引言

近年来，我国高等教育事业快速发展，高校经费规模持续扩大、来源日趋多元，对财务管理的精细化、规范化与透明化提出了更高要求。2018 年教育部《教育信息化2.0 行动计划》与财政部《关于全面实施预算绩效管理的意见》，进一步从制度层面明确了高校财务信息公开与高效沟通的要求。在此背景下，我国高校财务信息化建设已取得阶段性成果，多数高校实现了线上报销、线上查询等基础功能，但仍存在诸多深层次痛点：师生面临报销流程繁琐、政策解读困难、咨询响应滞后等问题；财务部门则因业务量激增陷入重复性工作，难以开展高价值的财务管理与决策支持工作，最终加剧了委托代理双方的信息不对称，制约了财务信息披露透明度的实质提升。现有高校财务信息化研究多聚焦于 RPA、OCR 等传统智能技术，这类技术虽能提升流程效率，但无法有效解决自然语言交互、复杂政策解读等核心难题。以 ChatGPT 为代表的大语言模型技术在知识问答、文本理解等领域展现出显著优势，但其在高校财务领域的应用研究仍较为匮乏，尤其缺乏针对信息披露透明度与沟通效率提升的系统性研究。基于此，本研究系统探讨大语言模型赋能高校财务服务的内在逻辑与实现路径，旨在丰富公共部门智能财务的理论体系，同时为高校财务数字化转型提供可落地的实践框架，助力提升高校财务治理现代化水平。

一、理论基础与文献综述

（一）相关理论基础

本研究依托信息不对称理论、委托代理理论与技术接受模型三大核心理论构建分析框架。

信息不对称理论由阿克洛夫提出，核心是市场交易主体间的信息非对称会引发效率损失。在高校财务场景中，财务部门掌握完整的政策、流程与数据信息，师生因信息劣势易出现理解偏差与操作失误，推高沟通与流程成本。

委托代理理论揭示了上述信息不对称的制度根源。高校治理存在多重委托代理关系，代理人（财务部门与管理层）需向委托人（师生、政府与公众）披露财务信息，但信息不对称易导致代理人选择性披露或信息专业度过高，造成财务信息披露实质透明度不足。

技术接受模型为新技术落地提供了分析依据，其认为用户接受度取决于感知有用性与感知易用性。因此，大语言模型的应用场景设计需贴合用户需求、简化操作流程，以提升师生与财务人员的技术接受度。

（二）文献综述

近年来，国内外学者围绕大语言模型技术在财务领域的应用展开了大量研究。金源等通过实证测评发现，大语言模型在税法、经济法等财务相关科目上展现出较强的专业能力；陈宋生等研究表明，大语言模型能够从财务政策与会计准则文本中自动提取知识并构建财会知识图谱；刘勤指出，ChatGPT 等生成式 AI 技术将推动会计工作从核算型向管理型与决策型转型；Feng等进一步分析了大语言模型在财务报告生成、风险预警等领域的应用潜力。上述研究为大语言模型在财务领域的应用奠定了理论与实践基础。

与此同时，高校财务信息化与智能财务研究也已积累了丰富成果。吴艳琴等提出了基于业财融合的高校智能财务系统架构设计思路；周放等探讨了智能技术在高校预算管理、报销核算、内部控制等多个环节的应用价值；徐阳等指出，智能化技术是破解高校 "报账难" 问题的关键抓手；詹必杰等研究了智慧财务对高校财务内部控制的优化作用及风险防控路径。这些研究为高校财务智能化转型提供了重要的经验借鉴。

然而，现有高校智能财务研究仍存在明显不足：一是研究对象多集中于传统智能技术，对大语言模型等新一代生成式 AI 技术的关注不足；二是现有少量探讨大模型在高校财务应用的研究较为零散，缺乏系统性的理论框架设计；三是鲜有研究从信息披露透明度与沟通效率提升的视角展开分析，且未能结合高校财务实际痛点提出可落地的实施路径，导致研究成果的实践指导性较弱。基于此，本研究试图弥补上述研究空白，结合高校财务服务的现实困境，构建大语言模型赋能高校财务服务的系统框架，探讨提升信息披露透明度与沟通效率的具体路径，并提出相应的风险应对措施。

二、高校财务信息服务现状与痛点分析

（一）高校财务信息披露与服务的现状

近年来，随着高校财务信息化建设的持续推进，我国多数高校已建立起相对完善的财务信息披露体系。据现有调研数据显示，目前全国超过80% 的本科高校已上线线上报销系统，实现了报销单据的线上提交与审批，部分高校已试点推行无纸化报销，在一定程度上提升了财务服务效率。

