大數據技術在高校財務決策中的應用研究

在高校財務決策帶來新機遇，通過整合多源結構化與非結構化數據，可為決策提供更全面深人的信息支持。

在國內外相關研究中，國外高校較早運用大數據進行財務預算管理、成本控制與風險評估，注重數據分析模型應用；國內學者側重財務風險預警與預算管理智能化研究。但現有研究在解決數據質量、安全及人才短缺等實際問題以及推動大數據與財務決策流程深度融合方面存在不足。

一、大數據技術與高校財務決策理論概述

大數據技術以分布式計算、云計算等為手段，實現海量復雜數據的高效處理，具備大容量、多樣性、高速性和低價值密度四大特征。大容量體現在高校每年產生的財務、教學等數據可達數TB甚至更高量級，涵蓋結構化、半結構化與非結構化數據；多樣性要求高校財務決策需整合多源異構數據；高速性強調對實時產生數據的及時處理，避免決策滯后；低價值密度則需借助數據挖掘技術提取有用信息。

高校財務決策主要包括財務預算、資金管理和投資決策，財務預算需綜合考量收支因素科學編制，資金管理涉及多元渠道資金的籌集、使用與分配，投資決策涵蓋固定資產和金融資產投資的可行性與風險把控，決策流程包括問題識別、數據收集整理、方案制訂、評估選擇及執行監控等環節。天數據技術影響高校財務決策的理論基礎源于數據挖掘和數據分析理論，前者通過關聯規則挖掘、聚類分析等手段發現數據規律，為資源分配和管理提供依據；后者借助時間序列分析、回歸分析等統計學方法及機器學習算法，對財務數據進行定量分析，實現財務趨勢預測、風險評估與資源優化配置，為科學決策提供支撐。

二、高校財務決策面臨的挑戰與大數據的解決思路

（一）傳統高校財務決策存在的問題

傳統高校財務決策模式存在數據來源局限、處理能力不足與預測性欠佳等問題。數據層面，主要依賴財務部門內部結構化數據，因缺乏跨部門數據共享整合，難以獲取教學、科研、學生管理等非財務信息，導致決策依據片面。如科研經費管理僅依據財務收支數據，無法掌握項目進展、成果產出等情況，影響經費投入產出效益評估與資源合理配置。數據處理方面，傳統技術工具難以適應數據量增長需求，處理速度緩慢，年度預算編制耗時冗長，降低時效性；且對非結構化數據處理能力有限，無法有效挖掘科研文檔、師生評價等數據價值，影響財務管理改進。決策方式上，多基于歷史數據與經驗判斷，采用簡單統計分析方法，缺乏對未來財務趨勢和風險的精準預測。制定學費標準時未充分考量市場、政策等動態因素，風險評估也難以全面識別預警潛在財務風險，致使學校面臨決策失誤與財務損失風險。

（二）大數據技術為高校財務決策帶來的機遇

大數據技術通過拓展數據獲取維度、提升數據處理效能、強化數據分析預測能力，全面革新高校財務決策模式。在數據采集層面，借助數據集成平臺整合教務、科研、人事等多源業務系統數據，突破傳統結構化財務數據局限，將學生學習行為、科研項目進展等非結構化、半結構化數據納入決策范疇，為獎學金政策制定、科研經費配置優化提供多維信息支撐。數據處理方面，依托分布式計算、云計算技術實現海量數據并行處理，大幅提升處理速度，滿足實時決策需求；同時運用自然語言處理、圖像識別等技術，有效挖掘科研文檔、師生評價等非結構化數據價值，增強財務決策依據的豐富性。數據分析預測環節，利用時間序列分析、機器學習等算法，深度挖掘歷史與實時數據蘊含的規律，精準預測高校財務收支、資金需求及潛在風險，助力年度預算科學編制；并通過監測市場動態、政策法規等外部數據，提前洞察機遇與挑戰，為學校戰略決策及財務策略調整提供前瞻性支持。

（三）大數據解決高校財務決策問題的可行性

在技術、成本與管理層面，高校應用大數據技術開展財務決策具備堅實基礎與可行性。技術上，大數據技術在多領域廣泛應用且成熟度高，Hadoop、Spark等專業工具及平臺能滿足數據處理、分析與可視化需求，加之高校自身信息技術基礎良好、人才儲備充足，部分院校已建成數字化校園平臺實現數據初步整合，為搭建大數據分析平臺提供有力支撐。成本方面，盡管平臺建設與維護存在資金投入，但從長遠看，大數據技術助力高校優化資源配置、提升財務管理效率、降低財務風險，可帶來顯著經濟效益；同時，市場競爭推動技術成本下降，云服務靈活套餐進一步減輕高校前期采購壓力。管理層面，高校管理層高度重視財務管理革新，積極推動大數據技術應用，通過建立跨部門協調機制促進數據共享與協作；完善數據安全管理制度，采取加密、訪問控制等措施，強化人員安全意識培訓，有效防范數據安全風險，為大數據技術在財務決策中的落地實施提供制度保障與組織支撐。

三、大數據技術在高校財務決策關鍵環節的應用

（一）預算編制中的大數據應用

傳統高校預算編制多依賴歷史數據與經驗判斷，難以充分考量學校發展的復雜因素，導致科學性與準確性欠佳，而大數據技術為其提供了創新路徑。一方面，大數據技術通過數據集成平臺整合教務、科研、人事等多源業務數據，涵蓋財務收支與學生人數變化、學科發展動態等非財務信息，精準把握學校各項活動的資源需求與發展趨勢，助力合理分配預算資金，支持學科建設。另一方面，運用時間序列分析、回歸分析等方法深度挖掘歷史數據，結合神經網絡、決策樹等機器學習算法，建立科學的預算預測模型，準確預估財務收支與預算執行偏差，為預算編制提供可靠依據。此外，在預算執行過程中，大數據技術實時收集分析教學科研進展、市場環境變化等數據，及時發現預算偏差并動態調整；通過模擬不同預算方案，評估其對學校財務狀況與發展自標的影響，優化資源配置，保障學校各項工作順利推進。

