摘要:在AI时代迅猛发展的大背景下,高校财务信息化建设已成为必然趋势。但目前高校财务信息化建设存在诸多亟须解决的问题,技术层面上硬件设施陈旧落后、软件兼容性差;数据管理方面数据质量不高、存在安全隐患;人员素质方面难以适应新技术,缺乏既懂财务又懂信息技术的复合型人才;资金方面投入不足且保障机制不完善;管理体制上存在部门间协调困难、制度体系不健全等情况。本文通过对高校财务信息化建设中存在的上述各类问题进行深入分析,针对性地提出了一系列切实可行的解决对策,涵盖技术优化、数据管理改进、人员培训与引进、资金保障及管理体制完善等多个方面。通过实施技术优化、数据管理改进、人员培训与引进、资金保障及管理体制完善等措施,能够有效推动高校财务信息化建设,使其更好地适应AI时代的发展需求,提升高校财务管理的效率和质量,为高校的长远发展提供有力的财务支持。

　　关键词:AI时代;高校财务;信息化建设;问题;对策

　　0引言

　　在当今AI时代,信息技术日新月异,深刻影响着各个领域。高校作为知识创新和人才培养的重要阵地,其财务管理也面临着数字化转型的迫切需求。随着高校规模的不断扩大和业务的日益复杂,传统的财务管理模式已难以满足高效、精准和智能化的要求。AI技术的融入为高校财务管理带来了新的机遇,如提升数据处理效率、优化决策支持等。然而,在推进高校财务信息化建设的过程中,存在着一系列问题。深入研究这些问题并提出有效的对策,对于提高高校财务管理水平、优化资源配置、保障财务安全及提升高校的综合竞争力具有重要意义。它有助于高校适应时代发展,实现财务管理的现代化和科学化。

　　在AI时代,高校财务信息化建设备受关注。现有研究指出硬件设施落后、软件兼容性差等技术问题,数据质量与安全隐患、人员素质不匹配、资金投入与保障不足、管理体制缺陷等也制约发展。相关对策聚焦技术升级、数据管理优化、人才培养与引进、资金保障及体制完善,为后续研究奠基。

　　本研究旨在深入剖析AI时代高校财务信息化建设中所暴露出的问题,并探寻切实可行的解决策略。通过全面的分析和研究,期望能够为高校财务管理的智能化转型提供有力的理论支持和实践指导,助力高校在新的技术环境下实现财务工作的高效、精准与安全,从而更好地服务于高校的教学、科研及整体发展战略。

　　为达到研究目的,本研究将综合运用多种研究方法。首先,采用文献研究法,广泛收集和梳理国内外关于高校财务信息化及AI应用的相关文献,了解前沿理论和实践成果,为后续研究奠定基础。其次,运用案例分析法,选取具有代表性的高校作为案例,深入剖析其在财务信息化建设中的经验与教训。此外,还将通过问卷调查和访谈等方式,与高校财务人员及相关管理者进行交流,获取第一手数据和信息,以确保研究结果的真实性和可靠性。

　　1 AI时代高校财务信息化建设的理论基础

　　1.1 AI技术在财务管理中的应用概述

　　1.1.1介绍常见的AI技术

　　在AI技术于财务管理的应用中,常见的AI技术发挥着重要作用。机器学习技术能够自动分析大量财务数据,预测财务趋势和风险。例如,通过监督学习算法预测资金需求和收支情况。

