基于數據挖掘技術的高校收費精細化管理策略.doc

基于數據挖掘技術的高校收費精細化管理策略 羅習珍 摘要：高校學生收費是高等教育經費的重要組成部分，同時也是高?；I措資金的重要渠道。本文通過分析高校收費精細化管理的必要性，初步闡述數據挖掘技術在高校收費管理中的應用策略，助推構建科學化、標準化、精細化的收費管理體系，為高等教育事業(yè)持續(xù)健康發(fā)展提供資金保障。 關鍵詞：數據挖掘技術；高校收費；精細化管理 當前，隨著我國高等教育事業(yè)的蓬勃發(fā)展和教育領域改革的不斷推進，高校教育投入和辦學規(guī)模不斷擴大，經費籌措呈現多元化、多樣化格局。但多數高校還是以財政撥款和學費收入為主。因此，學費收取是高校財務管理的一項基礎性的重要工作，也是一個重要的風險控制點。如何確保足額收繳學費，規(guī)范收費管理工作路徑，創(chuàng)新收費管理工作手段，提高收費工作效率，已成為高校收費工作亟待解決的問題。 一、高校收費精細化管理的必要性分析 （一）實施精細化管理是形勢發(fā)展的需要 實行收費精細化管理的目標就是規(guī)范收費、優(yōu)質服務、控制成本、提高效率，確保資金安全。一些高校的收費管理工作較為粗放，存在不同程度的內部控制不嚴格、管理體系不完善和制度不健全等現象，導致產生收費管理漏洞，收費工作效率低，直接影響到教育資金安全。開展以收費管理為突破口的加強高校收費精細化管理，具有一定的科學意義與實踐意義。 （二）精細化管理科學性的要求 精細化管理是始于發(fā)達國家的一種企業(yè)管理理念，同時也是一種管理工程，它是在科學管理基礎上建立的一套管理理論體系，突出體現精益生產、集約管理和注重效益的管理思想。其核心理念是精、準、細、嚴，其基本方法包括細化、量化、制度化、流程化。目前高校的辦學層次和形式多樣化，各科各類學生專業(yè)不同，收費不同，再加上轉專業(yè)、中途休學等情況，以及獎、貸、減、困、補、緩等學費減免措施的存在，都增加了收費工作的復雜度，因此收費要做到及時、足額、高效，高校收費引入精細化管理理念也是一種必然趨勢。 （三）信息、網絡技術的發(fā)展提供了條件 隨著數字化校園的建設，信息化程度普及較高，財務管理系統(tǒng)為工作人員提供了大量信息數據，但目前高校的電算化和網絡化，并不能提供收費活動中數據的分析、規(guī)劃和決策活動，更不能隨時從財務數據倉庫中提取數據，財務信息系統(tǒng)存在信息不統(tǒng)一的現象，使得高校收費信息孤立，財務相關部門的收費系統(tǒng)都在獨立運轉，這些情況的存在都需要高校財務部門整合現有財務信息化資源，強調信息化技術和精細化管理體系的有機整合，不斷提高收費管理工作水平。 二、數據挖掘技術 隨著計算機技術的突飛猛進，高校財務信息化建設的迅速發(fā)展，高校財務收費系統(tǒng)信息中包含大量時間跨度長、范圍廣的數據，數據量日漸增大，查詢條件日趨復雜。傳統(tǒng)的財務數據分析是依靠財務人員采用手工的方式從大量的數據中篩選出有用的信息，效率很低，精細化管理的各種決策需要數據的支持，而信息化系統(tǒng)可以為精細管理提供強大的數據支持和決策輔助，因此，數據挖掘技術應運而生。 數據挖掘是20世紀末崛起的一門新興科學，它是一門廣義的交叉學科，包括了數據庫、人工智能、數據統(tǒng)計、并行計算等方面的技術。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應有數據中，提取隱含其中的、人們事先不知道的、但又潛在的有用的信息和知識的過程。數據挖掘的任務就是發(fā)現隱藏在數據中模式。根據模式特征，可分為分類模式、聚類模式、回歸模式、關聯(lián)模式、序列模式、偏差模式和廣義模式。這些模式包括的具體算法有市場分析、聚類檢測、神經網絡、決策樹方法、遺傳算法、連接分析、基于范例的推理和精集以及各種統(tǒng)計模型。數據挖掘的流程具體包括確定業(yè)務對象、數據準備、構建數據挖掘模型、結果分析和知識的應用。將數據挖掘運用高校收費管理中，就能在數據量龐大的收費數據中，對數據進行篩選，提取出有價值的數據。 三、基于數據挖掘技術的高校收費精細化管理策略 （一）實現財務數據無縫對接，提高收費工作效率 收費信息化建設是精細化收費管理的基礎條件，其基本特征是計算機、網絡及現代信息技術應用于收費領域，使收費信息收集、提取、處理比較便捷而高效，實現收費信息資源的多元化和高度共享，能夠實時、主動的獲取收費完成、催繳、執(zhí)行、監(jiān)督、考評等方面的信息，及時發(fā)現收費管理方面存在的問題并加以分析和調整。