高性态数据驱动的高校财务整体智治路径研究

【摘 要】 作为“智治”的重要路径，必须充分重视大数据、云计算和区块链等新技术的科技优势，推进数字技术与内部治理的深度融合。在此基础上，以财务业务精细化、服务精确化、监管精准化和共治精诚化为内涵，数据驱动参与、信息链接赋能、责任主体下沉，打通夯实高校财务从管到治的智慧路径，实现治理更精细精准、业务更协同联动、应用更开放生态、管理更智能高效。在推进财务治理体系现代化的过程中，高校尤其要重视新科技带来的独特优势，利用高性态数据平台化、关联性集聚和开放共享的特性，发挥数智赋能教育发展、建设保障和行政管理的促进作用，整体提升财务治理的智慧度。

【关键词】 高性态数据； 高校财务； 整体智治； 智慧路径

【中图分类号】 G475；F234.3  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）09-0109-05

一、引言

在中央提出稳经济的大背景下，强化预算管理责任、落实精准治理、提升预算绩效，已然成为政府公共财政治理的优先目标。据统计，  仅 2021年我国教育经费总投入 为 57 873.67亿元，比上年增长9.13%，其中财政对高等教育经费投入约 1.5 万亿元，占国家财政性教育经费投入的 32.72%[1]。由于高校经费主要来源公共财政，其收支的合理性与适应度直接关联财政绩效整体水平的高低。因此，利用新理念、新技术来提升经费整体绩效，是当前财政预算改革的热点。

毋庸讳言，21世纪是数字时代，数据作为经济发展的新“能源”，堪比工业时代石油资源的重要性。基于大数据驱动的数字智能化，成为推动现代产业竞争的重要源动力，更是促进国家治理现代化的战略抉择。2022年10月，党的二十大报告提出“要加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合”“推进教育数字化”[2]。2022年11月，习近平总书记在致2022年世界互联网大会乌镇峰会贺信时指出，当今时代，数字技术作为世界科技革命和产业变革的先导力量，日益融入经济社会发展各领域全过程，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式[3]。这为未来新的实践指明了发展方向和创新机遇。

数字技术已经在产业升级转型、严格疫情防控、优化营商环境、改进政务服务、加强社会治理等方面发挥了关键作用，成为推进社会经济发展和国家治理现代化的重要抓手。各地都积极应用新技术推进数字化发展，努力把数字技术这个“变量”转化为产业升级和治理优化的“增量”，实现数据赋能经济社会发展，驱动整体治理的优化。咨询管理专家刘润总结说，“数字化其实就是从物理世界开采出数据，粗炼出信息，精炼出知识，聚合成智慧，最终提高生产效率。数字化水平的高低，就是看你能从数字石油中，开采的是数据，还是信息，还是知识，还是智慧”。因此，数字化建设本质上是发挥信息化优势，实现数据到数聚的赋能，智慧提升治理效能。一方面要增强沟通的时效性，在更广范围内统筹协调资源；另一方面要整合信息来源，提供更多非接触性范式革新，挖掘数据背后的隐藏价值，实现数据驱动的智慧治理。随着“大智移云”等新技术的进一步普及，数字化、自动化、智能化必将为包括高校财务在内的各项工作提供新动力、新思维和新方法，为相应组织结构和业务模式带来更多的变革和重塑。即便如此，目前仍然存在着数据质量和可靠性难以保证、全方位数据溯源可信度难以保障等瓶颈制约，而大数据时代的高性态数据恰能为解决这些问题提供方法手段、技术支撑和决策参考。什么是高性态数据、高校财务数据应用的主要困难，以及财务数智化应用框架体系构建等问题，正是本文想要阐述的重点。