　　数据分析技术可对海量财务信息进行深度挖掘和整合,帮助发现潜在的财务规律和问题。它能迅速识别异常财务交易,为财务决策提供精准依据。

　　此外,自然语言处理技术能实现财务文档的智能处理和理解,提高工作效率,减少人工操作的误差。

　　1.1.2 AI技术在财务领域的应用场景

　　应用场景包括:①财务咨询:利用自然语言处理技术,为师生提供实时的财务咨询服务,快速准确地回答各种财务问题。②学费缴纳:通过智能化系统,学生可以自助完成学费缴纳,系统能够自动识别和处理缴费信息,提高缴费效率并减少人工操作。③财务报账:例如报账财务机器人可自动扫描发票上的二维码或直接拍照,将发票内容转换成系统发票并验证相关信息,自动填写电子版审批单并完成签批流程,然后由财务人员进行批量复核,从而优化报账流程并提升效率,解决月底或年底扎堆报销、排队报账的问题。④财务档案管理:运用图像识别和数据存储技术,对大量财务档案进行数字化管理,方便快速检索、查阅和保存,同时降低档案丢失或损坏的风险。⑤财务分析和预测:借助机器学习和数据分析技术,深度挖掘财务数据,分析财务趋势和风险,为高校的财务规划、预算制定和决策提供有力支持。⑥智能路由:企业通过财务共享建立统一支付结算平台,整合外部支付渠道。平台内置的智能路由可以根据不同业务规则选择最优路由支付,综合考虑收费、渠道可用性等因素,提高支付成功率并降低网关成本。它能够记住常用的可选路由路径,通过深度学习算法和知识图谱计算来选择最优方案,实现网上支付智能化。⑦智能头寸管理:依靠机器学习算法、预测分析技术和知识图谱等建立现金流智能预测机制,精确预测未来现金流,得出企业的最佳现金持有量。⑧供应商智能选择:在智能机器人中建立供应商选择指标体系,充分考虑生产能力、技术能力、价格、财务状况等因素。通过采集和计算供应商数据,让计算机完成供应商等级分类,找到最佳供应商,并监督整个供货过程。

　　1.2高校财务信息化建设的相关理论

　　1.2.1高校财务信息化建设的原则和目标

　　高校财务信息化建设的原则见图1。高校财务信息化建设目标见图2。

　　1.2.2财务管理信息化的体系架构

　　高校财务管理信息化的体系框架通常涵盖以下几个关键部分:①基础层,包括硬件设施如服务器、网络设备,以及软件系统如操作系统、数据库等,为信息化运行提供支撑。②数据层负责收集、存储和管理各类财务数据,如财务报表、收支明细等,并确保数据的准确性和完整性。③业务层涵盖财务预算、核算、报销等核心业务流程的信息化处理,实现业务的自动化和规范化。④应用层则为用户提供具体的应用服务,如财务查询系统、决策支持系统等,满足不同用户的需求。⑤最后,安全保障层通过访问控制、数据加密等手段确保整个体系的安全稳定运行。

　　2 AI时代高校财务信息化建设的现状

　　2.1已取得的成果

　　2.1.1信息化系统的普及程度

　　在AI时代,高校财务信息化系统的普及程度取得了显著成果。众多高校已普遍引入财务管理信息系统,涵盖了财务核算、预算管理等基本模块。大部分高校实现了财务数据的电子化处理,取代了传统的手工记账,提高了数据的准确性和及时性。在线报销系统在许多高校得到应用,师生可通过网络提交报销申请,简化了流程。同时,财务信息系统与校园其他业务系统的对接也有所加强,如与教务、科研等系统的部分数据共享,提升了工作效率和协同性。然而,普及程度在不同高校间仍存在差异,部分高校的系统功能尚需完善和优化。

　　2.1.2部分高校在AI应用方面的初步尝试

　　在AI时代,部分高校在财务信息化建设中已展开了AI应用的初步尝试。一些高校利用AI技术进行财务风险预测,通过对大量财务数据的分析,提前识别潜在风险。部分高校引入智能客服,为师生提供财务咨询服务,能快速准确回答常见问题。还有的尝试使用自动化的财务审批流程,依据预设规则和机器学习算法,提高审批效率和准确性。此外,在财务报表分析中也运用了AI技术,自动提取关键信息,生成直观的分析报告,为决策提供有力支持。但这些尝试仍处于初级阶段,有待进一步深化和拓展。

