作者：安徽省財政廳 賈振東

　　一、精準把握財政經濟，分析大數據和人工智能關系

　　數據構成了財經分析的基石，而科學的財經分析需要大量、全面、精確的數據作為支撐。在擁有數據的基礎上，如何高效且高質量地進行分析，則需要借助分析工具來實現賦能。當前，做好財政經濟分析工作，必須把握好財經分析、大數據和人工智能工具三者之間的關系，共同推動經濟研究和政策制定的科學化、精準化和智能化。

　　（一）作為基礎支撐，大數據是核心資源。從數據驅動視角來看，財政經濟分析依賴于海量數據（如GDP、稅收、就業、產業分布、市場交易等數據），而大數據技術提供了采集、存儲和處理這些多源異構數據的能力（包括結構化數據和非結構化文本、圖像等）。從數據維度擴展視角來看，傳統經濟分析受限于數據規模與時效性，而大數據技術能整合互聯網行為數據（如電商交易、社交媒體輿情）、物聯網傳感器數據（如物流、能源消耗）等，為經濟分析提供實時、細粒度的觀測視角。

　　（二）作為技術賦能，人工智能是分析工具。模型與算法方面，人工智能（機器學習、深度學習、自然語言處理等）為經濟分析提供復雜建模工具；預測模型方面，利用時間序列分析（如LSTM）預測財政收支、經濟周期波動；文本分析方面，NLP技術解析政策文件、新聞輿情，量化政策不確定性或市場情緒；自動化與效率提升方面，AI可自動化處理數據清洗、特征提取、模型訓練等環節，顯著提升分析效率，減少人為偏差。

　　（三）作為應用目標，財政經濟分析是場景導向。在政策的制定與優化過程中，結合大數據和人工智能技術，財政分析能夠更精確地識別經濟中的痛點問題，例如區域發展不平衡和行業風險。這使得設計針對性的政策成為可能，比如實施定向減稅和確定基礎設施投資的優先級。在風險預警和監管方面，利用人工智能模型可以有效監測地方政府的債務風險和稅收領域的異常行為，如虛開發票等，從而實現對系統性風險的提前預警。此外，在資源配置效率方面，基于大數據和AI的仿真系統能夠模擬在不同財政政策影響下經濟主體的反應，進而優化財政支出結構。

　　總的來看，大數據是財政經濟分析的“燃料”，人工智能是“引擎”，而財政經濟分析是“目的地”。三者有機結合，推動財政經濟分析從經驗驅動轉向數據驅動，從靜態分析轉向動態模擬，最終實現更科學、敏捷和包容的財政治理體系。未來，隨著技術的不斷演進，三者協同將進一步深化，成為數字時代宏觀經濟管理的核心基礎設施。

　　二、厘清數據賦能財政經濟分析的工作思路

　　做好財政經濟分析，前提是必須擁有兩個層次的數據：一是量，海量的、多維度、多形式的數據；二是質，準確的、科學的、可靠的數據。這就離不開大數據和人工智能技術的廣泛應用，大數據和人工智能技術可以有效解決數據“哪里來、去哪里、怎么治、怎么用”的全流程問題。

　　（一）數據哪里來？通過應用軟件接口對接、RPA軟件機器人采集、RFID物聯感知等先進技術手段，構建財政數據統一采集服務平臺，實現財政管理“一站式”集成。重點是依據“系統統籌、集約節約”原則，以預算管理一體化系統為核心樞紐，通過業務協同優化、系統深度融合和統一運維管理三大路徑，全面實現全省財政業務“一網通辦”，統一數據來源基礎。

　　（二）數據去哪里？采用云原生存儲架構與分布式存儲技術，構建財政大數據調度中心，實現數據全量歸集與智能調度。重點是遵循“應歸盡歸、按需分類”原則，依托全省一體化數據基礎平臺，建立財政數據全生命周期管理體系。通過標準化清洗、分類存儲和動態更新機制，夯實數據要素開發利用基礎，打造財政自己的可信數據空間。

