作者：李利   姜翠萍   孙园霞   刘玲   徐晓阳

　　摘  要

　　人工智能技术在近年来取得了突破，并展现出广阔的应用前景，社会各领域对其期待值持续走高，但当前人工智能技术在各垂直领域的应用场景仍较为有限。预算管理领域也不例外，部分地区虽开展了落地应用探索，但尚未形成系统性的应用路径，实际效果也有较大提升空间。本文结合预算管理领域人工智能的应用及辅助决策系统开发等实践，系统探讨人工智能在该领域的功能定位、应用场景及实现路径，为推动预算管理智能化转型提供切实可行的路径参考。

　　关键词

　　人工智能  预算管理  应用场景  实现路径

 

一、引言

　　2017年，Vaswani等提出Transformer架构，催生了人工智能技术在近年来的快速突破。2018年，OpenAI推出的GPT模型凭借“大规模预训练+针对性微调”的创新路径，实现了生成式AI发展的重大跨越。随后国内生成式AI也取得爆发性进展，通义千问、豆包、混元、文心一言、Kimi等通用大模型先后发布，尤其是在2023年11月DeepSeek Coder与DeepSeek LLM通用大模型发布后，通用大模型的本地化部署和应用门槛大幅降低，让生成式AI在各领域的垂直化应用成为可能。各行各业开始争相拥抱人工智能技术，积极开展应用探索，其技术潜力逐步释放。如：在医疗领域，利用人工智能辅助疾病诊断，通过对医学影像的智能分析，快速且准确地识别病变特征，提高了诊断效率和准确性；在交通领域，智能交通系统借助人工智能技术，实现了对交通流量的实时监测与智能调控，提升了城市交通的运行效率；在金融领域，人工智能算法应用于风险评估和投资决策，为金融机构提供了更精准的风险预警和投资策略建议，降低了金融风险。

　　在预算管理领域，多地财政部门和业务部门积极响应时代潮流，率先开展了人工智能的应用探索。如：山东省济宁市财政局推出“绩效目标智审”小程序，通过搭建规则框架实现绩效目标智能筛查，提升了审核效率；湖北省武汉市财政局编印《DeepSeek白皮书》，系统梳理人工智能在财政领域的应用场景与提问技巧，推动技术与财政改革深度融合；江苏省徐州市财政局打造“AI智慧审核平台”，通过8大类审核参数体系等实现了超标准预警与经费分析诊断。

　　总体来看，目前尚处于人工智能大爆发的前期阶段，但人工智能实际应用的智能化水平与社会各界的高预期之间仍存在明显落差，这可能源于人工智能与具体应用场景的融合深度不足。这一现实困境在预算管理领域同样存在。本文结合北京金凯伟业咨询有限公司（以下简称“金凯伟业公司”）在人工智能赋能预算管理工作中的探索与实践，探讨人工智能在预算管理中的功能定位、应用场景与实现路径等，以期正确认识并科学推进人工智能在预算管理工作中的深入应用，促进预算管理工作质效提升，助力提高财政资金使用效益。

二、正确认识人工智能在预算管理中的功能定位

　　相较于预算管理领域的传统信息化系统，当前的人工智能已经具有智能化特征。传统信息化系统本质是“流程电子化”的升级，核心作用是将线下环节转移至线上系统，实现数据的集中存储与流程的规范化流转，依托软件进行一些标准化的计算和处理等，但仍依赖人工设定固定规则、手动录入数据等。传统信息化系统能够“提高流程效率”，却难以突破“被动响应需求”“无法处理非结构化数据”及“缺乏自主分析决策能力”的局限。如：传统信息化系统能依据预设公式校验数据逻辑是否合规，却无法识别项目方案等材料中的模糊表述、隐性风险，也难以主动挖掘不同预算项目间的关联规律。而人工智能则实现了从“执行预设规则”到“模拟人类智能决策”的跨越，其核心优势主要体现在对非结构化数据的解析能力、对复杂数据的识别能力，以及基于历史数据的预测与推理能力。人工智能与传统信息化系统的差异详见表1。