　　2.2当前的发展趋势

　　2.2.1智能化、自动化的发展方向

　　在AI时代,高校财务信息化建设呈现出明显的智能化、自动化发展趋势。越来越多的高校开始借助人工智能技术,实现财务流程的自动处理。例如,在财务报销环节,通过图像识别和智能算法,自动审核报销单据的合规性和准确性,大大提高了工作效率。在预算管理方面,利用机器学习预测资金需求和分配,使预算更加科学合理。智能化的财务分析工具也逐渐普及,能够快速挖掘数据价值,为决策提供精准支持。这种发展趋势将进一步减轻财务人员的工作负担,提升财务管理的精度和效能。

　　2.2.2与其他业务系统的融合趋势

　　在AI时代,高校财务信息化建设呈现出与其他业务系统融合的发展趋势。财务系统不再孤立运行,而是积极与教务、科研、人事等系统相互衔接。这种融合使得数据能够在各系统间顺畅流通,例如财务与教务系统融合,方便统计教学相关的经费使用。与科研系统结合,能精准核算科研项目的收支。同时,融合促进了流程的优化,减少了重复劳动和信息误差。通过统一的平台,实现数据共享和协同工作,提高了整体的管理效率和决策科学性,推动高校管理向一体化、智能化迈进。

　　3 AI时代高校财务信息化建设存在的问题

　　3.1技术层面的问题

　　3.1.1硬件设施更新滞后

　　在AI时代,高校财务信息化建设中的技术问题凸显,硬件设施更新滞后现象严重。许多高校的服务器、存储设备等硬件难以满足日益增长的数据处理和存储需求。部分高校的计算机终端性能不足,影响财务软件的运行速度和效率。网络带宽限制导致数据传输缓慢,尤其在高峰期易出现卡顿。而且,老化的硬件设备故障率升高,维护成本增加,却得不到及时更换,严重制约了财务信息化系统的稳定运行和功能发挥,无法有效支持高校财务工作的智能化发展。

　　3.1.2软件系统兼容性和扩展性不足

　　在AI时代,高校财务信息化建设面临软件系统兼容性和扩展性不足的严峻挑战。不同部门使用的财务软件版本各异,相互间难以兼容,导致数据流通受阻,信息共享困难。一些软件系统架构设计僵化,扩展性差,无法灵活应对业务变化和新增需求。例如,当新增财务管理模块或与其他系统对接时,现有软件难以适配,需要耗费大量时间和资源进行改造。此外,部分软件对新的技术标准和规范支持不足,无法充分利用先进技术提升性能和功能,限制了高校财务信息化的深入发展。

　　3.2数据管理方面的问题

　　3.2.1数据质量不高

　　AI时代,高校财务信息化建设中数据质量不高的问题较为突出。数据录入不规范,存在错误、缺失和重复等情况。各部门数据源多样,标准不一,导致数据整合困难。部分数据时效性差,不能及时反映财务实际状况。而且,数据审核机制不完善,无法有效筛查和纠正错误数据,影响财务分析和决策的准确性。这些数据质量问题严重制约了高校财务信息化的效能发挥。

　　3.2.2数据安全存在隐患

　　在AI时代的高校财务信息化建设中,数据安全隐患不容忽视[1]。高校财务数据包含大量敏感信息,如师生个人财务数据、学校财务收支等。然而,部分高校网络防护体系薄弱,易遭黑客攻击和病毒入侵。内部人员数据安全意识淡薄,可能导致数据泄露。此外,数据存储和备份机制不完善,一旦发生系统故障或灾害,数据恢复困难。同时,对第三方服务提供商的监管不足,也增加了数据被滥用或失窃的风险,严重威胁高校财务信息的安全。

　　3.3人员素质问题

　　3.3.1财务人员对AI技术的掌握程度有限

　　在AI时代,高校财务信息化建设面临人员素质方面的挑战。其中,财务人员对AI技术的掌握程度有限是突出问题。多数财务人员仍习惯于传统的财务处理方式,对AI技术的原理、应用缺乏深入了解。他们在面对智能化的财务软件和系统时,操作不熟练,无法充分发挥其功能。这不仅影响工作效率,还可能导致错误决策。提升财务人员的AI技术水平已迫在眉睫。

