基于大模型與檢索增強(qiáng)生成（RAG）的高校財務(wù)管理應(yīng)用研究

關(guān)鍵詞：大模型；檢索增強(qiáng)生成（RAG）；高校財務(wù)管理；智能化管理；數(shù)字化轉(zhuǎn)型

DOI：10.12433/zgkjtz.20251122

課題項(xiàng)目：2024年度廣西會計人才小高地課題項(xiàng)目項(xiàng)目名稱：財會監(jiān)督視角下高校信息化建設(shè)優(yōu)化研究——以為例

項(xiàng)目編號：20240164

隨著高等教育事業(yè)的快速發(fā)展，高校的經(jīng)濟(jì)活動日益復(fù)雜多樣，財務(wù)管理工作面臨著業(yè)務(wù)復(fù)雜、政策更新頻繁、人工審核工作量大等多重挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)財務(wù)系統(tǒng)在知識應(yīng)用、業(yè)務(wù)協(xié)同、智能處理等方面的局限性日益凸顯。大模型技術(shù)憑借其強(qiáng)大的自然語言理解與生成能力，結(jié)合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技術(shù)對專業(yè)知識的精準(zhǔn)檢索能力，為解決這些問題提供了新的技術(shù)方案。本研究聚焦高校財務(wù)管理實(shí)際需求，探索大模型與RAG技術(shù)的深度融合應(yīng)用，構(gòu)建智能化財務(wù)管理系統(tǒng)。通過優(yōu)化預(yù)算管理、會計核算、經(jīng)費(fèi)使用等核心業(yè)務(wù)流程，推動高校財務(wù)管理向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型，對提升財務(wù)管理效率和服務(wù)質(zhì)量具有重要意義。

一、大模型與RAG技術(shù)分析

（一）大模型技術(shù)原理

大模型技術(shù)作為人工智能領(lǐng)域的核心創(chuàng)新成果，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過超大規(guī)模參數(shù)和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對自然語言的深度理解與生成。在技術(shù)層面，大模型基于多層自注意力網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，有效捕捉輸入信息的長程依賴關(guān)系，實(shí)現(xiàn)上下文語義的精準(zhǔn)建模。注意力機(jī)制通過計算不同位置信息的相關(guān)性權(quán)重，動態(tài)調(diào)整各個位置的重要程度，從而準(zhǔn)確把握文本的語義關(guān)聯(lián)。在訓(xùn)練范式上，大模型采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，包含預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個關(guān)鍵階段。預(yù)訓(xùn)練階段利用海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)構(gòu)建語言知識體系，通過掩碼語言建模等方式獲取語言表示能力；微調(diào)階段針對具體應(yīng)用場景，利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)優(yōu)化模型性能。模型推理過程采用遞進(jìn)式生成方式，基于已生成內(nèi)容和注意力分布，預(yù)測下一步最優(yōu)輸出。

（二）RAG技術(shù)架構(gòu)

檢索增強(qiáng)生成技術(shù)在傳統(tǒng)生成模型基礎(chǔ)上引入外部知識檢索機(jī)制，通過知識庫檢索與生成模型的深度融合提升輸出質(zhì)量。該技術(shù)架構(gòu)主要包含知識庫構(gòu)建、向量檢索和增強(qiáng)生成三個核心模塊。知識庫構(gòu)建環(huán)節(jié)將結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量表示，采用語義編碼器將文本映射到高維向量空間，實(shí)現(xiàn)知識的規(guī)范化存儲。向量檢索模塊基于相似度計算原理，利用近鄰搜索算法從知識庫中篩選出與輸入查詢相關(guān)的知識片段[2。在增強(qiáng)生成階段，檢索到的相關(guān)知識與原始輸入信息進(jìn)行融合，構(gòu)建豐富的上下文信息，指導(dǎo)生成模型產(chǎn)生更準(zhǔn)確、專業(yè)的輸出內(nèi)容。為保證檢索質(zhì)量，該技術(shù)采用雙塔結(jié)構(gòu)進(jìn)行向量編碼，通過注意力機(jī)制對檢索結(jié)果進(jìn)行重要性加權(quán)。