目前，高校收費工作涉及諸多相關部門，例如：教務處、學工處、學生資助辦公室、后勤管理處、銀行等，教務處提供考務費、報名費等數據，學工處提供住宿費等數據，學生資助辦公室提供學費減免數據，后勤管理處提供水費、電費數據，銀行提供批量處理學費、助學貸款等數據，這些業(yè)務系統(tǒng)之間的數據傳遞不順暢，共享程度不高，要實現收費信息在不同部門的不同角色流轉中產生的數據可以關聯(lián)，高校應借助現代信息技術和網絡技術條件成熟的優(yōu)勢，搭建收費數據集成管理平臺，將相關部門機構設置、學生信息、基本定額信息全部納入到平臺里面，做到基礎信息口徑統(tǒng)一。其中機構設置包括部門屬性、部門信息、部門職權、負責人等信息，學生信息包括學生所屬學院、專業(yè)、年級、班級、學號、入學時間等統(tǒng)計信息；根據數據和采集途徑的不同，認真梳理業(yè)務部門職責內的主要工作，科學確定工作程序，編制相應的工作流程圖，優(yōu)化相關部門工作職責和工作流程；充分考慮采集周期和時間，實時把相關部門業(yè)務系統(tǒng)中的數據加載到收費數據倉庫。通過該平臺，財務處可調用教務管理系統(tǒng)中學生變動信息及時掌握學生休學、退學、轉專業(yè)等情況，及時更改學生的費用信息；還可調用學生信息管理系統(tǒng)中學生住宿信息，及時更新學生的住宿費標準；教務處可調用收費管理系統(tǒng)中學生繳費信息，并以此為標準辦理學生開學初入學報到注冊；各二級學院可調用收費管理系統(tǒng)中學生欠費信息，掌握本系學生的欠費額及欠費率，進行及時的催繳；學生可通過數據平臺對本人收費信息的進行查詢、核對等等，使財務收費數據與業(yè)務數據實現無縫化對接，暢通收費管理“事前預測、事中控制、事后分析”的科學、規(guī)范管理路徑，提高收費工作效率。 （二）提高收費信息利用能力，增加收費工作針對性 學生拖欠學費一直以來都是各高校普遍遇到的問題,欠費學生占在校生人數的比例也在逐年上升。利用數據挖掘技術分類模式中的決策樹算法對收費數據倉庫中每個學生每學年應繳納的學費信息進行深度挖掘，先分析欠費原因、劃分欠費類型，確定催繳的難易程度，然后根據欠費類型，設計催繳方式。具體步驟有：（1）按已知的全部繳費和欠費信息對數據進行初始分裂；（2）按已知的以往的有無欠費記錄進行第二次分裂；（3）再按欠費原因分別對以往有無欠費記錄再次分裂；（4）生成決策樹；（5）根據模式評估對分類方法進行改進或者對決策樹進行修剪，根據需要從步驟一重新開始。最后通過對決策樹進行修剪把決策樹轉換為分類規(guī)則分析可得知出高校收費工作欠費收繳應以以往有無欠費記錄為導向，提高對家庭貧困的學生的幫扶力度，加大對惡意欠費學生的催繳力度，在以在校學生人數為基準的情況下，只有這樣才能獲得充足的學費收入。 在針對欠費學生進行催繳過程中還可采用聚類模式對學生校園“一卡通”各類消費情況進行分析，以自然月生均消費水平為基點，定義遠遠偏離該基點的數據為離群點，對學生日常校園消費數據進行挖掘，然后評估和解釋挖掘結果并及時采取相關措施。對于遠低于基點的學生消費人群，列為學校重點資助群體，進入學校學生資助系統(tǒng)，進行跟蹤管理，用足用好國家、地方政府和高校的資助政策,幫助其順利完成學業(yè)；對于遠高于基點的學生消費人群，可以交與學校資助管理部門進行核實，分析產生該結果的原因，必要時可以建立誠信電子檔案，并將分析數據提供給相關業(yè)務部門，對欠費學生在校園內的相應活動權限進行限制，如圖書借閱數量、網上選課、學生注冊等，實行動態(tài)化催繳管理。 （三）創(chuàng)新收費票據管理手段，提高收費工作水平 高校采用的會計核算基礎是收付實現制，只對實際收到的學費進行賬務處理、報表反映，對應收款總額和欠費總額不予賬務處理和報表反映，為全面、真實地反映高校的學生收費情況，實現高校繳費業(yè)務、票據管理以及財務核算形成對應關系、稽核關系、互相印證關系的統(tǒng)一管理，高校應將收費票據信息納入數據倉庫，創(chuàng)建一整套完善的票據自動化信息系統(tǒng)，加強對收費各種票據的數字化管理，健全票據管理制度，按照收費服務流程詳細劃分票據類型，例如：申購票據、領取票據、開具票據、核銷票據等等，確保各種票據管理都走向數字化、智能化，確保任何一項收費項目的進出都納入數據倉庫，以此達到對票據的信息化控制的目標，有效控制收費管理漏洞，不斷推進收費工作水平上臺階。 通過將數據挖掘技術應用于高校收費管理系統(tǒng)，獲得大量對收費信息的采集、挖掘和分析，可以使收費業(yè)務部門管理更通暢，學生支付更便捷，財務部門監(jiān)管更嚴密，整體工作效率和