　　3.3.2缺乏复合型人才

　　AI时代的高校财务信息化建设中,缺乏复合型人才的问题日益凸显[2]。既懂财务专业知识,又精通AI技术及其应用的复合型人才严重不足。高校财务工作不仅需要处理复杂的财务数据和业务,还需运用AI技术进行数据分析、风险预测等。但当前财务人员往往专注于财务领域,技术能力薄弱;而技术人员又缺乏财务专业知识,难以深入理解财务需求。这种人才结构的失衡,极大地制约了高校财务信息化建设的推进和创新。

　　3.4资金投入问题

　　3.4.1建设资金不足

　　在AI时代,高校财务信息化建设面临资金投入不足的困境。随着技术的快速发展,信息化建设需要大量资金来购置先进的硬件设备、软件系统以及进行技术维护和升级。然而,部分高校由于经费预算有限,难以拨出足够的资金用于财务信息化建设。这导致设备老化无法及时更新,软件版本落后,无法满足日益增长的业务需求。资金短缺还限制了对新技术的引进和人才培养,严重阻碍了高校财务信息化的进程。

　　3.4.2后续维护和升级资金保障困难

　　AI时代,高校财务信息化建设在资金投入方面,后续维护和升级资金保障困难的问题突出[3]。初始建设完成后,系统的稳定运行和功能优化需要持续投入。但高校常常在初期投入大量资金后,后续维护和升级资金难以跟上。这可能是由于预算规划不合理,未充分考虑长期需求,也可能是资金分配重点发生变化。维护和升级资金的短缺,易导致系统故障频发、性能下降,无法及时适应新的财务政策和业务变化。长此以往,将削弱财务信息化建设的成效,影响高校财务管理的效率和质量。

　　3.5管理体制问题

　　3.5.1部门之间协调不畅

　　在AI时代的高校财务信息化建设中,管理体制存在部门之间协调不畅的突出问题。各部门往往根据自身需求和利益推进工作,缺乏统一的规划和协调机制。财务部门与其他部门如教务、科研等在信息系统建设和数据共享方面沟通不足,导致信息孤岛现象严重。部门间职责划分不明确,出现问题时相互推诿。工作流程和标准的差异也使得协作困难,阻碍了财务信息化建设的整体推进和有效整合,降低了工作效率和资源利用效率。

　　3.5.2管理制度不完善

　　在AI时代,高校财务信息化建设面临管理制度不完善的问题[4]。一方面,缺乏针对财务信息化的专门制度,导致工作流程不规范,操作标准模糊。比如在数据录入、存储和使用方面,没有明确的规定,容易造成数据混乱和安全隐患。另一方面,现有制度更新不及时,无法适应快速发展的信息技术和财务管理需求的变化。对于新出现的问题和风险,缺乏有效的应对机制和约束手段。不完善的管理制度严重制约了高校财务信息化建设的顺利开展和有效运行。

　　4 AI时代高校财务信息化建设的对策

　　4.1技术优化策略

　　4.1.1定期更新硬件设备

　　在AI时代,高校财务信息化建设的技术优化至关重要。定期更新硬件设备是其中的关键一环。高校应制定合理的硬件更新计划,根据财务数据处理量和业务增长需求,适时更换老化、性能不足的设备。通过定期更新,能确保服务器具备足够的运算能力和存储容量,保障财务系统的稳定运行和高效处理。同时,新设备还能支持更先进的软件应用,提升财务工作的智能化水平,为高校财务管理提供更强大的技术支撑。总之,定期更新硬件设备是推动高校财务信息化发展的基础保障。

　　4.1.2选择合适的软件系统,注重其开放性和兼容性

　　在AI时代,高校财务信息化建设中选择合适的软件系统至关重要,尤其要注重开放性和兼容性。开放性的软件系统允许高校根据自身需求进行定制和二次开发,能更好地适应学校财务工作的独特性和变化。兼容性强的系统则能与校内其他业务系统无缝对接,实现数据的自由流通和共享。在选择时,要综合评估软件供应商的技术实力和服务质量。确保软件具备良好的接口规范和标准,便于与不同系统集成。同时,要关注软件的更新和维护机制,以适应技术发展和业务需求的变化。这样的软件系统能打破信息孤岛,提高工作效率,为高校财务信息化建设提供有力支持,促进财务管理的科学化和规范化。