二、大模型與RAG技術(shù)在高校財務(wù)管理中的具體應(yīng)用

（一）預(yù)算編制及調(diào)整

大模型與RAG技術(shù)在預(yù)算編制環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)了對歷史數(shù)據(jù)的深度挖掘與智能分析。系統(tǒng)通過構(gòu)建包含預(yù)算政策法規(guī)、歷史執(zhí)行數(shù)據(jù)及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等內(nèi)容的專業(yè)知識庫，為預(yù)算編制提供精準(zhǔn)的政策依據(jù)和參考標(biāo)準(zhǔn)[。在編制過程中，系統(tǒng)基于自然語言處理能力，對預(yù)算科目進(jìn)行智能匹配和校驗(yàn)，準(zhǔn)確識別費(fèi)用類型并生成合規(guī)性建議。針對重大項(xiàng)目預(yù)算，系統(tǒng)結(jié)合歷史項(xiàng)目數(shù)據(jù)和市場價格信息，生成合理的預(yù)算測算方案。在預(yù)算調(diào)整環(huán)節(jié)，系統(tǒng)通過分析預(yù)算執(zhí)行數(shù)據(jù)和資金使用趨勢，主動預(yù)警潛在的預(yù)算突破風(fēng)險，并提供基于政策法規(guī)的調(diào)整建議[。同時，對調(diào)整方案進(jìn)行自動化合規(guī)性審核，確保符合相關(guān)財務(wù)制度要求。這種智能化的預(yù)算管理方式顯著提升了預(yù)算編制的科學(xué)性與可執(zhí)行性，為高校財務(wù)管理提供了有力支持。

（二）會計核算

大模型與RAG技術(shù)在會計核算領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了智能化轉(zhuǎn)型。系統(tǒng)通過構(gòu)建完整的會計準(zhǔn)則知識體系，對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分類和賬務(wù)處理。在原始憑證錄入環(huán)節(jié)，系統(tǒng)運(yùn)用智能識別技術(shù)，自動提取票據(jù)關(guān)鍵信息并生成會計分錄，同時結(jié)合RAG技術(shù)檢索相關(guān)會計處理規(guī)則，確保賬務(wù)處理的準(zhǔn)確性。對于復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)，系統(tǒng)能夠基于歷史案例庫和專業(yè)知識庫，給出符合準(zhǔn)則要求的處理建議。在往來賬務(wù)核對過程中，系統(tǒng)自動比對賬務(wù)數(shù)據(jù)，智能識別異常事項(xiàng)，并追溯相關(guān)原始憑證。在結(jié)賬環(huán)節(jié)，系統(tǒng)自動執(zhí)行審核程序，確保賬務(wù)處理合規(guī)完整。這種智能化的會計核算模式大幅提升了核算效率，有效降低了人為差錯。

（三）預(yù)算執(zhí)行

大模型與RAG技術(shù)在預(yù)算執(zhí)行管理中構(gòu)建了全方位的智能監(jiān)控體系。系統(tǒng)基于預(yù)算政策知識庫和資金使用規(guī)范，嚴(yán)格把控預(yù)算執(zhí)行各環(huán)節(jié)。經(jīng)費(fèi)支出申請時，系統(tǒng)調(diào)用智能審核模型，對照預(yù)算科目額度、使用范圍、支出標(biāo)準(zhǔn)等多維度要素進(jìn)行合規(guī)性判定。智能預(yù)警機(jī)制通過深度分析歷史支出數(shù)據(jù)、項(xiàng)目執(zhí)行周期、資金使用規(guī)律等特征，形成支出趨勢預(yù)測模型，為資金調(diào)度管理提供決策依據(jù)。在專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)管理中，系統(tǒng)根據(jù)項(xiàng)目進(jìn)度節(jié)點(diǎn)、合同支付條款等要素建立動態(tài)監(jiān)控模型，實(shí)施精準(zhǔn)化的資金使用管理。預(yù)算執(zhí)行過程中，系統(tǒng)部署智能追蹤模塊，實(shí)時監(jiān)測資金流向，確保專項(xiàng)資金專款專用。通過與財務(wù)報銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)聯(lián)動，建立了完整的預(yù)算控制閉環(huán)，有效規(guī)范了預(yù)算執(zhí)行行為。

