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JISHUYINGYONG2025年第7期/数字技术与应用

技术应用JISHUYINGYONG

人工智能背景下高校工资管理的创新实践与展望

■王子纯马飞飞杨珺婷

随着人工智能技术的快速发展，高校工资管资、绩效工资、奖金、补贴等收入，再减去扣款，

理迎来了新的机遇与挑战。本文以高校工资管理涉及多表格数据匹配，极易引发数据遗漏或重复

为研究对象，分析了传统工资管理方式的不足，统计问题。同时，工资调整工作同样烦琐，包括

并探讨了引入MySQL数据库及人工智能生成式大标准调整和薪级调整等，需综合考虑岗位变动、

模型后的优化路径。通过建立工资表、人员信息工作年限、职称评定等因素，在调整过程中，还

表和工资标准表等数据库结构，依托SQL技术实需根据不同规则逐一修改个人工资信息，工作量

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现高效统计与工资调整，同时借助生成式大模型大且易出错。

辅助编写SQL语句，显著提升了工作效率。未来，（二）数据存储与管理效率低下

通过自行训练模型有望实现工资信息的自动生成，Excel文件在处理大规模数据时效率低下，

进一步节省人力成本，为高校工资管理提供智能易出现卡顿、崩溃等问题，影响数据的正常读

化解决方案。取与编辑。随着高校人员数量的增加和工资发

放记录的累积，Excel文件的数据量不断增大，

高校作为知识传承与创新的重要场所，其人打开和保存文件的时间逐渐变长，甚至可能出

员构成多样且人数众多，工资管理任务呈现复杂现文件损坏无法打开的情况，严重影响了工资

度高、动态性强等特征。传统工资管理主要依赖管理工作的正常开展。同时，数据的关联性较弱，

Excel等电子表格工具，随着数据量的不断增加，难以实现多表之间的复杂查询与统计，且Excel

其弊端逐渐显现，如数据存储效率低、统计分析文件通常以本地文件形式存储，容易被误删、

烦琐、易出错等。在人工智能技术深度渗透各领篡改或泄露，这都将给学校和教职工带来不良

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域的时代背景下，数据处理与分析技术取得了巨影响。

大的进步，通过引入MySQL数据库及SQL技术，（三）缺乏数据分析与决策支持功能

能够实现数据的高效存储、查询与统计。同时，传统的Excel工资管理模式侧重于数据记录

引入生成式大模型如Kimi、豆包等，为工资管理与简单统计，缺乏深入分析与挖掘功能。高校管

中的复杂任务提供了智能化辅助手段，促使高校理层不仅难以快速获取人力成本分布、工资结构

工资管理向智能化、高效化方向发展。本文旨等直观信息，而且也无法有效支持工资政策制定

在探讨人工智能背景下高校工资管理的优化路与调整。例如，难以直观展示不同岗位、职称的

径，以期为高校人力资源管理提供理论支持与工资水平分布，以及无法准确评估工资支出对财

实践参考。务状况的影响，从而导致工资管理决策缺乏科学

依据，