【摘 要】 零基預(yù)算以“歸零+論證”模式突破傳統(tǒng)預(yù)算路徑依賴,為高校預(yù)算管理提供新范式。然而,零基預(yù)算在高校落地面臨復(fù)雜需求與有限算力、主觀決策與客觀評估、靜態(tài)編制與動態(tài)執(zhí)行三大矛盾。DeepSeek作為人工智能領(lǐng)域的一顆新星,其高效算法模型和低成本優(yōu)勢,可以重構(gòu)“成本-績效”分析框架,為高校零基預(yù)算管理提供智能化解決方案,推動零基預(yù)算從技術(shù)賦能向管理變革躍遷。文章從DeepSeek與高校零基預(yù)算的塊間聯(lián)系入手,以案例的形式探討了基于DeepSeek的高校零基預(yù)算管理實踐,深入分析其在預(yù)算需求識別與編制、資金分配與優(yōu)先級排序、預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估中的應(yīng)用潛力與實踐效果,旨在為高校零基預(yù)算管理提供有益的參考和借鑒。
【關(guān)鍵詞】 零基預(yù)算; 高校; DeepSeek; 人工智能
【中圖分類號】 G647.5;TP18" 【文獻標(biāo)識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937(2025)13-0050-07
一、引言
高校作為基礎(chǔ)研究的主力軍和重大科技突破的策源地,其財務(wù)管理效率與效果直接影響科研資源配置、成果轉(zhuǎn)化進程以及創(chuàng)新生態(tài)體系的構(gòu)建。在“過緊日子”成為新常態(tài)的當(dāng)下,我國高等教育領(lǐng)域正面臨著前所未有的預(yù)算管理挑戰(zhàn),如何在有限的教育經(jīng)費內(nèi)實現(xiàn)資源的最優(yōu)配置,成為各高校亟待解決的關(guān)鍵問題。零基預(yù)算要求每個預(yù)算周期從零開始,重新評估所有支出,而不是基于上一年的預(yù)算進行調(diào)整,這種方法旨在提高資金使用效率,減少浪費[1]。黨的二十屆三中全會通過《中共中央關(guān)于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》強調(diào)了“深化零基預(yù)算改革”的重要性。零基預(yù)算要求以零為起點論證支出合理性,但其在高校落地面臨三大矛盾:復(fù)雜需求與有限算力的矛盾——多部門數(shù)據(jù)整合難、主觀決策與客觀評估的矛盾——優(yōu)先級標(biāo)準(zhǔn)缺失、靜態(tài)編制與動態(tài)執(zhí)行的矛盾——反饋機制滯后[2]。DeepSeek以其顛覆性的成本優(yōu)勢和高效的算法模型,為全球科技圈帶來了一場“成本風(fēng)暴”,其推出的新一代AI大模型,不僅在技術(shù)路線上實現(xiàn)了突破,更以極低的預(yù)算成本展現(xiàn)了高性能,其技術(shù)特性與零基預(yù)算需求高度契合[3]。DeepSeek作為第三代人工智能大模型,其技術(shù)架構(gòu)與核心算法設(shè)計深度融合了前沿AI技術(shù)與垂直領(lǐng)域需求,通過混合專家系統(tǒng)與梯度響應(yīng)式規(guī)劃優(yōu)化雙引擎驅(qū)動,形成了區(qū)別于傳統(tǒng)AI模型的獨特技術(shù)特征。本文將針對當(dāng)前高校零基預(yù)算管理面臨的挑戰(zhàn),以DeepSeek人工智能大模型為核心,深入分析其在高校零基預(yù)算的編制、執(zhí)行與評估流程等管理中的應(yīng)用潛力與實踐效果,旨在探索基于DeepSeek的高校零基預(yù)算管理體系構(gòu)建路徑,為高校預(yù)算管理提供智能化解決方案。
二、DeepSeek賦能高校零基預(yù)算流程的改革路徑
DeepSeek通過“雙引擎架構(gòu)+垂直場景優(yōu)化”的技術(shù)路徑,與零基預(yù)算改革的“成本-效益”核心理念高度契合,DeepSeek賦能高校零基預(yù)算流程的改革路徑的核心價值不僅在于技術(shù)效能的提升,更在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動重構(gòu)預(yù)算管理的底層邏輯——將傳統(tǒng)“經(jīng)驗主導(dǎo)、靜態(tài)分配”的模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤翱冃?dǎo)向、動態(tài)優(yōu)化”的智能范式[4]。DeepSeek賦能高校零基預(yù)算流程的改革路徑示意圖見圖1。
(一)預(yù)算需求識別與編制
