人工智能背景下高职院校会计人才的新能力结构研究

赵 娜

（长春金融高等专科学校 会计学院，吉林 长春 130028）

人工智能（Artificial Intelligence）本质上是对人的思维过程及信息处理过程进行模拟的一门新技术科学。作为计算机领域的一个重要方向，“人工智能+”的模式已经随着互联网的发展渗透到多个领域。目前，人工智能在财会领域的运用是人们探讨的焦点之一。[1-2]多数观点认为，人工智能势必很快取代标准化、流程化、高度重复的基础会计岗位，使会计领域发生较大的变革。[3]然而在高等职业教育领域，大多数高职院校都开设了会计专业，该专业人才培养目标是符合社会要求的高素质技能型基础会计人才，当前这类人才面对的工作方向大多数是基础会计工作，较容易被人工智能所替代。[4-6]众多文献对人工智能背景下高职院校会计专业改革做出了研究，认为未来高职院校会计专业课程体系需要重构，[7]教学内容需要优化，师资建设需要提升，[8-9]人才培养定位上应将重心由注重核算的财务会计向注重管理的管理会计转移，[10]知识结构上除了具备会计专业技术知识外，还应具备计算机、大数据及云计算等新技术知识，在实训教学方面将基础实操与互联网结合，充分加强与智能工具的“人机结合”，提升学生与企业的融合度。[11-13]尽管众多观点很有借鉴意义，但对于在人工智能背景下高职会计专业对人才的培养应具备何种能力结构和技能还缺少研究。另外，人工智能在会计领域发展是动态的过程，界定清楚不同的技术特点和发展阶段，才能确定相应的会计人才专业能力和职业素养的培养方向。因此，结合当前阶段人工智能在会计领域发展的过程特点，研究高职院校会计专业应该培养的能力结构非常具有现实意义。

一、人工智能在会计领域应用的界定和发展过程分析

人工智能在会计领域经过几十年的发展终于在近几年有了突破，这得益于包括计算机，物联网，大数据，云计算，语音识别，图像识别，专家系统等不同领域的技术进步，另一方面社会的进步和企业自身升级也推动了人工智能应用普及。

（一）人工智能技术在会计领域应用的界定

学术上对人工智能不同技术阶段的认识还有争议，目前形成的共识是从技术实现的角度划分为三类：（1）弱人工智能，能够初级表现出智能化特征，使单一领域的工作在技术上得以提升实现企业管理自动化。（2）强人工智能，接近人智能的级别，从单一领域的智能机器延伸到跨领域适应不同环境基于网络化数据化的群体智能系统，能实现自主学习和决策，这也是企业数字化转型的理想目标。（3）超级人工智能，能够超越人的智能化，目前技术还远远达不到，故不做探讨。[14，15，16]

弱人工智能已经逐步运用在各个领域中，在会计领域主要是运用云计算、云存储以及可自主识别财务单据（OCR技术）等技术开发的高效率自动化工具，即机器人流程自动化（RPA Robotic Process Automation）。最先进的典型代表例如四大会计师事务所研发的财务机器人或智能财务系统，这些产品都是软件，以外挂的形式嵌入到现有的系统中，不改变已有流程，基于有清晰的定义、明确固定的逻辑的条件下，执行高标准化无意外情况的大量重复工作。尽管这些工具极大提高了会计工作的效率和准确性，其本质上还处于自动化技术阶段。

强人工智能在会计领域的运用还处于探索阶段，人们意识到人工智能技术势必可以替代基于人的非线性逻辑的预测、决策、分析等部分职能，诞生智能财务自主工作系统，在概念上提出不仅公司内部财务工作自动化，还可打通公司内外部对接，实现基于公司财务情况做出合理判断为其他业务提供支撑和决策。实现这个标准，需要公司内外部建立社会化的数据协同共享，同时也需要大数据、通信、云计算、机器学习等科技水平进一步发展来满足普及应用的条件和基础设施建设要求，实际上强人工智能在会计领域的普及是一项复杂的社会工程。

表1 人工智能不同发展阶段与企业升级趋势的关系

二者对比如表1所示，在技术方面，弱人工智能在会计领域的应用已有突破，技术成熟度要比强人工智能更高；而依托现有产品和网络的推动，弱人工智能应用速度也更快；从社会基础来看，目前已有成熟领先的RPA软件供应商，也有众多大型企业做出了尝试；从二者发展方向上看，弱人工智能在会计领域的应用具有清晰的应用概念，准确的用户定位，成熟的功能定位，在发展方向上要比强人工智能更清晰。