　　表1  人工智能与传统信息化系统的差异对比表

　　在预算管理领域，人工智能的非结构化数据深度解析能力意味着其不仅能处理预算金额、项目编号等结构化数据，更能精准解析项目申报书、绩效目标、政策文件、合同等非结构化数据；复杂数据智能识别能力使其能够基于算法模型自主挖掘海量信息中的隐藏关联与异常模式，无需人工预设规则；基于历史信息的预测与推理能力使其可以结合历年数据、绩效结果等信息进行动态预测与逻辑推理。

　　当然，人工智能也不是万能的，还存在一些明显局限。一是缺乏对物理世界客观规律的深层认知与理解能力，难以精准把握复杂业务场景背后的本质逻辑。即人工智能尽管具备了一定程度的智能化特点，但离真正的人类智能还有一定距离，尤其是和预算管理等领域专家还有较大差距。这意味着，不能期望用人工智能来解决所有的问题，也不能完全依赖人工智能的处理结果。二是自主执行复杂任务的能力不足，无法独立完成“规划—执行—反馈—优化”的全流程操作。在翻译、ppt制作等一些通用领域，一些公共人工智能服务平台提供了很好的产品和服务，但在预算管理等专业领域，仅仅依靠通用大模型本身，在输入相关材料后很难获得达到预期的输出结果。三是人工智能可能产生幻觉。从现在通用大模型的使用来看，经常出现生成的内容与真实情况不一致的现象，这也说明不能完全信任和依赖人工智能。

　　基于当前对人工智能优势与局限的分析，人工智能可以成为预算管理的“智能助手”，为预算管理提供决策辅助和支撑，但远未到可以完全替代人的阶段。在预算管理领域，人工智能可承担数据处理、初步分析等大量辅助性工作，从而提供更高效、更精准的决策支持。然而，在复杂情境判断、价值权衡等方面，人类仍应居于主导地位，人工智能无法替代人的最终判断。人工智能技术在预算管理中的应用有助于将大量的人力从繁琐、重复的事务中解放出来，使其能够聚焦更具创造性、战略性的核心工作和任务。另外，人工智能的应用成效还取决于其与业务的融合深度，需要既懂业务又懂技术的人才作为桥梁，针对核心痛点精准应用技术，避免“技术万能”误区。

三、人工智能在预算管理全流程中的具体应用场景

　　（一）人工智能在预算管理全流程中的应用思路

　　“大模型+智能体（Agent）”是未来很长一段时间内人工智能应用于各个垂直领域的主要实现方式，预算管理领域也不例外。这种方式下，从输入端来看，相较于传统信息化系统，人工智能的感知能力得到大幅提升，可兼容表单、文本、图像、音频、视频等多模态数据；从处理能力来看，基于大模型的推理能力及知识库信息，人工智能处理能力的智能化水平较传统信息系统有本质的跃升；从输出结果来看，在智能体（Agent）的支持下，人工智能可以按照工作要求生成所需的内容和格式。在输入、处理、输出全过程能力显著提升的情况下，当前人工智能的应用出现问答知识系统、表单和文件处理、决策分析等多种典型应用模式。

　　相应地，围绕人工智能输入、处理、输出三个环节，其在预算管理领域中的应用基础对应可划分为信息输入与整合、智能分析与决策、应用生成与交互三类基底。通过将三类基底与预算编制、执行、决算等预算管理全流程中财政部门和预算部门相关工作的深度融合，可实现人工智能在预算管理中的深度应用。其中，信息输入与整合基底对应AI的感知与理解能力，用于处理预算管理中海量、多格式原始信息，包括文本处理基底、表单/结构化数据处理基底、图像处理基底；智能分析与决策基底对应AI的预测、推理与优化能力，旨在挖掘预算管理数据的深层价值，为事前评估、预算管理等决策提供有力支持，包括时序预测基底、图神经网络基底；应用生成与交互基底对应AI生成、交互与多源信息融合能力，能够适配预算管理内容来主动生成相关报告、提供预算管理知识问答交互式服务，包括文本生成基底和智能问答基底。各基底情况详见表2。