　　（三）數據怎么治？融合機器學習、深度學習及預測建模等AI技術，構建“源頭治理—過程管控—質量評估”三位一體的數據治理框架。重點是按照“一數一源一標準”原則，制定覆蓋業務口徑、技術標準、質量指標的財政數據標準體系。通過建立數據責任清單制度，推動業務部門深度參與治理流程，系統解決數據質量參差、標準不統一、溯源不清晰等核心問題。

　　（四）數據怎么用？集成自然語言處理、計算機視覺、生物識別技術、智能決策等前沿技術，打造財政智能賦能平臺。重點是遵循“業務驅動、技術賦能”實施路徑，重點打造預算智能審查、資金動態監管、政策模擬推演等創新場景，形成覆蓋財政管理全鏈條、政策決策全周期的數字化賦能體系，全面釋放數據要素價值。

　　三、多維度謀劃解決數據賦能財政經濟分析難題

　　數據賦能財政經濟分析需錨定重點、緊跟中心工作，堅持系統思維、高站位謀劃數字財政建設思路，積極開發或引入智能化信息數據工具，強化協同配合，形成工作合力。

　　圍繞解決財政經濟分析數據“量少”的問題。一是完善預算管理一體化對零基預算改革的支撐。通過對現有預算管理一體化系統的優化完善，實現零基預算全流程管理和跟蹤問效，用流程規范保障數據完整。二是加快財政專項業務系統與一體化系統整合銜接。加快社保基金、非稅收入、國庫現金管理等相關業務整合進程和數據銜接進度，確保財政數據完整性。三是建設財政大數據調度中心。搭建一個標準規范、運行穩定、容量強大的財政大數據調度中心，實現財政數據“應歸盡歸”。四是推進跨部門數據貫通。打通“財稅庫銀”多方信息共享通道，開展分行業分地區分稅種企業稅收情況以及相關經濟數據的共享工作。

　　圍繞解決財政經濟分析數據“質差”的問題。一是建立財政數據資源目錄。全域梳理摸排財政數據，全面摸清財政數據“家底”，形成財政數據資源目錄體系，有效厘清數據生產“源頭”。二是建立“財稅庫銀”等多部門數據比對機制。實現財政收入、支出數據的比對核查，解決部門間業務口徑不一致問題。三是開展數據清洗。對數據開展技術去重、找缺，刪除無用數據，保留有用數據。

　　圍繞解決財政經濟分析數據“孤島”的問題。一是建設數據共享平臺。搭建獨立的財政數據共享平臺，開展數據抓取、數據匯集和公共數據采集等工作，方便使用者更快捷高效地獲取數據。二是構建財政資金投入主題域。聚焦零基預算改革方向和重點事項保障清單，以及財政支持經濟發展、民生保障等重點事項，建立智能報表體系，促進預算編制和預算執行數據銜接共享，實現數據統計自動化。三是衍生研發多主題多場景數據產品。堅持業務引領數據開發，推動跨部門、跨處室、跨主題、跨級次數據分析應用，能夠為不同主題場景使用靈活提供數據源。

　　圍繞解決財政經濟分析數據“挖深”的問題。一是建設數據分析應用支撐組件體系。搭建服務于數據歸集、數據建模和數據加工的多元化技術支撐組件，有效支撐前臺各種數據產品敏捷開發和快速迭代。二是建立財政收支預測分析模型。搭建財政分析研究模型庫，應用先進人工智能技術，建立各稅種財政收入、重點領域財政支出等預測模型，提升預算工作科學性、前瞻性。三是豐富數據智能化查詢工具。運用人工智能技術搭建知識庫，支持在線查詢常見問題，方便使用者快捷獲取歷史數據。

　　圍繞解決財政經濟分析數據“安全”的問題。一是建設數據加密管理機制。做好數據庫審計、供應鏈管理，建立數據庫備份和恢復機制，加強數據加密和權限管理，防止數據泄露和非法使用。二是完善數據管理系列規章制度。制定數據安全標準，建立健全覆蓋數據管理全流程的制度體系，確保數據生產、傳輸、存儲和處理過程中的安全性。三是開展數據安全和應急管理。做好預算管理一體化等系統監測預警，開展漏洞掃描、滲透測試、網絡安全等級保護測評等工作，積極開展突發事件應急演練。