“根据学校校园卡消费数据的统计分析，学校将会在近两天内向您的一卡通账户发放200元的隐性伙食补贴，请留意账户余额的变化。”近日，浙江大学按就餐记录给学生打饭钱的做法感动了不少网友——原来资助贫困生也可以如此低调、暖心，而类似的做法在其他学校也广泛存在。每个学校的做法不尽相同，但都有一个共同点是整个过程无需申请，资金会自动打入学生的卡内，只有学校和学生知道。
　　随着大数据技术的不断发展，其应用场景也在不断拓展，其中智慧资助是一个重要的领域。学校利用大数据技术进行“隐性资助”，不仅缓解了一些贫困学生生活上的压力，还可以维护他们的隐私和自尊。与传统的资助方式相比，这种方式最大的特点在于通过技术手段，在资助公平和学生尊严之间找到了平衡，既充满人性照拂，又精准高效。也因如此，这一举措受到了舆论的广泛好评。
　　资助贫困大学生是高校的一项重要工作。过去，贫困生需要提交繁琐材料证明，不仅效率低下，还存在着可能造假的问题。更有甚者，有些高校以公开透明为名，让学生比穷比惨，无形中暴露了学生的隐私，伤害了学生的尊严。2017年教育部发布的《关于进一步加强和规范高校家庭经济困难学生认定工作的通知》要求精准分配资金名额，明确重点受助学生，包括采用隐性方式，避免公开区分困难学生和非困难学生。浙江大学“偷偷”给学生饭卡打钱的方式，正是这一思路的具体实践。
　　浙江大学采用依托大数据分析筛选出餐均消费和用餐次数，在学生资助对象平均用餐基准范围内的同学名单，再结合院系的定性分析核实反馈，精准摸排出符合发放条件的学生名单，这种方式彻底打破了原本的“按比例”“一刀切”的资助分配模式，可以更准确地勾画出学生的经济情况，并根据严格的评判标准进行资助分配，让资助更加精准和高效。
　　由于大数据“隐性资助”具有诸多优势和特点，加之技术实现难度不断降低，越来越多的大学开始摒弃传统的资助方式，真正做到“科技向善”。例如，中国矿业大学依托学生校园一卡通消费大数据对学生进行“隐性资助”，现已形成一套较为完善的资助体系；中国科学技术大学数年前就统计学生食堂消费记录，对每月“不舍得吃饭”的学生发放一定的补助，至今累计资助贫困生4万人次，资助金额达600万元。这些举措充分展示了大数据在高校资助方面的应用前景和优势，同时为其他高校提供了可借鉴的经验。
　　当然，数据分析也存在“看不见的角落”，如女生节食导致餐费减少；学生出于利己心理，降低消费以骗取补助，等等。学校不能因技术加持而掉以轻心，应完善管理制度、发现解决漏洞。只有如此，数据分析技术才能减少偏差，确保资助公正透明。
　　说到底，如何精准施助、让贫困生有尊严地接受资助，考验高校人文关怀和管理水平。大数据技术的广泛应用，正在让智慧资助成为高校资助工作的新常态。这种资助方式未来必将更加完善和普及，为更多处于困境中的学生提供更为暖心、更为走心的帮助。