财务数据挖掘技术在高校财务风险分析与预警中的应用研究

摘要：本文从财务数据挖掘技术的内涵出发，深入探讨了其在高校财务风险分析与预警中的应用价值，并提出了相关的应用建议，包括构建完整的财务大数据治理体系、引进复合型财务数据挖掘人才、加强财务数据挖掘系统的研发应用和营造大数据应用的文化氛围等。

关键词：财务数据；挖掘技术；高校财务；风险预警

DOI：10.12433/zgkjtz.20243019

基金项目：2024年度教育财务管理科研项目

项目名称：财务数据挖掘技术在高校财务风险分析与预警中的应用研究

项目编号：2024C49

高等教育事业的快速发展对高校财务管理提出了更高的要求。据统计，2023年全国教育经费总投入为64595亿元，比上年增长5.3%。面对如此庞大的资金流动，高校亟需建立科学有效的财务风险预警机制。传统的财务管理模式已难以适应新时期的发展需求，亟待进行创新与变革。财务数据作为高校财务管理的核心资源，蕴藏着巨大的价值潜力。如何有效盘活这一“富矿”，成为摆在高校财务管理者面前的一大课题[1]。财务数据挖掘技术的兴起为破解这一难题提供了新的思路。它通过人工智能、机器学习等前沿技术，深入挖掘财务数据背后隐藏的模式和规律，为高校财务决策提供精准的依据和支持。然而，目前高校在财务数据挖掘方面的研究和应用还处于起步阶段，存在诸多理论和实践问题亟待破解。基于此，本文从财务数据挖掘技术的内涵出发，剖析其在高校财务风险分析预警中的应用机理和实践路径，力求为相关研究提供有益参考。

一、财务数据挖掘技术的内涵

（一）定义

财务数据挖掘是一种利用计算机技术，从海量的财务数据中自动提取隐含的、先前未知的、有潜在价值的信息和知识的过程。它通过将数据挖掘算法应用于财务数据，识别其中隐藏的模式、关联、异常和趋势等，进而形成有价值的财务管理见解。财务数据挖掘技术的应用领域广泛，包括财务风险预警、信用评估、反欺诈、绩效评价等，旨在为财务决策提供量化、准确、及时的依据[2]。

（二）特征

与传统的财务分析方法相比，财务数据挖掘具有其独有的特征。首先，财务数据挖掘的分析对象是海量的、多维度的结构化数据。这些数据通常来源于会计凭证、财务报表、管理报表等，具有数据量大、维度多、格式规范等特点，为数据挖掘提供了良好的数据基础。其次，财务数据挖掘的目的是发现隐藏在数据背后的、具有业务价值的信息和知识，如关联规则、分类规则、聚类结构、异常模式等。这些知识可直接服务于财务管理活动，如财务风险识别、信用评估、绩效考核等，具有很强的实践指导意义。最后，财务数据挖掘采用的分析方法具有较强的综合性和专业性。一方面，它融合了统计学、机器学习、数据库等多个学科的理论和方法，如回归分析、决策树、支持向量机、关联规则等，体现出很强的交叉性和综合性。另一方面，财务数据挖掘需要对财务业务有深刻的理解，如财务指标体系、业务流程、管理规则等。

（三）常用技术

1.关联规则挖掘

关联规则挖掘是从大量数据中发现项之间有意义的关联关系的过程。在财务数据挖掘中，可以用关联规则识别财务指标之间的内在联系，如经营现金流与投资现金流的关联性等。这有助于深入理解财务运行规律，优化财务绩效考核指标体系。常用的关联规则挖掘算法有Apriori、FP-Growth等。

2.分类预测

分类预测是根据已有数据的特征，建立分类模型，对新数据进行类别划分和结果预测。在财务数据挖掘中，可以用分类预测技术建立财务风险预警模型，根据历史数据训练出风险判别规则，从而实现对新财务数据的风险预警。常见的分类算法有决策树、支持向量机、神经网络等。

3.聚类分析

聚类分析是将相似的数据对象划分到同一集合中，形成不同的数据簇。在财务数据挖掘中，聚类分析可以用于财务指标的分组和异常检测，如识别出与其他数据差异较大的异常值。这有助于发现潜在的财务风险点，提高风险防范的精准性。常用的聚类算法有K-Means、层次聚类等。