但从信息披露的实际效果来看，当前高校财务信息披露仍存在较为突出的形式化问题。多数高校披露的财务信息以专业会计报表与政策文件为主，表述高度专业化且缺乏通俗化解读，普通师生难以准确理解其内涵。例如，高校公开的预算决算报告中充斥着大量专业会计术语，导致信息虽已公开，但师生并未真正获取有效信息，财务信息披露的实质透明度并未得到根本性提升。在服务层面，尽管线上财务系统已全面普及，但师生在使用过程中仍面临政策不清晰、填单不规范、进度查询不便等诸多问题，这些问题仍需通过咨询财务人员解决，导致财务部门的咨询压力持续攀升。

（二）具体痛点分析

结合调研数据与公开资料，当前高校财务服务主要存在以下五大核心痛点：

第一，政策制度繁杂且更新频繁，师生理解难度大。高校财务政策涉及预算管理、经费报销、资产管理等多个维度，且不同经费类型的管理要求存在显著差异，普通师生难以全面、准确掌握相关规定。新疆职业大学的调研数据显示，师生向财务部门咨询的问题中，超过30% 与政策理解相关。尽管财务部门已将政策文件发布于官方网站，但由于文件分散、检索不便且专业性过强，信息传递效率较低。

第二，报账流程繁琐，沟通成本高企。报销是高校最常见的财务业务，也是问题高发环节。在传统报销模式下，师生需自行完成贴票、填单、多级审批等流程，若财务审核发现问题，单据将被退回并要求重新提交，这不仅耗费师生大量时间，也增加了双方的沟通成本。

第三，单据不合规问题突出，退单率居高不下。单据不合规是导致报销退单的主要原因。若能在单据提交前对师生进行提前提醒，可有效降低退单率。

第四，信息不对称问题显著，个性化查询需求难以满足。在传统模式下，师生查询财务信息需登录操作复杂的财务系统，且系统仅能提供原始数据，无法满足师生对数据分析与解读的个性化需求，这进一步加剧了师生与财务部门之间的信息不对称，影响了预算执行效率与经费管理水平。

第五，财务人员工作负荷过大，服务质量难以保障。随着高校办学规模的扩大与科研经费的快速增长，财务业务量呈指数级上升，但财务人员数量并未同步增加。财务人员的大部分时间被重复性的咨询答疑、单据审核与数据录入工作占用，长期处于高负荷工作状态，不仅难以保障服务质量，也无法投入精力开展高价值的财务管理工作，形成 "师生满意度低 - 财务人员压力大" 的恶性循环。

上述痛点的本质在于信息传递效率低下，而传统智能技术难以有效解决自然语言交互与海量知识处理的核心问题，大语言模型技术的出现为破解这一困境提供了新的技术可能。

三、大语言模型技术赋能高校财务服务的理论框架

（一）AI Agent在财务场景的应用逻辑

大语言模型的核心能力是自然语言理解与生成，结合检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术可实现对特定领域知识的精准调用，与高校财务服务的需求高度契合。智能体在高校财务场景的应用逻辑为：将高校财务政策、历史数据、流程规则等海量信息整理为结构化的领域知识库，当用户以自然语言提出问题或提交业务单据时，大语言模型首先解析用户的自然语言请求，随后从知识库中检索相关信息，最终生成通俗易懂的回答或自动完成单据审核判断。

与传统智能客服相比，基于大语言模型的智能系统不仅能够回答预设的固定问题，还能理解复杂的口语化问题并结合上下文进行多轮对话。例如，当用户询问住宿费报销相关问题时，系统可自动识别用户身份、出差类型与对应差旅标准，准确告知报销范围、报销金额及所需材料，无需用户自行查阅政策文件；若用户后续询问打车费用报销问题，系统可延续上下文语境进行连贯回答，交互体验接近真人客服。

（二）系统架构设计

基于上述应用逻辑，本研究构建了大模型赋能高校财务服务的五层系统架构，如图1所示。

自下而上第一层为基础设施层，主要提供系统运行所需的服务器、存储、网络等基础资源，同时部署网络安全与数据备份设施，保障系统的稳定运行与数据安全。

第二层为数据层，该层是整个系统的数据基石，负责整合高校内部各类财务数据，包括财务业务系统的交易数据、政策制度文本数据、历史审核单据案例及用户权限信息。上述数据经过清洗、标注与结构化处理后，形成标准化的数据集，为上层模型提供数据支撑。

第三层为模型层，是整个系统的核心，主要包括 LLM 大模型基座、财务领域知识库与 RAG 检索增强模块。考虑到数据安全要求，大模型基座可优先选用支持本地化部署的国产开源大模型或经过微调的财务领域专用大模型。RAG 检索增强模块的核心作用是，当用户提出请求时，先从财务领域知识库中检索相关信息，再将检索结果与用户请求一同输入大模型，从而有效规避大模型的 "幻觉" 问题，确保回答的准确性与时效性。

