基于DeepSeek的高校零基預(yù)算探索研究

【摘 要】 零基預(yù)算以“歸零+論證”模式突破傳統(tǒng)預(yù)算路徑依賴，為高校預(yù)算管理提供新范式。然而，零基預(yù)算在高校落地面臨復(fù)雜需求與有限算力、主觀決策與客觀評(píng)估、靜態(tài)編制與動(dòng)態(tài)執(zhí)行三大矛盾。DeepSeek作為人工智能領(lǐng)域的一顆新星，其高效算法模型和低成本優(yōu)勢(shì)，可以重構(gòu)“成本-績(jī)效”分析框架，為高校零基預(yù)算管理提供智能化解決方案，推動(dòng)零基預(yù)算從技術(shù)賦能向管理變革躍遷。文章從DeepSeek與高校零基預(yù)算的塊間聯(lián)系入手，以案例的形式探討了基于DeepSeek的高校零基預(yù)算管理實(shí)踐，深入分析其在預(yù)算需求識(shí)別與編制、資金分配與優(yōu)先級(jí)排序、預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估中的應(yīng)用潛力與實(shí)踐效果，旨在為高校零基預(yù)算管理提供有益的參考和借鑒。

【關(guān)鍵詞】 零基預(yù)算； 高校； DeepSeek； 人工智能

【中圖分類號(hào)】 G647.5；TP18" 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A" 【文章編號(hào)】 1004-5937（2025）13-0050-07

一、引言

高校作為基礎(chǔ)研究的主力軍和重大科技突破的策源地，其財(cái)務(wù)管理效率與效果直接影響科研資源配置、成果轉(zhuǎn)化進(jìn)程以及創(chuàng)新生態(tài)體系的構(gòu)建。在“過(guò)緊日子”成為新常態(tài)的當(dāng)下，我國(guó)高等教育領(lǐng)域正面臨著前所未有的預(yù)算管理挑戰(zhàn)，如何在有限的教育經(jīng)費(fèi)內(nèi)實(shí)現(xiàn)資源的最優(yōu)配置，成為各高校亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。零基預(yù)算要求每個(gè)預(yù)算周期從零開始，重新評(píng)估所有支出，而不是基于上一年的預(yù)算進(jìn)行調(diào)整，這種方法旨在提高資金使用效率，減少浪費(fèi)[1]。黨的二十屆三中全會(huì)通過(guò)《中共中央關(guān)于進(jìn)一步全面深化改革、推進(jìn)中國(guó)式現(xiàn)代化的決定》強(qiáng)調(diào)了“深化零基預(yù)算改革”的重要性。零基預(yù)算要求以零為起點(diǎn)論證支出合理性，但其在高校落地面臨三大矛盾：復(fù)雜需求與有限算力的矛盾——多部門數(shù)據(jù)整合難、主觀決策與客觀評(píng)估的矛盾——優(yōu)先級(jí)標(biāo)準(zhǔn)缺失、靜態(tài)編制與動(dòng)態(tài)執(zhí)行的矛盾——反饋機(jī)制滯后[2]。DeepSeek以其顛覆性的成本優(yōu)勢(shì)和高效的算法模型，為全球科技圈帶來(lái)了一場(chǎng)“成本風(fēng)暴”，其推出的新一代AI大模型，不僅在技術(shù)路線上實(shí)現(xiàn)了突破，更以極低的預(yù)算成本展現(xiàn)了高性能，其技術(shù)特性與零基預(yù)算需求高度契合[3]。DeepSeek作為第三代人工智能大模型，其技術(shù)架構(gòu)與核心算法設(shè)計(jì)深度融合了前沿AI技術(shù)與垂直領(lǐng)域需求，通過(guò)混合專家系統(tǒng)與梯度響應(yīng)式規(guī)劃優(yōu)化雙引擎驅(qū)動(dòng)，形成了區(qū)別于傳統(tǒng)AI模型的獨(dú)特技術(shù)特征。本文將針對(duì)當(dāng)前高校零基預(yù)算管理面臨的挑戰(zhàn)，以DeepSeek人工智能大模型為核心，深入分析其在高校零基預(yù)算的編制、執(zhí)行與評(píng)估流程等管理中的應(yīng)用潛力與實(shí)踐效果，旨在探索基于DeepSeek的高校零基預(yù)算管理體系構(gòu)建路徑，為高校預(yù)算管理提供智能化解決方案。