（四）財務(wù)決算

大模型與RAG技術(shù)在高校財務(wù)決算工作中發(fā)揮重要作用，智能化應(yīng)用貫穿決算全過程。系統(tǒng)整合會計核算數(shù)據(jù)、預(yù)算執(zhí)行數(shù)據(jù)、項(xiàng)目管理數(shù)據(jù)，構(gòu)建全面的決算數(shù)據(jù)體系。決算期間，系統(tǒng)通過專業(yè)知識庫檢索調(diào)用財會法規(guī)制度等規(guī)范要求，按照層級編制各類決算報表。在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理，自動識別數(shù)據(jù)異常并給出預(yù)警提示。針對跨年度支出、結(jié)轉(zhuǎn)結(jié)余等專項(xiàng)事項(xiàng)，系統(tǒng)基于歷史案例庫進(jìn)行合規(guī)性分析，提供專業(yè)處理建議。決算說明材料的編制通過智能分析重要指標(biāo)變動，自動生成文本說明與數(shù)據(jù)分析報告。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)采集、處理、分析到報告生成的全流程智能化，為保障決算數(shù)據(jù)質(zhì)量、提升工作效率提供了技術(shù)支撐。

（五）績效分析

大模型與RAG技術(shù)為高校經(jīng)費(fèi)使用績效評價提供了科學(xué)化分析方法。系統(tǒng)構(gòu)建了涵蓋經(jīng)濟(jì)效益、社會效益、可持續(xù)發(fā)展等多維度的績效評價指標(biāo)體系。在具體項(xiàng)目評價過程中，系統(tǒng)從歷史項(xiàng)目庫中提取相似項(xiàng)目的執(zhí)行數(shù)據(jù)，結(jié)合行業(yè)評價標(biāo)準(zhǔn)，建立了標(biāo)準(zhǔn)化的績效評估模型。評估內(nèi)容包括預(yù)算執(zhí)行的嚴(yán)密性、資金使用的規(guī)范性、項(xiàng)目管理的科學(xué)性等關(guān)鍵指標(biāo)，形成全面的量化分析結(jié)果。針對重大建設(shè)項(xiàng)目和專項(xiàng)科研經(jīng)費(fèi)，系統(tǒng)部署了全過程監(jiān)測模塊，通過對比分析成本投入與產(chǎn)出效益，識別資金使用效率的關(guān)鍵影響因素。績效評價結(jié)果與專業(yè)知識庫深度融合，為經(jīng)費(fèi)使用單位提供精準(zhǔn)的改進(jìn)方案，推動經(jīng)費(fèi)使用績效持續(xù)提升，實(shí)現(xiàn)了從事后評價向全程管理的轉(zhuǎn)變。

