财务大数据实现高校内控管理精细化
发布时间:2017-12-04 点击数:930  正文:【 放大 】【 缩小
简介:“我们学校会统计每位学生在食堂使用一卡通消费的情况,对满足相应贫困认定条件的学生,经核实后自动发放生活补助。”日前,中国科学技术大学(下称“中科大”)的杜同学,在某社交平台分享了中科大通过财务大数据分析对贫困生进行“隐形补助”,使贫困生更有尊严的做法,引起社会各界的 ...
“我们学校会统计每位学生在食堂使用一卡通消费的情况,对满足相应贫困认定条件的学生,经核实后自动发放生活补助。”日前,中国科学技术大学(下称“中科大”)的杜同学,在某社交平台分享了中科大通过财务大数据分析对贫困生进行“隐形补助”,使贫困生更有尊严的做法,引起社会各界的关注。
据记者了解,开展“隐形补助”工作,主要基于中科大财务大数据的充分运用。而随着信息技术的不断创新发展,财务大数据在行政事业单位中的运用领域日趋广泛,在辅助其提高单位管理水平和服务质量等方面,发挥了积极的作用。

把好事办好
中科大学生工作部副部长李峰告诉记者,中科大在学生资助体系建立后,按照国家相关政策,将提交家庭经济困难认定申请并通过民主评议和审核的学生信息,逐一录入到家庭经济困难数据库,数据库中的所有学生都能获得至少一项国家或学校的资助项目补助。
当然,也有部分贫困家庭的学生,由于性格腼腆、自尊心强等原因而没有申报经济困难认定,或因其他原因没有被录入到数据库中。为了及时完备、更新数据库,中科大于2003年利用数据分析技术对在校生校园一卡通的消费数据进行整合分析,辅助确定家庭经济困难学生的认定结果,这一技术在大数据技术日益成熟的当下,愈发“精准”。
据李峰介绍,中科大结合当期物价水平,在汇总全校学生的食堂消费数据后,利用财务大数据分析,计算并统计出全校每位学生的平均消费次数及金额等数据,生成平均消费数据线。
消费水平低于平均线过多的学生,将被认定为家庭经济存在困难的可能性极大。同时,中科大依据财务大数据分析,在平均线下,利用算法设定了一条预警线。低于预警线并已被录入数据库的学生,中科大将根据实际情况发放被称为“隐形资助”的生活补助。
对于处在预警线以下,但没有被录入数据库的学生,中科大通过班主任进行人工核实调查,排除减肥节食等主观因素以及其他非经济困难等因素导致消费较低的学生,将真正存在家庭经济困难的学生信息更新录入到数据库中。
在李峰看来,财务大数据分析和人工干预核查的有机结合,使得家庭经济困难学生的认定结果更加精准和真实,生活资助的发放更加及时和有效。
“由于家庭条件不好,我在校期间每天用一卡通在食堂吃饭且消费不超过6元,但我没有申请贫困认定。没想到学校能及时了解到这一情况,并通过更为人性化的方式给予补助,这让我的求学生活更有尊严。”杜同学说。
促进高校管理和服务转型
目前,财务大数据在我国高校中的应用很普遍,西北工业大学(下称“西工大”)也在2016年首次尝试利用财务大数据,开展基于一卡通消费数据分析精准资助贫困生的项目。
西工大建立了一卡通消费分析系统,综合考虑了不同校区的物价水平、年级、性别等因素,在运用财务大数据分析的过程中,建立了个人消费模型,通过对学生性别、年级、早中晚餐订单数、在校天数、就餐频率、消费金额等共计26项信息进行多维度分析比对,准确筛选、定位需要资助的学生。
“大数据分析技术的应用,提升了资助工作的时效性和公正性,保护了受助学生的自尊心,让资助工作多了一分‘润物细无声’的贴心关爱。”西工大该资助项目负责人李霞说。
财务大数据的作用不仅体现在生活补助发放中,还在高校管理和服务的其他方面发挥了重要作用。
李峰告诉记者,“隐形补助”项目在中科大被称为“基于数据分析的精准资助的生活援助计划”,这是基于网络数据库6个预警与援助体系中,生活预警的一项重要工作,其他还包括思想、学业、心理、安全、健康预警体系。其中,财务大数据在学业预警中也得到成熟且广泛的运用。
为及时发现并解决学生在日常学业中的异常情况,中科大安排助教旁听课程,然后定期将每位学生不交作业、课堂测验不及格等异常情况量化成数据,通过“助教系统”归集到教务处,教务处将信息共享给学生处,学生处将学生学业异常情况及时分发给各班主任。各班主任可以及早了解本班所有学生的课业情况,调查学业异常情况产生的原因,并利用预警为学生提供相应援助。
“此外,财务大数据的运用还体现在助力高校财务管理转型、提高会计工作的质量和效率、拓展网络报账和网上服务平台等管理创新工作中并能为高校精细化管理提供技术支撑和决策支持。”西工大财务处副处长张鹏说。

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