高校零基預(yù)算需以“從零+論證”為基礎(chǔ),要求各部門重新證明每項支出的必要性,并通過量化數(shù)據(jù)支撐需求。高校零基預(yù)算改革需突破“歷史基數(shù)依賴”,應(yīng)用DeepSeek能力建立基于量化證據(jù)的需求論證體系。對接DeepSeek功能,構(gòu)建“數(shù)據(jù)驅(qū)動-動態(tài)建模-智能推演”體系,幫助學(xué)校精準(zhǔn)識別并量化各部門的實際需求,為預(yù)算編制提供科學(xué)依據(jù)。
首先,在預(yù)算需求識別階段,利用DeepSeek的多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能力和時序預(yù)測模型,整合財務(wù)系統(tǒng)、教務(wù)系統(tǒng)、科研平臺等數(shù)據(jù)源,自動識別教學(xué)實驗耗材、科研設(shè)備維護等隱性需求,為預(yù)算需求的精準(zhǔn)識別提供有力支持;同時DeepSeek還能通過自然語言處理技術(shù),理解并解析各部門的預(yù)算申請,確保需求的準(zhǔn)確傳達,減少因理解偏差而導(dǎo)致的預(yù)算偏差。其次,在預(yù)算編制階段,進行動態(tài)需求建模和智能預(yù)算推演,利用DeepSeek的強推理能力,可以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動進行高校資金需求分析,整合各部門資源使用效率、教學(xué)科研需求等多維度數(shù)據(jù),挖掘資金申請關(guān)鍵信息和部門需求隱性關(guān)聯(lián);DeepSeek通過成本預(yù)測與模擬,如AI模型預(yù)測不同預(yù)算方案的成本效益,例如基于GRPO梯度響應(yīng)式規(guī)劃優(yōu)化算法模塊可模擬不同預(yù)算方案,輸出成本-效益熱力圖,自動生成預(yù)算需求建議報告輔助決策者選擇最優(yōu)方案。
(二)資金分配與優(yōu)先級排序
高校零基預(yù)算強調(diào)基于效益最大化原則,在資金分配前,需對已驗證的需求進行優(yōu)先級排序,綜合考慮教學(xué)科研的緊迫性、資金使用的歷史效率、未來收益、長期戰(zhàn)略等多因素,確保有限資源向高效益領(lǐng)域傾斜。對接DeepSeek功能可以利用其動態(tài)資金調(diào)度優(yōu)化及智能優(yōu)先級算法,構(gòu)建資金智能配置中樞,以實現(xiàn)“資金感知-智能排序-彈性適配”閉環(huán)。首先,資金分配方面,通過DeepSeek構(gòu)建“資金智能配置中樞”,明確資金分配標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)先級排序規(guī)則,針對教學(xué)科研的多樣化需求,智能識別任務(wù)的優(yōu)先級與資金需求,確保關(guān)鍵任務(wù)獲得充足資金支持,同時避免資金閑置,提升整體資金使用效率。其次,優(yōu)先級排序方面,通過多維評估矩陣、沖突消解算法、GRPO等優(yōu)化算法,自動評估項目優(yōu)先級,量化教學(xué)成果與成本投入的關(guān)聯(lián)性,對資金分配方案進行模擬與優(yōu)化,預(yù)測未來需求波動,輸出最優(yōu)資金分配方案及優(yōu)先級排序建議。最后,對于突發(fā)事件或緊急需求,可以利用DeepSeek建立彈性機制,根據(jù)預(yù)算分配過程中的實際情況,靈活調(diào)整資金優(yōu)先級,有效應(yīng)對突發(fā)狀況,如緊急科研項目、教學(xué)設(shè)備更新等,確保預(yù)算的彈性和適應(yīng)性,實現(xiàn)資金的高效利用,還能促進各學(xué)科間的均衡發(fā)展,為學(xué)校的長期戰(zhàn)略規(guī)劃提供有力支撐。
(三)預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估
