摘要:随着数字化智能技术的成熟应用,高校传统财务管理模式局限性日渐凸显。基于此,分析当前高校财务管理中存在的主要问题,并构建智能财务共享平台解决方案,通过数据挖掘技术实现在经营预测、预算管理、成本管控、风险预警和绩效评价等场景下的智能化应用。提出高校需从构建大数据驱动的财务管理顶层设计、提升财务数据分析与决策能力、深化业财系统集成与流程再造、完善动态管控与制度保障等方面提升财务管理的科学性和决策支持能力。

　　关键词:数据挖掘;高校财务;智能财务共享平台;业财融合;数字化转型

　　0引言

　　当前,全球数据呈现爆炸式增长,传统数据分析技术在处理效率和深度挖掘等方面存在明显局限性。在此背景下,人工智能、大数据、区块链等技术应运而生,凭借其模式识别、趋势预测和关联分析等功能,广泛应用于金融、医疗、教育等领域,为数据驱动型决策提供了坚实的技术保障。

　　高校作为知识创新和人才培养的主要阵地,其财务管理工作正经历着前所未有的变革。高校正积极探索数字化转型路径,致力于从传统“重核算”的事务型管理模式向“重管理”的战略型决策模式转变。讲好高校“数据故事”,提升高校科学管理和智能决策水平具有重要意义[1],学校管理层可以利用财务信息实现资源精准配置与科学决策,推动学校财务治理体系和治理能力现代化;财政及教育主管部门可以基于高校财务信息制定科学合理的拨款政策和监管机制;金融机构及社会投资者可以通过财务信息了解高校财务健康状况和潜在风险,为投融资决策提供可靠依据。

　　1文献综述

　　数据挖掘(Data Mining)是指综合运用数理统计、机器学习等方法从海量数据中挖掘潜藏的信息,通过构建和验证数据模型,提炼出具有决策价值的信息过程。在会计领域,随着企业经济活动日益复杂,会计数据呈现出体量大、类型多、实时性强的特点。而数据挖掘技术能够帮助会计人员高效处理这些复杂数据,通过数据清洗、分类预测、关联分析等手段,深度挖掘财务数据与非财务数据间的潜在联系,生成财务分析报告与风险预警信息,为企业管理层、决策层提供信息支持,助力企业优化财务管理、提升风险防控能力,实现精细化管理与高质量发展[2]。

　　1.1数据挖掘的理论框架

　　数据挖掘技术的理论框架为实际应用提供了系统化的指导。其中CRISP-DM(跨行业数据挖掘标准流程)由欧盟机构联合起草,基于数据挖掘生命周期提供了完整的过程描述,包括商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、结果部署,强调从业务需求出发[3]。SEMMA是由SAS研究所提出的一种数据挖掘分析方法,它是抽样(Sample)、探索(Ex-plore)、修订(Modify)、建模(Model)和评估(As-sess)的英文首字母缩写,侧重技术流程,缺少业务理解阶段[4]。AOSP-SM是思迈特公司基于CRISP-DM和SEMMA两种方法总结而来的一种数据挖掘方法。Six-Sigma(六西格玛)是一种以数据为基础的质量衡量,通过统计方法和结构化流程将缺陷率控制到极低[5]。

　　1.2数据挖掘的常用方法

　　数据挖掘技术带来了更高效、更准确的财务管理方式,成为学者的研究热点,基于数据挖掘技术构建了多种企业财务分析预测模型。肖志鸿[6]、谢港华[7]、袁涛和黄寰[8]分别利用决策树分类模型、关联规则挖掘、BP神经网络模型、随机森林模型等方法建立了企业财务分析模型。在综合分析模型方面,刘旻和罗慧[9]综合线性判别分析、逻辑回归方法和神经网络方法建立财务预测混合模型;卜耀华[10]提出主成分-遗传-支持向量机(PCA-GA-SVM)的企业财务困境组合分析方法;杨青龙等[11]基于LASSO方法建立了企业财务分析模型;操玮等[12]引入多元信息数据分析,建立集成学习财务预警模型,这些研究模型通过不同实现方式提升了财务分析的可靠性、准确性。