4.异常检测

异常检测是识别出明显偏离其余数据的异常模式和特殊值。在财务数据挖掘中，异常检测可以用于识别财务舞弊、内部控制缺陷等风险事件。通过设定异常阈值，可以自动标记出可疑的异常数据，进而采取有针对性的防控措施。常用的异常检测方法有基于距离的方法、基于密度的方法等。

二、财务数据挖掘技术在高校财务风险分析与预警中的应用价值

（一）提升财务风险识别的精准度

高校财务运行中存在诸多风险点，如资金使用效率低下、预算执行率偏低等。传统的风险识别主要依赖财务人员的经验判断，存在主观性强、时效性差等局限。财务数据挖掘可以通过算法模型实现风险的自动识别，大幅提升风险发现的精准度和效率。

财务数据挖掘可以利用机器学习算法，如决策树、支持向量机等，建立财务风险识别模型。通过对历史财务数据进行训练，模型可以自动学习到风险特征和规律，形成风险判别知识库。当新的财务数据输入时，模型可以快速判断其风险程度，并给出量化的风险评分。与人工判断相比，模型的风险识别更加客观、精准，且可以处理海量数据，大幅提升风险筛查效率。

以预算执行偏离为例，可利用关联规则挖掘技术，分析历史财务数据，识别出与预算执行率高度相关的影响因素，进而构建预警模型。通过设定预算执行率的阈值区间，模型可以自动监测各预算单位的执行进度。一旦发现某些关键因素出现异常波动，如采购金额激增、人员经费超支等，系统就会触发预警信号，提示管理者及时采取控制措施[3]。

（二）优化资源配置效率

高校财务资源的合理配置是保障教学科研活动正常开展的关键。然而，由于缺乏科学的决策依据，高校在资源配置上往往存在盲目性和随意性。财务数据挖掘可以深入分析资金使用效益，揭示资源配置中的问题，为优化调整提供量化参考。

运用财务数据挖掘中的聚类分析技术，可以实现高校内部不同院系的财务数据分组管理。通过选取科研经费、人员经费、教学经费等指标，系统可以自动将财务数据划分为若干组群，识别出资金使用效率较低的院系群体。管理者可以重点关注这些群体的资金使用情况，深入分析低效原因，并有针对性地制定财务管控措施，从而压缩低效无用开支，提升财务资金使用绩效。

（三）强化财务风险的动态监控

高校财务风险具有隐蔽性和突发性，单纯依靠事后检查难以实现全面防控。财务风险动态监控的关键是建立基于大数据的实时监测系统。通过数据采集、数据集成等技术，将会计凭证、银行对账单、合同协议等异构数据汇聚到统一的监控平台。在此基础上，利用异常检测等数据挖掘技术，设置各类风险指标的阈值区间，对资金收支、资产管理、债权债务等高风险领域开展7×24小时的实时监测。当某个指标数据超出正常区间时，系统可自动触发预警，提示管理者深入核查。

以高校资产管理为例，可利用异常检测技术，建立全流程的资产风险监测模型。通过设置采购价格、使用率、折旧年限等关键指标阈值，对固定资产从采购、入库、领用、处置的全生命周期进行实时监控。当发现某项资产的采购价格明显高于同类产品、长期处于闲置状态、提前报废等异常情况时，系统可自动标记预警，提示管理者核实情况，防止国有资产流失。这种“7×24小时”的动态监测模式，犹如为高校财务风险分析管理安装了“千里眼”，可以最大限度地控制风险露头，堵塞管理漏洞。

（四）辅助财务决策的科学化

高校财务决策涉及多方利益，如何在有限资源下实现效益最大化是一大挑战。运用数据挖掘中的预测分析、优化分析等技术，可以建立财务决策仿真模型。通过模拟各种决策场景，分析不同财务策略组合的效果，预判决策结果，管理者可以科学评估决策的可行性和风险性。一方面，仿真模型可以纳入各种风险因素，通过反复测试，验证决策方案的抗风险能力，提前预判可能出现的极端情况及其影响程度，从而选择风险最小的决策路径；另一方面，模型可以通过约束条件设置和多目标优化，在满足风险控制要求的同时，实现财务效益的最大化，平衡风险和收益的关系，找到最优的决策平衡点。

以高校的重大投资项目决策为例，可利用数据挖掘技术构建投资效益评估模型。在模型中设置各种投资情景，如资金投入规模、建设周期、运营成本、收益预期等，利用蒙特卡洛模拟等技术对各情景进行大量模拟运算，得出项目在不同条件下的财务效益分布。同时，管理者可为模型加入各类风险事件，如工程延期、资金短缺、政策变动等，分析这些因素对项目效益的影响程度。最后，通过比选各投资方案的效益分布和风险概率，决策者可以在众多的备选方案中选出风险最低、效益最优的投资组合。