零基預(yù)算以績效為導(dǎo)向,強調(diào)成本與績效信息在預(yù)算決策中的應(yīng)用,注重成本效益分析方法的運用。在預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估環(huán)節(jié),實時跟蹤預(yù)算執(zhí)行情況,評估資源使用效率并動態(tài)調(diào)整,因此,利用DeepSeek構(gòu)建“預(yù)算執(zhí)行智能監(jiān)控系統(tǒng)”與“多維度績效評估系統(tǒng)”至關(guān)重要。首先,對接DeepSeek功能,自動化流程監(jiān)控是實現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控的關(guān)鍵一環(huán)。通過利用智能追蹤技術(shù),預(yù)算執(zhí)行智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠自動地生成預(yù)算執(zhí)行報告,并實時地反饋預(yù)算執(zhí)行中的偏差情況,同時發(fā)出預(yù)警信號。其次,多維度績效評估系統(tǒng)的構(gòu)建是預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估的另一個重要方面。該體系不僅涵蓋預(yù)算執(zhí)行情況的評估,還包括對項目成果和資金使用效益的綜合考量。通過績效畫像系統(tǒng)的量化指標(biāo),可以直觀地展示預(yù)算執(zhí)行的效果,從而為決策者提供有力的數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)。最后,智能化資金配置調(diào)整是預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估的終極目標(biāo)。對于零基預(yù)算的剛性約束,基于績效評估的結(jié)果,DeepSeek能夠提供一種動態(tài)調(diào)整機制,分析實際支出與預(yù)期目標(biāo)之間的差異,并據(jù)此提出具體的調(diào)整建議。這種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的調(diào)整機制能夠幫助高校形成一個預(yù)算管理的閉環(huán)優(yōu)化過程,確保資金得到最有效地利用和配置。
三、基于DeepSeek的高校零基預(yù)算探索
A高校位于北京市,是教育部直屬的全國重點高校、國家“211工程”“985優(yōu)勢學(xué)科創(chuàng)新平臺項目”“雙一流”建設(shè)高校。2024年學(xué)校經(jīng)費預(yù)算為51億元,不僅體現(xiàn)了國家對高等教育事業(yè)的重視,也反映了學(xué)校在科研、教學(xué)、校園建設(shè)等方面的綜合實力。一直以來,學(xué)校嚴格落實“過緊日子”要求,全面貫徹落實中央預(yù)算管理一體化要求,堅持統(tǒng)籌兼顧、分輕重緩急、突出重點,科學(xué)、合理編報本單位經(jīng)費預(yù)算。在預(yù)算管理方面,學(xué)校積極探索創(chuàng)新,力求通過高效、透明的預(yù)算管理體系推動學(xué)校的可持續(xù)發(fā)展。
(一)A高校零基預(yù)算存在的問題
2024年11月,A高校發(fā)布《關(guān)于做好2025年校內(nèi)執(zhí)行預(yù)算申報工作的通知》強調(diào),2025年校內(nèi)執(zhí)行預(yù)算編制面臨的收支矛盾依然突出,需要探索更加高效、智能的預(yù)算管理模式,以應(yīng)對日益復(fù)雜的預(yù)算管理挑戰(zhàn)。具體而言,學(xué)校零基預(yù)算存在的問題主要體現(xiàn)在以下方面:
第一,在預(yù)算需求識別與編制方面。需求識別不全面:在零基預(yù)算模式下,學(xué)校需要從零開始識別所有部門的預(yù)算需求。然而,由于學(xué)院眾多,財務(wù)、資產(chǎn)、教務(wù)等部門職能復(fù)雜,各部門系統(tǒng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一,部分學(xué)院需求未被充分識別或被低估,導(dǎo)致預(yù)算編制不準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱:零基預(yù)算要求詳細的數(shù)據(jù)作為支撐,但部分部門的數(shù)據(jù)收集和整理能力不足,導(dǎo)致預(yù)算編制缺乏科學(xué)依據(jù)。編制過程復(fù)雜:零基預(yù)算的編制需要耗費大量時間和人力,學(xué)校在短時間內(nèi)難以完成全面、細致的預(yù)算需求分析。
第二,資金分配與優(yōu)先級排序方面。優(yōu)先級難以確定:零基預(yù)算要求根據(jù)實際需求和績效評估結(jié)果對項目進行優(yōu)先級排序,但在實際操作中,不同部門之間的利益沖突可能導(dǎo)致資金分配不均衡。短期目標(biāo)與長期規(guī)劃的沖突:部分部門可能更關(guān)注短期目標(biāo),而忽視學(xué)校的長期發(fā)展戰(zhàn)略,導(dǎo)致資金分配偏離整體規(guī)劃。缺乏科學(xué)的評估標(biāo)準(zhǔn):在資金分配過程中,缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),易導(dǎo)致主觀因素影響決策。
