財務數據挖掘技術在高校財務風險分析與預警中的應用研究

摘要：本文從財務數據挖掘技術的內涵出發，深入探討了其在高校財務風險分析與預警中的應用價值，并提出了相關的應用建議，包括構建完整的財務大數據治理體系、引進復合型財務數據挖掘人才、加強財務數據挖掘系統的研發應用和營造大數據應用的文化氛圍等。

關鍵詞：財務數據；挖掘技術；高校財務；風險預警

DOI：10.12433/zgkjtz.20243019

基金項目：2024年度教育財務管理科研項目

項目名稱：財務數據挖掘技術在高校財務風險分析與預警中的應用研究

項目編號：2024C49

高等教育事業的快速發展對高校財務管理提出了更高的要求。據統計，2023年全國教育經費總投入為64595億元，比上年增長5.3%。面對如此龐大的資金流動，高校亟需建立科學有效的財務風險預警機制。傳統的財務管理模式已難以適應新時期的發展需求，亟待進行創新與變革。財務數據作為高校財務管理的核心資源，蘊藏著巨大的價值潛力。如何有效盤活這一“富礦”，成為擺在高校財務管理者面前的一大課題[1]。財務數據挖掘技術的興起為破解這一難題提供了新的思路。它通過人工智能、機器學習等前沿技術，深入挖掘財務數據背后隱藏的模式和規律，為高校財務決策提供精準的依據和支持。然而，目前高校在財務數據挖掘方面的研究和應用還處于起步階段，存在諸多理論和實踐問題亟待破解。基于此，本文從財務數據挖掘技術的內涵出發，剖析其在高校財務風險分析預警中的應用機理和實踐路徑，力求為相關研究提供有益參考。

一、財務數據挖掘技術的內涵

（一）定義

財務數據挖掘是一種利用計算機技術，從海量的財務數據中自動提取隱含的、先前未知的、有潛在價值的信息和知識的過程。它通過將數據挖掘算法應用于財務數據，識別其中隱藏的模式、關聯、異常和趨勢等，進而形成有價值的財務管理見解。財務數據挖掘技術的應用領域廣泛，包括財務風險預警、信用評估、反欺詐、績效評價等，旨在為財務決策提供量化、準確、及時的依據[2]。

（二）特征

與傳統的財務分析方法相比，財務數據挖掘具有其獨有的特征。首先，財務數據挖掘的分析對象是海量的、多維度的結構化數據。這些數據通常來源于會計憑證、財務報表、管理報表等，具有數據量大、維度多、格式規范等特點，為數據挖掘提供了良好的數據基礎。其次，財務數據挖掘的目的是發現隱藏在數據背后的、具有業務價值的信息和知識，如關聯規則、分類規則、聚類結構、異常模式等。這些知識可直接服務于財務管理活動，如財務風險識別、信用評估、績效考核等，具有很強的實踐指導意義。最后，財務數據挖掘采用的分析方法具有較強的綜合性和專業性。一方面，它融合了統計學、機器學習、數據庫等多個學科的理論和方法，如回歸分析、決策樹、支持向量機、關聯規則等，體現出很強的交叉性和綜合性。另一方面，財務數據挖掘需要對財務業務有深刻的理解，如財務指標體系、業務流程、管理規則等。

（三）常用技術

1.關聯規則挖掘

關聯規則挖掘是從大量數據中發現項之間有意義的關聯關系的過程。在財務數據挖掘中，可以用關聯規則識別財務指標之間的內在聯系，如經營現金流與投資現金流的關聯性等。這有助于深入理解財務運行規律，優化財務績效考核指標體系。常用的關聯規則挖掘算法有Apriori、FP-Growth等。

2.分類預測

分類預測是根據已有數據的特征，建立分類模型，對新數據進行類別劃分和結果預測。在財務數據挖掘中，可以用分類預測技術建立財務風險預警模型，根據歷史數據訓練出風險判別規則，從而實現對新財務數據的風險預警。常見的分類算法有決策樹、支持向量機、神經網絡等。

3.聚類分析

聚類分析是將相似的數據對象劃分到同一集合中，形成不同的數據簇。在財務數據挖掘中，聚類分析可以用于財務指標的分組和異常檢測，如識別出與其他數據差異較大的異常值。這有助于發現潛在的財務風險點，提高風險防范的精準性。常用的聚類算法有K-Means、層次聚類等。

