基于DeepSeek的高校零基预算探索研究
【摘要】零基预算以“归零+论证”模式突破传统预算路径依赖，为高校预算管理提供新范式。然而，零基预算在高校落地面临复杂需求与有限算力、主观决策与客观评估、静态编制与动态执行三大矛盾。DeepSeek作为人工智能领域的一颗新星，其高效算法模型和低成本优势，可以重构“成本-绩效”分析框架，为高校零基预算管理提供智能化解决方案，推动零基预算从技术赋能向管理变革跃迁。文章从DeepSeek与高校零基预算的块间联系入手，以案例的形式探讨了基于DeepSeek的高校零基预算管理实践，深入分析其在预算需求识别与编制、资金分配与优先级排序、预算执行监控与绩效评估中的应用潜力与实践效果，旨在为高校零基预算管理提供有益的参考和借鉴。
【关键词】零基预算；高校；DeepSeek；人工智能
【中图分类号】G647.5；TP18【文献标识码】A【文章编号】1004-5937（2025）13-0050-07
高校作为基础研究的主力军和重大科技突破的策源地，其财务管理效率与效果直接影响科研资源配置、成果转化进程以及创新生态体系的构建。在“过紧日子”成为新常态的当下，我国高等教育领域正面临着前所未有的预算管理挑战，如何在有限的教育经费内实现资源的最优配置，成为各高校亟待解决的关键问题。零基预算要求每个预算周期从零开始，重新评估所有支出，而不是基于上一年的预算进行调整，这种方法旨在提高资金使用效率，减少浪费[1]。党的二十届三中全会通过《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》强调了“深化零基预算改革”的重要性。零基预算要求以零为起点论证支出合理性，但其在高校落地面临三大矛盾：复杂需求与有限算力的矛盾——多部门数据整合难、主观决策与客观评估的矛盾——优先级标准缺失、静态编制与动态执行的矛盾——反馈机制滞后[2]。DeepSeek以其颠覆性的成本优势和高效的算法模型，为全球科技圈带来了一场“成本风暴”，其推出的新一代AI大模型，不仅在技术路线上实现了突破，更以极低的预算成本展现了高性能，其技术特性与零基预算需求高度契合[3]。DeepSeek作为第三代人工智能大模型，其技术架构与核心算法设计深度融合了前沿AI技术与垂直领域需求，通过混合专家系统与梯度响应式规划优化双引擎驱动，形成了区别于传统AI模型的独特技术特征。本文将针对当前高校零基预算管理面临的挑战，以DeepSeek人工智能大模型为核心，深入分析其在高校零基预算的编制、执行与评估流程等管理中的应用潜力与实践效果，旨在探索基于DeepSeek的高校零基预算管理体系构建路径，为高校预算管理提供智能化解决方案。
二、DeepSeek赋能高校零基预算流程的改革路径
DeepSeek通过“双引擎架构+垂直场景优化”的技术路径，与零基预算改革的“成本-效益”核心理念高度契合，DeepSeek赋能高校零基预算流程的改革路径的核心价值不仅在于技术效能的提升，更在于通过数据驱动重构预算管理的底层逻辑——将传统“经验主导、静态分配”的模式转变为“绩效导向、动态优化”的智能范式[4]。DeepSeek赋能高校零基预算流程的改革路径示意图见图1。
（一）预算需求识别与编制
高校零基预算需以“从零+论证”为基础，要求各部门重新证明每项支出的必要性，并通过量化数据支撑需求。高校零基预算改革需突破“历史基数依赖”，应用DeepSeek能力建立基于量化证据的需求论证体系。对接DeepSeek功能，构建“数据驱动－动态建模－智能推演”体系，帮助学校精准识别并量化各部门的实际需求，为预算编制提供科学依据。
首先，在预算需求识别阶段，利用DeepSeek的多模态数据融合能力和时序预测模型，整合财务系统、教务系统、科研平台等数据源，自动识别教学实验耗材、科研设备维护等隐性需求，为预算需求的精准识别提供有力支持；同时DeepSeek还能通过自然语言处理技术，理解并解析各部门的预算申请，确保需求的准确传达，减少因理解偏差而导致的预算偏差。其次，在预算编制阶段，进行动态需求建模和智能预算推演，利用DeepSeek的强推理能力，可以基于数据驱动进行高校资金需求分析，整合各部门资源使用效率、教学科研需求等多维度数据，挖掘资金申请关键信息和部门需求隐性关联；DeepSeek通过成本预测与模拟，如AI模型预测不同预算方案的成本效益，例如基于GRPO梯度响应式规划优化算法模块可模拟不同预算方案，输出成本-效益热力图，自动生成预算需求建议报告辅助决策者选择最优方案。
（二）资金分配与优先级排序
高校零基预算强调基于效益最大化原则，在资金分配前，需对已验证的需求进行优先级排序，综合考虑教学科研的紧迫性、资金使用的历史效率、未来收益、长期战略等多因素，确保有限资源向高效益领域倾斜。对接D