二、DeepSeek賦能高校零基預(yù)算流程的改革路徑

DeepSeek通過(guò)“雙引擎架構(gòu)+垂直場(chǎng)景優(yōu)化”的技術(shù)路徑，與零基預(yù)算改革的“成本-效益”核心理念高度契合，DeepSeek賦能高校零基預(yù)算流程的改革路徑的核心價(jià)值不僅在于技術(shù)效能的提升，更在于通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)重構(gòu)預(yù)算管理的底層邏輯——將傳統(tǒng)“經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)、靜態(tài)分配”的模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱?jī)效導(dǎo)向、動(dòng)態(tài)優(yōu)化”的智能范式[4]。DeepSeek賦能高校零基預(yù)算流程的改革路徑示意圖見(jiàn)圖1。

（一）預(yù)算需求識(shí)別與編制

高校零基預(yù)算需以“從零+論證”為基礎(chǔ)，要求各部門重新證明每項(xiàng)支出的必要性，并通過(guò)量化數(shù)據(jù)支撐需求。高校零基預(yù)算改革需突破“歷史基數(shù)依賴”，應(yīng)用DeepSeek能力建立基于量化證據(jù)的需求論證體系。對(duì)接DeepSeek功能，構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)－動(dòng)態(tài)建模－智能推演”體系，幫助學(xué)校精準(zhǔn)識(shí)別并量化各部門的實(shí)際需求，為預(yù)算編制提供科學(xué)依據(jù)。

首先，在預(yù)算需求識(shí)別階段，利用DeepSeek的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力和時(shí)序預(yù)測(cè)模型，整合財(cái)務(wù)系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、科研平臺(tái)等數(shù)據(jù)源，自動(dòng)識(shí)別教學(xué)實(shí)驗(yàn)耗材、科研設(shè)備維護(hù)等隱性需求，為預(yù)算需求的精準(zhǔn)識(shí)別提供有力支持；同時(shí)DeepSeek還能通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，理解并解析各部門的預(yù)算申請(qǐng)，確保需求的準(zhǔn)確傳達(dá)，減少因理解偏差而導(dǎo)致的預(yù)算偏差。其次，在預(yù)算編制階段，進(jìn)行動(dòng)態(tài)需求建模和智能預(yù)算推演，利用DeepSeek的強(qiáng)推理能力，可以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)進(jìn)行高校資金需求分析，整合各部門資源使用效率、教學(xué)科研需求等多維度數(shù)據(jù)，挖掘資金申請(qǐng)關(guān)鍵信息和部門需求隱性關(guān)聯(lián)；DeepSeek通過(guò)成本預(yù)測(cè)與模擬，如AI模型預(yù)測(cè)不同預(yù)算方案的成本效益，例如基于GRPO梯度響應(yīng)式規(guī)劃優(yōu)化算法模塊可模擬不同預(yù)算方案，輸出成本-效益熱力圖，自動(dòng)生成預(yù)算需求建議報(bào)告輔助決策者選擇最優(yōu)方案。

（二）資金分配與優(yōu)先級(jí)排序

高校零基預(yù)算強(qiáng)調(diào)基于效益最大化原則，在資金分配前，需對(duì)已驗(yàn)證的需求進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，綜合考慮教學(xué)科研的緊迫性、資金使用的歷史效率、未來(lái)收益、長(zhǎng)期戰(zhàn)略等多因素，確保有限資源向高效益領(lǐng)域傾斜。對(duì)接DeepSeek功能可以利用其動(dòng)態(tài)資金調(diào)度優(yōu)化及智能優(yōu)先級(jí)算法，構(gòu)建資金智能配置中樞，以實(shí)現(xiàn)“資金感知－智能排序－彈性適配”閉環(huán)。首先，資金分配方面，通過(guò)DeepSeek構(gòu)建“資金智能配置中樞”，明確資金分配標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)先級(jí)排序規(guī)則，針對(duì)教學(xué)科研的多樣化需求，智能識(shí)別任務(wù)的優(yōu)先級(jí)與資金需求，確保關(guān)鍵任務(wù)獲得充足資金支持，同時(shí)避免資金閑置，提升整體資金使用效率。其次，優(yōu)先級(jí)排序方面，通過(guò)多維評(píng)估矩陣、沖突消解算法、GRPO等優(yōu)化算法，自動(dòng)評(píng)估項(xiàng)目?jī)?yōu)先級(jí)，量化教學(xué)成果與成本投入的關(guān)聯(lián)性，對(duì)資金分配方案進(jìn)行模擬與優(yōu)化，預(yù)測(cè)未來(lái)需求波動(dòng)，輸出最優(yōu)資金分配方案及優(yōu)先級(jí)排序建議。最后，對(duì)于突發(fā)事件或緊急需求，可以利用DeepSeek建立彈性機(jī)制，根據(jù)預(yù)算分配過(guò)程中的實(shí)際情況，靈活調(diào)整資金優(yōu)先級(jí)，有效應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況，如緊急科研項(xiàng)目、教學(xué)設(shè)備更新等，確保預(yù)算的彈性和適應(yīng)性，實(shí)現(xiàn)資金的高效利用，還能促進(jìn)各學(xué)科間的均衡發(fā)展，為學(xué)校的長(zhǎng)期戰(zhàn)略規(guī)劃提供有力支撐。

