基于大模型與檢索增強生成（RAG）的高校財務管理應用研究

關鍵詞：大模型；檢索增強生成（RAG）；高校財務管理；智能化管理；數字化轉型

DOI：10.12433/zgkjtz.20251122

課題項目：2024年度廣西會計人才小高地課題項目項目名稱：財會監督視角下高校信息化建設優化研究——以為例

項目編號：20240164

隨著高等教育事業的快速發展，高校的經濟活動日益復雜多樣，財務管理工作面臨著業務復雜、政策更新頻繁、人工審核工作量大等多重挑戰，傳統財務系統在知識應用、業務協同、智能處理等方面的局限性日益凸顯。大模型技術憑借其強大的自然語言理解與生成能力，結合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技術對專業知識的精準檢索能力，為解決這些問題提供了新的技術方案。本研究聚焦高校財務管理實際需求，探索大模型與RAG技術的深度融合應用，構建智能化財務管理系統。通過優化預算管理、會計核算、經費使用等核心業務流程，推動高校財務管理向數字化、智能化方向轉型，對提升財務管理效率和服務質量具有重要意義。

一、大模型與RAG技術分析

（一）大模型技術原理

大模型技術作為人工智能領域的核心創新成果，采用深度神經網絡架構，通過超大規模參數和海量數據訓練，實現了對自然語言的深度理解與生成。在技術層面，大模型基于多層自注意力網絡結構，有效捕捉輸入信息的長程依賴關系，實現上下文語義的精準建模。注意力機制通過計算不同位置信息的相關性權重，動態調整各個位置的重要程度，從而準確把握文本的語義關聯。在訓練范式上，大模型采用自監督學習方法，包含預訓練和微調兩個關鍵階段。預訓練階段利用海量無標注數據構建語言知識體系，通過掩碼語言建模等方式獲取語言表示能力；微調階段針對具體應用場景，利用少量標記數據優化模型性能。模型推理過程采用遞進式生成方式，基于已生成內容和注意力分布，預測下一步最優輸出。

（二）RAG技術架構

檢索增強生成技術在傳統生成模型基礎上引入外部知識檢索機制，通過知識庫檢索與生成模型的深度融合提升輸出質量。該技術架構主要包含知識庫構建、向量檢索和增強生成三個核心模塊。知識庫構建環節將結構化與非結構化數據轉化為向量表示，采用語義編碼器將文本映射到高維向量空間，實現知識的規范化存儲。向量檢索模塊基于相似度計算原理，利用近鄰搜索算法從知識庫中篩選出與輸入查詢相關的知識片段[2。在增強生成階段，檢索到的相關知識與原始輸入信息進行融合，構建豐富的上下文信息，指導生成模型產生更準確、專業的輸出內容。為保證檢索質量，該技術采用雙塔結構進行向量編碼，通過注意力機制對檢索結果進行重要性加權。

二、大模型與RAG技術在高校財務管理中的具體應用

（一）預算編制及調整

大模型與RAG技術在預算編制環節實現了對歷史數據的深度挖掘與智能分析。系統通過構建包含預算政策法規、歷史執行數據及行業標準等內容的專業知識庫，為預算編制提供精準的政策依據和參考標準[。在編制過程中，系統基于自然語言處理能力，對預算科目進行智能匹配和校驗，準確識別費用類型并生成合規性建議。針對重大項目預算，系統結合歷史項目數據和市場價格信息，生成合理的預算測算方案。在預算調整環節，系統通過分析預算執行數據和資金使用趨勢，主動預警潛在的預算突破風險，并提供基于政策法規的調整建議[。同時，對調整方案進行自動化合規性審核，確保符合相關財務制度要求。這種智能化的預算管理方式顯著提升了預算編制的科學性與可執行性，為高校財務管理提供了有力支持。