　　表2  人工智能在预算管理全流程中的应用基底情况一览表

　　上述应用基底共同构成了AI赋能预算管理的技术矩阵。在实践中，它们并非孤立存在，而是根据业务流程的需要灵活组合。如：预算编制阶段，可利用文本生成基底辅助编写预算申报文本，通过时序预测基底校验预算测算；预算执行阶段，可利用图像处理基底自动化处理票据，借助表单基底实时监控执行异常，通过图神经网络基底分析项目执行偏差；决算阶段，可综合文本生成基底自动生成图文并茂的决算分析报告、绩效评价报告，并基于全流程数据持续优化预测与决策模型。具体来看，需要通过智能体将人工智能的应用基底与预算管理相关工作进行耦合，以满足预算管理不同应用场景的需求。

　　从人工智能在预算管理中的主要工作内容来看，大致可分为智能问答、表单智能编制与审核、报告自动生成、智能决策分析等典型应用场景。围绕这些典型应用场景，金凯伟业公司于2025年初步搭建起了预算绩效管理问答、绩效目标审核、报告自动生成和预算评审相关智能体，基本验证了人工智能在这些方面的应用潜力。其中，绩效目标审核、预算评审两款智能体已完成初步功能测试，成功在河北廊坊地区落地部署，现阶段正深度嵌入当地预算编制、审核的实际业务流程中，为相关工作提供智能化支撑。

　　图1  人工智能在财政资金绩效管理中的应用场景

　　（二）人工智能在预算管理中的典型应用场景

　　1.预算管理知识智能问答。预算管理知识智能问答，核心是为预算编制、执行、决算全流程提供专业知识支撑，可即时输出答疑内容与科学决策建议。该场景聚焦财政部门、预算部门人员的知识需求，依托文本处理与文本生成基底，整合预算管理相关政策文件、操作指南、历史案例等多源资源，可形成系统化、专业化的知识库。用户可通过自然语言提问，快速获取政策解读、流程指引、表单填报规范等答案，系统还能同步推送对应的政策依据与参考案例。同时支持多轮交互，针对复杂问题逐步拆解解答，大幅减少人工咨询压力，提升预算管理相关知识的获取效率，助力业务人员规范开展工作。如：编制绩效目标时，可逐步引导用户明确指标类型、量化标准与数据来源。总体而言，预算管理知识智能问答系统主要解决用户在预算管理全流程工作中的知识查询与信息获取痛点，提供快速、系统、专业的智能化知识服务。

　　2.表单智能编制与审核辅助。人工智能通过构建“智能生成+高效审核”体系，可为预算测算明细表、绩效目标申报表等预算管理相关表单的编制与审核提供支持，以提升效率与规范性。在表单智能生成方面，系统能够对接历史预算与执行数据，并整合政策、指标库等多源信息，根据项目的类型、领域与资金规模等属性，自动生成个性化表单初稿。如：可自动推荐匹配的绩效指标、实时同步执行数据标注进度偏差、预填基础信息以减少重复录入等。同时，支持业务部门根据项目情况进行个性化调整，兼顾标准化与灵活性。在表单高效审核方面，系统可依托预设的规则库与政策库，实施规范性与实质性双重审核。规范性审核自动校验填报完整性、数据格式与逻辑一致性；实质性审核则比对历史数据与行业基准，深入研判内容合理性。审核后，系统会可视化标记问题，推送具体整改建议与依据，并生成合规率与问题分析结果，辅助审核人员聚焦重点，从而提升审核的精准度与一致性。

　　3.报告初稿自动生成。人工智能技术可自动化生成预算管理所需的实施方案、绩效评价等报告。这些报告通常框架固定、需多源数据支撑且要求规范表述。该类场景可实现报告“自动化生成、专业化呈现、个性化适配”，大幅减少人工重复工作。首先，自动对接预算管理系统，归集项目申报、资金支出等多源结构化数据，并解析政策文件等非结构化文本，为报告提供全面数据基础。其次，依据不同报告类型的规范要求，智能搭建标准化框架。系统基于已归集的数据，在框架内自动填充专业内容，并同步标注数据来源及政策依据，确保内容准确、表述严谨。最后，系统支持人机协同，预算部门可补充个性化说明，财政部门可调整分析侧重点。同时，系统自动完成排版校对，并支持导出多种格式的文件，从而显著缩短报告编制周期，提升整体效率与质量。

