［摘要］高职院校财务报销效率直接影响资金使用与资源配置效能。传统报销模式存在流程烦琐、数据隔离、内控缺位及人员数字素养不足等问题。人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术为报销流程优化提供了新的路径。文章基于业财融合理念，首先阐述AI赋能高职院校财务报销流程优化的背景与动力，其次分析高职院校财务报销流程存在的主要问题，最后提出AI赋能高职院校财务报销流程优化的实现路径，以提升高职院校财务报销效率、准确性与业财协同水平。

　　［关键词］业财融合；AI；报销流程优化；高职院校；智能财务

　　0引言

　　在《关于推广应用电子凭证会计数据标准的通知》等国家政策的指引下，电子凭证报销归档已成为趋势，高职院校财务数字化转型势在必行。当前，部分高职院校财务报销流程存在报销慢、审核易出错、业财数据脱节等问题，影响资金使用和项目管理［1］。AI技术为破解上述难题提供了新途径。本文基于业财融合理念与AI技术，探索以数据驱动为核心、以业财深度融合为目标的财务报销流程优化路径，以提升高职院校财务治理水平。

　　1 AI赋能高职院校财务报销流程优化的背景与动力

　　1.1政策指引与制度保障

　　近年来，国家多项政策为行政事业单位财务报销流程数字化提供了指引与保障。例如，财政部等九部门联合印发了《关于推广应用电子凭证会计数据标准的通知》，明确在全国范围推广应用电子凭证会计数据标准，体现了国家推动会计信息化转型的决心。对高职院校而言，响应政策既是合规要求，也是强化内部治理、优化资源配置的契机。高职院校借助AI优化财务报销流程可适应财政资金精细化管理要求，减轻财务人员与业务人员的负担，为全面数字化治理奠定基础。

　　1.2技术赋能与创新驱动

　　AI技术能够为财务报销流程优化提供坚实技术支撑与创新动力。数据感知层面，光学字符识别（Optical Character Recognition,OCR）技术能够高精度识别发票、车票等凭证的金额、开票日期等关键信息，实现数据自动化采集与结构化处理；自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）技术可以解析报销事由文本，依托规则与机器学习自动判别费用类型，精准匹配会计科目，提升分类效率；机器人流程自动化（Robotic process automation,RPA）可以应用于支付指令生成、银行流水下载等重复性场景，减少人工干预，降低错误率［2］。高职院校通过整合应用此类AI技术，可以形成覆盖财务报销全流程的解决方案。

　　1.3现实挑战与改革诉求

　　高职院校独特的财务报销模式带来了较大的管理挑战，也催生了进行智能化改革的内在诉求。一是财政专项经费占比高，需要严格区分资本性支出与费用性支出，人工审核易出现分类偏差，影响核算质量；二是小额高频报销业务量大，差旅、培训、实训采购等占比高，每笔涉及多张票据，人工处理成本高、效率低且易出错；三是实践教学与社会服务活动的报销具有突发性，对流程灵活性与响应速度要求更高。传统人工报销模式难以适应高职院校发展，既制约了财务工作效率，又可能阻碍业务开展。因此，高职院校亟须引入AI技术重构财务报销流程，通过数字化与自动化提升管理效率，从而推动财务管理转型。

　　2高职院校财务报销流程存在的主要问题

　　2.1流程阻滞与效能低下

　　高职院校的财务报销流程存在多方面的效率瓶颈，严重影响了财务管理工作的整体效能。单据填报环节，业务人员需要手工完成票据粘贴与信息录入，该过程不仅耗时费力，还容易因书写不规范或信息遗漏等问题退单返工。审批环节需要项目负责人、部门主管和财务负责人多级签字，而相关负责人常因出差、授课或参会等公务导致线下审批延迟。财务审核环节，审核人员需要人工核验票据的合法性与合规性，并检查报销事项与预算的匹配性。该过程效率低下，且易因审核疏忽而出错。在学期末或项目结题阶段，报销业务量通常呈现爆发式增长趋势，单据积压现象尤为严重。这些问题不仅影响资金结算进程，还可能阻碍项目的正常推进，甚至影响校企合作关系。业务与财务结算的脱节，影响了高职院校的整体运营效率。