三、大模型與RAG技術(shù)在高校財務(wù)管理中的應(yīng)用障礙

（一）智能理解與處理準(zhǔn)確性不足

大模型與RAG技術(shù)在高校財務(wù)業(yè)務(wù)處理中暴露出準(zhǔn)確性問題。系統(tǒng)在處理復(fù)雜財務(wù)業(yè)務(wù)時出現(xiàn)理解偏差，尤其是對涉及多個科目、跨部門協(xié)作的業(yè)務(wù)場景，智能識別準(zhǔn)確率明顯下降。在專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)管理中，系統(tǒng)對項(xiàng)目預(yù)算、經(jīng)費(fèi)支出等關(guān)鍵要素的理解存在偏差，導(dǎo)致預(yù)算控制不夠精準(zhǔn)。財務(wù)憑證處理環(huán)節(jié)中，系統(tǒng)對特殊業(yè)務(wù)類型的識別不足，生成的會計分錄時常需要人工干預(yù)和修正。在政策法規(guī)解讀方面，系統(tǒng)對條款之間的關(guān)聯(lián)性把握不夠，給出的處理建議存在邏輯矛盾。經(jīng)費(fèi)使用合規(guī)性審核中，系統(tǒng)對特殊情況的判斷準(zhǔn)確率偏低，影響了智能審核的可靠性。

（二）系統(tǒng)響應(yīng)與交互體驗(yàn)欠佳

系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行過程中表現(xiàn)出明顯的響應(yīng)滯后和交互障礙。在高并發(fā)場景下，如學(xué)期末報銷單據(jù)增多時，系統(tǒng)響應(yīng)速度明顯下降，影響工作效率。知識檢索模塊在處理復(fù)雜查詢時耗時過長，尤其是需要跨庫檢索和多維度分析的情況下，等待時間超出用戶容忍度。智能問答系統(tǒng)與用戶的交互不夠自然，對用戶提問的理解存在偏差，給出的答復(fù)過于機(jī)械，缺乏情境感知能力。處理建議模塊輸出的內(nèi)容過于籠統(tǒng)，缺乏針對具體業(yè)務(wù)場景的深度分析和個性化建議，降低了系統(tǒng)使用價值。用戶反饋機(jī)制不夠完善，系統(tǒng)難以及時收集和響應(yīng)用戶需求，影響了服務(wù)質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)。

（三）業(yè)務(wù)協(xié)同與集成度不夠

系統(tǒng)在跨部門業(yè)務(wù)協(xié)同和系統(tǒng)集成方面存在明顯短板。與人事、資產(chǎn)、科研等相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享不暢，造成“信息孤島”，影響財務(wù)數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。在跨部門業(yè)務(wù)流程中，系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)無縫銜接，經(jīng)常出現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞延遲或信息不一致的情況。預(yù)算管理與具體業(yè)務(wù)執(zhí)行之間的聯(lián)動性不足，預(yù)算控制往往滯后于業(yè)務(wù)發(fā)生。項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)管理中，科研項(xiàng)目進(jìn)度與經(jīng)費(fèi)使用狀態(tài)未能實(shí)時同步，影響經(jīng)費(fèi)使用效率。各子系統(tǒng)間的業(yè)務(wù)規(guī)則不統(tǒng)一，導(dǎo)致處理結(jié)果存在差異。系統(tǒng)升級和數(shù)據(jù)遷移過程中經(jīng)常出現(xiàn)兼容性問題，增加了系統(tǒng)維護(hù)成本。

四、大模型與RAG技術(shù)在高校財務(wù)管理中的優(yōu)化方向

（一）提升智能處理的準(zhǔn)確性

優(yōu)化智能處理模型，提升系統(tǒng)對復(fù)雜財務(wù)業(yè)務(wù)的理解和處理能力。針對多科目聯(lián)動的業(yè)務(wù)場景，構(gòu)建業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)圖譜，通過深度學(xué)習(xí)算法增強(qiáng)系統(tǒng)的上下文理解能力。在專項(xiàng)經(jīng)費(fèi)管理中，建立多維度的預(yù)算控制模型，結(jié)合項(xiàng)目特點(diǎn)和政策要求，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的額度管理。完善憑證處理引擎，通過持續(xù)積累和學(xué)習(xí)各類特殊業(yè)務(wù)案例，提升系統(tǒng)對非標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)的識別能力。強(qiáng)化政策理解模塊，建立政策條款關(guān)聯(lián)分析模型，確保系統(tǒng)給出的處理建議邏輯嚴(yán)密、前后一致。優(yōu)化合規(guī)性審核算法，增加特殊情況判斷規(guī)則，提高審核結(jié)果的準(zhǔn)確性。通過定期的模型訓(xùn)練和優(yōu)化，不斷提升系統(tǒng)的業(yè)務(wù)處理水平。

