摘要：本文深入剖析人工智能在高校财务管理中的应用现状、创新实践及面临的挑战，探寻优化路径，旨在为高校财务数字化转型提供新方向；通过构建“财务中台”、设立AI伦理审查委员会等发展建议，助力高校打造安全、可靠、高效的智能财务体系。

关键词：高校；财务管理；人工智能

1.人工智能在高校财务管理中的应用现状

1.1技术应用基础

随着高校信息化建设的发展，各高校已建立起财务管理系统、校园一卡通、预算一体化等信息化平台。这些平台在日常使用中积累了海量数据，其中既包括报销记录、财务报表数据等结构化数据，以及合同文本、发票图片等非结构化数据。这些数据资源作为人工智能技术在高校财务管理中的应用的基础，让数据分析与挖掘优化财务管理成为现实。

在技术渗透方面，OCR图像识别技术与RPA流程自动化技术已在部分高校推广应用。以发票扫描为例，OCR图像识别技术可快速精准提取发票号码、金额、开票日期等关键信息，极大提升发票处理效率，减少人工录入差错。RPA流程自动化技术则可依据预设规则，自动完成凭证编制工作，有效降低财务人员重复性劳动强度。

在政策支持层面，教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》明确提出，要推动智能技术与教育管理深度融合，这为人工智能在高校财务管理中的应用提供了有力政策指引；《教育信息化试点示范管理办法》再次提出规范教育信息化试点与示范项目的管理，推动了数字技术与教育教学深度融合。

1.2当前应用水平

在基础层，自动化报表与智能票据识别已初显成效。据统计，自动化报表生成的覆盖率达68%，票据智能识别准确率达92%。这表明多数高校已能借助人工智能技术实现报表自动生成与票据智能识别，大幅提升基础财务工作的效率与准确性。

中间层的预算执行监控系统应用率为35%，该系统通过实时采集与分析预算执行过程中的数据，能够及时察觉预算执行中存在的问题，为高校预算管理提供有力支持。

高阶层的风险预测模型仅有5%的高校上线使用，这些高校运用先进人工智能算法，对高校财务风险展开预测与评估，为财务决策提供更为科学的依据。

1.3现存问题

（1）当前高校财务管理面临的最突出问题仍然是多部门之间系统没有联通导致的数据孤岛现象。例如，科研项目的立项、合同的签订等情况难以实时反馈至财务系统，导致财务部门难以对科研经费实施有效管理与监控，同时也对学校整体资源配置与决策制定产生不利影响。

（2）由于人工智能算法的复杂性，财务人员与管理层难以理解算法的决策过程与依据，对人工智能在财务管理中的应用心存疑虑，担忧算法的不公正或错误决策会给学校造成损失。因此，算法可解释性不足引发的决策信任危机也是亟待解决的问题。

（3）复合型人才短缺也制约信息化技术落地。人工智能在高校财务管理中的应用，需要既精通财务管理知识，又掌握人工智能技术的复合型人才。然而，当前高校此类人才相对匮乏，导致在技术应用过程中，难以将人工智能技术与财务管理需求有机结合，影响技术实际应用效果。

2.人工智能在高校财务管理中的应用创新

2.1业务流程重构

清华大学研发的“智报通”系统集发票自动核验、标准自动校验、风险实时预警等功能于一体。在发票核验环节，借助OCR技术与大数据比对，能够快速准确识别发票真伪与有效性；依据学校报销政策与规定对报销内容进行自动审核，确保报销符合相关要求；风险实时预警功能可及时发现报销过程中可能存在的虚假报销、超标准报销等风险。

上海交通大学构建的“预算-执行-反馈”闭环模型，运用机器学习技术，对院系经费使用情况、科研项目进展、教学任务等数据进行分析，动态调整院系经费分配。该模型能够根据实际情况实时优化预算分配方案，提升预算资金使用效率，确保学校资源合理配置到各部门与项目中。