二、数据更高性态的呈现：整体智治从理念到行动

我们所认识的数据呈现着不同的表现形态。作为数据的最初来源，有着量大、分散和独立化等特点。这类数据已被信息系统识别并存储在各种相应的系统中，初步实现了一定条件下同类型、同领域数据的聚集。但由于数据之间关联不广泛或缺乏关联价值，数据大多被圈存在一个个孤立的点或链上，相互间还未能连接起来，处在不被利用、分析甚至访问的状态，呈现不同领域间彼此割裂、互不融通的状况。2016年《块数据2.0：大数据时代的范式革命》一书中提到了“块数据”概念，认为它“是高度关联的各类数据在特定平台上的持续聚合”，还构建起相应模型，即通过数据与人的互动、关联和融合，实现数据与人、物、事、时关系的重构，实现超越资源禀赋新的价值整合，最终形成全新的价值链体系[4]。类似“块数据”的一些聚合数据，因为本质上也具有平台化、关联性集聚和数据开放共享的特性，可称之为高性态数据。它们作为数据发展更高阶段的呈现，其特殊的数聚效应克服了以往数据分隔与分离的状态，以及点数据散状性分布或条数据指向性集聚所带来的数据“孤岛”、應用价值低、安全风险等问题。通过对数据的降维去噪、关联识别、融合重构等空间数聚共生效应，提升了精确识别、精细管理、精准治理的有效性和科学性；通过对时间轴上数据的后向回溯或前向预测等时间数聚共生功能，打破时间阻隔，精准实现了以满足用户需求为指向的治理，有效回应了治理场域中相关数据的时空分化状态。

基于上述共生关系衍生发展而来的高性态数据，使得数据治理的有机体逐步形成，不仅保障了治理的系统性、科学性和稳定性，更为创新能力的提升注入了数据驱动能力。可以说，深刻地影响了当前实践的思维、理念和路线，促进向整合智能、开放共享与精准决策的转向，使得治理得以不断精准化推动。它们特有的主体性、集聚性、关联性、多维性和强活性，与财务服务大局的精准定位、服务对象的精准识别、信息的精准管理和监测具有内在的耦合性，这为数据驱动财务治理的数智化提供了理论和技术支撑。高性态数据的集成整合以及技术赋能，不单从结构重塑、流程优化、权力转移、制度供给和机制再造等方面进行系统性提升，形成理性的“整体”去顶层设计；还在整体模式上天然具备路径识别、数据解读、科学决策和精细管理等能力，也为创新实现整体的“智治”提供了有效路径。

当下高性态数据内涵的演进还在持续中，但已推动数据的应用逐步从混沌到精准，为高校信息化建设，尤其是财务整体的“智治”提供了可能。比如，高校师生每天的教学科研、日常生活等活动轨迹、行为习惯，包括购物消费或报销结算等均会产生不同的数据。当把所有在校园这个物理空间内产生的不同类型、来源数据汇聚求和，经过集成、清洗后形成了高性态数据。这类数据的变化经常会联动发生改变，如在报销科研项目经费时，其科研管理状况相应也会变化，这一过程衍生出新的数据，导致项目经费又发生变动；不断更新的数据实质赋予了项目更多的信息，使我们对现实状况能有更精准的把握，做出更具针对性的应对处理。与以往“孤岛”数据相比，现在得到的有别于一般的高性态数据，通过深度挖掘、关联分析，能够帮助实现对事物规律的精准定位，甚至能够发现以往未能发现的新规律，在驱动治理创新的同时，更加体现了数据的内在价值。因此，当前推进整体智治迫切需要从理念走向行动，尤其是在高校财务治理领域，借助于高性态数据的技术赋能，逐步转向以精准识别需求、资源互联共享、智慧联动、动态感应和靶向治理为特征的整体智治成为必然趋势。“智能、连接、融合、共享”将成为财务整体智治的主旋律，“业财融合、云链会计、智慧财务、移动共享”也会逐步转为现实。

三、高校财务治理中数据应用的现实阻碍

现实中，我们听到的大数据似乎无所不能、无所不在，看到的却又似乎混沌不清。事实上很多人并不清楚自己所面临的问题，不了解大数据究竟能解决哪些问题；甚至知道用何种技术去解决问题，却又找不到能够提供可靠数学分析模型和产品集成的大数据解决方案。更何况，我们所认知的数据并不是真正高性态的有价值数据。从严格意义上说，那些日常生活、生产所产生的数据，无论是来自于搜索引擎、电商、社交平台或业务系统形成的，还是政府、企事业单位等所产生的，几乎仍是点链状串起来的数据，虽然足够海量，但大多行业分隔、彼此割裂、互不融通，呈现出一种无必然关联的“混沌”初始状态，在经济社会中难以展现数据之“大”所带来的整体倍增效应。相较于早已形成规模应用的企业ERP数据系统以及相应搭建的SRM、CRM、MES、PLM、WMS、OA、HR等系统，不少高校现阶段都存在着独立业务系统之间无统一接口、数据标准和统计口径不一致，数据条状分布造成的“烟囱”“孤岛”效应等问题。诸如教务部门的教学管理系统、学生管理部门的学工系统、人事部门的人事信息系统、科研部门的科研管理系统和资产管理部门的固定资产管理系统等，与财务部门的财务核算与预算管理系统未能直联对接，部分关键数据的传递大多仍然使用Excel表格，甚至纸质媒介。即使有高校已经完成了数据中心建设，也仅仅是就某一点实现的数据集合共享；对整个城市、社会面而言，其实还是单体数据。高校智慧校园建设大多处于有重点而不是全面的数智化，尤其内部治理的数智化程度比较低，财务全流程智能应用缺乏场景落地，只是对部分逻辑性强、重复性大、机械性工作的应用或替代，在大数据时代与教学科研数据的无缝链接和全面融合方面，存在着一些需要克服的阻碍，主要体现在：