（三）預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估

零基預(yù)算以績(jī)效為導(dǎo)向，強(qiáng)調(diào)成本與績(jī)效信息在預(yù)算決策中的應(yīng)用，注重成本效益分析方法的運(yùn)用。在預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估環(huán)節(jié)，實(shí)時(shí)跟蹤預(yù)算執(zhí)行情況，評(píng)估資源使用效率并動(dòng)態(tài)調(diào)整，因此，利用DeepSeek構(gòu)建“預(yù)算執(zhí)行智能監(jiān)控系統(tǒng)”與“多維度績(jī)效評(píng)估系統(tǒng)”至關(guān)重要。首先，對(duì)接DeepSeek功能，自動(dòng)化流程監(jiān)控是實(shí)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控的關(guān)鍵一環(huán)。通過(guò)利用智能追蹤技術(shù)，預(yù)算執(zhí)行智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動(dòng)地生成預(yù)算執(zhí)行報(bào)告，并實(shí)時(shí)地反饋預(yù)算執(zhí)行中的偏差情況，同時(shí)發(fā)出預(yù)警信號(hào)。其次，多維度績(jī)效評(píng)估系統(tǒng)的構(gòu)建是預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估的另一個(gè)重要方面。該體系不僅涵蓋預(yù)算執(zhí)行情況的評(píng)估，還包括對(duì)項(xiàng)目成果和資金使用效益的綜合考量。通過(guò)績(jī)效畫像系統(tǒng)的量化指標(biāo)，可以直觀地展示預(yù)算執(zhí)行的效果，從而為決策者提供有力的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。最后，智能化資金配置調(diào)整是預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估的終極目標(biāo)。對(duì)于零基預(yù)算的剛性約束，基于績(jī)效評(píng)估的結(jié)果，DeepSeek能夠提供一種動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，分析實(shí)際支出與預(yù)期目標(biāo)之間的差異，并據(jù)此提出具體的調(diào)整建議。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的調(diào)整機(jī)制能夠幫助高校形成一個(gè)預(yù)算管理的閉環(huán)優(yōu)化過(guò)程，確保資金得到最有效地利用和配置。

三、基于DeepSeek的高校零基預(yù)算探索

A高校位于北京市，是教育部直屬的全國(guó)重點(diǎn)高校、國(guó)家“211工程”“985優(yōu)勢(shì)學(xué)科創(chuàng)新平臺(tái)項(xiàng)目”“雙一流”建設(shè)高校。2024年學(xué)校經(jīng)費(fèi)預(yù)算為51億元，不僅體現(xiàn)了國(guó)家對(duì)高等教育事業(yè)的重視，也反映了學(xué)校在科研、教學(xué)、校園建設(shè)等方面的綜合實(shí)力。一直以來(lái)，學(xué)校嚴(yán)格落實(shí)“過(guò)緊日子”要求，全面貫徹落實(shí)中央預(yù)算管理一體化要求，堅(jiān)持統(tǒng)籌兼顧、分輕重緩急、突出重點(diǎn)，科學(xué)、合理編報(bào)本單位經(jīng)費(fèi)預(yù)算。在預(yù)算管理方面，學(xué)校積極探索創(chuàng)新，力求通過(guò)高效、透明的預(yù)算管理體系推動(dòng)學(xué)校的可持續(xù)發(fā)展。

（一）A高校零基預(yù)算存在的問(wèn)題

2024年11月，A高校發(fā)布《關(guān)于做好2025年校內(nèi)執(zhí)行預(yù)算申報(bào)工作的通知》強(qiáng)調(diào)，2025年校內(nèi)執(zhí)行預(yù)算編制面臨的收支矛盾依然突出，需要探索更加高效、智能的預(yù)算管理模式，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的預(yù)算管理挑戰(zhàn)。具體而言，學(xué)校零基預(yù)算存在的問(wèn)題主要體現(xiàn)在以下方面：

第一，在預(yù)算需求識(shí)別與編制方面。需求識(shí)別不全面：在零基預(yù)算模式下，學(xué)校需要從零開始識(shí)別所有部門的預(yù)算需求。然而，由于學(xué)院眾多，財(cái)務(wù)、資產(chǎn)、教務(wù)等部門職能復(fù)雜，各部門系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，部分學(xué)院需求未被充分識(shí)別或被低估，導(dǎo)致預(yù)算編制不準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱：零基預(yù)算要求詳細(xì)的數(shù)據(jù)作為支撐，但部分部門的數(shù)據(jù)收集和整理能力不足，導(dǎo)致預(yù)算編制缺乏科學(xué)依據(jù)。編制過(guò)程復(fù)雜：零基預(yù)算的編制需要耗費(fèi)大量時(shí)間和人力，學(xué)校在短時(shí)間內(nèi)難以完成全面、細(xì)致的預(yù)算需求分析。

