核心業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)高校財(cái)務(wù)工作的智能化轉(zhuǎn)型和優(yōu)化升級(jí)。研究技術(shù)路線如圖1所示。

筆者在進(jìn)行高校財(cái)務(wù)共享協(xié)同與決策支持方案調(diào)研，以及高校財(cái)務(wù)工作數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)上，深入研究數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，并將其應(yīng)用于高校財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型工作中，提出基于人工智能的高校財(cái)務(wù)決策支持服務(wù)和智能化轉(zhuǎn)型方案，總體技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

本文在構(gòu)建大規(guī)模財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)共享庫(kù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)高校財(cái)務(wù)智能決策支持服務(wù)方案，利用人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，對(duì)科研業(yè)務(wù)、教學(xué)業(yè)務(wù)、學(xué)工工作、財(cái)務(wù)工作等大規(guī)模業(yè)財(cái)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析。本文根據(jù)具體數(shù)據(jù)分析、決策支持的需求，定義并研發(fā)相應(yīng)的智能分析功能。例如，教職工工資分配與工作績(jī)效關(guān)系挖掘、學(xué)費(fèi)收支數(shù)據(jù)挖掘、學(xué)生貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)、教學(xué)事務(wù)收支匹配與智能分析、學(xué)校財(cái)務(wù)年度預(yù)算執(zhí)行跟蹤與預(yù)警等。該方案基于所實(shí)現(xiàn)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析功能模塊，向高校管理層、決策層提供豐富的智能決策支持，包括智能財(cái)務(wù)報(bào)告、智能管理會(huì)計(jì)報(bào)告、稅務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制、預(yù)算風(fēng)險(xiǎn)控制、智能決策分析等支持服務(wù)，不僅實(shí)現(xiàn)了高校財(cái)務(wù)工作的智能化轉(zhuǎn)型，而且能夠有效提升高校財(cái)務(wù)管理工作的質(zhì)量和決策支持水平。

四、高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)智能分析與決策

支持接口定義

基于設(shè)備財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同服務(wù)，系統(tǒng)已經(jīng)存儲(chǔ)并且積累了大量豐富的高校財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。系統(tǒng)通過(guò)使用數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，對(duì)各類(lèi)財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析和挖掘，從而根據(jù)不同部門(mén)的具體需求，提取出潛在的知識(shí)和信息。本文所定義的高校財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)智能分析接口部分設(shè)計(jì)方案如表1所示。

以教職工工資分配與工作績(jī)效關(guān)系挖掘接口為例。該接口面向人事處，供人事處領(lǐng)導(dǎo)層或者學(xué)校分管人事的領(lǐng)導(dǎo)使用。該數(shù)據(jù)分析接口接受教職工每個(gè)月工資明細(xì)和教職工各項(xiàng)工作績(jī)效數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法對(duì)教職工每個(gè)月的各項(xiàng)工資明細(xì)和相應(yīng)的各項(xiàng)工作績(jī)效進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從中找出各工資項(xiàng)與績(jī)效項(xiàng)之間的潛在關(guān)系和影響因素，最后輸出工資分配與工作績(jī)效之間的關(guān)聯(lián)分析結(jié)果。此外，學(xué)生貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與預(yù)測(cè)接口面向?qū)W工處，接受學(xué)生貸款數(shù)據(jù)和學(xué)生綜合測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)算法對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)成績(jī)、日常校園消費(fèi)記錄、誠(chéng)信記錄、日常綜合表現(xiàn)等信息，以及學(xué)生貸款記錄、貸款償還記錄等進(jìn)行綜合分析，并且對(duì)其貸款償還能力進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后輸出學(xué)生貸款風(fēng)險(xiǎn)和償還能力預(yù)測(cè)結(jié)果。

在對(duì)高校財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步研究高校財(cái)務(wù)決策支持服務(wù)，為學(xué)校管理層和各業(yè)務(wù)部門(mén)管理層的各項(xiàng)管理決策提供財(cái)務(wù)方面的支持服務(wù)，部分財(cái)務(wù)決策支持服務(wù)功能如表2所示。

