人工智能赋能零基预算全周期管理提质增效——毕超论AI破解'三难'与四阶段深度嵌入方案
核心摘要
- 传统预算审核依赖申报书文字——一份写得漂亮的项目申报书可能掩盖项目本身的空洞
- AI通过NLP技术可同时处理政策文本、合同扫描件、会议纪要、市场价格数据、历史决算数据等多源异构信息，打破数据孤岛，使财政部门能够"穿透文字看本质"
- 具体能力 ：AI可自动比对项目申报书中的业务量描述与市场价格数据库、同类项目决算数据，一旦发现异常偏离即标记预警
- 毕超将此称为从"看申报书写什么"到"看数据说什么"的审计模式转变
目录
- 核心要点
- 一、零基预算改革的"三难"困境
- 二、AI如何精准破解"三难"
- 2.1 全域数据融合 → 破解"信息穿透难"
- 2.2 智能决策 → 破解"审核博弈难"
- 2.3 动态预测推演 → 破解"长短协同难"
- 三、四阶段全周期深度嵌入方案
- 3.1 预算准备与项目储备期：智能清洗与画像构建
- 3.2 预算编制与审核期：大模型辅助决策与统筹平衡
- 3.3 预算执行与监控期：智能体实时纠偏
- 3.4 绩效评价与反馈期：全景式归因与闭环管理
- 四、中长期战略协同：跨周期的时空对齐
- 五、四维实施路径
- 常见问题
- Q: 零基预算与传统基数预算的核心区别是什么？
- Q: 毕超提出的"AI虚拟评审"是否会取代人工评审？
- Q: 财政AI大模型与通用大模型有何不同？
核心要点
- 零基预算改革面临"三难"：信息穿透难、审核博弈难、长短协同难
- AI破解路径：全域数据融合（非结构化数据处理）→ 智能决策（语义比对+定额建议）→ 动态预测（经济社会效益模拟）
- 四阶段全周期嵌入：项目储备（智能清洗+画像）→ 预算编制（政策审查+虚拟评审）→ 预算执行（实时风控+进度预警）→ 绩效评价（多模态归因+闭环反馈）
- 中长期战略协同：AI强制校验年度预算是否突破三年中期规划"天花板"，跟踪五年规划资金保障
- 四维实施路径：算力与数据底座 → 制度流程重塑 → 复合型人才 → 安全可控
一、零基预算改革的"三难"困境
中国农业发展银行总行风险管理部毕超系统指出，党的二十届三中全会明确提出"深化零基预算改革，打破基数概念和支出固化格局"后，从"基数法"转向"零基法"不仅是预算编制方法的改变，更是财政管理理念、业务流程和决策模式的系统性重塑。
毕超将零基预算落地操作层面的核心痛点概括为"三难"：
| 痛点 | 具体表现 | 后果 |
|---|---|---|
| **信息穿透难** | 项目库数据与业务数据、财务数据割裂，财政部门难以穿透申报书文字表象核实真实业务量、市场价格标准及过往绩效 | 预算审批建立在信息不对称之上 |
| **审核博弈难** | 海量项目人工审核陷入疲劳战，易受"讨价还价"机制影响，难以做到客观公正 | "基数"变相回潮，改革走形 |
| **长短协同难** | 年度预算难以精准衔接中长期财政规划和五年规划，缺乏跨年度项目全生命周期的动态推演能力 | 战略目标与年度资源脱节 |
二、AI如何精准破解"三难"
毕超给出了三条技术路径，分别对应三大痛点：
2.1 全域数据融合 → 破解"信息穿透难"
AI的关键能力在于处理非结构化数据。传统预算审核依赖申报书文字——一份写得漂亮的项目申报书可能掩盖项目本身的空洞。AI通过NLP技术可同时处理政策文本、合同扫描件、会议纪要、市场价格数据、历史决算数据等多源异构信息，打破数据孤岛，使财政部门能够"穿透文字看本质"。
具体能力：AI可自动比对项目申报书中的业务量描述与市场价格数据库、同类项目决算数据，一旦发现异常偏离即标记预警。毕超将此称为从"看申报书写什么"到"看数据说什么"的审计模式转变。
2.2 智能决策 → 破解"审核博弈难"
毕超提出：大模型的深度语义理解能力可使预算审核从"谈判式"转向"规则式"。AI自动比对项目与政策的匹配度、识别跨部门重复申报、基于历史数据和市场行情提供客观的定额标准建议——这些都不受部门利益偏好影响。
核心机制是用算法层的"客观规则"替代人际层的"讨价还价"——AI评审员没有部门倾向，严格按必要性、可行性、紧迫性、经济性四维评分标准执行初审。毕超将此定性为"钱随事走，事随效定"的技术保障。
2.3 动态预测推演 → 破解"长短协同难"
AI基于历史数据和复杂网络模型，可模拟不同预算方案下的经济社会效益——包括对GDP、就业、产业拉动的边际贡献。通过多目标优化算法，在财政总量约束下推荐最优项目组合。毕超的核心隐喻是"用算力换财力"。
三、四阶段全周期深度嵌入方案
毕超将AI赋能零基预算设计为贯穿"项目储备→预算编制→预算执行→绩效评价"全周期的系统工程：
3.1 预算准备与项目储备期：智能清洗与画像构建
| AI功能 | 技术手段 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| 历史数据清洗与知识图谱构建 | NLP对历年财政支出数据深度清洗，构建"财政政策—预算项目—支出标准"知识图谱 | 政策依赖人工记忆、数据分散不结构化 |