　　1.3数据挖掘的应用

　　一些学者将数据挖掘技术融入更多管理职能并开展进一步研究。王诗瑶等[13]探索了数据挖掘在军队预算管理应用中的可行性,系统分析了数据挖掘对预算管理流程的影响;雷洋昆和刘芝玮[14]围绕数据挖掘技术构建了高校“数据式审计”框架,并探讨了框架的实务应用;吴勇等[15]探索了数据挖掘技术在审计方面的应用,指导审计人员使用新的技术手段和理论工具发现公司舞弊行为;胡海兵和张延涛[16]以航海集团为例,介绍了数据挖掘技术在大型企业集团的应用情况;张茜[17]通过构建RPART-AdaBoost数据模型,分析了上市公司的财务指标与非财务指标识别财务舞弊行为。

　　综上所述,数据挖掘在财务方面的应用研究主要集中在企业财务管理、企业及行政事业单位审计等领域,在高校财务管理应用方面相关研究成果较少。高校具有公共服务机构的属性,其财务管理的核心目标是保障教学、科研及社会服务,需要在政策框架内以有限的资源实现社会效益的最大化,而非企业的追求利润最大化。尽管高校资金来源多元,包括财政拨款、学费收入、捐赠收入、科研经费等,但这些资金不仅有严格的用途限制、自主决策空间小,还需要与政策方向紧密联系,灵活性较低。同时,由于高校成本涵盖隐性投入较多,更加注重长期社会价值,不像企业可以通过产品或服务量化收益,这也造成了高校财务风险更加隐蔽。文章基于财务数据挖掘视角,结合高校财务管理的特点对存在的问题进行分析,探索财务数据挖掘技术在高校财务管理中的应用场景,为数据挖掘技术在高校财务管理中的应用提供建议。

　　2大数据时代高校财务管理问题的分析

　　当前,高校财务部门的职能边界正在不断拓展,其工作范围已不限于单纯地对学校发生的经济活动进行记录与汇报,而是需要主动融入学校管理决策,与其他部门协同承担管理决策责任。尤其是当前高等教育越来越关注科研创新、学科发展及资源优化配置,这对财务部门提出了更高要求[18]。财务部门需要与其他部门建立深度协作关系,打破信息壁垒,实现资源共享、优势互补,才能形成推动学校整体发展的强大合力,助力学校实现高质量发展。高校在借助大数据与数据挖掘技术优化财务管理工作时,面临着一系列亟待解决的难题。

　　2.1缺乏大数据时代下的财务管理模式顶层设计

　　在数字经济时代,高校财务工作已经不仅仅是会计学科领域的工作,而是涵盖了统计学、机器学习、数据库技术、数据可视化等多领域多学科的理论与方法。然而,很多高校在设计财务管理模式时,未站在多学科交叉融合的视角,缺乏立足全局的战略规划与系统性布局,以至于高校财务管理创新工作未能得到重视。这对高校财务管理的效率、质量和决策科学性产生了诸多不利影响[19]。

　　2.1.1战略层面

　　许多高校未明确大数据在财务管理中的战略地位和目标。例如,在制定学校长期发展规划时,没有针对大数据技术应用、数据资源整合与利用等方面设定具体的发展方向和量化指标,导致大数据建设缺乏系统性和前瞻性。

　　高校财务管理部门在制定战略规划时,往往未充分考虑各业务部门对财务数据的实际需求。科研部门需要详细的科研项目经费使用数据来评估科研投入产出效益,行政部门需要准确的预算执行数据来优化资源配置,但由于缺乏顶层设计,财务部门提供的数据可能无法满足这些个性化需求,数据应用价值大打折扣。

　　2.1.2组织架构层面

　　传统高校财务管理组织架构通常以职能划分为主,各部门之间存在信息壁垒,数据流通不畅。预算部门、核算部门、资产管理部门等各自为政,数据分散存储在不同系统中,难以实现数据的集中整合和共享。在大数据时代,这种组织架构无法有效应对海量数据的处理和分析需求,数据利用效率低下。

　　大多数高校未设立专门负责大数据管理机构,大数据相关工作的开展缺乏统一的协调和指导。财务部门内部也未设置专门的大数据岗位,导致大数据技术在财务管理中的应用缺乏专业的人才支持。

　　2.2财务数据分析能力不足导致的信息质量低

　　企业凭借丰富的实践经验已经构建起成熟的技术应用体系,而高校在这方面尚处于起步阶段。由于部分高校尚未建立与大数据时代相匹配的财务管理制度体系,在管理模式创新和技术手段应用等方面存在明显滞后,导致财务信息处理能力不足,阻碍了高校财务管理水平的提升。

