摘要：本文從財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)涵出發(fā)，深入探討了其在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警中的應(yīng)用價(jià)值，并提出了相關(guān)的應(yīng)用建議，包括構(gòu)建完整的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)治理體系、引進(jìn)復(fù)合型財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘人才、加強(qiáng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研發(fā)應(yīng)用和營造大數(shù)據(jù)應(yīng)用的文化氛圍等。

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)；挖掘技術(shù)；高校財(cái)務(wù)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

DOI：10.12433/zgkjtz.20243019

基金項(xiàng)目：2024年度教育財(cái)務(wù)管理科研項(xiàng)目

項(xiàng)目名稱：財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警中的應(yīng)用研究

項(xiàng)目編號：2024C49

高等教育事業(yè)的快速發(fā)展對高校財(cái)務(wù)管理提出了更高的要求。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2023年全國教育經(jīng)費(fèi)總投入為64595億元，比上年增長5.3%。面對如此龐大的資金流動(dòng)，高校亟需建立科學(xué)有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理模式已難以適應(yīng)新時(shí)期的發(fā)展需求，亟待進(jìn)行創(chuàng)新與變革。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為高校財(cái)務(wù)管理的核心資源，蘊(yùn)藏著巨大的價(jià)值潛力。如何有效盤活這一“富礦”，成為擺在高校財(cái)務(wù)管理者面前的一大課題[1]。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的興起為破解這一難題提供了新的思路。它通過人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)，深入挖掘財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)背后隱藏的模式和規(guī)律，為高校財(cái)務(wù)決策提供精準(zhǔn)的依據(jù)和支持。然而，目前高校在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘方面的研究和應(yīng)用還處于起步階段，存在諸多理論和實(shí)踐問題亟待破解?；诖耍疚膹呢?cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)涵出發(fā)，剖析其在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析預(yù)警中的應(yīng)用機(jī)理和實(shí)踐路徑，力求為相關(guān)研究提供有益參考。

一、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的內(nèi)涵

（一）定義

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是一種利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，從海量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取隱含的、先前未知的、有潛在價(jià)值的信息和知識的過程。它通過將數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，識別其中隱藏的模式、關(guān)聯(lián)、異常和趨勢等，進(jìn)而形成有價(jià)值的財(cái)務(wù)管理見解。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，包括財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、信用評估、反欺詐、績效評價(jià)等，旨在為財(cái)務(wù)決策提供量化、準(zhǔn)確、及時(shí)的依據(jù)[2]。

（二）特征

與傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)分析方法相比，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘具有其獨(dú)有的特征。首先，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的分析對象是海量的、多維度的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常來源于會(huì)計(jì)憑證、財(cái)務(wù)報(bào)表、管理報(bào)表等，具有數(shù)據(jù)量大、維度多、格式規(guī)范等特點(diǎn)，為數(shù)據(jù)挖掘提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。其次，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的目的是發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的、具有業(yè)務(wù)價(jià)值的信息和知識，如關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類規(guī)則、聚類結(jié)構(gòu)、異常模式等。這些知識可直接服務(wù)于財(cái)務(wù)管理活動(dòng)，如財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別、信用評估、績效考核等，具有很強(qiáng)的實(shí)踐指導(dǎo)意義。最后，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘采用的分析方法具有較強(qiáng)的綜合性和專業(yè)性。一方面，它融合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫等多個(gè)學(xué)科的理論和方法，如回歸分析、決策樹、支持向量機(jī)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等，體現(xiàn)出很強(qiáng)的交叉性和綜合性。另一方面，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘需要對財(cái)務(wù)業(yè)務(wù)有深刻的理解，如財(cái)務(wù)指標(biāo)體系、業(yè)務(wù)流程、管理規(guī)則等。

（三）常用技術(shù)

1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)項(xiàng)之間有意義的關(guān)聯(lián)關(guān)系的過程。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中，可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則識別財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，如經(jīng)營現(xiàn)金流與投資現(xiàn)金流的關(guān)聯(lián)性等。這有助于深入理解財(cái)務(wù)運(yùn)行規(guī)律，優(yōu)化財(cái)務(wù)績效考核指標(biāo)體系。常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法有Apriori、FP-Growth等。

2.分類預(yù)測

分類預(yù)測是根據(jù)已有數(shù)據(jù)的特征，建立分類模型，對新數(shù)據(jù)進(jìn)行類別劃分和結(jié)果預(yù)測。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中，可以用分類預(yù)測技術(shù)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練出風(fēng)險(xiǎn)判別規(guī)則，從而實(shí)現(xiàn)對新財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。常見的分類算法有決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