（二）人工智能在会计领域的发展进程判断

从社会整体来说，人工智能在会计领域替代人工促进了社会生产力发展，快速普及应该是必然趋势，但从企业的微观角度看，企业在某一方面的进步伴随着企业升级并要适应企业成长相应的阶段，企业的生产力发展不仅仅取决于技术因素，还受市场环境，公司规模，组织结构，成本，法律等影响。企业中的会计工作不但牵涉到工作流程和企业管理制度，更与国家法律法规，税务等重要方面有很强关联。人工智能与会计领域的结合不单由技术发展所决定，更是与企业发展、各个产业的发展、社会的发展、意识进步息息相关。

图1 人工智能不同发展阶段与企业升级趋势的关系

将人工智能的进步阶段对应于企业升级的过程，图1所示，弱人工智能在企业中的应用使企业由人工程度达到了自动化程度，强人工智能的应用对应着企业数字化改革。企业自动化是基于企业内部进行提升改革，当企业自身条件允许升级使用自动化系统时，以弱人工智能RPA为代表的智能会计机器人可以广泛应用；而企业数字化升级不单要提升企业内部功能，还要与外部打通，从企业数字化改革的标准来看，是要达到数据互通、信息共享的智能程度，这也需要企业外部环境的提升，例如云计算和云存储技术的成熟，先进的社会基础设施，规则的标准化和规范化等等，在满足这样的外部条件下，强人工智能与会计才能很好结合，实现智能财务自主工作系统的应用。

综上所述，基于初级弱人工智能RPA实现企业内部会计工作自动化的难度要低，也更符合当前企业应用情况和发展实际趋势，而强人工智能在会计领域的应用受技术因素和社会因素的影响难度较大。实际上，人工智能大比例代替人的会计工作，是基于整个社会达到智能化的程度为标准做的极限假设。无论哪种智能在会计方面的应用，都不仅取决于技术上是否能实现，还会受企业、社会、人才素质、就业压力等多方面因素的影响，这种应用的普及和升级是一个动态过程。

二、人工智能背景下高职会计人才能力结构模型

人工智能在会计领域应用之所以成为热点的核心矛盾在于对原有传统会计从业人员的冲击，会计人员在未来被淘汰的概率极高的判断是基于基础会计岗位的业务流程特性和会计职业的能力结构。人们担心大量人员被取代后的就业问题，而就业也是高职院校学生工作的重中之重。以弱人工智能RPA为代表的智能会计工具将是企业会计工作长期发展应用的主流方向。在此背景下，讨论高职院校会计专业人才能力结构培养应该如何调整，这需要从人工智能对传统会计的取代和延展两方面综合判断，然后确定新的能力结构。

（一）人工智能对传统会计人才职业的影响

众所周知，传统会计工作的核心技术在于数据处理，工作过程具有高度流程化、标准化、重复化的特点。当前人工智能RPA完全可以取代传统会计在“统计、核算”方面的能力。从高职院校会计专业培养学生的知识结构来看，财务会计因其应用场景流程化最高，最容易被人工智能取代，财务管理和管理会计偏向人的因素更多，相对来说被取代性偏弱，而报表分析、审计、税务等课程尽管流程化强，但应用工作场景更多元化，这也是RPA不容易取代的。而从会计工作能力来看，记账、计算、点钞、核算等高职院校着重锻炼的能力很容易被RPA取代，但对于财务的判断，基于专业的沟通，甚至职业道德等方面很难被机器取代。

尽管人工智能可以取代传统会计的很多工作，但人工智能的发展也对会计职业起到发展作用。

1.首先，人工智能让会计有了更广泛的应用领域。

从传统意义来说，高职院校培养的会计人才一般来说就业面对的是企业内部财务基础岗、专业财务外包公司、金融企业等。但人工智能在会计领域运用的蓬勃发展，必将使会计运用到专业软件工具开发方面，尤其基于扎实的会计实操能力和对会计业务的理解，开发软件工具能更符合软件公司的用人标准，能更好地处理用户、产品、技术之间对于用户业务逻辑的理解问题，这是传统计算机软件开发人员所欠缺的。

其次，人工智能使会计职能拓展到更广泛的部门。

当人工智能RPA在企业中广泛应用时，传统的业务量会大大减少，会计工作更偏重于管理和决策。与此同时，基于RPA的上线搭建和传统业务结合，以及后期数据库管理维护，对于既懂会计工作又具备RPA开发、建设和管理的专业性复合型人才是非常必要的。另外，由于人工智能工具依托于互联网与其他领域的广泛渗透，通过人工智能互联网+的带动，传统会计岗位变成“会计+”的职业模式。目前，虽然企业中的业务组或部门或单独核算的职能部门已配有会计人员，但未来可以预见在人工智能RPA广泛运用的背景下，由于人力的解放、效率的提高，会计业务的边界变得更加模糊，与公司内部其他有需要的部门或不同的行业领域可以更好地融合，人才需求的“会计+”模式将会更广泛地出现。