4.異常檢測

異常檢測是識別出明顯偏離其余數據的異常模式和特殊值。在財務數據挖掘中，異常檢測可以用于識別財務舞弊、內部控制缺陷等風險事件。通過設定異常閾值，可以自動標記出可疑的異常數據，進而采取有針對性的防控措施。常用的異常檢測方法有基于距離的方法、基于密度的方法等。

二、財務數據挖掘技術在高校財務風險分析與預警中的應用價值

（一）提升財務風險識別的精準度

高校財務運行中存在諸多風險點，如資金使用效率低下、預算執行率偏低等。傳統的風險識別主要依賴財務人員的經驗判斷，存在主觀性強、時效性差等局限。財務數據挖掘可以通過算法模型實現風險的自動識別，大幅提升風險發現的精準度和效率。

財務數據挖掘可以利用機器學習算法，如決策樹、支持向量機等，建立財務風險識別模型。通過對歷史財務數據進行訓練，模型可以自動學習到風險特征和規律，形成風險判別知識庫。當新的財務數據輸入時，模型可以快速判斷其風險程度，并給出量化的風險評分。與人工判斷相比，模型的風險識別更加客觀、精準，且可以處理海量數據，大幅提升風險篩查效率。

以預算執行偏離為例，可利用關聯規則挖掘技術，分析歷史財務數據，識別出與預算執行率高度相關的影響因素，進而構建預警模型。通過設定預算執行率的閾值區間，模型可以自動監測各預算單位的執行進度。一旦發現某些關鍵因素出現異常波動，如采購金額激增、人員經費超支等，系統就會觸發預警信號，提示管理者及時采取控制措施[3]。

（二）優化資源配置效率

高校財務資源的合理配置是保障教學科研活動正常開展的關鍵。然而，由于缺乏科學的決策依據，高校在資源配置上往往存在盲目性和隨意性。財務數據挖掘可以深入分析資金使用效益，揭示資源配置中的問題，為優化調整提供量化參考。

運用財務數據挖掘中的聚類分析技術，可以實現高校內部不同院系的財務數據分組管理。通過選取科研經費、人員經費、教學經費等指標，系統可以自動將財務數據劃分為若干組群，識別出資金使用效率較低的院系群體。管理者可以重點關注這些群體的資金使用情況，深入分析低效原因，并有針對性地制定財務管控措施，從而壓縮低效無用開支，提升財務資金使用績效。

（三）強化財務風險的動態監控

高校財務風險具有隱蔽性和突發性，單純依靠事后檢查難以實現全面防控。財務風險動態監控的關鍵是建立基于大數據的實時監測系統。通過數據采集、數據集成等技術，將會計憑證、銀行對賬單、合同協議等異構數據匯聚到統一的監控平臺。在此基礎上，利用異常檢測等數據挖掘技術，設置各類風險指標的閾值區間，對資金收支、資產管理、債權債務等高風險領域開展7×24小時的實時監測。當某個指標數據超出正常區間時，系統可自動觸發預警，提示管理者深入核查。

以高校資產管理為例，可利用異常檢測技術，建立全流程的資產風險監測模型。通過設置采購價格、使用率、折舊年限等關鍵指標閾值，對固定資產從采購、入庫、領用、處置的全生命周期進行實時監控。當發現某項資產的采購價格明顯高于同類產品、長期處于閑置狀態、提前報廢等異常情況時，系統可自動標記預警，提示管理者核實情況，防止國有資產流失。這種“7×24小時”的動態監測模式，猶如為高校財務風險分析管理安裝了“千里眼”，可以最大限度地控制風險露頭，堵塞管理漏洞。

（四）輔助財務決策的科學化

高校財務決策涉及多方利益，如何在有限資源下實現效益最大化是一大挑戰。運用數據挖掘中的預測分析、優化分析等技術，可以建立財務決策仿真模型。通過模擬各種決策場景，分析不同財務策略組合的效果，預判決策結果，管理者可以科學評估決策的可行性和風險性。一方面，仿真模型可以納入各種風險因素，通過反復測試，驗證決策方案的抗風險能力，提前預判可能出現的極端情況及其影響程度，從而選擇風險最小的決策路徑；另一方面，模型可以通過約束條件設置和多目標優化，在滿足風險控制要求的同時，實現財務效益的最大化，平衡風險和收益的關系，找到最優的決策平衡點。

以高校的重大投資項目決策為例，可利用數據挖掘技術構建投資效益評估模型。在模型中設置各種投資情景，如資金投入規模、建設周期、運營成本、收益預期等，利用蒙特卡洛模擬等技術對各情景進行大量模擬運算，得出項目在不同條件下的財務效益分布。同時，管理者可為模型加入各類風險事件，如工程延期、資金短缺、政策變動等，分析這些因素對項目效益的影響程度。最后，通過比選各投資方案的效益分布和風險概率，決策者可以在眾多的備選方案中選出風險最低、效益最優的投資組合。