3.聚類分析

聚類分析是將相似的數(shù)據(jù)對象劃分到同一集合中，形成不同的數(shù)據(jù)簇。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中，聚類分析可以用于財(cái)務(wù)指標(biāo)的分組和異常檢測，如識別出與其他數(shù)據(jù)差異較大的異常值。這有助于發(fā)現(xiàn)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，提高風(fēng)險(xiǎn)防范的精準(zhǔn)性。常用的聚類算法有K-Means、層次聚類等。

4.異常檢測

異常檢測是識別出明顯偏離其余數(shù)據(jù)的異常模式和特殊值。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中，異常檢測可以用于識別財(cái)務(wù)舞弊、內(nèi)部控制缺陷等風(fēng)險(xiǎn)事件。通過設(shè)定異常閾值，可以自動(dòng)標(biāo)記出可疑的異常數(shù)據(jù)，進(jìn)而采取有針對性的防控措施。常用的異常檢測方法有基于距離的方法、基于密度的方法等。

二、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警中的應(yīng)用價(jià)值

（一）提升財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別的精準(zhǔn)度

高校財(cái)務(wù)運(yùn)行中存在諸多風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，如資金使用效率低下、預(yù)算執(zhí)行率偏低等。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)識別主要依賴財(cái)務(wù)人員的經(jīng)驗(yàn)判斷，存在主觀性強(qiáng)、時(shí)效性差等局限。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘可以通過算法模型實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的自動(dòng)識別，大幅提升風(fēng)險(xiǎn)發(fā)現(xiàn)的精準(zhǔn)度和效率。

財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、支持向量機(jī)等，建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)識別模型。通過對歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到風(fēng)險(xiǎn)特征和規(guī)律，形成風(fēng)險(xiǎn)判別知識庫。當(dāng)新的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)輸入時(shí)，模型可以快速判斷其風(fēng)險(xiǎn)程度，并給出量化的風(fēng)險(xiǎn)評分。與人工判斷相比，模型的風(fēng)險(xiǎn)識別更加客觀、精準(zhǔn)，且可以處理海量數(shù)據(jù)，大幅提升風(fēng)險(xiǎn)篩查效率。

以預(yù)算執(zhí)行偏離為例，可利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，分析歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，識別出與預(yù)算執(zhí)行率高度相關(guān)的影響因素，進(jìn)而構(gòu)建預(yù)警模型。通過設(shè)定預(yù)算執(zhí)行率的閾值區(qū)間，模型可以自動(dòng)監(jiān)測各預(yù)算單位的執(zhí)行進(jìn)度。一旦發(fā)現(xiàn)某些關(guān)鍵因素出現(xiàn)異常波動(dòng)，如采購金額激增、人員經(jīng)費(fèi)超支等，系統(tǒng)就會(huì)觸發(fā)預(yù)警信號，提示管理者及時(shí)采取控制措施[3]。

（二）優(yōu)化資源配置效率

高校財(cái)務(wù)資源的合理配置是保障教學(xué)科研活動(dòng)正常開展的關(guān)鍵。然而，由于缺乏科學(xué)的決策依據(jù)，高校在資源配置上往往存在盲目性和隨意性。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘可以深入分析資金使用效益，揭示資源配置中的問題，為優(yōu)化調(diào)整提供量化參考。

運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)高校內(nèi)部不同院系的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分組管理。通過選取科研經(jīng)費(fèi)、人員經(jīng)費(fèi)、教學(xué)經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)，系統(tǒng)可以自動(dòng)將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)劃分為若干組群，識別出資金使用效率較低的院系群體。管理者可以重點(diǎn)關(guān)注這些群體的資金使用情況，深入分析低效原因，并有針對性地制定財(cái)務(wù)管控措施，從而壓縮低效無用開支，提升財(cái)務(wù)資金使用績效。

（三）強(qiáng)化財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控

高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性和突發(fā)性，單純依靠事后檢查難以實(shí)現(xiàn)全面防控。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)控的關(guān)鍵是建立基于大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測系統(tǒng)。通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)集成等技術(shù)，將會(huì)計(jì)憑證、銀行對賬單、合同協(xié)議等異構(gòu)數(shù)據(jù)匯聚到統(tǒng)一的監(jiān)控平臺(tái)。在此基礎(chǔ)上，利用異常檢測等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)置各類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的閾值區(qū)間，對資金收支、資產(chǎn)管理、債權(quán)債務(wù)等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域開展7×24小時(shí)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。當(dāng)某個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)超出正常區(qū)間時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)觸發(fā)預(yù)警，提示管理者深入核查。