第三,預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估方面。監(jiān)控機制不完善:在預(yù)算執(zhí)行過程中,缺乏有效的監(jiān)控機制,易導(dǎo)致資金使用偏離預(yù)算計劃。績效評估流于形式:部分部門的績效評估缺乏實質(zhì)性內(nèi)容,評估結(jié)果未能真實反映資金使用效果。反饋機制缺失:在預(yù)算執(zhí)行完畢后,缺乏及時、有效的反饋機制,使得預(yù)算執(zhí)行情況無法得到及時調(diào)整和優(yōu)化。
(二)A高?;贒eepSeek的高校零基預(yù)算探索
DeepSeek作為前沿的人工智能工具,可以助力高校精確地識別預(yù)算需求,優(yōu)化資金分配流程,并強化預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估。2025年初學(xué)校率先完成了DeepSeek系統(tǒng)的本地部署,并積極探索基于DeepSeek的高校零基預(yù)算系統(tǒng),旨在通過DeepSeek技術(shù)實現(xiàn)降本、流程自動化及數(shù)據(jù)智能分析,為高校零基預(yù)算管理提供從資金分配到?jīng)Q策支持的全鏈條解決方案,推動高校預(yù)算管理向高效化、智能化轉(zhuǎn)型[5]。
1.DeepSeek本地部署
本次DeepSeek大模型的本地部署集合了A高校零基預(yù)算的實際需求,主要分為以下五步(見圖2):首先,基礎(chǔ)設(shè)施部署。在硬件配置上,基于學(xué)校師生規(guī)模,技術(shù)人員選擇6臺Atlas 800服務(wù)器,搭建雙網(wǎng)冗余架構(gòu),隔離預(yù)算管理專網(wǎng);在軟件安裝上,部署■騰AI平臺CANN 5.1與DeepSeek-R1-Lite模型,集成Kafka實時數(shù)據(jù)流和MinIO存儲系統(tǒng)。其次,數(shù)據(jù)整合治理。在系統(tǒng)對接上,通過標(biāo)準(zhǔn)化接口連接財務(wù)、教務(wù)、科研、資產(chǎn)管理等核心系統(tǒng),實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)整合,數(shù)據(jù)實時同步;數(shù)據(jù)清洗方面,使用AI工具自動修復(fù)缺失值、檢測異常數(shù)據(jù),構(gòu)建校級數(shù)據(jù)湖。再次,模型訓(xùn)練優(yōu)化。領(lǐng)域適配:注入高校歷史預(yù)算數(shù)據(jù)進行微調(diào),優(yōu)化需求預(yù)測模型。輕量化壓縮:采用動態(tài)量化技術(shù),模型體積減小60%以上,適配邊緣計算設(shè)備。然后,系統(tǒng)集成測試。智能編制:自動生成預(yù)算需求報告;動態(tài)調(diào)度:彈性分配跨場景資金;實時監(jiān)控:儀表盤追蹤預(yù)算偏差。壓力驗證:支持300部門并發(fā)操作,響應(yīng)時間lt;1.2秒,通過EAL4+安全認證。最后,運維與迭代。智能運維:部署故障預(yù)測模型和災(zāi)備機制,實現(xiàn)24小時不間斷監(jiān)控。持續(xù)迭代:根據(jù)用戶反饋和新技術(shù)發(fā)展,定期更新算法模型,保持系統(tǒng)領(lǐng)先性。
2.基于DeepSeek的高校零基預(yù)算探索
A高校財務(wù)結(jié)構(gòu)具有典型的研究型大學(xué)特征,學(xué)校預(yù)算收入來源主要為政府撥款、科研收入、學(xué)費收入、社會捐贈及校企合作收入等,預(yù)算支出主要是指用于教育、科研以及其他計劃下的資金支出等。學(xué)校在編制本年度資金收支部門預(yù)算時采用的方法為零基預(yù)算法,以下從學(xué)校零基預(yù)算需求識別與編制、資金分配與優(yōu)先級排序、預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估三個核心環(huán)節(jié)展開論述。
(1)預(yù)算需求識別與編制:數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)需求挖掘