　　2.2.1信息化建设系统滞后

　　从财务信息化系统建设情况来看,虽然部分高校已搭建起网上财务报账、资产管理、预算管理等业务系统,在基本的业务流程上取得进展,但对于数据挖掘与数据分析等方面的应用尚处于起步阶段。这些系统在功能设计上较为单一,主要聚焦于财务数据与非财务信息的监控及资金收支情况的简单呈现,数据分析能力明显不足。由于各分析数据之间相互独立、缺乏有效的交叉验证机制,难以形成完整的逻辑链条,财务管理中潜在的问题难以被识别,影响学校管理者的决策质量。

　　2.2.2数据分析能力薄弱

　　高校普遍缺乏先进的数据分析工具和技术手段,所采用的数据统计手段较为初级,大多停留在对基础数据汇总与简单分析的层面。一方面,多数高校财务管理人员处理数据仍依赖传统手工方式或基础办公软件处理财务数据,面对庞杂的财务收支、预算执行等数据时,缺乏先进的数据分析工具对数据进行清洗和整合,难以快速剔除无效信息,导致数据处理效率低下。另一方面,目前高校采用的数据分析手段较为单一,多局限于简单的数据统计与报表制作,对大数据分析工具、可视化技术的应用不足,无法深度挖掘财务数据背后的潜在关联与趋势规律,致使数据价值难以充分释放。另外,在数据解读与应用层面,部分人员缺乏将数据分析结果转化为有效决策建议的能力,无法为高校预算编制、资源优化配置等核心工作提供有力的数据支撑,阻碍了财务管理从核算型向管理决策型的转型进程。

　　2.3财务系统各模块不畅通使业财融合度不够

　　高校现有的财务管理信息化系统大多表现出功能单一、集成度低的问题,无法满足大数据时代的数据处理和分析需求。

　　2.3.1数据“信息孤岛”

　　高校内部各职能部门的信息系统大多独立运行,财务系统与预算管理、资产管理、科研经费管理等其他系统的数据缺乏有效整合。由于缺少标准化的数据接口与统一的数据规范,各系统在数据采集、存储及管理上各自为政,形成“信息孤岛”。财务数据难以实现跨系统实时共享与交互流转,不仅导致数据重复录入、口径冲突等问题,还使得财务人员需耗费大量精力进行数据核对整理,降低了财务管理的效率。

　　2.3.2业务财务脱节

　　部分高校尚未建立有效的业财融合机制,财务分析仍停留在传统的事后核算层面,未能充分运用数据挖掘技术将财务数据与业务场景深度融合,难以发挥在资源优化配置中的指导作用。由于业务数据和财务数据不能有效融合,财务管理无法从传统的“账表导向”模式向“业务驱动”模式转型,财务指标与实际业务之间的关联性较为模糊。业财脱节导致了资源调配难以精准匹配业务需求,削弱了财务管理的有效性,使得高校在资源配置、战略规划等决策环节缺乏科学的数据支撑,制约了学校整体管理效能的提升。

　　2.4管理制度不完善导致的动态管控缺失

　　在大数据驱动决策的时代背景下,高校数据管理正成为制约财务管理效能提升的关键因素。

　　2.4.1数据安全问题

　　有效的大数据分析对数据质量提出更高要求,但当前高校在数据管理层面存在诸多问题。由于管理层对数据治理重视不足,尚未建立完善的数据管理制度和安全体系,导致原始财务数据、业务数据的存储与维护缺乏规范要求,关键数据丢失、损坏等现象时有发生,这将直接影响数据分析结果的可靠性,难以真实反映学校运营的运营情况。而在数据共享层面,各部门有时会考虑到数据安全和部门利益,对数据共享持谨慎态度,造成大量数据资源闲置浪费,削弱了数据的整合价值和应用潜力。

　　2.4.2财务风险管控缺失

　　由于高校未全面使用数据挖掘技术,目前的财务管理模式无法实现从“事后总结”向“事中干预”的转变,难以实现相应的财务风险管控。一是容易形成往来款项,因其交易频繁、周期长,且责任难以追溯,导致长期挂账难以清理;二是预开票据业务缺乏有效管理,容易形成票据与资金核销脱节的遗留问题;三是出租车票、手撕票等小额票据查验缺乏高效的技术手段,验真存在较大难度;四是对于先预付后报销业务,由于事前审核与事后结算存在时间差,一旦费用超标将会影响后续报销流程,有时部分经办人还会出现报销票据未及时送回的情况,这些都给财务内控管理带来诸多挑战[20]。