第四层为应用层，是面向用户的功能模块，主要包括财务智能问答系统、报销单据智能预审系统与预算执行智能查询分析系统三大核心应用场景，分别对应解决前文提出的不同业务痛点。

第五层为用户层，面向校内师生、财务人员与学校管理人员三类用户，系统根据不同用户的角色分配相应权限，确保用户仅能访问其权限范围内的功能与数据。

（三）核心应用场景

基于上述系统架构，本研究设计了三大核心应用场景，精准破解高校财务服务的核心痛点：

第一，财务智能问答系统。该系统主要解决政策理解难、咨询成本高的问题。师生可通过微信公众号、企业微信或财务系统内置入口，以自然语言向系统提问，例如 "横向科研经费能否报销业务招待费"等。系统将自动解析用户问题，从知识库中检索对应政策条款，并结合用户身份信息生成通俗易懂的回答，同时附上政策原文链接供用户核对。此外，该系统支持7×24 小时不间断运行，师生可随时咨询问题，无需等待财务部门工作时间，也无需排队致电或前往窗口咨询。对于重复性的基础性咨询问题，系统可自动完成回答，将财务人员从繁重的咨询工作中解放出来，使其能够专注于处理复杂的个性化问题。

第二，报销单据智能预审系统。该系统的业务流程如图2 所示。系统可自动识别报销单据中的关键信息，对发票合规性、附件完整性、金额标准符合性进行全面核查，提前发现问题并向师生生成明确的修改建议，从而有效降低退单率。同时，系统可自动提取发票中的金额、日期、抬头等信息并完成报销单的自动填写，师生仅需对信息进行确认即可，大幅减轻了手动填单的工作量。

第三，预算执行智能查询与分析系统。该系统主要解决信息不对称、查询不便的问题。科研人员与管理人员可通过自然语言查询经费使用情况，例如 "我的项目今年剩余多少经费"等。系统不仅能够提供精准的数值数据，还可自动生成个性化的分析报告，例如"您的项目经费还有3个月到期，仍有20% 未使用，建议尽快安排支出"。通过该系统，师生无需自行分析原始数据，即可获取经过解读的有效信息，这不仅提升了经费管理效率，也从根本上提升了财务信息的透明度。

四、实施路径与预期效益

（一）分阶段实施路径

大语言模型技术在高校财务领域的应用并非一蹴而就，需遵循 "循序渐进、试点先行、持续优化" 的原则，分四个阶段逐步推进：

第一阶段为数据准备阶段。本阶段的核心任务是整合高校各类财务数据与领域知识，将分散在不同系统的政策文件、业务数据、历史单据进行统一归集，并完成数据清洗、标注与结构化处理。具体包括：将所有财务政策文件整理为标准化文本，将历史审核单据构建为案例库，梳理并完善用户权限体系。数据质量直接决定后续系统的运行效果与应用价值，因此本阶段需投入充足的人力与时间，确保数据的准确性、完整性与合规性。

第二阶段为模型选择与适配阶段。高校需根据自身业务需求与数据安全要求，选择合适的大语言模型。考虑到财务数据的敏感性，建议优先选择支持本地化部署的国产开源大模型，以规避数据泄露风险。随后，针对高校财务场景对模型进行微调，或通过 RAG 技术将财务领域知识库接入模型，使模型能够准确理解高校财务业务规则。同时，需对模型进行全面测试，重点验证问题回答准确率与单据审核准确率，确保模型效果满足业务要求。

第三阶段为系统集成与测试阶段。本阶段需将训练好的模型与高校现有的财务系统、OA 系统、微信公众号等平台进行集成，确保用户可通过现有入口使用新功能，无需额外下载应用程序，提升系统的易用性。集成完成后，需开展全面的功能测试、性能测试与安全测试，排查系统漏洞，保障系统稳定运行与数据安全。

第四阶段为试点推广与优化阶段。系统上线后，不宜立即全校推广，可先选择2-3 个学院或部门进行试点运行，广泛收集用户反馈意见。针对试点过程中发现的问题，及时调整知识库内容、优化模型参数与系统功能。待试点运行成熟后，再逐步将系统推广至全校，并组织开展面向师生与财务人员的专项培训，确保用户能够熟练使用系统。

（二）预期效益

通过上述应用与实施，大语言模型技术的引入预期将为高校财务治理带来以下四方面显著效益：

第一，财务信息披露透明度大幅提升。通过预算执行智能查询与分析系统，师生能够便捷、清晰地获取个人及项目的财务信息，准确理解政策要求与经费使用情况。这打破了传统财务信息的专业壁垒，使财务信息从 "晦涩的专业报表" 转变为 "通俗易懂的个性化信息"，让师生真正能够看懂、用好财务信息，从根本上提升了财务信息披露的实质透明度，有效缓解了委托代理关系中的信息不对称问题。