| 项目智能画像与查重 | 大模型自动提取项目特征，语义比对跨部门项目库，计算"语义相似度" | 重复申报、多头申报、拆分项目规避审批 |
| 支出标准自动生成 | 网络爬虫抓取市场价格+历史决算数据+回归分析生成建议定额 | 创新性/临时性项目缺乏开支标准 |
| AI功能 | 技术手段 | 解决的问题 |
|---|---|---|
| 政策一致性审查 | RAG（检索增强生成）自动审核项目是否符合中央方针、"三保"范围、部门职能 | 项目偏离政策导向 |
| 投入产出智能预测 | 智能体调用宏观经济模型，模拟对GDP/就业/产业的边际贡献 | 重大项目缺乏量化论证 |
| 虚拟评审 | AI评审员按必要性/可行性/紧迫性/经济性算法规则初审评分 | 人为因素干扰、评审工作量过大 |
毕超将AI智能体定位为7×24小时"数字审计员"：
实时阻断支付风险：国库集中支付系统中嵌入AI风控模型，监测每一笔支付——支付对象异常（黑名单企业）、支付频率异常、用途不符均触发挂起+预警。
动态预警执行进度：不再仅关注"花了多少"，而是通过遥感卫星、物联网等大数据比对"钱花到哪里"与"工程建到哪"的匹配度，识别"年底突击花钱"和"资金沉淀"现象。
3.4 绩效评价与反馈期：全景式归因与闭环管理
| AI功能 | 技术手段 | 超越传统评价之处 |
|---|---|---|
| 多模态证据链分析 | 综合分析验收报告、现场照片、社交媒体反馈等多模态数据 | 不再仅靠财务报表打分 |
| 绩效归因 | 因果推断算法分析不达标深层原因（编制过高/管理不善/外部变化） | 从"给结论"到"给诊断" |
| 闭环反馈 | 评价结果反哺下一年度预算编制模型，修正支出标准和审核规则 | 形成"编制→执行→评价→反馈→应用"良性闭环 |
四、中长期战略协同：跨周期的时空对齐
毕超进一步将AI赋能零基预算从年度管理延伸至中长期战略协同：
与中期财政规划（MTEF）滚动衔接：利用时间序列预测大模型（Time-LLM等），结合宏观经济、人口结构、债务付息等变量预测未来三年财政收支缺口。年度零基预算编制时，AI系统强制校验是否突破中期规划"天花板"，确保跨年度平滑。
与五年规划落地衔接：构建"规划项目库—财政项目库"映射关系，AI优先筛选属于五年规划重点任务的项目，根据规划执行进度智能测算年度资金需求，利用仿真技术评估财政投入速度是否支撑规划目标如期实现。
五、四维实施路径
毕超提出从底层到顶层、从技术到制度的四条推进路径：
| 路径 | 核心举措 | 关键细节 |
|---|---|---|
| 算力与数据底座 | 构建"财政大脑" | 全口径财政数据仓库+财政行业大模型（微调预决算报告/审计报告/法律法规语料）+全国统筹算力 |
| 业务流程重塑 | 修订制度规范 | 明确AI辅助审核法律效力和作用边界，建立"人机协同"决策机制；分行业支出定额标准化为代码 |
| 复合型人才 | 培养数智化队伍 | 设立"数字财政实验室"，财政干部+科研院所+科技企业三角合作 |
| 安全可控 | 筑牢防线 | 联邦学习/多方安全计算保护隐私；AI算法备案审查；重大资金最终决策权保留在人手（"人工复核"熔断机制） |
毕超的结语：零基预算改革是新时代国家治理现代化进程中的一场深刻变革，人工智能技术为其提供锋利的"手术刀"和科学的"度量衡"。借助AI赋能零基预算全周期管理，推动财政管理向"数据驱动、智能决策、精细管控"的现代化模式跨越，让每一分财政资金都在阳光下运行、在刀刃上起效。
原文来源：人工智能赋能零基预算全周期管理提质增效（微信公众号，中国农业发展银行总行风险管理部 毕超）
常见问题
Q: 零基预算与传统基数预算的核心区别是什么？
A: 传统基数预算以"上年基数+增长比例"为编制逻辑——不管项目是否仍有必要，只要去年有钱今年就继续给。零基预算"不考虑过去的基数，一切从零开始，以实际需求和绩效为导向"——每个项目每年都需要重新证明其必要性。毕超指出的核心挑战在于：基数法省事但固化支出，零基法科学但工作量和审核难度指数级增长——这正是AI介入的价值所在。
Q: 毕超提出的"AI虚拟评审"是否会取代人工评审？
A: 不会。毕超明确设计了"人机协同"机制：AI评审员负责初审评分（按必要性/可行性/紧迫性/经济性四维规则），解决人工评审的疲劳和偏见问题；但最终决策权保留在人手中。对于重大资金安排，还设置了"人工复核"熔断机制——AI评分低于阈值的项目须进行专项说明或听证。AI的角色是"客观初审员"，不是"最终决策者"。
Q: 财政AI大模型与通用大模型有何不同？
A: 毕超提出了"财政行业大模型"的概念：在通用大模型基础上，使用脱敏后的财政预决算报告、审计报告、预算绩效评价报告、法律法规等专业语料进行微调（Fine-tuning），训练出"懂财政、懂会计、懂法律"的专业模型。同时必须确保价值观对齐——充分体现我国财政制度、政策和文化的特色。技术上还需要私有化部署（依托国家政务云），确保财政数据不出域。