五、高校財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型方案

高校財(cái)務(wù)部門(mén)在構(gòu)建和運(yùn)營(yíng)財(cái)務(wù)共享協(xié)同與決策支持系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，應(yīng)充分利用智能化分析服務(wù)和決策支持功能，積極思考財(cái)務(wù)管理職能的新定位和財(cái)務(wù)管理工作的轉(zhuǎn)型。在此基礎(chǔ)上，充分利用人工智能、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)，將傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理工作向數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型，以提升學(xué)校財(cái)務(wù)管理工作的質(zhì)量和水平。本文對(duì)高校財(cái)務(wù)工作的智能化轉(zhuǎn)型提出如下措施和建議：

（一）加強(qiáng)財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的構(gòu)建和完善

為有效實(shí)施高校財(cái)務(wù)工作向數(shù)字化、智能化方向的轉(zhuǎn)型，需要及時(shí)了解人工智能、大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等各種前沿科學(xué)技術(shù)，規(guī)劃并設(shè)計(jì)如何將這些技術(shù)與財(cái)務(wù)管理工作進(jìn)行結(jié)合。還要繼續(xù)完善高校的財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)，包括高校財(cái)務(wù)共享協(xié)同與決策支持系統(tǒng)以及各個(gè)子系統(tǒng)，并對(duì)系統(tǒng)中的各個(gè)功能模塊、操作流程、人機(jī)交互等方面進(jìn)行智能化升級(jí)。同時(shí)，鼓勵(lì)進(jìn)一步研究使用各種前沿技術(shù)，探索新的財(cái)務(wù)智能化管理功能，為廣大師生和工作人員提供更為智能化和便利化的財(cái)務(wù)服務(wù)。

（二）推動(dòng)落實(shí)財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)應(yīng)用

高校財(cái)務(wù)管理工作的智能化轉(zhuǎn)型，不僅需要建設(shè)財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)，還需要讓全體師生、工作人員等用戶(hù)使用和評(píng)價(jià)。只有財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)順利運(yùn)營(yíng)并且被廣大用戶(hù)普遍接受，才能有效地發(fā)揮其應(yīng)有的作用，為財(cái)務(wù)部門(mén)和各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)提供智能化服務(wù)。另外，財(cái)務(wù)及系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)部門(mén)，需要向各個(gè)部門(mén)的工作人員和師生提供系統(tǒng)功能使用培訓(xùn)服務(wù)，使他們充分了解財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的各項(xiàng)功能和服務(wù)，鼓勵(lì)他們對(duì)系統(tǒng)的使用體驗(yàn)進(jìn)行反饋并提出改進(jìn)意見(jiàn)和建議。

（三）加強(qiáng)財(cái)務(wù)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)的溝通和協(xié)同

高校財(cái)務(wù)管理工作的智能化轉(zhuǎn)型，不僅需要財(cái)務(wù)部門(mén)的努力，更需要全校各個(gè)相關(guān)業(yè)務(wù)部門(mén)的支持和配合。因此，需要加強(qiáng)財(cái)務(wù)部門(mén)與業(yè)務(wù)部門(mén)的積極溝通、全方位協(xié)同。一方面，財(cái)務(wù)部門(mén)應(yīng)主動(dòng)與各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)聯(lián)系，對(duì)現(xiàn)有財(cái)務(wù)服務(wù)工作的使用情況和改進(jìn)需求進(jìn)行充分調(diào)研，共同討論和協(xié)商“業(yè)務(wù)—財(cái)務(wù)”協(xié)同工作中需要改進(jìn)或者升級(jí)優(yōu)化的環(huán)節(jié)。另一方面，各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)也可以主動(dòng)向財(cái)務(wù)部門(mén)反饋“業(yè)務(wù)—財(cái)務(wù)”協(xié)同工作中所遇到的問(wèn)題，以及期望改進(jìn)和完善的地方。雙方應(yīng)保持及時(shí)溝通和全方位合作，共同研究當(dāng)前人工智能等技術(shù)在財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型工作中的潛在應(yīng)用，共同設(shè)計(jì)各種具體的智能化功能服務(wù)，共同設(shè)計(jì)和積極使用智能化功能服務(wù)，共同推進(jìn)財(cái)務(wù)智能化轉(zhuǎn)型。