　　2.2“数据孤岛”与协同壁垒

　　“数据孤岛”及其引发的协同壁垒已成为制约高职院校财务报销流程效能提升的主要因素。高职院校的预算管理系统、报销系统通常独立运行，由于数据标准与接口不一致，业务部门难以实时获取准确的预算余额和支出明细。同时，科研管理系统、财务系统之间缺乏有效的数据交换机制，导致项目支出难以与课题进展建立有效关联，致使经费使用与项目进度严重脱节。教务系统中的教学计划数据与报销系统无法共享，导致难以验证培训报销是否与教学活动安排相符。学生管理系统中的学籍状态、住宿情况等基础数据也无法有力支持学费和住宿费的收取业务。“数据孤岛”作为业财分离的典型表征，不仅容易引发大量重复劳动，还导致管理者难以获取完整的业财融合视图并实施有效干预。各部门基于局部信息作出的决策缺乏协同性，严重影响了资源配置效率，增加了管理风险。

　　2.3内部控制与风险治理缺位

　　现有财务报销流程缺乏系统化的内部控制机制，存在诸多管理隐患和风险漏洞。例如，预算控制侧重于事后登记，缺乏实时校验与事中拦截机制，导致超支情况频发。费用标准的执行依赖财务人员的主观经验，不同审核者对政策理解存在偏差，导致审核标准不一。票据真伪查验缺乏专业技术手段，主要依赖人工鉴别，存在风险隐患。绩效评价与报销数据脱节，难以构建科学的支出效益评估机制，无法准确评估资金使用效果。此外，信息反馈机制不健全，导致业务部门难以及时识别报销过程中的问题，无法针对性改进。这些内控缺陷反映出财务控制未能嵌入业务发生环节，不仅易导致资金浪费，还会影响财务合规性，甚至引发审计风险。随着高职院校资金规模的扩大与监管政策的持续收紧，建立健全内控体系显得愈发重要。
       2.4人员数字素养与适应性障碍

　　高职院校教职工的数字素养参差不齐，成为财务报销流程优化过程中的一大制约因素。部分财务人员长期固守传统手工审核模式，在智能审单规则配置、异常数据解读等新技能方面存在明显短板，难以熟练操作智能化系统。同时，业务端教师数字操作能力不足，在智能填报中频繁出现类别误选、附件遗漏等操作失误，导致反复退单，严重降低了报销效率。此外，部分高职院校缺乏系统化的数字技能培训，教职工对新系统普遍存在抵触心理，加大了技术应用与人员能力间的鸿沟。这种适应性问题不仅拖慢了系统推广的进程，还降低了技术应用效果，成为财务报销流程向智能化优化的主要制约因素。综上所述，高职院校人员数字素养呈现结构性差异，其系统操作能力不足与适应性障碍已成为制约业财融合背景下智能报销转型的关键因素。

　　3 AI赋能高职院校财务报销流程优化的实现路径

　　3.1智能感知与自动化处理

　　在智能操作层建设中，首要任务是部署OCR技术，实现票据信息的自动化采集与处理。具体实施过程如下：集成高精度的OCR识别接口，针对高职院校常见的增值税发票、车票等票据类型配置专用识别模板与规则，准确提取金额、日期、商户资料等关键信息，并自动填入报销单，彻底替代手工录入。随后，应用NLP模型对报销事由进行智能解析与分类，通过构建差旅、培训、采购等特色业务专属语料库和分类规则，自动判断费用性质，准确匹配会计科目，提升填报效率与规范性。在此基础上，引入RPA技术，将生成支付指令、下载网银流水、自动制作会计凭证等重复性操作交由软件机器人执行，从而解放财务人员。同时，嵌入智能规则引擎，实时调用税务平台接口查验票据真伪，联动预算系统校验项目余额，并依据内置制度规则进行合规性审查，实现对异常报销单的事中自动拦截与反馈。最终，利用AI的自主学习能力，基于持续积累的审核数据优化识别与审单模型，形成越用越智能的良性循环，为业财融合的持续深化提供核心驱动力。

　　3.2数据智能融合与协同治理

　　实现业财深度融合需要构建AI驱动的统一数据中台，打破“信息孤岛”，实现协同治理，具体路径如下。

　　首先，建立标准化数据接入与清洗机制，明确并统一报销、预算、科研、教务及学工系统的数据格式、应用程序编程接口（Application Programming Interface,API）与安全传输协议，奠定系统间数据互联基础。制定AI智能数据适配与映射规则，实现科研项目信息的自动获取、预算执行数据的实时同步，以及教学计划、学籍、住宿与实习信息的精准提取，完成多源业务与财务数据的自动采集与全面整合。