（二）會計核算

大模型與RAG技術在會計核算領域實現了智能化轉型。系統通過構建完整的會計準則知識體系，對業務數據進行智能分類和賬務處理。在原始憑證錄入環節，系統運用智能識別技術，自動提取票據關鍵信息并生成會計分錄，同時結合RAG技術檢索相關會計處理規則，確保賬務處理的準確性。對于復雜的經濟業務，系統能夠基于歷史案例庫和專業知識庫，給出符合準則要求的處理建議。在往來賬務核對過程中，系統自動比對賬務數據，智能識別異常事項，并追溯相關原始憑證。在結賬環節，系統自動執行審核程序，確保賬務處理合規完整。這種智能化的會計核算模式大幅提升了核算效率，有效降低了人為差錯。

（三）預算執行

大模型與RAG技術在預算執行管理中構建了全方位的智能監控體系。系統基于預算政策知識庫和資金使用規范，嚴格把控預算執行各環節。經費支出申請時，系統調用智能審核模型，對照預算科目額度、使用范圍、支出標準等多維度要素進行合規性判定。智能預警機制通過深度分析歷史支出數據、項目執行周期、資金使用規律等特征，形成支出趨勢預測模型，為資金調度管理提供決策依據。在專項經費管理中，系統根據項目進度節點、合同支付條款等要素建立動態監控模型，實施精準化的資金使用管理。預算執行過程中，系統部署智能追蹤模塊，實時監測資金流向，確保專項資金?？顚Ｓ?。通過與財務報銷系統的數據聯動，建立了完整的預算控制閉環，有效規范了預算執行行為。

（四）財務決算

大模型與RAG技術在高校財務決算工作中發揮重要作用，智能化應用貫穿決算全過程。系統整合會計核算數據、預算執行數據、項目管理數據，構建全面的決算數據體系。決算期間，系統通過專業知識庫檢索調用財會法規制度等規范要求，按照層級編制各類決算報表。在數據處理環節，系統采用深度學習算法進行數據清洗、標準化處理，自動識別數據異常并給出預警提示。針對跨年度支出、結轉結余等專項事項，系統基于歷史案例庫進行合規性分析，提供專業處理建議。決算說明材料的編制通過智能分析重要指標變動，自動生成文本說明與數據分析報告。系統實現了從數據采集、處理、分析到報告生成的全流程智能化，為保障決算數據質量、提升工作效率提供了技術支撐。

（五）績效分析

大模型與RAG技術為高校經費使用績效評價提供了科學化分析方法。系統構建了涵蓋經濟效益、社會效益、可持續發展等多維度的績效評價指標體系。在具體項目評價過程中，系統從歷史項目庫中提取相似項目的執行數據，結合行業評價標準，建立了標準化的績效評估模型。評估內容包括預算執行的嚴密性、資金使用的規范性、項目管理的科學性等關鍵指標，形成全面的量化分析結果。針對重大建設項目和專項科研經費，系統部署了全過程監測模塊，通過對比分析成本投入與產出效益，識別資金使用效率的關鍵影響因素?？冃гu價結果與專業知識庫深度融合，為經費使用單位提供精準的改進方案，推動經費使用績效持續提升，實現了從事后評價向全程管理的轉變。

三、大模型與RAG技術在高校財務管理中的應用障礙

（一）智能理解與處理準確性不足

大模型與RAG技術在高校財務業務處理中暴露出準確性問題。系統在處理復雜財務業務時出現理解偏差，尤其是對涉及多個科目、跨部門協作的業務場景，智能識別準確率明顯下降。在專項經費管理中，系統對項目預算、經費支出等關鍵要素的理解存在偏差，導致預算控制不夠精準。財務憑證處理環節中，系統對特殊業務類型的識別不足，生成的會計分錄時常需要人工干預和修正。在政策法規解讀方面，系統對條款之間的關聯性把握不夠，給出的處理建議存在邏輯矛盾。經費使用合規性審核中，系統對特殊情況的判斷準確率偏低，影響了智能審核的可靠性。