第二，沟通效率实现质的飞跃。财务智能问答系统能够实现咨询的秒级响应与7×24 小时不间断服务，师生的问题可即时得到解答，无需排队等待或往返财务部门。实践数据表明，引入智能问答系统后，超过80% 的基础性咨询问题可由系统自动回答，沟通效率提升90%以上，师生的服务满意度将显著提升。

第三，财务服务质量全面优化。报销单据智能预审系统能够提前发现单据问题并给出明确修改建议，有效降低退单率；同时，自动填单功能大幅减轻了师生的填单负担，报销周期显著缩短。此外，财务人员从重复性工作中解放出来后，能够将更多精力投入到复杂问题处理与专业服务提供中，进一步提升财务服务的专业化水平。

第四，高校财务管理成本有效降低。大语言模型技术的应用大幅提升了财务人员的工作效率，原本需要多人完成的审核、咨询工作，现在仅需少量人员即可完成，有效降低了人力成本。同时，流程效率的提升加快了经费周转速度，提升了财政资金的使用效益，为高校财务管理创造了显著的经济价值。

（三）潜在风险与应对措施

大语言模型技术在高校财务领域的应用虽具有显著优势，但也存在一定的潜在风险，需采取针对性措施加以防范：

第一，数据安全与隐私保护风险。财务数据包含师生个人信息与学校敏感经营信息，一旦发生数据泄露，将引发严重的信息安全事故与合规风险。应对措施包括：优先采用本地化部署模式，避免数据外流；建立严格的用户权限控制体系，实行最小权限原则；对敏感数据进行加密存储与传输，定期开展数据安全审计。

第二，模型 "幻觉" 风险。大语言模型存在生成看似合理但与事实不符内容的 "幻觉" 问题，这在财务领域可能导致政策解读错误、单据审核失误等合规风险。应对措施包括：全面应用 RAG 技术，确保模型的所有回答均基于高校官方知识库；建立人工复核机制，对于重要业务决策与模型低置信度的结果，必须转人工审核；建立模型运行监控体系，定期评估模型准确率，及时更新知识库与优化模型参数。

第三，业务合规性风险。财务工作具有严格的合规要求，引入新技术后需确保业务流程符合国家相关法律法规与监管规定。应对措施包括：在系统设计阶段充分考虑监管要求，确保所有操作留痕可追溯；保留完整的人工干预通道，对于特殊业务与争议事项，可由财务人员进行人工处理；定期开展合规性检查，及时调整系统流程以适应政策变化。

五、结论与展望

本研究针对当前高校财务服务中存在的信息不对称、沟通成本高、流程繁琐等核心痛点，系统探讨了大语言模型技术赋能高校财务信息披露透明度与沟通效率提升的内在逻辑与实现路径。研究表明，大语言模型技术结合 RAG 等配套技术，能够有效解决自然语言交互与海量知识处理的核心难题；通过构建智能问答、智能预审、智能查询三大应用场景，能够显著消解师生与财务部门之间的信息差，提升财务信息披露的实质透明度，同时大幅提高业务流程效率，减轻财务人员的工作负荷。本研究提出的系统架构与分阶段实施路径，能够为高校推进财务数字化转型提供可落地的实践参考，助力高校提升财务治理的现代化水平。

本研究仍存在若干局限性：首先，本研究主要从理论框架与实施路径的角度展开探讨，缺乏长期实证数据以验证技术应用的长期效应，如师生满意度的持续变化、财务人员工作结构的调整等；其次，大语言模型技术仍处于快速发展阶段，本研究的框架基于当前技术水平构建，未来随着技术的迭代，可能会涌现出更多新的应用场景。

未来的研究可从以下三个方向进一步拓展：一是开展实证研究，通过收集高校的实际运行数据，量化分析大语言模型技术对财务透明度、服务效率与管理成本的影响，为技术应用提供更扎实的实证支撑；二是探讨多模态大模型在高校财务中的应用，结合图像、语音等多模态信息，实现更丰富的交互方式，进一步提升用户体验；三是研究大语言模型技术在高校财务决策中的应用，利用大模型开展预算预测、风险预警与绩效评价，助力高校提升财务管理的决策科学化水平。

总体而言，大语言模型技术为高校财务的数字化转型提供了全新的历史机遇。尽管目前仍存在数据安全、模型幻觉等风险与挑战，但随着技术的不断成熟与配套机制的逐步完善，大语言模型技术必将在高校财务领域发挥越来越重要的作用，推动高校财务治理向着更透明、更高效、更智能的方向发展。

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