近日，电子科技大学82名同学收到学校悄悄打来的600元“隐形补助金”。据悉，该校开发了“智慧助困系统”，采集学生日常消费评价等4大类、40余个小类数据，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。

  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一些钱，有的十几元，有的300多元。原来，通过精确的大数据分析来确定帮扶对象，已成为高校资助贫困生的新潮流，它既不需要学生主动申请，也不用提供任何证明，甚至在收到补贴前学生都不知情，这样的资助方式当然更加人性化，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“露穷”，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。

  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、行为轨迹等方面的情况，分析出的学生贫困状况自然更为准确，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资助的贫困生。这样的助困方法，提高的是助困效率，保护的是贫困生的自尊。

  在很多发达国家，学生获得资助不需要民主评议，只需要把家庭收入、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。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，说明我们的高校没有与这个鼓励创新的时代脱节。

  当然，如何用好大数据，还有不少讲究。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处理结果，很多同学因为手机话费较多而被取消贫困生资格。这种办法难免受到外界非议，因为只看手机话费的识别方法未免过于简单了。

  “大数据助困”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相关负责人的回答非常好，“如果真有个别学生这样做了，也可以。我们的数据调查基本上不低于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”。