預(yù)算編制內(nèi)容主要包括校管專項預(yù)算(公用經(jīng)費)、校管專項預(yù)算(人員經(jīng)費)、20萬元及以上單位預(yù)算(學(xué)校統(tǒng)一采購招標(biāo)項目)、非貿(mào)易非經(jīng)營性購匯人民幣限額預(yù)算、“三公”經(jīng)費及會議費預(yù)算、教師人數(shù)、學(xué)生人數(shù)、課時結(jié)算、成果績效、基礎(chǔ)課補貼等其他預(yù)算基礎(chǔ)資料等。
首先,零基不再考慮以往期間的預(yù)算項目和收支水平,而是根據(jù)預(yù)算期的實際需要和可能,重新綜合平衡編制預(yù)算。為了實現(xiàn)預(yù)算需求的高效識別,學(xué)校借助DeepSeek技術(shù)平臺的數(shù)據(jù)分析能力,落實零基預(yù)算的“從零論證”要求?;诖?,學(xué)校依托DeepSeek技術(shù)平臺,構(gòu)建了“數(shù)據(jù)驅(qū)動-動態(tài)建模-智能推演”三位一體的零基預(yù)算系統(tǒng),通過三大核心對接路徑實現(xiàn)精準(zhǔn)需求識別(見圖3):
第一,多模態(tài)數(shù)據(jù)融合。平臺匯聚財務(wù)系統(tǒng)(預(yù)算執(zhí)行率、支出偏離度)、教務(wù)系統(tǒng)(課程飽和度、教室空置率)、科研平臺(設(shè)備使用率、共享申請頻次)、后勤物聯(lián)網(wǎng)(水電消耗曲線)、圖書館系統(tǒng)(數(shù)字資源訪問熱力圖)等12類異構(gòu)數(shù)據(jù)源,日均處理數(shù)據(jù)量超50萬條,形成跨部門數(shù)據(jù)湖。
第二,動態(tài)需求建模。采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建:“教學(xué)-科研-行政”三域協(xié)同分析框架,通過自然語言處理技術(shù)提取各部門的預(yù)算申請關(guān)鍵信息,同時利用知識圖譜挖掘課程開設(shè)與設(shè)備采購的隱性關(guān)聯(lián),建立基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)的預(yù)算執(zhí)行趨勢預(yù)測模型(準(zhǔn)確率94%)。
第三,智能預(yù)算推演。依托DeepSeek-R1強化學(xué)習(xí)框架,已納入包含資金配置仿真、項目優(yōu)先級評估、資金缺口預(yù)警、成本效益分析等6類算法模塊,其中,GRPO算法通過多目標(biāo)優(yōu)化建模,將教學(xué)需求、科研目標(biāo)、設(shè)備維護等約束條件轉(zhuǎn)化為高維參數(shù)空間,生成預(yù)算方案動態(tài)仿真庫。系統(tǒng)可自動輸出三維成本-效益熱力圖,并生成包含敏感度分析、替代方案對比的智能決策報告。該模塊使跨年度預(yù)算規(guī)劃效率提升65%,方案調(diào)整響應(yīng)時間壓縮至4小時內(nèi)。
(2)資金分配與優(yōu)先級排序:多目標(biāo)優(yōu)化的智能決策
為了制定明確的資金分配標(biāo)準(zhǔn)和優(yōu)先級排序規(guī)則,確保分配過程透明、公正,學(xué)校基于DeepSeek技術(shù)構(gòu)建了“資金智能配置中樞”,創(chuàng)新性地將零基預(yù)算原則轉(zhuǎn)化為可計算的數(shù)學(xué)模型,通過“資金感知-智能排序-動態(tài)調(diào)配”三個核心步驟,實現(xiàn)資金分配的科學(xué)化與智能化。
首先,資金智能配置中樞采用多目標(biāo)優(yōu)化算法,綜合考慮戰(zhàn)略優(yōu)先級(占權(quán)重40%)、資金使用效率(30%)、風(fēng)險系數(shù)(20%)、跨部門協(xié)同需求(10%)四大維度,建立包含78個決策變量的資金配置模型。在2025年學(xué)科建設(shè)預(yù)算分配中,模型通過分析近五年學(xué)科評估數(shù)據(jù)、科研成果轉(zhuǎn)化率、師資結(jié)構(gòu)等指標(biāo),自動生成差異化分配方案:對礦業(yè)工程等A+學(xué)科實施“精準(zhǔn)滴灌”策略,將60%增量預(yù)算用于高端實驗平臺建設(shè)。