以高校資產(chǎn)管理為例，可利用異常檢測技術(shù)，建立全流程的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測模型。通過設(shè)置采購價(jià)格、使用率、折舊年限等關(guān)鍵指標(biāo)閾值，對固定資產(chǎn)從采購、入庫、領(lǐng)用、處置的全生命周期進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某項(xiàng)資產(chǎn)的采購價(jià)格明顯高于同類產(chǎn)品、長期處于閑置狀態(tài)、提前報(bào)廢等異常情況時(shí)，系統(tǒng)可自動(dòng)標(biāo)記預(yù)警，提示管理者核實(shí)情況，防止國有資產(chǎn)流失。這種“7×24小時(shí)”的動(dòng)態(tài)監(jiān)測模式，猶如為高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析管理安裝了“千里眼”，可以最大限度地控制風(fēng)險(xiǎn)露頭，堵塞管理漏洞。

（四）輔助財(cái)務(wù)決策的科學(xué)化

高校財(cái)務(wù)決策涉及多方利益，如何在有限資源下實(shí)現(xiàn)效益最大化是一大挑戰(zhàn)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘中的預(yù)測分析、優(yōu)化分析等技術(shù)，可以建立財(cái)務(wù)決策仿真模型。通過模擬各種決策場景，分析不同財(cái)務(wù)策略組合的效果，預(yù)判決策結(jié)果，管理者可以科學(xué)評估決策的可行性和風(fēng)險(xiǎn)性。一方面，仿真模型可以納入各種風(fēng)險(xiǎn)因素，通過反復(fù)測試，驗(yàn)證決策方案的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，提前預(yù)判可能出現(xiàn)的極端情況及其影響程度，從而選擇風(fēng)險(xiǎn)最小的決策路徑；另一方面，模型可以通過約束條件設(shè)置和多目標(biāo)優(yōu)化，在滿足風(fēng)險(xiǎn)控制要求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)效益的最大化，平衡風(fēng)險(xiǎn)和收益的關(guān)系，找到最優(yōu)的決策平衡點(diǎn)。

以高校的重大投資項(xiàng)目決策為例，可利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建投資效益評估模型。在模型中設(shè)置各種投資情景，如資金投入規(guī)模、建設(shè)周期、運(yùn)營成本、收益預(yù)期等，利用蒙特卡洛模擬等技術(shù)對各情景進(jìn)行大量模擬運(yùn)算，得出項(xiàng)目在不同條件下的財(cái)務(wù)效益分布。同時(shí)，管理者可為模型加入各類風(fēng)險(xiǎn)事件，如工程延期、資金短缺、政策變動(dòng)等，分析這些因素對項(xiàng)目效益的影響程度。最后，通過比選各投資方案的效益分布和風(fēng)險(xiǎn)概率，決策者可以在眾多的備選方案中選出風(fēng)險(xiǎn)最低、效益最優(yōu)的投資組合。

三、關(guān)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析與預(yù)警中的應(yīng)用建議

（一）構(gòu)建完整的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)治理體系

高校要充分認(rèn)識到財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略價(jià)值，從頂層設(shè)計(jì)入手，制定系統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理規(guī)劃。一方面，要建立健全的數(shù)據(jù)管理制度，明確數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、使用等各環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范；另一方面，要搭建集中統(tǒng)一的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)，打通各業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通、共享共用。

具體而言，高校應(yīng)制定切實(shí)可行的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)治理策略，明確數(shù)據(jù)管理的目標(biāo)、原則和措施。在數(shù)據(jù)采集方面，要統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，規(guī)范數(shù)據(jù)錄入流程，確保數(shù)據(jù)來源的規(guī)范性和準(zhǔn)確性。對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如合同文本、發(fā)票圖像等，可利用OCR、NLP等技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提取和結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)[4]。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，要建立集中統(tǒng)一的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)倉庫，選用合適的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分層存儲(chǔ)、備份管理，確保數(shù)據(jù)的安全性、可靠性。在數(shù)據(jù)共享方面，要破除部門間的數(shù)據(jù)壁壘，建立跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，形成財(cái)務(wù)、資產(chǎn)、科研、教學(xué)等多元數(shù)據(jù)的聯(lián)動(dòng)，滿足大數(shù)據(jù)分析的需求。同時(shí)，要加強(qiáng)元數(shù)據(jù)管理，建立數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，方便用戶查找和使用數(shù)據(jù)。