　　3探索数据挖掘技术在高校财务管理中的应用

　　3.1数据挖掘技术驱动下高校财务管理的目标

　　在数字化智能时代,数据并不能直接用于财务决策,只有将财务目标与经过筛选的数据相结合,才能为决策提供有力支撑。财务管理是通过财务预测、财务决策、财务计划、财务控制、财务分析等履行其职责[21],其中财务决策是核心环节,决定着资金使用和政策制定的方向,而财务计划和财务管控则是确保决策落地的具体手段。基于此,高校发展智能财务决策的方式就是搭建智能财务共享平台,见图1。平台能够利用自动化技术优化传统财务流程提升财务工作效率,通过实时数据监测规范财务管理。同时还可为重大经济事项决策提供数据支持,并建立动态风险预警系统。此外,还可以优化资源配置,提高资金使用效益,并通过数据治理提升财务信息质量。

　　在技术创新层面,通过构建智能的预测与分析模型提升对财务数据的解读能力。具体可以从以下3个方向进行突破:一是引入深度学习算法,通过构建多层次的神经网络模型,对高校复杂的财务收支模式、资金流动规律进行深度学习和智能预测,凭借自动识别数据非线性关系的能力高效处理大规模异构财务数据;二是开发智能分析引擎,运用自然语言处理技术解析非结构化的财务文本数据,如合同条款、审计报告等,将其转化为可供分析的量化指标;三是构建自适应优化系统,通过强化学习算法让模型能够根据高校财务环境的变化持续更新,比如自动调整预算分配模型中的权重参数,使决策建议始终保持时效性。这些技术创新不仅能提升传统财务分析的精度和效率,更能发现工作人员难以察觉的深层数据关联,为战略决策提供全新的洞察维度。

　　在业财融合层面,需着力推动业务数据与财务数据的深度融合,打破数据壁垒,构建业财融合的数据管理体系。高校可以借助智能财务共享平台完成更精细化的管控,实现智能预算编制,将成本控制移至到业务前端,使项目管理更加规范。同时,利用平台的实时监测功能,可以及时发现经营风险并提出预警,从而全面提升高校的运营管控水平。

　　在决策支持层面,智能财务共享平台根据实际业务需求和数据变化,从业务经营分析到绩效评估、从预算编制到风险管理,通过建立动态优化的模型迭代与更新机制,持续对数据挖掘模型进行优化调整,确保其始终保持高效的分析能力和决策支持价值,为各级管理者提供决策依据。

　　3.2数据挖掘技术驱动下创新智能财务共享平台的建设工具

　　3.2.1构建标准化的财务流程体系

　　智能财务共享平台的搭建离不开财务流程标准化,具体可以从制度建设、框架搭建、具体实施3个层面展开。

　　第一,在制度建设层面,针对高校财政拨款、科研经费、社会捐赠等资金来源制定分类管理制度。围绕教学、科研、行政等不同业务场景,构建涵盖基本制度、实施细则、操作规范的多层级制度体系,明确各环节责任主体与管理要求,确保制度可落地执行。

　　第二,在框架搭建层面,搭建覆盖全业务的流程框架。对预算编制与执行、收支管理、资产管理、债务管理等领域,规范从院系申报到校级审批的全层级涉财场景。按照“制度流程化、流程表单化”的思路,对科研项目经费报销、采购付款、预算调整等高频业务细化操作步骤,统一表单格式与审批标准,减少人为干预,提高流程规范性与透明度。

　　第三,在具体实施层面,以“表单信息化”为目标,依托智能财务平台,将标准化流程嵌入信息系统。通过系统自动校验、智能审核等功能实现预算控制、报销合规性检查、资金支付等环节的自动化处理。利用数据共享与分析功能,实时监控财务数据,生成可视化报告,为管理决策提供数据支持,满足财政、教育、审计等部门的监管要求。

　　3.2.2构建集中化的财务支撑体系

　　智能财务共享平台的运转离不开财务信息化,需要通过技术手段将标准化的财务流程体系落地。高校要实现财务管理的集中化转型,需要从平台建设、流程优化和数据治理3个维度推进。

　　第一,在平台建设方面,应着力打造智能化的综合财务服务平台。针对当前高校普遍存在的跨部门数据分散、系统独立等问题,通过整合财务核算、预算管理、科研经费管理、资金监管等功能,构建覆盖全业务流程的一体化智能财务共享平台。平台将建立统一的数据标准和清洗规则处理缺失值和异常值,打破传统“信息孤岛”的局限,实现财务数据的互联互通,为集中化管理提供支撑。