第二，資金分配與優(yōu)先級(jí)排序方面。優(yōu)先級(jí)難以確定：零基預(yù)算要求根據(jù)實(shí)際需求和績(jī)效評(píng)估結(jié)果對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，但在實(shí)際操作中，不同部門之間的利益沖突可能導(dǎo)致資金分配不均衡。短期目標(biāo)與長(zhǎng)期規(guī)劃的沖突：部分部門可能更關(guān)注短期目標(biāo)，而忽視學(xué)校的長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略，導(dǎo)致資金分配偏離整體規(guī)劃。缺乏科學(xué)的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：在資金分配過(guò)程中，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，易導(dǎo)致主觀因素影響決策。

第三，預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估方面。監(jiān)控機(jī)制不完善：在預(yù)算執(zhí)行過(guò)程中，缺乏有效的監(jiān)控機(jī)制，易導(dǎo)致資金使用偏離預(yù)算計(jì)劃。績(jī)效評(píng)估流于形式：部分部門的績(jī)效評(píng)估缺乏實(shí)質(zhì)性內(nèi)容，評(píng)估結(jié)果未能真實(shí)反映資金使用效果。反饋機(jī)制缺失：在預(yù)算執(zhí)行完畢后，缺乏及時(shí)、有效的反饋機(jī)制，使得預(yù)算執(zhí)行情況無(wú)法得到及時(shí)調(diào)整和優(yōu)化。

（二）A高校基于DeepSeek的高校零基預(yù)算探索

DeepSeek作為前沿的人工智能工具，可以助力高校精確地識(shí)別預(yù)算需求，優(yōu)化資金分配流程，并強(qiáng)化預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估。2025年初學(xué)校率先完成了DeepSeek系統(tǒng)的本地部署，并積極探索基于DeepSeek的高校零基預(yù)算系統(tǒng)，旨在通過(guò)DeepSeek技術(shù)實(shí)現(xiàn)降本、流程自動(dòng)化及數(shù)據(jù)智能分析，為高校零基預(yù)算管理提供從資金分配到?jīng)Q策支持的全鏈條解決方案，推動(dòng)高校預(yù)算管理向高效化、智能化轉(zhuǎn)型[5]。

1.DeepSeek本地部署

本次DeepSeek大模型的本地部署集合了A高校零基預(yù)算的實(shí)際需求，主要分為以下五步（見(jiàn)圖2）：首先，基礎(chǔ)設(shè)施部署。在硬件配置上，基于學(xué)校師生規(guī)模，技術(shù)人員選擇6臺(tái)Atlas 800服務(wù)器，搭建雙網(wǎng)冗余架構(gòu)，隔離預(yù)算管理專網(wǎng)；在軟件安裝上，部署■騰AI平臺(tái)CANN 5.1與DeepSeek-R1-Lite模型，集成Kafka實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流和MinIO存儲(chǔ)系統(tǒng)。其次，數(shù)據(jù)整合治理。在系統(tǒng)對(duì)接上，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口連接財(cái)務(wù)、教務(wù)、科研、資產(chǎn)管理等核心系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)整合，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步；數(shù)據(jù)清洗方面，使用AI工具自動(dòng)修復(fù)缺失值、檢測(cè)異常數(shù)據(jù)，構(gòu)建校級(jí)數(shù)據(jù)湖。再次，模型訓(xùn)練優(yōu)化。領(lǐng)域適配：注入高校歷史預(yù)算數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，優(yōu)化需求預(yù)測(cè)模型。輕量化壓縮：采用動(dòng)態(tài)量化技術(shù)，模型體積減小60%以上，適配邊緣計(jì)算設(shè)備。然后，系統(tǒng)集成測(cè)試。智能編制：自動(dòng)生成預(yù)算需求報(bào)告；動(dòng)態(tài)調(diào)度：彈性分配跨場(chǎng)景資金；實(shí)時(shí)監(jiān)控：儀表盤追蹤預(yù)算偏差。壓力驗(yàn)證：支持300部門并發(fā)操作，響應(yīng)時(shí)間lt;1.2秒，通過(guò)EAL4+安全認(rèn)證。最后，運(yùn)維與迭代。智能運(yùn)維：部署故障預(yù)測(cè)模型和災(zāi)備機(jī)制，實(shí)現(xiàn)24小時(shí)不間斷監(jiān)控。持續(xù)迭代：根據(jù)用戶反饋和新技術(shù)發(fā)展，定期更新算法模型，保持系統(tǒng)領(lǐng)先性。