（一）校园新数字基础设施建设还有待进一步加强

虽然近年通过数字校园、智慧校园的迭代建设，高校普遍实现了校园宽带网络和无线网络服务全覆盖，逐步实现安防视频终端、环境感知装置、物联传感设备等校域联网联线，但是，围绕构建高校新型数据中心，规划整合内部数据资源，使用基础算力工具提供更加便捷高效的数据服务方面，仍需加快校园数字基础设施的升级建设，尤其是加快建设基于高性态数据，能够有效保障校内资源与应用的高速访问，提供更高速、便捷、绿色、安全网络服务的基础设施，从而为完善教师、学生或组织机构等权威数据源，依托服务平台推进跨部门、跨校域、跨层级的数据流动等提供必要的基础保障与技术支撑。

（二）数据颗粒度仍然难以达到信息完整性要求

数据的细化程度和综合程度决定了数据颗粒度。一般细化程度越高，粒度越小；细化程度越低，粒度越大。由于高校财务管理精细化还不到位，容易造成相应业务数据的颗粒度较粗，有时难以包含更多的情境或场景信息。比如财务数据不能按照发生的业务时点、明细实时采集导入，而是定期按天、周甚至月将明细汇总输入；而且受制于现有技术条件，输入的一般多限于结果数据，大多难以多维度地保留各种情景或场景数据，未经清洗的大数据比比皆是，难以实时应用。很多时候既要知道某笔业务的最终结果，还需要掌握其产生的诸多过程数据和动因数据，仅仅依靠单一系统产生的数据记录根本无法提供业务的全面完整信息。因此，只有从影响数据产生的全业务环节去考虑解决导入的完整性问题，才能满足精细治理的数据要求。

（三）数据处理响应能力易受数据资产质量制约

数据资产不等同于数据，数据资产是唯一的、能为业务产生价值的数据，也决定了高性态数据处理响应的能力。从根本上说，数据质量问题，往往是在应用之初由于缺乏整体数据规划和数据思维而导致的，因为大多只考虑了如何让流程跑起来，缺乏对应用在整个场景的数据全景图（Data Landscape）中定位的分析，难以从源头上优化数据的生成、存储和流转，没有与其他系统数据对齐口径、统一语言，并将流程问题抽象成领域模型问题后，再轉化成标准的数据模型。加之，高校业务数据信息采集手段和条件相对落后，难以客观和实时反映数据的原始情况，存在延误、修改、加工等人为因素的干扰，很难按照高性态数据的要求保证原始可信度。此外，结算报销环节存在的单据多、种类繁杂等问题，以及电子票据、网络核验、统一支付平台、网络订单、增值税票等手段的广泛应用，实际对财务单据的标准化和电子化提出了更高要求，非结构化数据与数据资产高载荷要求之间的矛盾仍在加剧。

（四）信息关联交互不足难以为精准分析提供必要保证

由于数据标准不同以及涉及信息安全保密问题，高校数据往往仅限于自身所形成的数据。就组织而言大多仍是单体数据，既难以从外部获取也无法共享给其他单位，不是真正意义上的“大”数据。内部部门之间的各业务系统缺乏交互性，各类数据难以共享共用，存在着申请发送环节重复、周期较长、单据往返多、政策制度不透明等问题。就社会或系统整体而言，单一组织的全部数据只能是点条状的小数据，并不能视为真正的“大”数据，与高性态数据相比缺乏融合性、共享性，应用价值低，有时片面化的信息甚至会误导决策与分析判断。一些存在着异常值或者个性化的数据，如果不加选择地分析和运用，从而识别出非规律性或趋势性的数据特征，所产生的误导、偏差难免影响正确判断与决策。