（二）人工智能背景下高职会计人才能力结构模型

高职院校会计专业的人才培养以技能教育为主，学生的能力结构要符合行业发展趋势，满足市场对人才的需求。在人工智能背景下，高职院校会计专业人才的能力结构势必要有所改变。基于文章上述探讨，结合人工智能RPA对传统会计人才的替代因素和发展延伸，以弱人工智能为背景基础，以强人工智能为未来方向，高职院校会计专业的知识和能力结构模型如图2所示，知识结构包括基础知识，核心知识，延展知识。基础知识中，高职院校过去课程体系中最核心的财务会计知识被弱化，学生学习基础会计知识的重要意义在于奠定专业基础，理解智能财务工具在非人工情况下的工作内容和业务逻辑；核心知识主要包括管理会计、财务管理、报表分析、审计、税务等人工智能不易被替代的知识，在人工智能环境下，让财务工作在工作中更多地支持管理决策及服务经营。而计算机、智能技术、大数据技术等知识将成为会计人才面对智能化工作的必备基础，更是跨行业融合多领域的必然要求；延展知识包含会计技能和系统开发维护等实操性技能，高职会计专业培养的学生除了应具备扎实的会计专业知识和实操能力外，还应该具备对会计领域新兴工具的理解及运用所需的知识基础。而工商管理基础和法律等知识是作为人工智能背景下会计人才面对不同工作环境和多种外部情况时应该具备和了解的。

图2 人工智能背景下高职院校会计专业的知识和能力结构

与知识结构相对应，能力结构包括基础能力、核心能力和延伸能力。基础能力是通过学习基础知识，学生能够理解人工智能工具在会计领域应用的业务场景，掌握专业内容和工作逻辑；核心能力是面向人工智能背景，学生面对会计工作内容的变化能够具备较强的适应性，在基于RPA高效工作的基础上弥补其不足，具备专业的判断能力和分析预测能力，能够对会计数据做出多维度的思考、分析和解读，掌握将会计专业应用在财务、软件系统开发、智能产品设计等不同领域、不同职业、不同岗位的工作技能；延伸能力是在具备会计基础实操技能的基础上，通过实习实训提高学生与智能工具的人——机互动，在实践中锻炼学生具备处理智能化环境下会计工作扎实的工作技能。在与会计有关联的职能领域和业务方面，学生需要有系统的认知和实践，从而提高学生面对非会计化工作的认知水平和应对能力。通过重构高职会计专业学生的知识结构和能力结构，打破原有的以会计专业为中心的知识能力框架，让高职会计专业学生具备复合型能力结构，在人工智能与会计领域融合发展的背景下，更好地适应会计多元化职业架构的要求，具备更广泛的就业方向。

三、对于高职院校会计人才能力结构培养的建议

高职院校需要平衡好人才培养周期和会计行业发展速度二者的关系，其专业设置、教学体系和人才培养定位要与行业发展紧密结合，既不能落后于行业发展，也不能脱离社会发展现实而过度超前。因此，探索更优的教学培养模式，制定科学的人才培养方案非常重要。

（一）尝试技术相关联学科之间的融合教学

人工智能属于强技术性学科，高职会计专业同样也是。高等职业院校应该发挥培养技能性专业人才具有的传统优势，将新兴技术领域与传统会计专业结合。人工智能技术自身涉及的学科非常广泛，更有着众多的应用领域，而会计专业在人工智能的推动下与部分学科结合得更为密切。因此，尝试将会计以及其他与人工智能相关的专业中与智能化技术有关联的内容相融合，在共性领域开展基础知识或专业知识以及实操技能的大类教学是值得考虑的。大类教学可突破传统的以单一专业为中心的教学模式，有助于院校统筹管理有相关性专业的教学工作，便于优化配置教育资源，将不同专业的优势相结合，提高教学效率；也有助于学生融会贯通增进不同技术领域的理解，在技术能力方面达到技能复合，在财会知识方面突出专业特色。

（二）优化教学内容和培养目标

高职院校会计专业学生的能力结构是其就业及未来发展的核心竞争力。在知识结构培养方面，不能将传统会计学科与其他学科简单堆砌拼凑，而是应该基于人工智能在会计领域应用的发展，对原有会计专业课程体系进行取舍，重新优化出新的课程组合并与其他学科能够支撑智能化的部分有效结合，搭建出新的课程体系，整合教育资源以配套多种学科背景的复合型师资队伍。培养目标应从单一的会计业务技能调整到多种技能复合，达到培养会计智能化专业的要求。而在实践方面，适当减少易被取代的实操教学，有针对性加强面向智能化的人——机技能实操和多领域岗位实践，有助于高职会计专业学生形成面向智能化的认知和技能。