2.基于DeepSeek的高校零基預(yù)算探索

A高校財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)具有典型的研究型大學(xué)特征，學(xué)校預(yù)算收入來(lái)源主要為政府撥款、科研收入、學(xué)費(fèi)收入、社會(huì)捐贈(zèng)及校企合作收入等，預(yù)算支出主要是指用于教育、科研以及其他計(jì)劃下的資金支出等。學(xué)校在編制本年度資金收支部門預(yù)算時(shí)采用的方法為零基預(yù)算法，以下從學(xué)校零基預(yù)算需求識(shí)別與編制、資金分配與優(yōu)先級(jí)排序、預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估三個(gè)核心環(huán)節(jié)展開論述。

（1）預(yù)算需求識(shí)別與編制：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)需求挖掘

預(yù)算編制內(nèi)容主要包括校管專項(xiàng)預(yù)算（公用經(jīng)費(fèi)）、校管專項(xiàng)預(yù)算（人員經(jīng)費(fèi)）、20萬(wàn)元及以上單位預(yù)算（學(xué)校統(tǒng)一采購(gòu)招標(biāo)項(xiàng)目）、非貿(mào)易非經(jīng)營(yíng)性購(gòu)匯人民幣限額預(yù)算、“三公”經(jīng)費(fèi)及會(huì)議費(fèi)預(yù)算、教師人數(shù)、學(xué)生人數(shù)、課時(shí)結(jié)算、成果績(jī)效、基礎(chǔ)課補(bǔ)貼等其他預(yù)算基礎(chǔ)資料等。

首先，零基不再考慮以往期間的預(yù)算項(xiàng)目和收支水平，而是根據(jù)預(yù)算期的實(shí)際需要和可能，重新綜合平衡編制預(yù)算。為了實(shí)現(xiàn)預(yù)算需求的高效識(shí)別，學(xué)校借助DeepSeek技術(shù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)分析能力，落實(shí)零基預(yù)算的“從零論證”要求。基于此，學(xué)校依托DeepSeek技術(shù)平臺(tái)，構(gòu)建了“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)－動(dòng)態(tài)建模－智能推演”三位一體的零基預(yù)算系統(tǒng)，通過(guò)三大核心對(duì)接路徑實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)需求識(shí)別（見(jiàn)圖3）：

第一，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。平臺(tái)匯聚財(cái)務(wù)系統(tǒng)（預(yù)算執(zhí)行率、支出偏離度）、教務(wù)系統(tǒng)（課程飽和度、教室空置率）、科研平臺(tái)（設(shè)備使用率、共享申請(qǐng)頻次）、后勤物聯(lián)網(wǎng)（水電消耗曲線）、圖書館系統(tǒng)（數(shù)字資源訪問(wèn)熱力圖）等12類異構(gòu)數(shù)據(jù)源，日均處理數(shù)據(jù)量超50萬(wàn)條，形成跨部門數(shù)據(jù)湖。

第二，動(dòng)態(tài)需求建模。采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建：“教學(xué)－科研－行政”三域協(xié)同分析框架，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)提取各部門的預(yù)算申請(qǐng)關(guān)鍵信息，同時(shí)利用知識(shí)圖譜挖掘課程開設(shè)與設(shè)備采購(gòu)的隱性關(guān)聯(lián)，建立基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的預(yù)算執(zhí)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型（準(zhǔn)確率94%）。

第三，智能預(yù)算推演。依托DeepSeek-R1強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，已納入包含資金配置仿真、項(xiàng)目?jī)?yōu)先級(jí)評(píng)估、資金缺口預(yù)警、成本效益分析等6類算法模塊，其中，GRPO算法通過(guò)多目標(biāo)優(yōu)化建模，將教學(xué)需求、科研目標(biāo)、設(shè)備維護(hù)等約束條件轉(zhuǎn)化為高維參數(shù)空間，生成預(yù)算方案動(dòng)態(tài)仿真庫(kù)。系統(tǒng)可自動(dòng)輸出三維成本-效益熱力圖，并生成包含敏感度分析、替代方案對(duì)比的智能決策報(bào)告。該模塊使跨年度預(yù)算規(guī)劃效率提升65%，方案調(diào)整響應(yīng)時(shí)間壓縮至4小時(shí)內(nèi)。