　　第二,在流程优化方面,需要建立标准化的财务管理流程体系。基于高校现行的财务制度,梳理教学科研、行政后勤等业务的财务流程,对预算管理、经费报销、采购支付等重点环节进行标准化设计并嵌入智能财务平台。统一设定审批层级、权限和规则,实现财务、科研、资产等部门间的横向协同,从院系到校级的纵向一体化管控,确保财务工作规范高效运行。

　　第三,在数据治理方面,要建立覆盖财务、业务等财务数据标准,明确数据采集、处理、共享等环节的规范要求。通过建设集中化的财务数据平台,实现“一次采集、多方共享、多场景应用”的数据治理目标,为高校科学决策提供可靠的数据支撑。各职能部门在线提交财务申请即可调取数据报表,推动财务管理从分散式独立运作向协同一体化模式升级,强化数据联动性与应用价值。这种数据共享与协作有助于加强各部门间的沟通,提升学校整体工作效率[22]。同时,建立数据质量监控机制,保障数据的准确性和完整性,为高校战略规划、资源配置等决策提供可靠的数据支撑。

　　3.3数据挖掘技术在高校财务管理中的具体应用场景

　　数据挖掘技术与财务管理的深度融合本质上是通过模拟财务人员的思维逻辑与决策路径构建的辅助体系。在实践中,智能财务共享平台中的应用场景是数据挖掘技术落地的具体体现。通过构建智能预测模型精准分析财务数据趋势,运用智能分析工具深度挖掘数据价值,借助智能决策系统提供最优决策方案,全方位重塑传统财务思维模式,对经营预测、预算管理、成本管控、风险预警与控制、绩效评价等关键财务管理场景赋能,

　　3.3.1经营预测

　　高校在运营过程中涉及大量经济活动,决策者需要从财务视角出发对资源配置、资金绩效评价和风险控制管理等进行系统性分析并做出精准决策。然而,传统财务思维主要聚焦于历史数据,在提供预测性决策支持方面存在不足。具体表现为数据样本量有限且维度单一,难以全面反映业务动态变化;由于缺乏科学的预测模型支撑,无法有效预判潜在风险和机遇。

　　随着“大智移云物链”等数字化智能技术的成熟应用,决策支持系统和智能平台等工具能够深度整合多元数据资源,推动数据分析实现从“事后复盘”到“事前预判”转变。在高校智能财务决策体系建设中,智能决策支持平台发挥着关键作用。该平台通过建立数据采集、建模处理、分析挖掘的全链路闭环,对财务数据与业务数据进行深度关联分析,能够精准识别关键业绩的驱动因素,为管理层提供动态的经营信息。例如利用LSTM(长短期记忆网络)捕捉科研投入与教学产出的相关性、科研设备利用率与维修支出的量化关系,利用关联规则挖掘量化院系运行成本(如师资成本)与教学质量(如学生就业率)之间隐含的非线性关联等。

　　3.3.2预算管理

　　当前高校预算管理仍普遍采用基于经验的传统编制模式,对预算编制人员的专业度和经验值依赖程度较大。由于财务部门与业务部门存在视角差异和信息壁垒,双方在预算设置、资源配置等方面常常产生分歧,沟通协调成本较高。

　　在“大智移云物链”技术快速发展的背景下,大数据与数智技术为高校预算管理转型升级提供了新的解决方案。第一,高校可以运用数智技术深度分析业务活动与价值创造的内在联系,精准识别各项业务的绩效驱动因素。通过时间序列与回归模型对院系教学经费、科研经费需求预测,构建动态预测模型,有效克服传统经验判断的局限性,提升预算编制的科学性和准确性。第二,依托大数据分析能力,高校能够使用强化学习对教学科研、后勤服务等项目开展全生命周期动态评估,实时监控预算执行情况和业务发展趋势,根据预算执行进度实时调整预算分配。通过“孤立森林”快速检测离群点,识别预算执行中突击花钱的行为,对二级院系等业务部门预算需求的量化分析,学校管理层和财务部门可以制定更优的资源配置方案。

　　3.3.3成本管控

　　在传统高校财务管理体系中,业务系统与财务系统往往存在数据割裂的问题,导致成本费用的管控通常只能在事后进行总结分析。这种管理模式既难以及时规避潜在风险,也无法满足管理层希望通过数据分析进行源头管控的需求。