（二）優(yōu)化系統(tǒng)響應(yīng)與交互

深化系統(tǒng)架構(gòu)改造，全面提升運(yùn)行效率和用戶體驗(yàn)。采用分布式計算架構(gòu)，合理劃分業(yè)務(wù)處理模塊，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，有效應(yīng)對高并發(fā)場景。改進(jìn)知識檢索引擎，優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)和檢索算法，實(shí)現(xiàn)毫秒級的檢索響應(yīng)。升級智能問答系統(tǒng)，通過引入情境感知機(jī)制，提升系統(tǒng)對用戶意圖的理解能力，使對話更加自然流暢。完善處理建議模塊，基于用戶畫像和歷史行為數(shù)據(jù)，生成更有針對性的解決方案。建立實(shí)時反饋機(jī)制，通過智能分析用戶操作軌跡和使用評價，持續(xù)優(yōu)化交互界面和功能設(shè)計。構(gòu)建系統(tǒng)性能監(jiān)控體系，實(shí)時監(jiān)測各模塊運(yùn)行狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)和解決性能瓶頸。

（三）加強(qiáng)業(yè)務(wù)協(xié)同與集成

構(gòu)建全方位的業(yè)務(wù)協(xié)同體系，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)的深度集成。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)交換平臺，通過標(biāo)準(zhǔn)化接□實(shí)現(xiàn)財務(wù)系統(tǒng)與人事、資產(chǎn)、科研等相關(guān)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)實(shí)時共享。優(yōu)化跨部門業(yè)務(wù)流程，運(yùn)用工作流引擎實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的自動化銜接，確保數(shù)據(jù)傳遞的及時性和準(zhǔn)確性。建立預(yù)算管理與業(yè)務(wù)執(zhí)行的聯(lián)動機(jī)制，通過預(yù)置控制點(diǎn)實(shí)現(xiàn)預(yù)算額度的事前控制。完善項(xiàng)目全生命周期管理，將科研項(xiàng)目進(jìn)度與經(jīng)費(fèi)使用狀態(tài)實(shí)時關(guān)聯(lián)，優(yōu)化資金使用效率。統(tǒng)一各子系統(tǒng)的業(yè)務(wù)規(guī)則，建立規(guī)則同步更新機(jī)制，確保處理標(biāo)準(zhǔn)的一致性。設(shè)計靈活的系統(tǒng)架構(gòu)，提高系統(tǒng)兼容性，降低升級維護(hù)成本。

五、結(jié)語

高校財務(wù)管理的智能化轉(zhuǎn)型是新形勢下的必然選擇，研究以大模型與RAG技術(shù)為基礎(chǔ)，探索了智能化財務(wù)管理的創(chuàng)新路徑。通過對這兩種技術(shù)的深入研究和融合應(yīng)用，不僅展示了人工智能技術(shù)在財務(wù)領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用前景，也揭示了當(dāng)前階段技術(shù)應(yīng)用中的現(xiàn)實(shí)問題與挑戰(zhàn)。針對這些問題，研究提出的優(yōu)化策略為后續(xù)深化應(yīng)用提供了可行思路。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和實(shí)踐的持續(xù)深入，高校財務(wù)管理的智能化水平將得到進(jìn)一步提升，為建設(shè)現(xiàn)代化財務(wù)管理體系注入新的動力，推動高校財務(wù)管理朝著更加科學(xué)、高效的方向發(fā)展。

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（作者單位：廣西師范大學(xué)）