高校财务预算方法_大学生财务预算

  随着新政府会计制度的深入推进,对高校的财务治理提出了更高、更细致的要求。然而,相较于其他行业在技术革新方面的日新月异,高校财务仍停留在较早的技术水平上,大量的财务部门仍然在使用十几年前的软件工具,财务作业仍然是一个劳动密集型工作。

高校财务预算方法_大学生财务预算

  4月8日,于广州举行的“校企共创高校服务新模式成果展”上,来自多所高校的领导嘉宾和行业大咖就高校财务管理转型,高校财务现状及发展趋势展开探讨,聚焦人工智能前沿技术实践,以全新的思维和视角分享高校财务管理的智慧化转型实践。

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高校财务管理现状及问题

  “数字化建设”作为国家战略,在高校的落地实践是高校治理体系和治理能力提升的重要表现。作为学校治理中重要环节之一的财务治理,其数字化转型将成为高校深化改革的有力推手,但随着内部控制、政府会计、预算绩效、预算一体化改革的深入推进,高校财务管理转型中的问题日益显现:

1 财务治理转型难

  高校财务的日常工作量大且繁杂琐碎,财务人员特别是负责稽核及核算的财务人员大部分的时间及精力往往都停留在基础的报账、核算工作上,无法将主要精力投入到业务能力提升和高校的内涵式发展上;

2 财务流程复杂

  学校财务制度繁琐,报账人理解难;报销流程复杂,预算执行难;多校区办学,报销难等;

3 项目预算管控难

  传统的财务信息系统无法及时呈现高校项目的财务进展情况,依赖财务人员定期给到数据,导致预算控制效果不尽如人意,严重时甚至会导致决策的失误;

4 财务人员自我价值认同低

  会计人员忙于大量日常核算、记账,难以实现从核算会计向管理会计的转型。

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高校财务管理转型的方法论

  要实现高校财务管理的转型,首先要回到财务管理本身。财务管理是一个由上而下、自下而上循环的模式,主要由财务管理层、中间运营层、基础工作层三部分组成。

  而数据作为整个财务体系的基座,通过从日常业务中细致、全面的数据采集,再经由数据归纳、汇总、分析后才能为财务管理人员的决策分析提供精准、实时的有效数据支撑,这个过程就是财务工作中的核算、审核和结算。将这三部分工作借由技术实现自动化、智能化,才能让人力密集型的财务工作转变为由算法、数据和逻辑驱动的智能财务运营模式。

  要实现财务数字化,在财务信息化的基础上有三个瓶颈:

  1、如何把非结构化的数据和信息转化为财务要求的结构化信息?

  2、如何识别短语所代表的业务场景?

  3、如何解决财务的稽核问题?

  唯你科技通过多年的高校智能财务转型实践,探索出了一条实现财务数字化和智能化的可行性路径——通过感知智能进行数据的采集、识别,再通过认知智能对数据进行业务层面的理解,最后借助操作智能对数据进行自动处理,从而实现财务日常运营管理的智能化。

  当然,财务数智化最后要实现的是智慧财务。以智能报帐平台为入口,采集业财数据并建立高校财务数据资产,在财务信息化的基础上以数字化转型为手段和契机,实现作业、决策与业务支持的智能化。

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高校财务管理转型的建设思路

  广东水利电力职业技术学院在此次成果展上分享了学校财务管理转型的建设思路:

  1、项目前期,学校财务人员与唯你科技的业务专家及技术人员共同下沉到业务部门中进行深入调研。通过对财务业务人员需求痛点的了解,及对共计14类、46项具体业务,50项内控规则,约100多份文件的制度梳理,不仅进一步完善了学校的财务制度,也促进了相关高校管理制度的出台,为后期项目的推进打下了良好的作业基础;

  2、在充分调研的基础上,学校引进了唯你科技的智能财务系统。系统涵盖智能识别与填报、费用稽核、发票查验比对、线上审批、收单复核等功能,提供了一体化的智能财务报账平台,实现了费用报销业务的线上化和智能化, 提升了内控和管理水平,有效防范了财务风险。

  学校从财务核算流程再造入手,以预算控制为工具,以内部控制规则为手段,进行高校财务智能化管理平台的打造。通过建设智能财务平台,不仅重新定义了高职院校财务管理的职能,也将高校财务人员从传统的工作当中逐渐地释放出来,让他们在业财融合中更好地发挥出了推动者和执行者的作用,并促使其向管理型会计转型。

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“AI+智慧财务”在高校成功落地的路径思考

  财务管理在高校中的重要作用在逐渐呈现,“AI+智慧财务”在广东水利电力职业技术学院的成功落地为高校的财务管理转型带来了一些可借鉴的路径思考:

  1、财务信息化建设是高校财务走向数字化和智能化的基础和前提;

  2、关注财务人员及财务使用人员的需求。通过对需求的关注,进一步提高高校各级领导及教职工对财务智能化的认可度,是推进高校财务数字化转型的有力保障;

  3、通过分工,让机器工作,让财务思考。财务治理的转型离不开高水平人才的培养,在标准化数据和自动化流程的基础上,财务人员要不断更新知识结构,学会利用智能财务提取的数据对业务活动进行分析和预判,并向管理型人才转型。

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