（2）資金分配與優(yōu)先級(jí)排序：多目標(biāo)優(yōu)化的智能決策

為了制定明確的資金分配標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)先級(jí)排序規(guī)則，確保分配過(guò)程透明、公正，學(xué)校基于DeepSeek技術(shù)構(gòu)建了“資金智能配置中樞”，創(chuàng)新性地將零基預(yù)算原則轉(zhuǎn)化為可計(jì)算的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)“資金感知－智能排序－動(dòng)態(tài)調(diào)配”三個(gè)核心步驟，實(shí)現(xiàn)資金分配的科學(xué)化與智能化。

首先，資金智能配置中樞采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，綜合考慮戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)（占權(quán)重40%）、資金使用效率（30%）、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)（20%）、跨部門協(xié)同需求（10%）四大維度，建立包含78個(gè)決策變量的資金配置模型。在2025年學(xué)科建設(shè)預(yù)算分配中，模型通過(guò)分析近五年學(xué)科評(píng)估數(shù)據(jù)、科研成果轉(zhuǎn)化率、師資結(jié)構(gòu)等指標(biāo)，自動(dòng)生成差異化分配方案：對(duì)礦業(yè)工程等A+學(xué)科實(shí)施“精準(zhǔn)滴灌”策略，將60%增量預(yù)算用于高端實(shí)驗(yàn)平臺(tái)建設(shè)。

其次，針對(duì)資金沖突問(wèn)題，系統(tǒng)開發(fā)動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)計(jì)算引擎，運(yùn)用改進(jìn)型遺傳算法實(shí)現(xiàn)資金的智能排序。例如，在處理跨學(xué)院大型設(shè)備采購(gòu)需求時(shí)，引擎通過(guò)分析設(shè)備使用預(yù)約記錄、科研項(xiàng)目緊急程度、使用效益等數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成分配方案，使價(jià)值5 600萬(wàn)元的透射電鏡設(shè)備利用率從43%提升至82%，具體決策過(guò)程見(jiàn)表1。同時(shí)，構(gòu)建“三維可視化決策沙盤”，將預(yù)算分配結(jié)果映射到校園數(shù)字孿生系統(tǒng)，支持管理者從學(xué)科發(fā)展、空間利用、資金流三個(gè)視角進(jìn)行交互式推演，有效平衡各部門間的資金需求與利益沖突。試點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)的應(yīng)用使資金配置決策效率提升3倍，跨部門爭(zhēng)議事項(xiàng)減少58%。

最后，對(duì)于在資金分配階段出現(xiàn)的突發(fā)事件或緊急需求，學(xué)校基于DeepSeek系統(tǒng)開發(fā)彈性適配模塊，根據(jù)預(yù)設(shè)的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案，結(jié)合當(dāng)前資金分配狀態(tài)和各部門實(shí)際需求，迅速生成調(diào)整方案。比如，通過(guò)建立虛擬仿真環(huán)境，可對(duì)重大預(yù)算決策進(jìn)行壓力測(cè)試。在2025年新校區(qū)建設(shè)預(yù)算推演中，系統(tǒng)模擬建筑材料價(jià)格波動(dòng)、施工進(jìn)度延誤等12種風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景，生成3套應(yīng)急預(yù)案，使預(yù)算抗風(fēng)險(xiǎn)能力提升40%。通過(guò)動(dòng)態(tài)反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)制，系統(tǒng)每月自動(dòng)優(yōu)化預(yù)算模型參數(shù)，可使下年度預(yù)算預(yù)測(cè)精度提升15個(gè)百分點(diǎn)。

（3）預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估：全鏈閉環(huán)的智能管控

實(shí)施零基預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績(jī)效評(píng)估的核心目標(biāo)是通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估資金的利用效率，動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化資金配置，確保零基預(yù)算的“編制－分配－執(zhí)行”形成一個(gè)有效的閉環(huán)，避免預(yù)算與實(shí)際執(zhí)行脫節(jié)。結(jié)合DeepSeek的技術(shù)能力，學(xué)校構(gòu)建了全鏈閉環(huán)的智能管控體系。

首先，學(xué)校打造“全景式預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控系統(tǒng)”，通過(guò)DeepSeek物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊，實(shí)現(xiàn)對(duì)120類預(yù)算項(xiàng)目的實(shí)時(shí)追蹤。系統(tǒng)集成財(cái)務(wù)支付數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)室傳感器數(shù)據(jù)、課程考勤記錄等15種數(shù)據(jù)流，開發(fā)基于時(shí)間序列分析的異常檢測(cè)模型。當(dāng)項(xiàng)目執(zhí)行偏差超過(guò)預(yù)設(shè)閾值時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)推送三級(jí)預(yù)警：偏差10%觸發(fā)提示，15%啟動(dòng)原因分析，20%以上生成調(diào)整方案。

