近日，电子科技大学82名同学收到了学校悄悄打来的600元隐形补助金。学校开发了大数据“智慧助困系统”，通过采集学生日常消费评价等4大类、40余个小类的数据，通过大数据挖掘与分析，自动生成家庭经济困难学生建议名单。（5月17日《四川日报》）

　　无独有偶，和电子科技大学类似，南京理工大学也有个“暖心饭卡”项目，几天前301位同学的饭卡上，突然多出来一些钱，有的十几元，有的三百多元。通过精确的大数据分析，来确定需要帮助的贫困大学生，这种助困方式，正在成为高校资助贫困生的新潮流。

　　相比之前的贫困生补助，需要贫困生主动提出申请，回家开出各种证明材料，学校收到之后进行评审，最后在学校里进行公示；大数据资助贫困生，既不需要学生主动申请，也不用再提供任何证明，甚至在收到补贴前都没有学生知情，这样的资助方式当然要更为人性，也更有效率。

　　贫困生是一个比较特殊的群体，相对而言心理比较敏感，很多人不愿意在同学面前展示自己的贫穷，所以干脆不去申请贫困生补助；与此同时，开证明这种确认贫困与否的办法，不仅很麻烦，而且谁也无法知道证明材料的真伪。此外，高校为了甄别贫困学生，搞过竞选贫困生、评议贫困生等很多招数，但无不遭遇侵犯学生隐私、伤害学生自尊的质疑。

　　通过采集学生日常的生活消费数据，以及勤工俭学、社交特征、行为轨迹等方方面面的情况，大数据勾勒学生的相对贫困情况，自然更为准确，这是真正的精准扶贫。只要你在生活数据上表现得像个贫困生，那么你就是一个可以得到帮助的贫困生。这样的助困方法，提高的是助困效率，保护的是贫困生脆弱的自尊。

　　在发达国家，学生获得学校资助，不需要民主评议，只需要把家庭的收入、纳税证明交给学校即可。我们没有完善的纳税证明体系和征信系统，但大数据主动识别，一样能够达到这样的效果，甚至效果会更好。利用大数据资助贫困生，是高校利用高科技提供更好服务的一大创新，终于让人感觉到我们的高校，没有与这个鼓励创新的时代脱节。

　　当然，大数据助困也得用好了才能有好效果。比如江苏大学不久前公布了对4463名贫困生手机话费调查的大数据处理结果，很多同学因为手机话费较多，或降级或取消贫困生资格。大数据没有用来主动识别贫困生，而是用来筛选贫困生中的非贫困生，还是走的之前那套先申请后评议的路子，受到外界非议很正常，而且只看手机话费未免过于简单。

　　大数据助困有一点让人担心的，就是会不会有学生刻意造假，明明家里不贫困，但是知道贫困生资助的一套算法之后，故意在相关数据上伪装得很贫困。这种情况或许不可避免，但我觉得南京理工大学的回答非常好，“如果真有个别学生这样做了，也认了。我们的数据调取基本上不低于3个月。如果说某个孩子按照这个标准有意地往这边靠，坚持3个月也不容易。我们认为他还是在乎这些钱的，我们愿意把钱给这些孩子。”（作者：舒圣祥）