　　随着业财融合理念的深入实践,高校正在逐步打破业务与财务系统间的数据壁垒。通过整合采购、科研、教学等前端业务管理系统的数据,将成本控制节点前移至业务执行过程中,集成“Kafka+Spark Streaming”实时检测和“孤立森林”发现预警,实现了费用支出的事前审批和流程化管控。智能化财务信息系统可以帮助高校可以利用智能化财务信息系统实时采集和分析业务场景数据,构建起贯穿预算编制、执行监控到绩效评价的全流程成本管理体系。

　　3.3.4风险预警与控制

　　在风险管控方面,大数据与人工智能相较于传统风险管理模式具有明显优势,这一点在金融行业已有大量成功的案例可以验证。高校风险预警与控制工作面临资金体量大、校内项目繁杂、审批流程复杂等挑战,再加上传统财务数据以非结构化形式存储、部门间存在信息壁垒等问题,导致单纯依赖人工筛查的风险管控模式难以精准识别和防范潜在风险。想要实现监管效能提升与风险优化控制,高校必须突破数据处理瓶颈,建立系统化的风险点分级识别机制。

　　在高校财务风险防控方面,数据挖掘技术不仅为智能反舞弊与风险监控的数字化技术应用奠定基础,更推动了财务管理向智能化预警模式的转型。在风险识别环节,借助于OCR和NLP联合模型、图像异常检测识别风险特征,对诸如合同文本、报销票据影像此类非结构化财务数据进行深度挖掘与关联分析打破数据类型壁垒,构建精准的风险疑点数据库,从而有效识别舞弊行为的潜在特征,实现风险事件的事前预警。

　　同时,高校可基于风险图谱对风险事件进行科学分级,制定差异化防控策略,将财务风险预警机制从被动响应转变为主动干预。这一应用显著提升了高校对财务风险的动态监测与分析能力,既能在事前防范重大风险事件发生,又能为预算执行、经费支出等关键环节提供高效精准的风险识别方案,切实保障高校财务运行的安全与规范。

　　3.3.5绩效评价

　　为全面落实《教育部关于全面实施预算绩效管理的意见》要求,高校亟须构建涵盖运行成本、管理效率、履职效能、社会效应、可持续发展能力和服务对象满意度等多维度的综合性绩效评估体系。然而,当前高校在绩效评价过程中存在诸多问题。一是数据支撑体系存在缺陷,数据来源单一、总量不足,过度依赖结构化数据,难以全面反映业务实际运行状况;二是管理导向出现偏差,普遍存在“重核算、轻分析、疏管理”的现象,虽然每年能够按期完成绩效评价报告,但往往流于形式,未能深入挖掘数据价值,难以为决策提供有效支持。

　　为解决以上问题,高校可依托外部行业大数据、教育领域对标数据及内部业财融合数据资源构建多维分析模型进行智能决策。按照预设逻辑快速解析数据并处理文本评价,从年报中提取关键指标计算业务成果,通过成本效率、质量产出、社会影响构建评估模型,将绩效指标与教育行业基准数据比对生成客观可靠的绩效评价结论。将关键绩效指标与责任主体关联,利用可解释AI智能识别异常数据并推送预警信息,并且同步构建解决方案图谱提供解决方案库辅助决策。通过对绩效评价全流程的透明化管理和动态监测,采用过程追踪与问责管理的手段,可确保绩效目标有效落实。

　　4应用数据挖掘技术破解高校财务管理问题的对策

　　数据挖掘技术能够显著提升高校财务管理的准确性、前瞻性和决策支持能力。然而,当前数据挖掘技术在高校财务管理中的应用仍面临战略规划与顶层设计缺失、数据分析与处理能力薄弱、系统整合与业财融合不足、管理制度与动态监管不完善等挑战。未来应着力解决这些问题,持续提升高校财务管理水平。

　　4.1构建大数据驱动的财务管理顶层设计

　　4.1.1技术架构创新

　　在“大智移云物链”新一代信息技术的背景下,构建智能化的业财融合服务平台。重点实现预算编制、财务核算、收费管理等系统的数据自动化流转与实时交互,打破传统业务系统间的数据壁垒。

　　4.1.2数据治理体系

　　高校应基于云平台建立校级数据共享中心,以财务数据为核心,实现与教务管理、人力资源、科研系统等业务平台的深度对接。构建跨部门数据协同机制,打破信息壁垒,同步制定统一的信息化数据标准规范,确保数据的一致性与准确性,为后续分析提供可靠基础。