　　4.2数据管理改进措施

　　4.2.1建立数据质量监控机制

　　在AI时代,为推进高校财务信息化建设,建立数据质量监控机制势在必行。首先,明确数据质量标准,包括准确性、完整性、一致性等方面的要求。然后,通过技术手段对数据进行实时监测和校验,及时发现并纠正错误数据。同时,设立专门的数据质量管理岗位,负责监督数据录入、处理等环节,确保数据质量符合标准。还应建立数据质量评估体系,定期对数据进行全面检查和评估。建立数据质量监控机制能够有效提升高校财务数据的质量,为信息化建设提供可靠的数据基础。

　　4.2.2加强数据安全防护体系

　　在AI时代,高校财务信息化建设中,加强数据安全防护体系至关重要。一方面,要完善网络安全设施,如安装防火墙、入侵检测系统等,防止外部恶意攻击;另一方面,强化内部访问控制,严格设置数据访问权限,对敏感数据进行加密处理。同时,定期进行数据备份和恢复演练以应对可能的系统故障或数据丢失。加强员工的数据安全培训,提高安全意识,共同守护财务数据安全。

　　4.3人员培训与引进

　　在AI时代,高校财务信息化建设需要高度重视人员培训与引进。培训方面,应针对现有财务人员制定系统的培训计划。开展关于AI技术基础知识、财务信息化软件操作、数据分析方法等内容的培训课程。通过定期举办讲座、研讨会和实践操作演练,提升财务人员对新技术的理解和应用能力。同时,鼓励财务人员自主学习,提供在线学习资源和学习激励机制,促使他们不断更新知识和技能。在引进人才方面,制定具有吸引力的人才引进政策。积极招聘既懂财务又精通AI技术的复合型人才,加强高校财务信息化队伍建设。在招聘过程中,注重考察应聘者的专业知识、实践经验和创新能力。对于新引进的人才,提供良好的工作环境和职业发展通道,使其能充分发挥自身优势,为高校财务信息化建设贡献力量。通过有效的人员培训与引进,能够优化高校财务人员结构,提高整体素质和业务水平,为财务信息化建设的顺利推进提供有力的人才保障。

　　4.4资金保障机制

　　在AI时代,为推动高校财务信息化建设的顺利发展,建立健全资金保障机制是关键所在。首先,高校应优化预算编制,增加对财务信息化建设的资金投入。在年度预算中,合理分配资源,明确财务信息化建设的专项经费,并确保其稳定增长。同时,建立科学的预算评估体系,对资金的使用进行全程监控和绩效评估,提高资金使用效率。其次,积极拓展资金来源渠道。除了依靠学校自身的财政拨款,还应主动争取政府相关部门的专项扶持资金和政策支持。加强与企业的合作,通过产学研合作项目、技术转让等方式引入社会资金,共同推进财务信息化建设。此外,高校可以探索引入金融创新工具,如融资租赁、PPP(政府和社会资本合作)模式等,缓解资金压力。对于一些大型的信息化建设项目,可以采用分期投入的方式,根据项目进展和实际需求逐步安排资金,降低一次性投入带来的财务风险。

　　同时,加强对资金的统筹管理和合理规划。根据财务信息化建设的总体目标和阶段性任务,制定详细的资金使用计划,优先保障关键技术研发、核心设备购置和人才培养等方面的资金需求。避免资金的分散使用和浪费,确保每一笔资金都能发挥最大效益。