其次,針對資金沖突問題,系統(tǒng)開發(fā)動態(tài)優(yōu)先級計算引擎,運用改進型遺傳算法實現(xiàn)資金的智能排序。例如,在處理跨學(xué)院大型設(shè)備采購需求時,引擎通過分析設(shè)備使用預(yù)約記錄、科研項目緊急程度、使用效益等數(shù)據(jù),自動生成分配方案,使價值5 600萬元的透射電鏡設(shè)備利用率從43%提升至82%,具體決策過程見表1。同時,構(gòu)建“三維可視化決策沙盤”,將預(yù)算分配結(jié)果映射到校園數(shù)字孿生系統(tǒng),支持管理者從學(xué)科發(fā)展、空間利用、資金流三個視角進行交互式推演,有效平衡各部門間的資金需求與利益沖突。試點數(shù)據(jù)顯示,該系統(tǒng)的應(yīng)用使資金配置決策效率提升3倍,跨部門爭議事項減少58%。
最后,對于在資金分配階段出現(xiàn)的突發(fā)事件或緊急需求,學(xué)?;贒eepSeek系統(tǒng)開發(fā)彈性適配模塊,根據(jù)預(yù)設(shè)的應(yīng)急響應(yīng)預(yù)案,結(jié)合當(dāng)前資金分配狀態(tài)和各部門實際需求,迅速生成調(diào)整方案。比如,通過建立虛擬仿真環(huán)境,可對重大預(yù)算決策進行壓力測試。在2025年新校區(qū)建設(shè)預(yù)算推演中,系統(tǒng)模擬建筑材料價格波動、施工進度延誤等12種風(fēng)險場景,生成3套應(yīng)急預(yù)案,使預(yù)算抗風(fēng)險能力提升40%。通過動態(tài)反饋強化學(xué)習(xí)機制,系統(tǒng)每月自動優(yōu)化預(yù)算模型參數(shù),可使下年度預(yù)算預(yù)測精度提升15個百分點。
(3)預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估:全鏈閉環(huán)的智能管控
實施零基預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控與績效評估的核心目標(biāo)是通過實時監(jiān)控和評估資金的利用效率,動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化資金配置,確保零基預(yù)算的“編制-分配-執(zhí)行”形成一個有效的閉環(huán),避免預(yù)算與實際執(zhí)行脫節(jié)。結(jié)合DeepSeek的技術(shù)能力,學(xué)校構(gòu)建了全鏈閉環(huán)的智能管控體系。
首先,學(xué)校打造“全景式預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控系統(tǒng)”,通過DeepSeek物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集模塊,實現(xiàn)對120類預(yù)算項目的實時追蹤。系統(tǒng)集成財務(wù)支付數(shù)據(jù)、實驗室傳感器數(shù)據(jù)、課程考勤記錄等15種數(shù)據(jù)流,開發(fā)基于時間序列分析的異常檢測模型。當(dāng)項目執(zhí)行偏差超過預(yù)設(shè)閾值時,系統(tǒng)自動推送三級預(yù)警:偏差10%觸發(fā)提示,15%啟動原因分析,20%以上生成調(diào)整方案。
其次,在績效評估方面,構(gòu)建“四維智能評價系統(tǒng)”:經(jīng)濟性維度通過成本效益分析方法模型計算投入產(chǎn)出比;效率性維度采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評估資金配置效率;有效性維度運用自然語言處理技術(shù)解析5萬余份成果材料;可持續(xù)性維度通過LSTM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測長期影響;開發(fā)區(qū)塊鏈績效存證系統(tǒng),將1.2萬條預(yù)算執(zhí)行數(shù)據(jù)上鏈,確保評估過程可追溯、不可篡改??冃гu估測試顯示,智能化系統(tǒng)的應(yīng)用使評價維度擴展3.2倍,人工核查工作量減少73%。
最后,為應(yīng)對零基預(yù)算的剛性約束,學(xué)校創(chuàng)新設(shè)計“智能彈性資金池”機制,設(shè)立占總預(yù)算15%的彈性資金池,通過DeepSeek實時監(jiān)測各場景資金飽和度并自動觸發(fā)再分配。通過DeepSeek建立預(yù)警閾值,當(dāng)某部門預(yù)算執(zhí)行率連續(xù)三個月低于70%時,系統(tǒng)自動觸發(fā)資金再分配程序。同時,為平衡短期需求與長期目標(biāo),學(xué)校對新興交叉學(xué)科采取“梯度培育”模式,設(shè)置三年期動態(tài)調(diào)整機制,根據(jù)學(xué)科發(fā)展?jié)摿涂蒲谐晒A(yù)期,逐年遞增資金支持比例,確保學(xué)科建設(shè)的持續(xù)性和穩(wěn)定性。