（四）加強(qiáng)財(cái)務(wù)工作人員服務(wù)理念和科學(xué)技能

財(cái)務(wù)管理工作智能化轉(zhuǎn)型的成功離不開(kāi)財(cái)務(wù)工作人員。一方面，財(cái)務(wù)工作人員應(yīng)該緊跟時(shí)代步伐，主動(dòng)提高自身的服務(wù)理念，由傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)信息錄入和審核服務(wù)，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄟ^(guò)智能化系統(tǒng)的操作，向各個(gè)業(yè)務(wù)部門(mén)提供智能化服務(wù)和決策支持。另一方面，財(cái)務(wù)工作人員應(yīng)積極參與各項(xiàng)科學(xué)技能培訓(xùn)，主動(dòng)了解人工智能技術(shù)，掌握智能化系統(tǒng)各項(xiàng)功能的使用，將自身工作職責(zé)從傳統(tǒng)的紙質(zhì)報(bào)帳核對(duì)、審核等工作，轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)系統(tǒng)各項(xiàng)智能化功能模塊的操作。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)加強(qiáng)財(cái)務(wù)工作人員的服務(wù)理念和科學(xué)技能，確保財(cái)務(wù)智能化系統(tǒng)的各項(xiàng)功能服務(wù)被正確使用，順利達(dá)到智能化系統(tǒng)的預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)和效果，提升學(xué)校財(cái)務(wù)管理綜合水平。

六、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在人工智能、大數(shù)據(jù)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，高校財(cái)務(wù)管理工作應(yīng)進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型，以適應(yīng)各業(yè)務(wù)部門(mén)對(duì)財(cái)務(wù)管理工作以日俱增的智能化和便利化需求。基于人工智能的高校財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)，功能涵蓋高校財(cái)務(wù)管理部門(mén)的各項(xiàng)工作，能夠?qū)Ａ控?cái)務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化分析，為各項(xiàng)決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)依據(jù)。同時(shí)，本文從四個(gè)方面對(duì)高校財(cái)務(wù)管理工作智能化轉(zhuǎn)型提出建設(shè)方案，以確保智能化轉(zhuǎn)型的順利實(shí)施，從而有效提升高校財(cái)務(wù)管理工作質(zhì)量和決策支持水平。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：

溫振丹，高級(jí)管理會(huì)計(jì)師，本科，主要研究方向?yàn)楦咝Ｘ?cái)務(wù)管理、成本會(huì)計(jì)與預(yù)算管理等領(lǐng)域，郵箱：zhendanwen@163.com；

吳永誼，處長(zhǎng)，主要研究方向?yàn)楦咝Ｘ?cái)務(wù)管理，郵箱：305962805@qq.com。

Research on University Financial Decision Support and Intelligent Transformation Plan

Zhendan WEN， Yongyi WU

（Fuzhou Melbourne Polytechnic， Fuzhou Fujian 350108）

Abstract： In the era of artificial intelligence and big data， how to effectively connect and manage the business and financial affairs of various teaching departments， scientific research departments and administrative departments in colleges and universities to improve the financial work efficiency and service quality， is one of the tasks that the financial departments and decision-making leadership departments need to focus on. This paper firstly investigates the financial business collaboration and financial work transformation requirements between the financial business collaboration， and work transformation needs between the financial departments and business departments， then uses different Artificial Intelligence （AI） technologies such as data mining， machine learning， and deep learning to propose a set of intelligent transformation scheme of financial intelligent decision support service. This plan covers all the work of financial management departments by using big data analysis technology to conduct intelligent analysis of massive financial business data， so as to fully excavate potential business knowledge and rules， identify potential financial risks， and provide scientific data basis for various financial decisions for improving the quality of financial management and the level of decision support. Finally， this paper suggestis： Strengthening the construction and improvement of financial intelligent system， promoting the implementation of the application of financial intelligent system， enhancing the communication and collaboration between financial departments and business departments， improving the service concept and scientific skills of financial staff.

Keywords： University finance; Industry finance data analysis; Intelligent transformation; Decision support; Artificial Intelligence

編輯：王曉明" 校對(duì)：李曉萍