　　4.综合论证分析智能辅助。人工智能可为预算评审等预算管理核心决策环节构建“数据整合—多维研判—意见生成—人机协同”的智能体系，以提升决策的效率与科学性。首先，系统自动整合项目申报书、行业标准等多源数据，并完成清洗校验，奠定分析基础。随后，依托内置的规则库与案例库，通过算法模型对项目的必要性、可行性等维度进行智能研判。基于分析结果，系统能自动生成包含明确结论、金额建议及详细依据的可视化评审意见，供财政部门、预算部门及评审人员参考。最后，由评审人员复核调整，提升评审效率与科学性。

四、人工智能在预算管理中的应用原则与路径

　　综上所述，人工智能在预算管理中有广阔的应用前景，但要充分发挥人工智能在预算管理中“辅助性、工具性”的作用，还需科学规划实现路径，系统把握安全可靠、业务导向、人机协同、系统兼容、实用适配等原则。

　　（一）应用路径

　　当前AI在预算管理中的应用主要有通用大模型直接应用模式、外挂知识库结合通用大模型模式、通用大模型微调模式三类。其中：通用大模型直接应用模式是当前最普遍的使用模式，可直接调用现有大模型，满足快速处理文本解析、简单查询等浅层业务需求，但受限于通用模型缺乏预算领域的专业训练，输出结果往往针对性不足，与预算管理的实际业务场景贴合度不高。外挂知识库结合通用大模型模式，可通过构建专业的预算管理知识库，并通过检索增强生成（RAG）技术，让模型在回答时优先检索并依据知识库中的专业内容生成答案，该模式兼顾实用性与经济性，是现阶段预算管理AI应用的主流方案。但这一模式需要基于对业务需求的深入理解和系统拆解，结合业务需求定制化开发专业的智能体。从当前金凯伟业公司的开发实践和在河北廊坊等地的应用来看，这一技术路线基本能够满足预算管理对人工智能的需求。通用大模型微调模式，是指在通用模型基础上注入预算领域数据进行深度训练，能够最大程度提升模型对预算业务的理解与适配能力，但该模式的研发与运维成本较高，目前尚未大规模落地，未来随着AI技术与算力的发展，有望实现广泛应用，就预算管理领域来说，这一模式的实际应用还需要较长时间数据和技术的积累。

　　（二）应用原则

　　一是安全可靠原则。聚焦预算相关数据存储、传输、应用等关键环节风险，以数据安全管控为出发点，确保技术应用符合财政资金预算管理的保密要求与合规规范，杜绝数据泄露、篡改等安全隐患。二是业务导向原则。聚焦预算编制、执行、监督等关键环节痛点，以核心业务需求为出发点，确保技术应用与业务场景精准契合，杜绝脱离实际的形式化应用，让技术服务于效率提升与管理优化。三是人机协同原则。明确AI的辅助工具定位，减轻人工重复性劳动，同时保留人员对核心决策的最终把控权，形成“机器辅助分析+人类决策把关”的协同模式。四是系统兼容原则。适配现有信息化系统的数据格式与管理规则，通过标准化接口实现高效互通，避免系统冲突与重复建设，筑牢协同根基。五是实用适配原则。优先选择低门槛、见效快的技术路径，确保快速落地产生价值，同时预留迭代空间，形成“试点—反馈—优化”的良性循环。