四、結(jié)論及建議
通過A高校的實踐探索,DeepSeek技術(shù)在高校零基預(yù)算管理中展現(xiàn)了顯著的應(yīng)用價值。首先,其多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、動態(tài)建模、智能推演等功能,能有效解決傳統(tǒng)零基預(yù)算管理中需求識別不全面、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)薄弱、編制過程復(fù)雜等問題。其次,DeepSeek的智能優(yōu)先級排序和動態(tài)資金調(diào)度優(yōu)化功能,可以顯著提升資金分配的透明性和科學(xué)性,避免主觀決策的偏差。最后,DeepSeek的全景式預(yù)算執(zhí)行監(jiān)控系統(tǒng)和四維智能評價體系,實現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行的全流程閉環(huán)管理。通過實時監(jiān)控、異常檢測和動態(tài)調(diào)整機制,高校能夠及時發(fā)現(xiàn)預(yù)算執(zhí)行中的偏差并采取糾正措施,確保資金使用效率最大化??冃гu估體系的量化指標(biāo)和區(qū)塊鏈存證技術(shù),進一步提升評估的客觀性和可信度。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,高校預(yù)算管理將迎來更加智能化、精細化的新時代。DeepSeek技術(shù)的應(yīng)用不僅能夠解決當(dāng)前高校零基預(yù)算管理中的痛點問題,還將為高校的長期發(fā)展戰(zhàn)略提供強有力的支持[6]。未來,高校應(yīng)繼續(xù)深化與人工智能企業(yè)的合作,探索更多創(chuàng)新應(yīng)用場景,推動預(yù)算管理從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變,為高等教育事業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ),建議高校從以下三方面入手繼續(xù)深化DeepSeek技術(shù)與高校零基預(yù)算的應(yīng)用與融合。
(一)構(gòu)建智能技術(shù)支撐體系,提升零基預(yù)算決策效能
構(gòu)建智能技術(shù)支撐體系是推動高校零基預(yù)算改革的基礎(chǔ)性工程,需從算法適配性優(yōu)化與數(shù)據(jù)治理能力升級雙軌并進。一方面,完善算法模型適配性。建議依托DeepSeek技術(shù)平臺,開發(fā)面向高校業(yè)務(wù)的專用預(yù)算算法模塊?;贒eepSeek技術(shù)平臺的模塊化架構(gòu),針對高校預(yù)算場景的獨特性開發(fā)垂直領(lǐng)域?qū)S盟惴?,針對科研?jīng)費動態(tài)性、人員成本周期性等特點,建立多維度特征分析模型,通過機器學(xué)習(xí)持續(xù)優(yōu)化預(yù)算參數(shù)體系。例如,在實驗室運行經(jīng)費預(yù)測中,可融合設(shè)備折舊率、使用頻次、能耗曲線等特征變量。另一方面,在數(shù)據(jù)治理能力強化層面,需構(gòu)建“全量數(shù)據(jù)倉庫+實時數(shù)據(jù)湖”雙層架構(gòu),破解高校數(shù)據(jù)孤島難題。通過整合財務(wù)、教務(wù)、科研、后勤等所有業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)源,建立包含3.6億條記錄的校級數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄;開發(fā)智能清洗工具,建立從原始數(shù)據(jù)到預(yù)算決策節(jié)點的完整溯源鏈條,確保數(shù)據(jù)可信度;運用NLP技術(shù)實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(如項目申報書)的標(biāo)準(zhǔn)化處理,確保預(yù)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的完整性。
(二)完善配套制度體系,保障技術(shù)應(yīng)用規(guī)范性