　　其次，引入AI算法，实现关键数据的自动关联与智能匹配。系统可自动将所属支出精准对应相应的科研项目，将教师培训费用与教务系统中的课程安排进行匹配，还可将实训耗材采购关联至具体教学任务，动态监控经费使用与业务进展的一致性。

　　最后，建立跨系统数据血缘追踪与一致性AI校验机制，对核心数据开展从填报、审批到入账的全流程监控与系统性审计，确保每笔报销前后端数据一致、真实可溯，为智能分析、实时风险控制与精准决策支持提供可靠的数据支持，有效防止数据偏差，提升整体管理效能。

　　3.3智能服务构建与管理赋能

　　在应用服务层，核心目标是依托AI技术并融合数据资产，开发一系列智能服务模块，以赋能不同用户并提升管理效能。

　　首先，构建AI驱动的智能预警系统。基于历史报销数据、实时预算执行流水和内置规则库，建立风险预测模型，自动识别支出进度过快（或过慢）、疑似超标或政策偏离等异常情况，并将预警信息同步推送至财务负责人与业务负责人，促进财务控制与业务调整的协同联动。其次，面向广大师生部署集成化自助报销终端，提供高精度票据扫描、OCR智能信息填充、报销进度实时跟踪与一站式查询等功能，简化提交流程，优化用户体验。再次，开发基于知识图谱的智能问答AI机器人，整合财务制度、报销政策及常见问题，通过自然语言交互实现7×24小时在线政策咨询与业务指导，从而降低沟通成本。最后，凭借AI强大的数据整合能力，赋予报销流程完善的数据输出与呈现功能。开发符合财政与审计部门要求的标准化数据接口与自动报表生成模块，实现数据一键报送。同时，为校内管理者部署多维度可视化智能管理看板，动态展示报销效率、预算执行情况和项目投入产出分析等关键指标，用数据驱动决策，为业财融合提供数据支持［3］。
       3.4人员能力提升与组织赋能体系构建

　　针对人员数字素养与适应性障碍，高职院校应构建多层次、闭环式的能力提升与组织赋能体系。首先，建立分角色培训机制，为财务人员开发AI智能审单规则管理、数据异常识别与系统运维等技能实训课程；为业务端教师开展报销政策解读、AI智能填报工具使用及常见错误规避等培训。其次，搭建AI驱动的在线知识库与自适应学习平台，提供微课、操作手册和智能答疑服务，支持教职工按需学习和自主提升［4］。再次，在系统中嵌入人机协同与AI智能导填功能，在填报端内置规则提示与自动检查机制，实时引导用户规范操作，降低报销退单率［5］。最后，将数字技能掌握情况纳入绩效考核体系，并设立激励机制，鼓励教职工主动适应AI技术变革。通过以上措施，形成“培训—技术—激励”三轮驱动的AI赋能格局，有效化解人力与系统间的适配矛盾，提升报销效率。

　　4结束语

　　业财融合视角下，AI技术为高职院校财务报销流程优化提供了有效的解决方案。通过智能识别、自动处理等AI技术及数据共享机制，可以实现报销流程的数字化、自动化转型，促进业财融合，提高工作效率，降低运营成本。未来，随着技术的不断发展，区块链、大数据、云计算等新技术将给报销管理带来新的机遇。高职院校应把握数字化发展趋势，积极推进技术创新和管理变革，不断提升财务管理水平，为职业教育高质量发展提供有力支撑。

主要参考文献

　　［1］王雪.人工智能赋能高校专项资金管理研究［J］.财会通讯,2025(6):164-169.

　　［2］张捷.人工智能技术对财务共享的影响研究：以A公司为例［J］.财经界,2025(10):158-160.

　　［3］杜昊宇.基于财务共享服务应用场景下的人工智能应用实践研究［J］.市场瞭望,2025(7):76-78.

　　［4］李静,周德旺.ChatGPT给高校智能财务建设带来的机遇与挑战［J］.特区经济,2025(3):148-152.

　　［5］杜蓉,吕亮,吴一帆,等.智能技术赋能高校财务报销业务破维升级［J］.财政监督,2025(5):94-99.