五、未来人工智能在预算管理中深度应用的思考

　　从应用实践来看，人工智能在预算管理中的应用初显成效，但还面临数据标准不一、人机协同不畅、场景应用较浅及安全标准缺失等问题，须进一步加强研究以推动深度应用。

　　（一）深化数据治理与共享机制研究

　　当前预算管理存在跨部门、跨系统数据标准不统一，非结构化数据转化不充分，数据质量参差不齐等问题，制约了智能模型的效能发挥。为此，须聚焦“标准统一、质量可控、共享安全”的核心目标，破解预算管理数据痛点。在数据治理层面，应结合预算编制、执行、决算全流程需求，构建涵盖项目基础信息、预算数据、绩效数据的统一数据元标准，明确数据采集口径、格式规范与更新频率，解决跨部门数据“语言不通”的难题；针对扫描版PDF，包括签字盖章、复杂表格、图片等非文本文件信息，探索多模态大模型、机器学习等技术实现信息分析与提取。在数据共享层面，立足财政数据敏感特性，探索“联邦学习+数据沙箱”安全共享模式，依托联邦学习实现数据“可用不可见”，通过数据沙箱开展脱敏处理，明确访问权限与使用范围，平衡数据流通效率与隐私保护需求，为智能预算分析等实务场景筑牢数据基础。

　　（二）优化人机协同与场景适配研究

　　当前人机协同存在职责边界模糊、业务与技术融合度不足的问题，未能形成高效联动模式。需围绕“人尽其才、机尽其能”核心目标，构建符合预算管理特点的协同体系，同时推动智能应用向深度场景适配升级。在人机协同方面，应建立“业务主导、技术支撑”架构，明确各环节分工，如智能系统承担预算基础测算、执行异常预警、绩效数据归集等重复性工作，预算管理相关人员聚焦战略分析、特殊项目核定、整改方案制定等创造性工作，同时制定流程规范，明确数据交互节点与责任划分标准，避免技术与业务脱节。在场景适配方面，应聚焦核心业务需求，开发定制化智能模块，如针对预算编制，构建多因素动态测算模型，生成多版本方案并对比分析；针对资金效益分析，利用算法识别低效占用、重复投入等问题；针对跨项目统筹，实现资金需求与财政承受能力动态匹配。此外，需研究模型参数动态适配机制，满足不同层级财政部门的业务差异。

　　（三）强化安全合规与技术创新研究

　　当前预算管理智能应用存在数据安全防护体系不完善、算法透明度与合规性管控缺乏标准等问题，存在风险隐患。因此，应围绕预算数据特性，构建预算编制、执行、决算全流程安全防护体系，确保智能应用安全可控、合规有序。在数据安全层面，结合预算数据“敏感性高、流转环节多”的特点，重点落地动态数据脱敏技术，根据预算编制人员、预算审核人员、财政管理人员等不同访问角色实现差异化脱敏；依托“角色+属性”权限控制模型，细化数据访问与操作权限，并搭建全流程操作追溯系统，实现风险可追溯、可管控。在合规管理层面，针对算法“黑箱”问题，引入可解释性机器学习算法，清晰呈现预算预测、效益评价等场景下模型的决策依据；结合《中华人民共和国预算法》《中华人民共和国数据安全法》等法规，建立智能应用合规评估标准，覆盖算法选型、数据使用、模型部署全环节；同时制定数据泄露、算法失效等突发情况的应急处置流程，保障预算管理工作的连续性。

　　（四）推进深度应用与模式升级研究

　　当前人工智能在预算管理中的应用仍存在深度不足、模式单一等问题，需聚焦多技术融合与应用模式创新，推动从基础适配向深度融合升级，实现全流程智能化赋能。在技术融合应用方面，应探索人工智能与大数据、区块链、云计算的协同路径，依托大数据实现全流程数据海量采集存储，为智能分析筑牢基础；并借助区块链不可篡改特性，实现预算编制、资金拨付等环节数据全链路存证，提升公信力；在此基础上，拓展动态风险预警、财政收支预测模拟、原始凭证智能核验等高阶场景。在应用模式升级方面，重点探索“通用大模型+专业场景微调”落地路径，引入预算管理领域专业语料优化模型，提升专业适配性；同时研究成本控制方法，如采用“云端大模型+本地轻量化部署”模式等降本增效，探索“平台+移动端”服务模式等提升便捷性，持续推动预算管理向全流程智能转变。■

　　（作者单位：北京金凯伟业咨询有限公司）