智能技術(shù)的深度應(yīng)用需要制度體系護航,需從操作流程標(biāo)準(zhǔn)化、協(xié)同機制創(chuàng)新化、風(fēng)險防控體系化三方面突破。首先,制定標(biāo)準(zhǔn)化操作流程。編寫《DeepSeek輔助預(yù)算編制操作手冊》,明確數(shù)據(jù)采集邊界、算法介入節(jié)點、人機協(xié)同規(guī)則等技術(shù)倫理要求。建立“三級復(fù)核”機制,在院系初審、職能部門復(fù)審、校委會終審環(huán)節(jié)設(shè)置差異化的人工校驗標(biāo)準(zhǔn)。其次,構(gòu)建跨部門協(xié)同機制。成立由財務(wù)、信息、審計等部門組成的數(shù)字化轉(zhuǎn)型專班,開發(fā)跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)交換中間件。實施“數(shù)字素養(yǎng)提升計劃”,組織預(yù)算場景的AI工具工作坊,助力業(yè)務(wù)人員的人機協(xié)作效率的提升[7-8]。最后,風(fēng)險防控體系需覆蓋技術(shù)倫理與數(shù)據(jù)安全雙維度。算法審計制度要求每季度委托第三方機構(gòu)對預(yù)算模型進行四項評估:公平性、可解釋性、魯棒性、時效性;開發(fā)數(shù)據(jù)沙箱環(huán)境,對敏感信息進行聯(lián)邦學(xué)習(xí)處理,建立算法失效熔斷機制,當(dāng)系統(tǒng)連續(xù)3次生成超出歷史經(jīng)驗區(qū)間20%的異常方案時,自動切換至人工主導(dǎo)模式并觸發(fā)根因分析。
(三)拓展應(yīng)用場景,推動零基預(yù)算管理范式變革
零基預(yù)算的智能化轉(zhuǎn)型需突破傳統(tǒng)資金分配范疇,向科研管理、資產(chǎn)運營、績效評價等深層領(lǐng)域延伸,構(gòu)建全域協(xié)同的新型管理范式。在科研經(jīng)費動態(tài)配置場景,開發(fā)“科研生命周期預(yù)算模型”,即通過自然語言處理解析項目申報書,自動生成設(shè)備采購、差旅會議等支出的預(yù)算建議方案,并根據(jù)項目進展實時調(diào)整預(yù)算額度,有效避免科研經(jīng)費的閑置與浪費。在資產(chǎn)智能統(tǒng)籌場景,構(gòu)建“空間-設(shè)備-人員”三維匹配模型,運用計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)實驗室設(shè)備的智能盤點和效能評估,自動識別實驗室內(nèi)的設(shè)備位置、使用狀態(tài)及關(guān)聯(lián)人員信息,通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測設(shè)備維護需求與人員培訓(xùn)需求,優(yōu)化資金配置。在績效評價體系場景,開發(fā)基于區(qū)塊鏈的預(yù)算績效存證系統(tǒng),實現(xiàn)資金流向的全鏈追溯;運用知識圖譜技術(shù)構(gòu)建跨年度績效關(guān)聯(lián)分析模型,為資源配置提供歷時性決策支持。通過三大場景的深度融合,將零基預(yù)算從單一的資金管理工具升級為驅(qū)動高校高質(zhì)量發(fā)展的智能中樞。
【參考文獻】
[1] 呂煒,劉欣琦.深化零基預(yù)算改革:實踐探索與改革思路[J].學(xué)習(xí)與實踐,2025(1):63-71,2.
[2] 陳龍,朱永興.深化零基預(yù)算改革的目標(biāo)和難點[J].中國金融,2024(23):46-48.
[3] 吳浩忠,趙納暉.信息化投入、高校治理與預(yù)算執(zhí)行效能——基于江蘇省屬高校信息化建設(shè)準(zhǔn)自然實驗的實證研究[J].復(fù)旦教育論壇,2024,22(5):83-94.
[4] 歐陽玲.高校智慧財務(wù)建構(gòu):價值邏輯、典型場景與實踐路徑[J].現(xiàn)代大學(xué)教育,2024,40(4):104-110.
[5] 葛勇.芻議新時代高校財務(wù)管理模式創(chuàng)新與職能轉(zhuǎn)變——評《高等學(xué)校財務(wù)管理與會計核算》[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2024(13):2.
[6] 劉禹民.“雙一流”背景下的高校資金管理創(chuàng)新系統(tǒng)研究[J].科學(xué)決策,2024(12):250-264.
[7] 林穎.零基預(yù)算的理論與實踐辨析[J].財政科學(xué),2023(6):64-79.
[8] 李成威,杜崇珊.零基預(yù)算:從方法到理念演進的要件分析[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2020(10):3-9.