　　4.1.3组织保障机制

　　学校管理层应深刻认识到数据资产的重要价值,通过搭建数据质量评估体系对数据从采集、清洗到存储的全生命周期管控,及时发现并纠正数据问题,保障数据质量。组建由分管校领导担任组长的数字化转型专项工作组,统筹协调财务部门、业务单位和技术部门的资源与需求。工作组负责制定数字化转型路线图,明确各阶段建设目标、重点任务和保障措施,确保智慧财务建设有序推进。

　　4.2提升财务数据分析与决策能力

　　4.2.1引入智能分析技术

　　学校应积极部署大数据分析平台,引入预测分析、实证分析等现代财务分析手段,深度挖掘财务数据价值。通过搭建多维分析模型,对成本结构、资金流向、预算执行进度等关键财务指标进行分析,揭示财务数据背后的经济实质和潜在规律。借助机器学习算法,学校可以对未来收入趋势进行预判,提前规划资金使用策略。通过建立异常交易识别模型实时监测财务收支数据,及时发现异常支出行为,有效防范财务风险。例如,在科研经费管理中,系统能够自动识别超出常规范围的大额支出发出预警提示;在学费收缴环节,可通过数据分析预测欠费情况,提前采取应对措施。此外,结合可视化技术,将复杂的财务分析结果以直观易懂的图表形式呈现,为学校管理层提供决策依据,助力学校优化资源配置,提升财务管理水平和运营效率。

　　4.2.2培养复合型财务团队

　　学校应开展跨界融合培训推动财务管理模式创新升级。一方面,学校可与专业软件公司建立深度合作,围绕智能财务平台操作、数据分析工具应用等内容,定制适应学校实际业务场景的培训课程。课程应注重理论与实操结合,通过模拟财务流程优化、数据模型搭建等环节,帮助财务人员掌握前沿技术工具的应用技巧,着力培养“财务+大数据”的复合型人才,提升财务团队的整体数据素养。另一方面,积极组织财务骨干参与企业业财融合案例研修,深入学习标杆企业在预算管理、成本控制、风险预警等方面的成功经验,拓宽管理视野。还可以设立数据分析师专职岗位,选拔具备财务专业知识与数据分析能力的复合型人才负责挖掘财务数据价值,撰写深度分析报告,为学校决策提供数据支持。

　　4.3深化业财系统集成与流程再造

　　4.3.1打破“信息孤岛”

　　制定全校的统一数据标准,明确财务、教务、科研等各领域数据的采集规范、存储格式、编码规则和交换协议。对科研经费支出科目、资产分类编码、教职工工号等关键数据字段进行标准化定义,确保各系统数据语义一致。建立数据标准管理机制,定期更新和维护标准体系,保障数据在全生命周期内的一致性和规范性。

　　4.3.2业财融合

　　以数据共享为基础对高校的业务流程进行重新梳理和优化,打破部门之间的业务壁垒,推动业财深度融合。搭建高校数据共享中枢平台作为全校数据交互中心,通过统一的数据标准和接口规范,集成财务系统、预算管理系统、资产管理系统、科研经费管理系统等关键业务系统。利用中间件、API接口等技术实现数据的实时采集、清洗、转换和共享,使各系统之间能够相互调用和交换数据。

　　4.4完善动态管控与制度保障

　　4.4.1保护数据安全

　　财务数据涉及到高校核心经济信息,其安全传输与存储至关重要。除采用多服务器冗余备份等基础技术防护外,高校需建立全方位的数据安全防护体系,为数据安全保驾护航。在制度层面,详细制定《财务数据管理办法》,根据数据敏感程度和业务需求,建立多级权限管理体系实现访问控制。不同层级的管理人员仅能获取职责范围内的数据,避免带来越权操作和信息泄露风险。在跨系统数据调用和共享的过程中,严格遵循“按需供给”原则,仅输出业务必需的最小数据集,减少敏感信息的非必要暴露,降低数据滥用和泄露的风险。在技术层面,积极部署区块链存证、隐私计算等前沿技术,利用区块链的不可篡改与隐私计算的加密特性,实现敏感数据的“可用不可见”,既保障数据的有效利用,又避免数据直接暴露。