三、关于财务数据挖掘技术在高校财务风险分析与预警中的应用建议

（一）构建完整的财务大数据治理体系

高校要充分认识到财务大数据的战略价值，从顶层设计入手，制定系统的数据治理规划。一方面，要建立健全的数据管理制度，明确数据采集、存储、使用等各环节的标准和规范；另一方面，要搭建集中统一的财务数据平台，打通各业务系统的数据壁垒，实现数据的互联互通、共享共用。

具体而言，高校应制定切实可行的财务大数据治理策略，明确数据管理的目标、原则和措施。在数据采集方面，要统一数据标准，规范数据录入流程，确保数据来源的规范性和准确性。对于非结构化数据，如合同文本、发票图像等，可利用OCR、NLP等技术实现自动提取和结构化存储[4]。在数据存储方面，要建立集中统一的财务数据仓库，选用合适的数据库系统，对数据进行分层存储、备份管理，确保数据的安全性、可靠性。在数据共享方面，要破除部门间的数据壁垒，建立跨系统的数据共享机制，形成财务、资产、科研、教学等多元数据的联动，满足大数据分析的需求。同时，要加强元数据管理，建立数据资产目录，方便用户查找和使用数据。

（二）引进复合型财务数据挖掘人才

高校可通过多种渠道吸引和培养财务数据挖掘人才。对内可面向全校选拔有潜力的财务人员和计算机人员，通过轮岗交流、在职培训等方式，提升其数据分析能力和业务敏感度。对外可与金融、互联网等行业开展人才交流与合作，通过“柔性引进”、项目合作等模式引入行业专家，为学校的财务大数据团队注入新鲜血液。同时，高校还可与软件企业、咨询机构等开展“产学研”合作，借助企业的技术优势和实战经验，加快人才培养进程。

（三）加强财务数据挖掘系统的研发应用

高校应结合自身财务管理的实际需求，加大财务数据挖掘系统的研发投入。可借助外部专业机构的技术力量，开发符合高校特色的数据分析模型和算法，实现挖掘系统的个性化定制。同时，要加强系统的推广应用，将数据挖掘嵌入到财务管理的各个环节，形成“业务+数据”的良性互动。

高校应根据财务风险防控的重点领域有针对性地开展数据挖掘系统的研发。如针对预算管理，可开发预算编制、执行监控、绩效评价等模块，通过算法模型实现预算的智能化、精细化管理。针对资产管理，可开发资产全生命周期管理系统，利用物联网、人工智能等技术实现资产的实时监测和动态优化。针对内部控制，可开发风险识别、评估、预警等模块，通过机器学习算法构建多维风险画像，提升风险管理的前瞻性和准确性。在系统研发中，要坚持需求导向和问题导向，针对财务管理中的实际痛点和难点，开发切实管用的数据分析工具。

（四）营造大数据应用的文化氛围

数据思维是大数据时代财务管理的核心理念。高校要积极营造“用数据说话、用数据决策”的文化氛围，转变传统的经验管理模式，树立数据至上的管理理念。可通过宣传培训、制度激励等方式，提高全校上下数据应用的意识和能力，推动财务管理的数字化转型。同时，高校要加大数据文化的宣传力度，普及大数据知识，传播数据分析理念。通过举办数据分析讲座、经验分享会等，让师生员工认识到大数据的价值和意义，了解财务数据挖掘的基本方法和应用场景。此外，高校要建立数据应用的激励机制，将数据分析能力纳入财务人员的考核体系，对在数据挖掘方面做出突出贡献的个人和团队给予表彰奖励，以制度保障来推动数据分析走向深入。

参考文献：

[1]李丽红.基于数据挖掘技术的商业银行审计方法研究[J].今日财富，2024（13）：32-34.

[2]林湛雄.大数据思维背景下财务数据挖掘及应用[J].数字通信世界，2024（04）：158-160.

[3]周玮.大数据时代下的财务报表数据挖掘与分析[J].中国新技术新产品，2023（15）：139-141.

[4]贺馨瑶.基于数据挖掘技术的财务舞弊识别综述[J].数字技术与应用，2023，41（06）：4-6.

（作者单位：郑州信息科技职业学院）