（五）信息数据的安全性、隐私性等问题也不容忽视

高性态数据具有的平台化、关联性集聚和数据开放共享特性，意味着海量数据的安全风险不容忽视。高校数据资料的泄露、窃取、篡改、毁损等不安全现象时刻存在于平台系统中；同时由于共享资源的边界不清、产权不明或者不当使用，也会导致共享收益分配不公的结果。就科技伦理而言，新技术发展带来的人身安全、人类隐私、系统偏见、取代人类和贫富不均等风险，还存在着术语和概念滞后于发展现状，数据资产法规以及安全保障政策条款缺乏等一系列问题。就数据安全而言，信息系统中的操作失误、设备故障、网络瘫痪、软件漏洞、认证和加密系统缺陷，以及病毒和黑客威胁等问题，都对高校信息网络安全管理提出了新挑战。

（六）数智化应用尚缺乏清晰明确的用户需求定位

现阶段，财务领域数智化应用更多的还是产业推动。高校师生，既是数据的消费者，也是数据的提供者。如果他们对提供的财务数据没有实际需求，或者对高质量、有效数据的需求没有那么迫切，所谓的数智化应用事实上毫无价值。比如会计核算中心建设、RPA会计机器人应用、智能智慧系统上线，以及业财融合创新等，都是数字化、智能化迭代发展所带来的业务新机遇，同时也面临适应性问题，即价值的计量。实践中，财务价值应当体现为以技术为手段不断提供高质量的信息数据为主要目标，其贡献度可以是直接创造价值，如依法依规理财产生的利息收入，这是可以直接计量的；还可以是间接创造价值，如在内部控制与流程优化、核算报销与预算管理等方面提供优质高效的财务服务、有效控制财务风险、提升工作满意度所带来的价值创造。但这些恰恰是高校财务数智化应用难以反映计量的内容，却又是实现整体利益最大化不可或缺的环节。对此，现在的数智治理仍缺乏清晰的定位目标，没有形成有效的应用路径。

（七）财务固有属性与需求不对称的内卷效应制约

在财政预算改革和高质量发展目标下，高校财务工作的内容及强度只增不减，即使通过财务信息化建设努力将上述要求嵌入系统功能中，让原来人工服务由面对面“拒绝”转为系统控制的委婉“拒绝”，但信息不对称、理解不一致的矛盾使得其难以走出高校师生对“报销难、难报销”的抱怨困境。随着财务数智化的应用，各种智能终端设备的使用以及财务数据要求的提高，带来对数据能力的要求也大为提升，新的数字化“文盲”现象日益突出。就治理而言，财务人员要适应智能新设备带来的流程衔接、智能应用、内部控制等功能，而广大师生则要学习并掌握新设备的使用与流程功能。只有当两者目标一致、同向发力时，才可能保证治理朝着优化便捷的方向前行。新流程新知识新规范往往意味着更多投入，包括财力、人力和精力等方面，但彼此其實还没有真正做好准备。随着工作量、技术难度的增加，师生们反映“报销难”的呼声似乎更大，有时愈来愈陷于“投入、改进、更多反映”的重复中。原想引入新技术和设备来提升财务治理的有效性，但不“接地气”可能就会形成低效乃至无效的“空转”。

四、以高性态数据为纽带的财务整体智治策略选择

如前文所言，高性态数据作为一个物理空间或者区域内人、事、物等各类数据的综合体，相当于是将各类单体数据重新解构、交叉、融合而成的“大”数据。在数据集合过程中，既包含数据与空间的彼此填充和重构、集合与组构的过程交织，以及新数据的汇集和原数据的组合衍生，这样生成的大数据才有了应用价值，才会产生必要的数聚效应。随着智慧校园建设的推进，依托物联网、大数据和人工智能等技术，通过校园师生、设备和社群等多因素间互动的数字化网络化，为高校教育教学与管理服务的数智化发展提供了技术支撑，也为促进教育管理方式的变革、推进内部治理精准化和决策科学化提供了基础条件。高性态数据汇集而成的平台融数据、技术和管理于一体，具有信息集散、供需衔接、资金收付、信用评估、集成应用等功能，同时把数据流、资金流、业务流和物流高效结合，通过流程再造、组织变化和资源重组，无疑给高校财务数智化应用带来了便利。因此，打造以财务数据为纽带的高性态数据应用服务体系，以业财融合带动跨部门或跨系统的数据融合与应用，是未来智慧校园发展的最优选择。