2.2决策支持创新

在风险预警体系方面，基于LSTM神经网络构建的现金流预测模型准确性颇高，平均绝对百分比误差小于3%。该模型能够实时预测与分析高校现金流，提前察觉现金流异常状况，为高校资金管理与财务决策提供有力支持，帮助学校规避资金风险，保障学校财务管理正常运转。

在科研经费审计中，应用知识图谱技术能够有效识别关联交易。知识图谱技术通过构建科研项目、经费使用、参与人员等之间的关联关系，清晰展现科研经费流向与使用情况，便于审计人员发现潜在问题。

2.3服务模式变革

南京大学推出了AI咨询机器人，作为智能财务助手的成功范例，日均处理查询800余次。它能够及时、准确解答师生在财务报销、预算申请、缴费流程等方面的疑问，为师生提供便捷的财务咨询服务，提升财务服务效率与质量。

浙江大学“业财一体化平台”实现了采购-支付-核算全流程贯通，将业务部门与财务部门紧密相连，业务流程中的数据能够实时传输至财务系统，财务部门可及时对业务进行监控与管理，同时为业务部门提供精准财务信息支持，促进了跨部门协同工作。

3.人工智能在高校财务管理中面对的挑战

3.1技术层面

数据质量问题是技术应用过程中面临的一大挑战。历史数据缺失会致使模型训练出现偏差，影响人工智能模型的准确性与可靠性。例如，在进行财务风险预测时，若历史数据不完整，模型可能无法准确识别风险因素，进而导致预测结果出现误差。

算法伦理风险同样不容忽视。预算分配模型可能隐含性别、学科偏见等问题，影响资源分配的公平性与合理性。若算法在设计与训练过程中未充分考量公平性原则，可能致使某些学科或群体在资源分配中处于不利地位。

3.2管理层面

组织架构调整压力较大。传统财务部门主要承担数据处理与财务核算等基础工作，而在人工智能时代，财务部门需向“战略决策中心”转型，转型过程中，可能遭遇来自组织内部的阻力，如人员观念转变困难、部门间协作不畅等。

安全防护需求日益迫切。随着人工智能技术的应用，财务系统面临的安全威胁愈发复杂多样，如黑客攻击、数据篡改、病毒感染等，亟待加强安全防护措施，保障财务数据安全。

3.3制度层面

责任认定困难是制度层面的主要问题之一。AI决策失误的法律责任归属尚不明确，当出现财务决策失误时，难以判定是人工智能系统的问题，还是开发人员、使用人员的责任，这给问题解决与责任追究带来困难。

标准体系缺失也是亟待解决的问题。目前，缺乏统一的AI财务应用技术规范，各高校在人工智能技术应用过程中缺乏统一标准与指导，导致技术应用质量与效果参差不齐，也不利于高校之间的交流与合作。

4.高校财务管理的发展建议

（1）构建“财务中台”，打通数据壁垒。通过建立财务中台，整合财务系统与教务、科研、人事等系统的数据，实现数据共享与流通，打破数据孤岛。

（2）设立AI伦理审查委员会。负责对人工智能在高校财务管理中的应用进行伦理审查，确保算法的公平性、透明性与可解释性，避免算法伦理风险。

（3）开展“财务+计算机”跨学科人才培养。高校应强化跨学科教育，培养既懂财务管理知识，又具备人工智能技术的复合型人才。

（4）制定《教育领域AI应用安全白皮书》。明确人工智能在教育领域应用的安全标准与规范，指导高校加强财务系统安全防护。

参考文献：

[1]谢艳.人工智能在高校财务管理中的应用[J].办公自动化，2024，29（15）：83-86.

[2]徐杨，陈新旺.大数据与人工智能在财务管理中的应用[J].中国会展（中国会议），2025（4）：151-153.

作者简介：

白松（1986—），男，黑龙江佳木斯人，硕士，会计师，主要从事高校财务管理方面研究。