　　4.4.2多维监督与风险防控

　　高校可成立独立的财务监督机构强化财务监督效能,并与审计、纪委等部门协同构建监督体系。在事前阶段,充分发挥大数据技术优势,搭建风险预警模型,通过对财务数据的深度挖掘与分析,筛查异常科研经费支出、大额资金异动等高风险业务,提前识别潜在风险点。在事中管理上,实施嵌入式内部控制机制,将财务审批流程、权限规则等监督要求固化到财务信息系统中。每一笔资金支出、每一项业务审批都严格按照预设规则在系统内流转,实现监督与业务流程的深度融合,确保财务活动规范有序开展。在事后监督环节,定期开展财务审计工作并形成详细审计报告。对发现的违规问题,不仅要严肃处理相关责任人员,还要对典型案例予以公开通报,切实提升高校财务管理的规范性和透明度。

　　5结语

　　在传统财务管理模式下,高校财务管理数据获取渠道有限、分析方法单一,导致财务分析结果往往流于表面,难以深入挖掘数据背后的潜在价值。而数据挖掘技术凭借其强大的数据处理能力和先进的算法模型,能够对海量的财务数据进行处理与分析。数据挖掘技术的引入可以使得高校能够更高效地优化资源配置、防范财务风险,并为学校管理层提供科学可靠的决策支持。数据挖掘技术的应用也推动了高校财务管理的数字化转型,为高等教育事业的高质量发展奠定了坚实的基础。未来,随着技术的不断进步与创新,数据挖掘技术将在高校财务管理领域发挥更加重要的作用,助力高校实现更加精细化、智能化的财务管理。

参考文献

　　[1]陈云霏.数智化技术驱动下高校智能财务决策的内涵、要素与体系构建[J].财会通讯,2023(18):154-160.

　　[2]路伟果,刘光军,彭韶兵.数据挖掘技术对会计的影响及应对[J].财会月刊,2020(7):68-74.

　　[3]Inmon W H.数据仓库[M].北京:机械工业出版社,2000.

　　[4]AZIZ H I T,SOHAIL A,ASLAMU,et al.Loan default predic-tion model using sample,explore,modify,model,and assess(SEMMA)[J].Journal of Computational and Theoretical Nano-science,2019,16(8):3489-3503.

　　[5]何晓群.六西格玛技术实施工具[M].北京:中国人民大学出版社,2003.

　　[6]肖志鸿.数据挖掘在上市公司财务数据分析上的应用[D].武汉:华中科技大学,2016.

　　[7]谢港华.基于BP神经网络模型的科创板生物医药企业价值评估研究[D].南昌:江西财经大学,2023.

　　[8]袁涛,黄寰.基于机器学习算法的上市企业内部控制缺陷预测研究[J].财会月刊,2024,45(7):30-35.

　　[9]刘旻,罗慧.上市公司财务危机预警分析:基于数据挖掘的研究[J].数理统计与管理,2004(3):51-56,68.

　　[10]卜耀华.基于数据挖掘技术的企业财务困境预测建模[J].计算机仿真,2012,29(6):355-358.

　　[11]杨青龙,田晓春,胡佩媛.基于LASSO方法的企业财务困境预测[J].统计与决策,2016(23):170-173.

　　[12]操玮,李灿,朱卫东.多源信息融合视角下中小企业财务危机预警研究:基于集成学习的数据挖掘方法[J].财会通讯,2018(5):95-99,129.

　　[13]王诗瑶,张健光,于德鹏.数据挖掘技术在军队预算管理中的应用探析[J].财务与会计,2019(19):58-61.

　　[14]雷洋昆,刘芝玮.基于数据挖掘的高校数据式审计框架探究:以高校办学和科研业务为例[J].会计之友,2021(12):25-30.

　　[15]吴勇,何长添,方君,等.基于大数据挖掘分析的财务报表舞弊审计[J].财会月刊,2021(3):90-98.

　　[16]胡海兵,张延涛.数据挖掘技术在大型企业集团财务管理中的应用[J].财务与会计,2022(9):26-30.

　　[17]张茜.基于数据挖掘的公司财务报告RPART-AdaBoost模型研究[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2024,40(4):24-29.

　　[18]孔燕.基于COSO理论的高校财务风险管理模型构建[J].财会通讯,2023(14):155-159.

　　[19]孙宝宁,郭菲.“大智移云”时代高校财务转型策略研究[J].会计之友,2021(23):134-140.

　　[20]夏正洲,褚贵忠,王春红.高校财务数字化转型路径研究:基于S大学的实践[J].会计之友,2024(13):110-116.

　　[21]汤谷良,张守文.企业高质量发展要求与财务管理转型方向[J].财会月刊,2021(20):24-29.

　　[22]温芳.业财融合视域下高校财务管理转型探讨[J].现代营销(上旬刊),2025(4):67-69.