（一）抓住发展机遇，为高性态数据应用拓展新空间

在国家推进新型基础设施建设的背景下，高校应以新发展理念为引领，以信息化为主导，面向教育高质量发展要求，进一步聚焦信息网络、平台体系、数字资源、智慧校园、创新应用、可信安全等方面开展新型基础设施体系建设，搭建起内部治理必需的数字“底座”。要利用高校物理空间和网络空间逐步融合建设的新型校园，推动校园局域网升级，通过5G、千兆无线局域网等方式，实现校园无线网无感知全覆盖，推动安防视频终端、环境感知装置、物联感知设备等联网成环上云。在此基础上，围绕高校新型数据中心所提供的算力、存储、安全等基础服务，以财务数据标准引领业务平台共建共享共用，完善资金、教师、学生或组织机构等权威数据源建设，以开放式架构推进跨部门、跨校域、跨层级的数据流动，为数智赋能财务治理提供技术支撑与保障。

（二）坚持协同共治，以数据新思维引领财务变革

基于高性态数据打破了高校内部条块分割和部门壁垒，连接了数据“孤岛”，推动了院系一线和师生的协同共治，让各方都能更加明晰参与治理的“责权利”。对师生而言，在高校内部组织的日常运作中应用高性态数据，有利于打造事事有人负责、工作齐抓共管、服务精准精细的共建共治共享新格局。因此，依托校园数据资源公共服务体系，创新供给模式，开发创新应用，支持支撑流程再造、模式重构，为财务数智化发展提供了支撑。要以开放协同为原则聚合应用，构建面向部门的开放框架平台，在安全可信可靠的前提下，通过云端提供更便捷、优质和可选择的财务业务应用，在线无时空阻隔满足终端用户的行政管理与公共服务需求。利用智慧校园空间所汇聚各类终端、应用和服务产生的大数据，为财务数智应用提供数字支持，促进普遍化服务与个性化需求解决方案的有机结合，构建数字档案以记录存储各类与财务有关的行为和成果，开发基于海量数据的智能诊断、资源推送和学习辅导等应用，促进信息技术与财务治理的深度融合。

（三）引入中台概念，优化数据应用可能带来的复杂性和专业性

随着对处理颗粒度更细、共享度更高数据信息的需求，高校财务传统的凭证录入、报表编报、统计核算等基础职能，也已转变为对高性态数据的深度挖掘、分析和应用，逐步从账房先生转型为治理参谋。高校有必要引入数据中台，通過对业务、数据和技术的抽象，以及对服务能力的复用，构建起企业级的服务能力，把财务资料转变为数据生产力，同时反哺教学科研业务，形成不断迭代循环驱动的闭环治理。这个数据中台是一个用技术连接大数据计算存储能力、用业务连接数据应用场景能力的平台，一般具备数据的汇聚整合、提纯加工、服务可视化和价值变现4个核心能力，能够让高校员工、学生和其他治理参与者更方便地应用数据。中台是能力的枢纽和对能力的共享，是在集中的基础上建设分权的业务并联通，为各类业务提供统一的服务。它将各式各样的资源转化为易于前台使用的能力，为高校提供“以用户为中心”的数字化服务；也是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，以业务逻辑概念形成有价值的数据资产提供给前台使用。基于中台，财务部门可以快速构建面向最终使用者的前台应用，满足各种个性化特征的前端需求而无需改变使用者的日常习惯。如普及线上协同办公、移动办公等新形式，支持全流程、全业务线上办理，利用一体化一网通服务平台，推动财务全程网上受理、网上办理和网上反馈，实现一网通办、数据共享共用。

（四）关注技术风险，打造安全可靠可控的财务信息网络环境

从伦理与合法性来看，很多技术是“双刃剑”，尤其在尚未成熟的探索期，不可避免会遇到一系列技术安全和数据隐私等问题。伴随着新技术的发展，往往在公共和私人之间会出现大片模糊地带，比如，新技术使用过程中相关责任、隐私、保密和环境安全的规制，遵循的伦理与法规不健全的问题等。所有这些都透露出同一个信号：因科技进步而导致的治理权力与权利的边界，仍处在模糊、动态变化之中，天然有着逐步规范的过程，当然会在发展中不断完善。维护信息网络安全是政府的必然责任，但也离不开社会各方面的共同参与。政府应当高度重视数据安全工作，及时制定规范技术使用行为的制度体系，推动遵守有关技术应用的安全、伦理、合法性等规章；通过严格限制应用治理数据的行为，加强行业网络信息安全等级保护、网络信任体系建设等，提高国家层面的数据安全监测、预警和应对能力。高校作为信息网络安全的参与主体之一，应当建立信息安全认证审查机制、数据安全和个人隐私影响评估体系，以流程化、制度化确保信息安全；从技术上采取数据封装、数据分离、去除个人标识信息等措施以保护个人隐私[5]。作为智慧校园可信应用之一，财务系统要同步加强对网络安全威胁的有效感知，提升信息供应链保障能力。以高校统一的系统密码基础设施为支撑平台，建立完善校园统一的身份认证体系，推动移动终端的多因子认证，进一步推动数据传输和存储加密，确保校园数据的整体安全。