三、關于財務數據挖掘技術在高校財務風險分析與預警中的應用建議

（一）構建完整的財務大數據治理體系

高校要充分認識到財務大數據的戰略價值，從頂層設計入手，制定系統的數據治理規劃。一方面，要建立健全的數據管理制度，明確數據采集、存儲、使用等各環節的標準和規范；另一方面，要搭建集中統一的財務數據平臺，打通各業務系統的數據壁壘，實現數據的互聯互通、共享共用。

具體而言，高校應制定切實可行的財務大數據治理策略，明確數據管理的目標、原則和措施。在數據采集方面，要統一數據標準，規范數據錄入流程，確保數據來源的規范性和準確性。對于非結構化數據，如合同文本、發票圖像等，可利用OCR、NLP等技術實現自動提取和結構化存儲[4]。在數據存儲方面，要建立集中統一的財務數據倉庫，選用合適的數據庫系統，對數據進行分層存儲、備份管理，確保數據的安全性、可靠性。在數據共享方面，要破除部門間的數據壁壘，建立跨系統的數據共享機制，形成財務、資產、科研、教學等多元數據的聯動，滿足大數據分析的需求。同時，要加強元數據管理，建立數據資產目錄，方便用戶查找和使用數據。

（二）引進復合型財務數據挖掘人才

高校可通過多種渠道吸引和培養財務數據挖掘人才。對內可面向全校選拔有潛力的財務人員和計算機人員，通過輪崗交流、在職培訓等方式，提升其數據分析能力和業務敏感度。對外可與金融、互聯網等行業開展人才交流與合作，通過“柔性引進”、項目合作等模式引入行業專家，為學校的財務大數據團隊注入新鮮血液。同時，高校還可與軟件企業、咨詢機構等開展“產學研”合作，借助企業的技術優勢和實戰經驗，加快人才培養進程。

（三）加強財務數據挖掘系統的研發應用

高校應結合自身財務管理的實際需求，加大財務數據挖掘系統的研發投入。可借助外部專業機構的技術力量，開發符合高校特色的數據分析模型和算法，實現挖掘系統的個性化定制。同時，要加強系統的推廣應用，將數據挖掘嵌入到財務管理的各個環節，形成“業務+數據”的良性互動。

高校應根據財務風險防控的重點領域有針對性地開展數據挖掘系統的研發。如針對預算管理，可開發預算編制、執行監控、績效評價等模塊，通過算法模型實現預算的智能化、精細化管理。針對資產管理，可開發資產全生命周期管理系統，利用物聯網、人工智能等技術實現資產的實時監測和動態優化。針對內部控制，可開發風險識別、評估、預警等模塊，通過機器學習算法構建多維風險畫像，提升風險管理的前瞻性和準確性。在系統研發中，要堅持需求導向和問題導向，針對財務管理中的實際痛點和難點，開發切實管用的數據分析工具。

（四）營造大數據應用的文化氛圍

數據思維是大數據時代財務管理的核心理念。高校要積極營造“用數據說話、用數據決策”的文化氛圍，轉變傳統的經驗管理模式，樹立數據至上的管理理念。可通過宣傳培訓、制度激勵等方式，提高全校上下數據應用的意識和能力，推動財務管理的數字化轉型。同時，高校要加大數據文化的宣傳力度，普及大數據知識，傳播數據分析理念。通過舉辦數據分析講座、經驗分享會等，讓師生員工認識到大數據的價值和意義，了解財務數據挖掘的基本方法和應用場景。此外，高校要建立數據應用的激勵機制，將數據分析能力納入財務人員的考核體系，對在數據挖掘方面做出突出貢獻的個人和團隊給予表彰獎勵，以制度保障來推動數據分析走向深入。

參考文獻：

[1]李麗紅.基于數據挖掘技術的商業銀行審計方法研究[J].今日財富，2024（13）：32-34.

[2]林湛雄.大數據思維背景下財務數據挖掘及應用[J].數字通信世界，2024（04）：158-160.

[3]周瑋.大數據時代下的財務報表數據挖掘與分析[J].中國新技術新產品，2023（15）：139-141.

[4]賀馨瑤.基于數據挖掘技術的財務舞弊識別綜述[J].數字技術與應用，2023，41（06）：4-6.

（作者單位：鄭州信息科技職業學院）