　　最后,建立资金监督机制,加强对资金使用的审计和监督。防止资金被挪用、滥用,确保资金的安全、规范使用,为高校财务信息化建设提供坚实的资金保障。

　　4.5完善管理体制

　　在AI时代,完善高校财务信息化建设的管理体制是实现高效、精准财务管理的重要保障。其一,要建立统一的信息化建设领导小组。由学校高层领导牵头,财务、信息、教务等相关部门负责人参与,共同制定财务信息化建设的战略规划和目标,统筹协调资源分配和工作推进,打破部门壁垒,形成工作合力。其二,明确各部门在财务信息化建设中的职责和分工。避免职责不清导致的工作推诿和重复劳动,确保每个环节都有专人负责,保障工作的连续性和稳定性。其三,优化工作流程。对财务信息化涉及的各项业务流程进行重新梳理和优化,去除烦琐的环节,简化操作步骤,提高工作效率。同时,建立标准化的业务流程和操作规范,确保各项工作有章可循,规范有序。其四,建立健全的沟通协调机制。加强财务部门与其他部门之间的信息交流与共享,定期召开协调会议,及时解决工作中出现的问题和矛盾。通过有效的沟通,促进各部门之间的协作配合,共同推进财务信息化建设。最后,加强制度建设。完善财务信息化相关的管理制度和监督机制,对信息化建设的全过程进行有效监督和评估,及时发现问题并进行整改,保障财务信息化建设按照预定的目标和计划顺利推进。

　　5结语

　　在AI时代,高校财务信息化建设已成为提升财务管理水平、推动高校现代化发展的关键路径。通过对现状的深入剖析,本研究揭示了当前高校财务信息化建设中存在的一系列问题。在技术层面,硬件设施更新滞后,难以满足日益增长的数据处理需求,软件系统兼容性和扩展性不足,阻碍了数据的流通与共享;数据管理方面,数据质量参差不齐,数据安全存在隐患,威胁着高校财务信息的准确性与保密性;人员素质上,财务人员对AI技术掌握有限,复合型人才匮乏,制约了信息化建设的创新与发展;资金投入不足,后续维护和升级资金保障困难,限制了信息化建设的持续推进;管理体制中,部门间协调不畅,管理制度不完善,导致工作效率低下,无法形成高效的信息化建设合力。

　　针对这些问题,本研究提出了全面且具有针对性的对策。在技术优化上,通过定期更新硬件设备,选择开放性和兼容性良好的软件系统,为财务信息化建设提供坚实的技术支撑;在数据管理方面,建立数据质量监控机制,加强数据安全防护体系,确保财务数据的高质量与安全性;通过加强人员培训与引进,提升现有人员的技术能力,充实复合型人才队伍,为信息化建设注入智力源泉;构建资金保障机制,优化预算编制,拓展资金来源渠道,加强资金统筹管理与监督,为信息化建设提供稳定的资金支持;完善管理体制,建立统一领导小组,明确部门职责,优化工作流程,建立沟通协调机制并加强制度建设,为财务信息化建设营造良好的管理环境。

　　本研究的主要贡献在于全面梳理了AI时代高校财务信息化建设的问题,并提出了系统性的解决方案,为高校财务管理的智能化转型提供了理论依据和实践指导。这些研究成果不仅有助于高校提升财务管理效率和质量,优化资源配置,保障财务安全,还能为其他高校在推进财务信息化建设过程中提供借鉴和参考。

　　展望未来,随着AI技术的飞速发展,高校财务信息化建设将面临更多机遇与挑战。一方面,新技术的不断涌现为高校财务信息化提供了更广阔的创新空间,如更智能的数据分析工具、更高效的财务流程自动化技术等,有望进一步提升财务管理的精细化和智能化水平;另一方面,也需要应对技术更新换代带来的系统升级压力、数据安全风险加剧等挑战。未来研究可聚焦于如何进一步深化AI技术在高校财务领域的应用,探索更加智能化、个性化的财务管理模式;研究如何在保障数据安全的前提下,实现数据价值的最大化挖掘;以及如何加强高校与企业、科研机构的合作,共同攻克财务信息化建设中的技术难题和管理瓶颈,推动高校财务信息化建设迈向更高水平。

参考文献

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