科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理中，如何通過AI+數(shù)智應(yīng)用工具提升管理效率？觀點(diǎn)作者：科易網(wǎng)AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移研究院在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理面臨著前所未有的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。傳統(tǒng)的預(yù)算管理模式往往存在效率低下、精準(zhǔn)度不足等問題，而AI+數(shù)智應(yīng)用工具的出現(xiàn)，為解決這些問題提供了新的思路和方法。本文將深入探討在科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理中，如何借助AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移——區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場景的相關(guān)理念和工具，提升管理效率，推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化的“最后一公里”更加順暢。一、傳統(tǒng)科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理模式的困境在傳統(tǒng)的科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理中，存在著諸多痛點(diǎn)。一方面，預(yù)算編制過程繁瑣且缺乏科學(xué)性。科研人員需要花費(fèi)大量時(shí)間收集數(shù)據(jù)、整理信息，手動(dòng)填寫各種表格，不僅效率低下，還容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、不完整的情況。另一方面，預(yù)算執(zhí)行和監(jiān)控難度大。由于科研項(xiàng)目的復(fù)雜性和不確定性，經(jīng)費(fèi)使用過程中容易出現(xiàn)超支、挪用等問題，而傳統(tǒng)的管理手段難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和糾正這些問題。此外，預(yù)算評(píng)估和考核也存在主觀性強(qiáng)、缺乏量化指標(biāo)等問題，無法真實(shí)反映經(jīng)費(fèi)使用的效果和效益。以某高校的科研經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理為例，科研人員在編制預(yù)算時(shí)，往往憑借經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行估算，缺乏對(duì)項(xiàng)目實(shí)際需求的精準(zhǔn)分析。在預(yù)算執(zhí)行過程中，由于缺乏有效的監(jiān)控工具，部分項(xiàng)目出現(xiàn)了經(jīng)費(fèi)使用不合理的情況，如設(shè)備采購未按計(jì)劃進(jìn)行，導(dǎo)致資金閑置或浪費(fèi)。而在預(yù)算評(píng)估時(shí)，由于缺乏明確的量化指標(biāo)，只能依靠專家的主觀判斷，難以客觀準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)經(jīng)費(fèi)使用的效果。二、AI+數(shù)智應(yīng)用工具在科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理中的作用原理AI+數(shù)智應(yīng)用工具為科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理帶來了新的解決方案。通過運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理的全流程智能化管控。首先，在預(yù)算編制階段，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以對(duì)歷史科研項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)使用數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，提取出有價(jià)值的信息和規(guī)律。例如，分析不同學(xué)科領(lǐng)域、不同類型項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)需求特點(diǎn)，為科研人員提供參考和借鑒。同時(shí)，結(jié)合人工智能算法，根據(jù)項(xiàng)目的具體情況，如研究內(nèi)容、預(yù)期目標(biāo)、實(shí)施周期等，自動(dòng)生成初步的預(yù)算方案，提高預(yù)算編制的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。其次，在預(yù)算執(zhí)行和監(jiān)控階段，借助物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)費(fèi)使用過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測和追蹤。例如，通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備對(duì)科研設(shè)備的使用情況進(jìn)行監(jiān)控，確保設(shè)備采購和使用符合預(yù)算安排；利用區(qū)塊鏈技術(shù)的不可篡改特性，記錄經(jīng)費(fèi)使用的每一筆交易，保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性和安全性。當(dāng)發(fā)現(xiàn)經(jīng)費(fèi)使用異常時(shí)，系統(tǒng)能夠及時(shí)發(fā)出預(yù)警，提醒管理人員進(jìn)行干預(yù)和處理。最后，在預(yù)算評(píng)估和考核階段，利用人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立科學(xué)合理的評(píng)估模型。該模型可以根據(jù)預(yù)設(shè)的指標(biāo)體系，對(duì)科研項(xiàng)目的經(jīng)費(fèi)使用效果進(jìn)行量化評(píng)估，如科研成果的產(chǎn)出、經(jīng)濟(jì)效益的提升、社會(huì)效益的發(fā)揮等。通過對(duì)比不同項(xiàng)目的評(píng)估結(jié)果，可以為后續(xù)的經(jīng)費(fèi)分配和管理決策提供有力支持。三、基于AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場景應(yīng)用實(shí)踐（一）科技成果評(píng)估評(píng)價(jià)快篩在科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理中，對(duì)科技成果的評(píng)估評(píng)價(jià)是重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的成果評(píng)估方式往往耗時(shí)較長、成本較高，且評(píng)價(jià)結(jié)果主觀性較強(qiáng)。