（二）引進(jìn)復(fù)合型財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘人才

高?？赏ㄟ^多種渠道吸引和培養(yǎng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘人才。對內(nèi)可面向全校選拔有潛力的財(cái)務(wù)人員和計(jì)算機(jī)人員，通過輪崗交流、在職培訓(xùn)等方式，提升其數(shù)據(jù)分析能力和業(yè)務(wù)敏感度。對外可與金融、互聯(lián)網(wǎng)等行業(yè)開展人才交流與合作，通過“柔性引進(jìn)”、項(xiàng)目合作等模式引入行業(yè)專家，為學(xué)校的財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)注入新鮮血液。同時(shí)，高校還可與軟件企業(yè)、咨詢機(jī)構(gòu)等開展“產(chǎn)學(xué)研”合作，借助企業(yè)的技術(shù)優(yōu)勢和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，加快人才培養(yǎng)進(jìn)程。

（三）加強(qiáng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研發(fā)應(yīng)用

高校應(yīng)結(jié)合自身財(cái)務(wù)管理的實(shí)際需求，加大財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研發(fā)投入?？山柚獠繉I(yè)機(jī)構(gòu)的技術(shù)力量，開發(fā)符合高校特色的數(shù)據(jù)分析模型和算法，實(shí)現(xiàn)挖掘系統(tǒng)的個(gè)性化定制。同時(shí)，要加強(qiáng)系統(tǒng)的推廣應(yīng)用，將數(shù)據(jù)挖掘嵌入到財(cái)務(wù)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)，形成“業(yè)務(wù)+數(shù)據(jù)”的良性互動(dòng)。

高校應(yīng)根據(jù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防控的重點(diǎn)領(lǐng)域有針對性地開展數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的研發(fā)。如針對預(yù)算管理，可開發(fā)預(yù)算編制、執(zhí)行監(jiān)控、績效評價(jià)等模塊，通過算法模型實(shí)現(xiàn)預(yù)算的智能化、精細(xì)化管理。針對資產(chǎn)管理，可開發(fā)資產(chǎn)全生命周期管理系統(tǒng)，利用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和動(dòng)態(tài)優(yōu)化。針對內(nèi)部控制，可開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)識別、評估、預(yù)警等模塊，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建多維風(fēng)險(xiǎn)畫像，提升風(fēng)險(xiǎn)管理的前瞻性和準(zhǔn)確性。在系統(tǒng)研發(fā)中，要堅(jiān)持需求導(dǎo)向和問題導(dǎo)向，針對財(cái)務(wù)管理中的實(shí)際痛點(diǎn)和難點(diǎn)，開發(fā)切實(shí)管用的數(shù)據(jù)分析工具。

（四）營造大數(shù)據(jù)應(yīng)用的文化氛圍

數(shù)據(jù)思維是大數(shù)據(jù)時(shí)代財(cái)務(wù)管理的核心理念。高校要積極營造“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策”的文化氛圍，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)管理模式，樹立數(shù)據(jù)至上的管理理念。可通過宣傳培訓(xùn)、制度激勵(lì)等方式，提高全校上下數(shù)據(jù)應(yīng)用的意識和能力，推動(dòng)財(cái)務(wù)管理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，高校要加大數(shù)據(jù)文化的宣傳力度，普及大數(shù)據(jù)知識，傳播數(shù)據(jù)分析理念。通過舉辦數(shù)據(jù)分析講座、經(jīng)驗(yàn)分享會(huì)等，讓師生員工認(rèn)識到大數(shù)據(jù)的價(jià)值和意義，了解財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘的基本方法和應(yīng)用場景。此外，高校要建立數(shù)據(jù)應(yīng)用的激勵(lì)機(jī)制，將數(shù)據(jù)分析能力納入財(cái)務(wù)人員的考核體系，對在數(shù)據(jù)挖掘方面做出突出貢獻(xiàn)的個(gè)人和團(tuán)隊(duì)給予表彰獎(jiǎng)勵(lì)，以制度保障來推動(dòng)數(shù)據(jù)分析走向深入。

參考文獻(xiàn)：

[1]李麗紅.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的商業(yè)銀行審計(jì)方法研究[J].今日財(cái)富，2024（13）：32-34.

[2]林湛雄.大數(shù)據(jù)思維背景下財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用[J].數(shù)字通信世界，2024（04）：158-160.

[3]周瑋.大數(shù)據(jù)時(shí)代下的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)挖掘與分析[J].中國新技術(shù)新產(chǎn)品，2023（15）：139-141.

[4]賀馨瑤.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的財(cái)務(wù)舞弊識別綜述[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2023，41（06）：4-6.

（作者單位：鄭州信息科技職業(yè)學(xué)院）