其次，在績(jī)效評(píng)估方面，構(gòu)建“四維智能評(píng)價(jià)系統(tǒng)”：經(jīng)濟(jì)性維度通過(guò)成本效益分析方法模型計(jì)算投入產(chǎn)出比；效率性維度采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評(píng)估資金配置效率；有效性維度運(yùn)用自然語(yǔ)言處理技術(shù)解析5萬(wàn)余份成果材料；可持續(xù)性維度通過(guò)LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)長(zhǎng)期影響；開發(fā)區(qū)塊鏈績(jī)效存證系統(tǒng)，將1.2萬(wàn)條預(yù)算執(zhí)行數(shù)據(jù)上鏈，確保評(píng)估過(guò)程可追溯、不可篡改。績(jī)效評(píng)估測(cè)試顯示，智能化系統(tǒng)的應(yīng)用使評(píng)價(jià)維度擴(kuò)展3.2倍，人工核查工作量減少73%。

最后，為應(yīng)對(duì)零基預(yù)算的剛性約束，學(xué)校創(chuàng)新設(shè)計(jì)“智能彈性資金池”機(jī)制，設(shè)立占總預(yù)算15%的彈性資金池，通過(guò)DeepSeek實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)各場(chǎng)景資金飽和度并自動(dòng)觸發(fā)再分配。通過(guò)DeepSeek建立預(yù)警閾值，當(dāng)某部門預(yù)算執(zhí)行率連續(xù)三個(gè)月低于70%時(shí)，系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)資金再分配程序。同時(shí)，為平衡短期需求與長(zhǎng)期目標(biāo)，學(xué)校對(duì)新興交叉學(xué)科采取“梯度培育”模式，設(shè)置三年期動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，根據(jù)學(xué)科發(fā)展?jié)摿涂蒲谐晒A(yù)期，逐年遞增資金支持比例，確保學(xué)科建設(shè)的持續(xù)性和穩(wěn)定性。

四、結(jié)論及建議

通過(guò)A高校的實(shí)踐探索，DeepSeek技術(shù)在高校零基預(yù)算管理中展現(xiàn)了顯著的應(yīng)用價(jià)值。首先，其多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、動(dòng)態(tài)建模、智能推演等功能，能有效解決傳統(tǒng)零基預(yù)算管理中需求識(shí)別不全面、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、編制過(guò)程復(fù)雜等問(wèn)題。其次，DeepSeek的智能優(yōu)先級(jí)排序和動(dòng)態(tài)資金調(diào)度優(yōu)化功能，可以顯著提升資金分配的透明性和科學(xué)性，避免主觀決策的偏差。最后，DeepSeek的全景式預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控系統(tǒng)和四維智能評(píng)價(jià)體系，實(shí)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行的全流程閉環(huán)管理。通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控、異常檢測(cè)和動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，高校能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行中的偏差并采取糾正措施，確保資金使用效率最大化。績(jī)效評(píng)估體系的量化指標(biāo)和區(qū)塊鏈存證技術(shù)，進(jìn)一步提升評(píng)估的客觀性和可信度。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，高校預(yù)算管理將迎來(lái)更加智能化、精細(xì)化的新時(shí)代。DeepSeek技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠解決當(dāng)前高校零基預(yù)算管理中的痛點(diǎn)問(wèn)題，還將為高校的長(zhǎng)期發(fā)展戰(zhàn)略提供強(qiáng)有力的支持[6]。未來(lái)，高校應(yīng)繼續(xù)深化與人工智能企業(yè)的合作，探索更多創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)預(yù)算管理從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變，為高等教育事業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，建議高校從以下三方面入手繼續(xù)深化DeepSeek技術(shù)與高校零基預(yù)算的應(yīng)用與融合。

（一）構(gòu)建智能技術(shù)支撐體系，提升零基預(yù)算決策效能

構(gòu)建智能技術(shù)支撐體系是推動(dòng)高校零基預(yù)算改革的基礎(chǔ)性工程，需從算法適配性優(yōu)化與數(shù)據(jù)治理能力升級(jí)雙軌并進(jìn)。一方面，完善算法模型適配性。建議依托DeepSeek技術(shù)平臺(tái)，開發(fā)面向高校業(yè)務(wù)的專用預(yù)算算法模塊。基于DeepSeek技術(shù)平臺(tái)的模塊化架構(gòu)，針對(duì)高校預(yù)算場(chǎng)景的獨(dú)特性開發(fā)垂直領(lǐng)域?qū)Ｓ盟惴ǎ槍?duì)科研經(jīng)費(fèi)動(dòng)態(tài)性、人員成本周期性等特點(diǎn)，建立多維度特征分析模型，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化預(yù)算參數(shù)體系。例如，在實(shí)驗(yàn)室運(yùn)行經(jīng)費(fèi)預(yù)測(cè)中，可融合設(shè)備折舊率、使用頻次、能耗曲線等特征變量。另一方面，在數(shù)據(jù)治理能力強(qiáng)化層面，需構(gòu)建“全量數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)+實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)湖”雙層架構(gòu)，破解高校數(shù)據(jù)孤島難題。通過(guò)整合財(cái)務(wù)、教務(wù)、科研、后勤等所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源，建立包含3.6億條記錄的校級(jí)數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄；開發(fā)智能清洗工具，建立從原始數(shù)據(jù)到預(yù)算決策節(jié)點(diǎn)的完整溯源鏈條，確保數(shù)據(jù)可信度；運(yùn)用NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如項(xiàng)目申報(bào)書）的標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保預(yù)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的完整性。

