作者：安徽省财政厅 贾振东

　　一、精准把握财政经济，分析大数据和人工智能关系

　　数据构成了财经分析的基石，而科学的财经分析需要大量、全面、精确的数据作为支撑。在拥有数据的基础上，如何高效且高质量地进行分析，则需要借助分析工具来实现赋能。当前，做好财政经济分析工作，必须把握好财经分析、大数据和人工智能工具三者之间的关系，共同推动经济研究和政策制定的科学化、精准化和智能化。

　　（一）作为基础支撑，大数据是核心资源。从数据驱动视角来看，财政经济分析依赖于海量数据（如GDP、税收、就业、产业分布、市场交易等数据），而大数据技术提供了采集、存储和处理这些多源异构数据的能力（包括结构化数据和非结构化文本、图像等）。从数据维度扩展视角来看，传统经济分析受限于数据规模与时效性，而大数据技术能整合互联网行为数据（如电商交易、社交媒体舆情）、物联网传感器数据（如物流、能源消耗）等，为经济分析提供实时、细粒度的观测视角。

　　（二）作为技术赋能，人工智能是分析工具。模型与算法方面，人工智能（机器学习、深度学习、自然语言处理等）为经济分析提供复杂建模工具；预测模型方面，利用时间序列分析（如LSTM）预测财政收支、经济周期波动；文本分析方面，NLP技术解析政策文件、新闻舆情，量化政策不确定性或市场情绪；自动化与效率提升方面，AI可自动化处理数据清洗、特征提取、模型训练等环节，显著提升分析效率，减少人为偏差。

　　（三）作为应用目标，财政经济分析是场景导向。在政策的制定与优化过程中，结合大数据和人工智能技术，财政分析能够更精确地识别经济中的痛点问题，例如区域发展不平衡和行业风险。这使得设计针对性的政策成为可能，比如实施定向减税和确定基础设施投资的优先级。在风险预警和监管方面，利用人工智能模型可以有效监测地方政府的债务风险和税收领域的异常行为，如虚开发票等，从而实现对系统性风险的提前预警。此外，在资源配置效率方面，基于大数据和AI的仿真系统能够模拟在不同财政政策影响下经济主体的反应，进而优化财政支出结构。

　　总的来看，大数据是财政经济分析的“燃料”，人工智能是“引擎”，而财政经济分析是“目的地”。三者有机结合，推动财政经济分析从经验驱动转向数据驱动，从静态分析转向动态模拟，最终实现更科学、敏捷和包容的财政治理体系。未来，随着技术的不断演进，三者协同将进一步深化，成为数字时代宏观经济管理的核心基础设施。

　　二、厘清数据赋能财政经济分析的工作思路

　　做好财政经济分析，前提是必须拥有两个层次的数据：一是量，海量的、多维度、多形式的数据；二是质，准确的、科学的、可靠的数据。这就离不开大数据和人工智能技术的广泛应用，大数据和人工智能技术可以有效解决数据“哪里来、去哪里、怎么治、怎么用”的全流程问题。

　　（一）数据哪里来？通过应用软件接口对接、RPA软件机器人采集、RFID物联感知等先进技术手段，构建财政数据统一采集服务平台，实现财政管理“一站式”集成。重点是依据“系统统筹、集约节约”原则，以预算管理一体化系统为核心枢纽，通过业务协同优化、系统深度融合和统一运维管理三大路径，全面实现全省财政业务“一网通办”，统一数据来源基础。

　　（二）数据去哪里？采用云原生存储架构与分布式存储技术，构建财政大数据调度中心，实现数据全量归集与智能调度。重点是遵循“应归尽归、按需分类”原则，依托全省一体化数据基础平台，建立财政数据全生命周期管理体系。通过标准化清洗、分类存储和动态更新机制，夯实数据要素开发利用基础，打造财政自己的可信数据空间。