而基于AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化數(shù)智服務(wù)場景中的科技成果評(píng)估評(píng)價(jià)快篩服務(wù)，為解決這一問題提供了有效途徑。通過自主研發(fā)的“成果評(píng)價(jià)分析系統(tǒng)”，利用人工智能算法對(duì)科技成果的科學(xué)價(jià)值、技術(shù)價(jià)值、市場價(jià)值、社會(huì)價(jià)值及轉(zhuǎn)化潛力進(jìn)行智能化分析，構(gòu)建多維度評(píng)估模型，快速生成科技成果評(píng)價(jià)報(bào)告。這不僅大大降低了成果評(píng)價(jià)的成本，還提高了評(píng)價(jià)的效率和準(zhǔn)確性。例如，在某地區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目中，通過對(duì)多項(xiàng)科技成果進(jìn)行快速評(píng)估，篩選出了具有高轉(zhuǎn)化潛力的成果，為科技經(jīng)費(fèi)的合理分配提供了依據(jù)。（二）需求挖掘準(zhǔn)確了解企業(yè)和行業(yè)的技術(shù)需求是科技經(jīng)費(fèi)合理投入的前提。在傳統(tǒng)模式下，需求挖掘往往依靠人工調(diào)研和分析，效率低下且覆蓋面有限。而AI+數(shù)智服務(wù)場景中的需求挖掘服務(wù)，能夠智能洞察行業(yè)潛在技術(shù)需求，輔助制定前瞻性戰(zhàn)略決策。依托“企業(yè)需求分析系統(tǒng)”和“技術(shù)需求智慧系統(tǒng)”，分析識(shí)別企業(yè)現(xiàn)有優(yōu)勢與不足，挖掘企業(yè)潛在技術(shù)需求，洞察未來可能的技術(shù)發(fā)展方向和市場趨勢，生成技術(shù)需求建議清單。例如，在某制造業(yè)企業(yè)的技術(shù)需求挖掘中，系統(tǒng)通過對(duì)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在智能化生產(chǎn)方面存在技術(shù)瓶頸，并提出了相應(yīng)的技術(shù)研發(fā)建議。這為企業(yè)合理安排科技經(jīng)費(fèi)，開展針對(duì)性的科研攻關(guān)提供了有力支持。（三）經(jīng)紀(jì)平臺(tái)技術(shù)經(jīng)紀(jì)在科技成果轉(zhuǎn)化過程中起著橋梁和紐帶的作用。然而，傳統(tǒng)的技術(shù)經(jīng)紀(jì)工作存在從業(yè)門檻高、效率低等問題。基于AI+技術(shù)轉(zhuǎn)移的經(jīng)紀(jì)平臺(tái)服務(wù)，能夠?yàn)榧夹g(shù)經(jīng)紀(jì)人提供系列數(shù)智應(yīng)用產(chǎn)品，降低從業(yè)門檻，提高工作效率。根據(jù)各技術(shù)經(jīng)紀(jì)人的服務(wù)場景，個(gè)性化集成配置資源及服務(wù)，包括資源整合加工、需求挖掘分析、資源搜索配置、專業(yè)評(píng)估評(píng)價(jià)、供需素材制作、發(fā)展分析報(bào)告等。例如，在某技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)中，技術(shù)經(jīng)紀(jì)人通過使用經(jīng)紀(jì)平臺(tái)的數(shù)智應(yīng)用工具，快速篩選出符合企業(yè)需求的科技成果，并生成詳細(xì)的供需素材，提高了技術(shù)對(duì)接的成功率和效率。（四）成果平臺(tái)成果平臺(tái)是科技成果轉(zhuǎn)化的重要載體。傳統(tǒng)的成果平臺(tái)存在架構(gòu)不合理、服務(wù)功能單一等問題。而AI+數(shù)智服務(wù)場景下的成果平臺(tái)，通過重構(gòu)平臺(tái)架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了“任務(wù)型智能體是主入口、體系性的數(shù)智產(chǎn)品是主驅(qū)動(dòng)、個(gè)性化服務(wù)方案是主場景”的目標(biāo)。以“成果轉(zhuǎn)化智能顧問”為例，用戶在平臺(tái)上通過簡單的對(duì)話，即可完成成果評(píng)價(jià)、應(yīng)用分析、優(yōu)質(zhì)成果篩選、市場推廣以及資源精準(zhǔn)匹配等成果轉(zhuǎn)化任務(wù)。同時(shí)，在成果發(fā)布時(shí)，智能化實(shí)現(xiàn)成果數(shù)據(jù)的自動(dòng)化標(biāo)注、智能化加工、價(jià)值評(píng)估、應(yīng)用分析與智能匹配等，提升了成果對(duì)接的精準(zhǔn)度與轉(zhuǎn)化效率。例如，在某高新區(qū)的科技成果轉(zhuǎn)化平臺(tái)上，通過引入智能體服務(wù)，為企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)提供了更加便捷、高效的成果轉(zhuǎn)化服務(wù)，促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)科技成果的快速轉(zhuǎn)化。四、提升科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理效率的建議與展望為了更好地發(fā)揮AI+數(shù)智應(yīng)用工具在科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理中的作用，提升管理效率，需要政府、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)等各方共同努力。政府應(yīng)加大對(duì)科技創(chuàng)新的支持力度，制定相關(guān)政策鼓勵(lì)科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)積極應(yīng)用AI+數(shù)智應(yīng)用工具。同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理的監(jiān)管，確保經(jīng)費(fèi)使用的規(guī)范性和合理性。科研機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)自身建設(shè)，提高科研人員對(duì)AI+數(shù)智應(yīng)用工具的認(rèn)識(shí)和應(yīng)用能力。積極引入先進(jìn)的管理理念和技術(shù)手段，優(yōu)化科技經(jīng)費(fèi)預(yù)算管理流程，提高管理水平。企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與科研機(jī)構(gòu)的合作，共同開展技術(shù)研發(fā)和成果轉(zhuǎn)化。充分利用AI+數(shù)智應(yīng)用工具，精準(zhǔn)把握市場需求，合理安排科技經(jīng)費(fèi)投入，提高技術(shù)創(chuàng)新能力和市