（五）强化支撑服务，以融合促进从数据到数聚赋能的治理进阶

高校财务利用大数据技术，强化高性态数据的整合、开放和共享，构建人机协同数字化、智能化的财务治理体系，通过流程再造，将全要素网络组团服务，实现财务服务触角和载体向院系一线延伸，可以有效提升服务满意度，全面提升内部治理效能。要围绕财务活动所形成的全部数据，以及与教学科研、日常管理过程相关的衍生数据，规范数据清理、深化数据整合、提升数据质量、挖掘数据应用价值，从而转化为易于利用的高性态数据。以数据整合为支撑，以深化数据为导向，汇集数据资源整合，提升业务数据挖掘、分析和应用能力，实现数据应用的智能化和可视化。在大数据环境下，数据赋能财务治理绝不仅仅是环境、资源或人员等要素的简单叠加，而是通过各类资源的协调与整合，综合施策实现财务有效治理。数字化转型其实就是推动高校财务治理的深刻革命。数据的核心价值在于“决策和效率”。如果数据只是再现，没有应用于决策过程，是没有任何价值的；如果没有纠偏、分析、控制等，也是没有意义的；如果获取数据的效率非常低，同样还是没有价值的。因此，要基于高校内部治理目标定位加强顶层设计，把高校财务与人事、学生、教务、科研、后勤服务等数据纳入一体化平台实现大融合，形成具有实用价值的数据资产。同时，依托校园网搭建的数据中心，即“智脑”，实时运转显示平台数据，反映校园实际运行状态或实时状况，实现包括财务在内的各种数据自行感知、自动处理和自主优化反馈并循环往复[6]，以发挥数据之“大”的潜力以及对高校高质量发展的推动力。

五、结语

当前，高性态数据推动整体智治的研究和应用尚处于起步阶段，还需要正确认识大数据不同发展阶段的内涵表现。作为大数据的一种高级形态，它们有效克服了以往数据共享难度大、安全风险大等制约，提升了精准治理的可行性，提高了决策的针对性和效果评估的科学性。可以说，大数据时代的科技发展为整体性智慧治理提供了契机，推动财务整体智治也恰逢其时。但在数据迭代转移的过程中，首先仍要明确不同主体的角色定位。政府的角色是大数据规则的制定者、氛围的营造者、使用的倡导者和发展的协调者；高校作为人才资源集中的高地，其角色是应用参与的主体、推动理论研究的主体。角色定位也决定了财务在高校内部治理中自然具有的引领性，需要通过“整体性”加以变革以实现智治，利用部门和参与方之间的协作关系，形成内部治理共同体，共同提高治理效能。换言之，高校财务整体智治的实现，固然有赖于高性态数据的科技支撑，但也离不开内在需求的推动和内部部门的协作，彼此相互辨证统一，不可偏废。

【参考文献】

［1］ 教育部、国家统计局、财政部.关于2021年全国教育经费执行情况统计公告［EB/OL］.中国政府网，2022-12-22.http：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/

2022-12/31/content_5734387.htm.

［2］ 习近平.在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告［EB/OL］.中国政府网，2022-10-25.http：//www.gov.cn/xinwen/2022-10/25/content_5721685.htm.

［3］ 习近平向2022年世界互联网大会乌镇峰会致贺信［EB/OL］.新华社，http：//www.gov.cn/xinwen/2022-11/

09/Content_5725580.htm.

［4］ 大数据重点战略实验室.块数据2.0大数据时代的范式革命［M］.北京：中信出版社，2016：59-60.

［5］ 代涛.健康医疗信息化的五大趋势［J］.现代养生，2016（22）：2-3.

［6］ 戴建青.新一代AI技术赋能高校财务智慧升维研究［J］.会计之友，2021（12）：133-141.