　　（三）数据怎么治？融合机器学习、深度学习及预测建模等AI技术，构建“源头治理—过程管控—质量评估”三位一体的数据治理框架。重点是按照“一数一源一标准”原则，制定覆盖业务口径、技术标准、质量指标的财政数据标准体系。通过建立数据责任清单制度，推动业务部门深度参与治理流程，系统解决数据质量参差、标准不统一、溯源不清晰等核心问题。

　　（四）数据怎么用？集成自然语言处理、计算机视觉、生物识别技术、智能决策等前沿技术，打造财政智能赋能平台。重点是遵循“业务驱动、技术赋能”实施路径，重点打造预算智能审查、资金动态监管、政策模拟推演等创新场景，形成覆盖财政管理全链条、政策决策全周期的数字化赋能体系，全面释放数据要素价值。

　　三、多维度谋划解决数据赋能财政经济分析难题

　　数据赋能财政经济分析需锚定重点、紧跟中心工作，坚持系统思维、高站位谋划数字财政建设思路，积极开发或引入智能化信息数据工具，强化协同配合，形成工作合力。

　　围绕解决财政经济分析数据“量少”的问题。一是完善预算管理一体化对零基预算改革的支撑。通过对现有预算管理一体化系统的优化完善，实现零基预算全流程管理和跟踪问效，用流程规范保障数据完整。二是加快财政专项业务系统与一体化系统整合衔接。加快社保基金、非税收入、国库现金管理等相关业务整合进程和数据衔接进度，确保财政数据完整性。三是建设财政大数据调度中心。搭建一个标准规范、运行稳定、容量强大的财政大数据调度中心，实现财政数据“应归尽归”。四是推进跨部门数据贯通。打通“财税库银”多方信息共享通道，开展分行业分地区分税种企业税收情况以及相关经济数据的共享工作。

　　围绕解决财政经济分析数据“质差”的问题。一是建立财政数据资源目录。全域梳理摸排财政数据，全面摸清财政数据“家底”，形成财政数据资源目录体系，有效厘清数据生产“源头”。二是建立“财税库银”等多部门数据比对机制。实现财政收入、支出数据的比对核查，解决部门间业务口径不一致问题。三是开展数据清洗。对数据开展技术去重、找缺，删除无用数据，保留有用数据。

　　围绕解决财政经济分析数据“孤岛”的问题。一是建设数据共享平台。搭建独立的财政数据共享平台，开展数据抓取、数据汇集和公共数据采集等工作，方便使用者更快捷高效地获取数据。二是构建财政资金投入主题域。聚焦零基预算改革方向和重点事项保障清单，以及财政支持经济发展、民生保障等重点事项，建立智能报表体系，促进预算编制和预算执行数据衔接共享，实现数据统计自动化。三是衍生研发多主题多场景数据产品。坚持业务引领数据开发，推动跨部门、跨处室、跨主题、跨级次数据分析应用，能够为不同主题场景使用灵活提供数据源。

　　围绕解决财政经济分析数据“挖深”的问题。一是建设数据分析应用支撑组件体系。搭建服务于数据归集、数据建模和数据加工的多元化技术支撑组件，有效支撑前台各种数据产品敏捷开发和快速迭代。二是建立财政收支预测分析模型。搭建财政分析研究模型库，应用先进人工智能技术，建立各税种财政收入、重点领域财政支出等预测模型，提升预算工作科学性、前瞻性。三是丰富数据智能化查询工具。运用人工智能技术搭建知识库，支持在线查询常见问题，方便使用者快捷获取历史数据。

　　围绕解决财政经济分析数据“安全”的问题。一是建设数据加密管理机制。做好数据库审计、供应链管理，建立数据库备份和恢复机制，加强数据加密和权限管理，防止数据泄露和非法使用。二是完善数据管理系列规章制度。制定数据安全标准，建立健全覆盖数据管理全流程的制度体系，确保数据生产、传输、存储和处理过程中的安全性。三是开展数据安全和应急管理。做好预算管理一体化等系统监测预警，开展漏洞扫描、渗透测试、网络安全等级保护测评等工作，积极开展突发事件应急演练。