（二）系統響應與交互體驗欠佳

系統在實際運行過程中表現出明顯的響應滯后和交互障礙。在高并發場景下，如學期末報銷單據增多時，系統響應速度明顯下降，影響工作效率。知識檢索模塊在處理復雜查詢時耗時過長，尤其是需要跨庫檢索和多維度分析的情況下，等待時間超出用戶容忍度。智能問答系統與用戶的交互不夠自然，對用戶提問的理解存在偏差，給出的答復過于機械，缺乏情境感知能力。處理建議模塊輸出的內容過于籠統，缺乏針對具體業務場景的深度分析和個性化建議，降低了系統使用價值。用戶反饋機制不夠完善，系統難以及時收集和響應用戶需求，影響了服務質量的持續改進。

（三）業務協同與集成度不夠

系統在跨部門業務協同和系統集成方面存在明顯短板。與人事、資產、科研等相關業務系統的數據共享不暢，造成“信息孤島”，影響財務數據的完整性和準確性。在跨部門業務流程中，系統難以實現無縫銜接，經常出現數據傳遞延遲或信息不一致的情況。預算管理與具體業務執行之間的聯動性不足，預算控制往往滯后于業務發生。項目經費管理中，科研項目進度與經費使用狀態未能實時同步，影響經費使用效率。各子系統間的業務規則不統一，導致處理結果存在差異。系統升級和數據遷移過程中經常出現兼容性問題，增加了系統維護成本。

四、大模型與RAG技術在高校財務管理中的優化方向

（一）提升智能處理的準確性

優化智能處理模型，提升系統對復雜財務業務的理解和處理能力。針對多科目聯動的業務場景，構建業務關聯圖譜，通過深度學習算法增強系統的上下文理解能力。在專項經費管理中，建立多維度的預算控制模型，結合項目特點和政策要求，實現精準的額度管理。完善憑證處理引擎，通過持續積累和學習各類特殊業務案例，提升系統對非標準業務的識別能力。強化政策理解模塊，建立政策條款關聯分析模型，確保系統給出的處理建議邏輯嚴密、前后一致。優化合規性審核算法，增加特殊情況判斷規則，提高審核結果的準確性。通過定期的模型訓練和優化，不斷提升系統的業務處理水平。

（二）優化系統響應與交互

深化系統架構改造，全面提升運行效率和用戶體驗。采用分布式計算架構，合理劃分業務處理模塊，實現負載均衡，有效應對高并發場景。改進知識檢索引擎，優化索引結構和檢索算法，實現毫秒級的檢索響應。升級智能問答系統，通過引入情境感知機制，提升系統對用戶意圖的理解能力，使對話更加自然流暢。完善處理建議模塊，基于用戶畫像和歷史行為數據，生成更有針對性的解決方案。建立實時反饋機制，通過智能分析用戶操作軌跡和使用評價，持續優化交互界面和功能設計。構建系統性能監控體系，實時監測各模塊運行狀態，及時發現和解決性能瓶頸。

（三）加強業務協同與集成

構建全方位的業務協同體系，實現跨系統的深度集成。建立統一的數據交換平臺，通過標準化接□實現財務系統與人事、資產、科研等相關系統的數據實時共享。優化跨部門業務流程，運用工作流引擎實現業務環節的自動化銜接，確保數據傳遞的及時性和準確性。建立預算管理與業務執行的聯動機制，通過預置控制點實現預算額度的事前控制。完善項目全生命周期管理，將科研項目進度與經費使用狀態實時關聯，優化資金使用效率。統一各子系統的業務規則，建立規則同步更新機制，確保處理標準的一致性。設計靈活的系統架構，提高系統兼容性，降低升級維護成本。

五、結語

高校財務管理的智能化轉型是新形勢下的必然選擇，研究以大模型與RAG技術為基礎，探索了智能化財務管理的創新路徑。通過對這兩種技術的深入研究和融合應用，不僅展示了人工智能技術在財務領域的廣闊應用前景，也揭示了當前階段技術應用中的現實問題與挑戰。針對這些問題，研究提出的優化策略為后續深化應用提供了可行思路。隨著技術的不斷進步和實踐的持續深入，高校財務管理的智能化水平將得到進一步提升，為建設現代化財務管理體系注入新的動力，推動高校財務管理朝著更加科學、高效的方向發展。

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（作者單位：廣西師范大學）