（二）完善配套制度體系，保障技術(shù)應(yīng)用規(guī)范性

智能技術(shù)的深度應(yīng)用需要制度體系護(hù)航，需從操作流程標(biāo)準(zhǔn)化、協(xié)同機(jī)制創(chuàng)新化、風(fēng)險(xiǎn)防控體系化三方面突破。首先，制定標(biāo)準(zhǔn)化操作流程。編寫《DeepSeek輔助預(yù)算編制操作手冊(cè)》，明確數(shù)據(jù)采集邊界、算法介入節(jié)點(diǎn)、人機(jī)協(xié)同規(guī)則等技術(shù)倫理要求。建立“三級(jí)復(fù)核”機(jī)制，在院系初審、職能部門復(fù)審、校委會(huì)終審環(huán)節(jié)設(shè)置差異化的人工校驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。其次，構(gòu)建跨部門協(xié)同機(jī)制。成立由財(cái)務(wù)、信息、審計(jì)等部門組成的數(shù)字化轉(zhuǎn)型專班，開發(fā)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換中間件。實(shí)施“數(shù)字素養(yǎng)提升計(jì)劃”，組織預(yù)算場(chǎng)景的AI工具工作坊，助力業(yè)務(wù)人員的人機(jī)協(xié)作效率的提升[7-8]。最后，風(fēng)險(xiǎn)防控體系需覆蓋技術(shù)倫理與數(shù)據(jù)安全雙維度。算法審計(jì)制度要求每季度委托第三方機(jī)構(gòu)對(duì)預(yù)算模型進(jìn)行四項(xiàng)評(píng)估：公平性、可解釋性、魯棒性、時(shí)效性；開發(fā)數(shù)據(jù)沙箱環(huán)境，對(duì)敏感信息進(jìn)行聯(lián)邦學(xué)習(xí)處理，建立算法失效熔斷機(jī)制，當(dāng)系統(tǒng)連續(xù)3次生成超出歷史經(jīng)驗(yàn)區(qū)間20%的異常方案時(shí)，自動(dòng)切換至人工主導(dǎo)模式并觸發(fā)根因分析。

（三）拓展應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)零基預(yù)算管理范式變革

零基預(yù)算的智能化轉(zhuǎn)型需突破傳統(tǒng)資金分配范疇，向科研管理、資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)、績(jī)效評(píng)價(jià)等深層領(lǐng)域延伸，構(gòu)建全域協(xié)同的新型管理范式。在科研經(jīng)費(fèi)動(dòng)態(tài)配置場(chǎng)景，開發(fā)“科研生命周期預(yù)算模型”，即通過(guò)自然語(yǔ)言處理解析項(xiàng)目申報(bào)書，自動(dòng)生成設(shè)備采購(gòu)、差旅會(huì)議等支出的預(yù)算建議方案，并根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)展實(shí)時(shí)調(diào)整預(yù)算額度，有效避免科研經(jīng)費(fèi)的閑置與浪費(fèi)。在資產(chǎn)智能統(tǒng)籌場(chǎng)景，構(gòu)建“空間－設(shè)備－人員”三維匹配模型，運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)室設(shè)備的智能盤點(diǎn)和效能評(píng)估，自動(dòng)識(shí)別實(shí)驗(yàn)室內(nèi)的設(shè)備位置、使用狀態(tài)及關(guān)聯(lián)人員信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)設(shè)備維護(hù)需求與人員培訓(xùn)需求，優(yōu)化資金配置。在績(jī)效評(píng)價(jià)體系場(chǎng)景，開發(fā)基于區(qū)塊鏈的預(yù)算績(jī)效存證系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)資金流向的全鏈追溯；運(yùn)用知識(shí)圖譜技術(shù)構(gòu)建跨年度績(jī)效關(guān)聯(lián)分析模型，為資源配置提供歷時(shí)性決策支持。通過(guò)三大場(chǎng)景的深度融合，將零基預(yù)算從單一的資金管理工具升級(jí)為驅(qū)動(dòng)高校高質(zhì)量發(fā)展的智能中樞。

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