（二）資金流動監控中的大數據應用

高校資金流動環節復雜、涉及領域廣泛，傳統監控方式難以實現全面實時監管，易滋生資金風險，而天數據技術憑借實時性與強天分析能力，為資金流動監控提供有效解決方案。通過搭建大數據資金監控平臺，高校可實時采集整合財務系統收支憑證、校園一卡通消費記錄、銀行資金往來交易等多源數據，全方位呈現資金收人、支出、結余狀況，及時捕捉資金流動異常。大數據分析技術通過設定風險指標與預警閾值，運用數據挖掘和機器學習算法，實時剖析資金數據，一旦部門支出超閾值或學生消費行為異常，便自動觸發預警，并借助關聯分析鎖定異常根源。此外，基于歷史資金數據、市場環境信息及學校業務動態，大數據技術構建資金風險預測模型，精準預判資金短缺、債務違約等潛在風險，結合宏觀經濟形勢與政策變化動態優化模型，同步輸出風險應對策略，助力高校提前籌備資金、規劃債務，提升資金風險管理水平。

（三）投資決策中的大數據應用

高校傳統投資決策因缺乏全面數據支撐與科學分析手段，難以精準權衡項自風險與收益，而大數據技術的引人為其提供了新的解決思路。在投資決策前期，大數據技術可通過互聯網、數據庫等多渠道廣泛收集宏觀經濟、行業趨勢、市場競爭等與投資項目相關的海量數據，同時分析同行業高校或機構類似項目的實踐經驗，為決策提供參考。在決策分析階段，大數據分析技術運用風險評估模型和算法，識別市場、信用、操作等風險因素，量化其對投資收益的影響程度，通過蒙特卡洛模擬等方法多次推演項目未來收益分布，精準評估投資風險與預期收益，并對項目進行實時監測，動態調整評估結果。此外，高校可借助大數據技術構建投資決策支持系統，整合項目數據與分析成果，直觀展示風險收益、投資回報率等關鍵指標，提供多方案模擬對比與決策建議，同時與學校財務管理、資產管理等系統對接，實現數據共享交互，輔助決策者結合學校發展戰略與風險承受能力，作出科學合理的投資決策，提升決策效率與協同性。

（四）成本控制中的大數據應用

高校成本結構覆蓋教學、科研、后勤等多領域，傳統控制方法難以實現精細化管理，而大數據技術為成本管控提供創新路徑，助力挖掘降本增效潛力。大數據技術全面整合財務部門成本核算數據與各業務部門業務數據，涵蓋教學、科研、后勤保障、行政管理等全成本領域，通過深人分析多源數據，精準定位教學成本中教師薪酬、設備采購等關鍵支出項，明確科研成本高占比環節及后勤保障成本重點支出領域。同時，借助時間序列分析、因果分析等技術，挖掘學生人數變化、市場價格波動等成本變動影響因素，清晰呈現成本變動趨勢與內在邏輯，為提前布局成本控制策略提供依據。此外，大數據技術通過剖析成本數據識別降本潛力點，針對性制定優化措施，如優化教學資源配置、強化科研經費管理、推進后勤節能降耗等，并構建成本控制模型模擬不同策略下的成本變化，評估措施成效，篩選最優方案，實現高校成本精細化管控與資源高效利用。

四、大數據時代高校財務決策面臨的挑戰與應對策略

大數據技術在高校財務決策應用中面臨數據安全與隱私、技術人才、組織管理等多重挑戰，需針對性施策。數據安全與隱私保護層面，高校財務數據在采集、傳輸、存儲各環節存在安全隱患，數據接口防護不足、網絡傳輸開放性及數據庫漏洞易引發數據竊取、篡改與泄露，威脅學校聲譽并造成經濟與法律風險；隱私保護方面，人員操作不當、數據脫敏缺失及共享開放趨勢下的權益保障難題突出。技術應用與人才儲備方面，高校業務系統數據格式各異、整合難度天，現有信息技術基礎設施難以滿足大數據處理需求；同時，既懂財務又精于數據分析的復合型人才匱乏，財務人員技術應用能力不足，且高校人才培養與引進機制不完善。組織架構與管理流程方面，職能化架構導致部門信息壁壘，阻礙數據共享與業務協同，影響預算編制等工作；傳統煩瑣的財務決策流程時效性差，數據處理方式簡單，無法發揮大數據優勢。對此，可從三方面應對：技術上，構建數據安全防護體系，采用加密、訪問控制技術，建立備份恢復機制，升級信息技術基礎設施；人才建設上，加強內部財務人員培訓，建立完善的人才引進機制；管理優化上，建立跨部門協調機制，設立數據管理部門，優化財務決策流程，推動決策自動化與智能化，提升決策的科學性和效率。

五、結語

本文系統研究大數據技術在高校財務決策中的應用，在理論與實踐層面取得重要成果。理論上，深入闡釋大數據技術的內涵、“天容量、多樣性、高速性、低價值密度”四大特征及其影響高校財務決策的理論依據，打破傳統財務決策依賴結構化數據與經驗判斷的局限，揭示大數據整合多源信息、挖掘數據規律的決策價值，豐富高校財務管理理論體系。圖

作者單位：鄂爾多斯生態環境職業學院

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