北京市朝阳区：破解三大困境 促进学生资助效能跃升

为进一步精准落实全国和北京市学生资助政策，北京市朝阳区每学年组织普通高中学校开展5次有关学生资助申报工作。区属普通高中公办民办学校有50多所，高频次的数据申报与复核，呈现出时间紧、任务重、精准性要求极高的特点。面对高频次、大批量、高精度的复核任务，传统依赖人工逐条审核的方式逐渐凸显三大困境。

一是效率瓶颈突出，面对每学年5次上千条信息和数据，审核人员逐行逐项肉眼比对，耗时耗力，致使整个工作流程在此环节形成栓塞，成为制约资助工作整体效率的首要瓶颈。二是精准性风险，高频次申报次数极大提升了人工审核产生疏漏风险。三是管理碎片化，每学年5次申报数据形成信息孤岛，难以快速获取任一学生完整学年度受助记录，数据呈现碎片化，增加了信息核实难度与误差风险，碎片化的数据难以进行有效的趋势分析与深度挖掘，影响决策的前瞻性和精准性。

为摆脱上述困境，北京市朝阳区依托区级资助平台，以普通高中资助复核工作为切入点，探索实践出一套基于日常办公软件的简单高效的解决方案，实现了资助工作效能的跨越式提升。该解决方案经历了两个有机衔接、功能持续升级的阶段。

第一阶段：打造“智能辅助审核工具”，实现单次上报数据精准快速复核。将从区级平台导出的原始数据粘贴至模板“数据源”中，内置函数和公式，即可自动验证身份信息、证件有效期、困难类别与资助标准匹配等上报项目，一键生成《复核问题清单》，审核效率提升90%以上。

第二阶段：升级全周期管理平台。在智能审核基础上，实现全学年5次申报数据合并贯通，升级为申报数据全周期管理平台。解决了多月份申报数据自动导入与合并，利用透视表自动汇总生成每名学生的完整学年资助清单，内置查重机制，实现了从“单次去重”到“全年动态监测”的飞跃；自动校验每一条记录的资助金额是否与其困难类别所对应的政策标准精准匹配，所有异常数据均被自动高亮标记预警，实现了全学年申报数据精准核验。

同时，该平台能根据需求自动从数据源中提取信息，生成格式规范的资金申报表，且可自动合成报表中需要特殊说明的备注信息，直接提交财务部门。报表引入了参数化设计（如可调月、学期、学年及标准金额等），并设置了智能提醒与差异比对机制，能自动核对表间数据一致性，发现差异即生成醒目备注。整套流程形成“数据导入—透视分析—自动检验—报表生成”的全周期有效闭环管理。

基于数据表格构建的智能辅助复核模板全面应用后，为朝阳区普通高中资助数据复核工作带来了系统性改善，具体成效体现在以下三个维度：

一是审核效能实现质的飞跃。模板建立起“粘贴即审”的一键化操作流程。工作人员将区级平台导出的原始数据粘贴或利用VBA脚本合并在模板后，系统自动生成问题预警清单，并可一键输出符合规范的月度或学期、学年资金申请表，表头参数灵活可调。借助内置的多轮申报数据融合与追溯机制，实现了全周期数据的无缝整合。单次审核耗时从数天压缩至数小时，规则类错误排查率达到100%，审核效率与质量同步跨越。

二是经济效益显著，实现零成本创新。该方案基于现有的办公环境，无需新增预算投入。同时，通过事前精准识别并拦截数据疏漏，有效避免了因资金误配可能引发的审计风险、资金追缴及事后整改等一系列后续成本，为公共资金安全构建起可靠防线。

三是决策支持能力实现突破。模板汇总形成的完整“资助主数据库”，为政策实施效果评估提供了扎实依据。基于全年乃至多年数据，可开展受助人群变动趋势分析、困难类型结构统计以及校际资助力度比较，推动工作模式从“事后处置”向“事前预测”转型，初步构建起数据驱动的科学决策机制。

目前，基于数据表格工具的创新实践，已为北京市朝阳区学生资助数据审核工作构建起坚实的效率基础。为持续推进工作的精细化与智能化，北京市朝阳区将持续在三个方面发力，切实保障好学生资助工作精准落地。

一是赋能前置，夯实数据源头质量。将区级审核模板简化后下发至各学校，推动审核关口前移。学校在录入区级系统前，需先在模板中完成数据自查，实现“问题数据校内发现、校内整改”，从源头减轻区级复核压力，提升全区数据报送质量。

二是拓展应用，推动全学段覆盖。将现有审核模式推广至学前教育、义务教育、中职教育等学段，逐步构建全区统一、标准规范的学生资助数据管理流程，实现精准资助模式在多学段的贯通与融合。

三是智能升级，强化数据决策支撑。探索引入数据分析模型，加强对资助对象动态跟踪与政策实施效果的量化评估，为资助政策优化和资源配置提供数据依据，提升决策的科学性与前瞻性。（北京市朝阳区教育服务保障中心供稿）