大数据时代下会计人才培养模式研究

王小红 徐焕章

【关键词】 大数据时代; 会计人才; 人才培养模式; 会计心商; 会计财商; 会计德商

【中图分类号】 F230  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2021）16-0119-07

一、引言

大数据、智能化、移动互联网、云计算、物联网、区块链等技术的出现，受到社会各界的关注。“大智移云物区”的发展改变了社会生产方式[1]。目前，大数据正与各行各业实行着不同程度的融合。2010年，财政部印发了《会计行业中长期人才发展规划（2010—2020）》[2]，强调要推进会计工作的全面信息化，重视信息技术对会计审计等有关工作能力的重要影响。2012年，教育部颁布了《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2011—2020年）》，强调信息技术与教育应全面深度融合，用信息化引领教育模式的全面创新。2015年8月，国务院在《促进大数据发展行动纲要》中提出，要顺应全球趋势，通过大数据的发展和应用推动我国经济转型发展[3]。2021年，财政部《会计改革与发展“十四五”规划纲要（征求意见稿）》，提出要加快会计数字化转型步伐，为会计事业发展提供新引擎、构筑新优势。2021年6月，由上海国家会计学院与中兴新云服务有限公司等多家公司联合广泛搜集5 772份公众投票和188份专家投票的意见，最终汇总形成了“2021年影响中国会计从业人员的十大信息技术”（如图1所示），从图中可以看到排名前三的财务云、电子发票、会计大数据分析与处理技术对会计职业产生了极大的影响，同时，这个结果对我们的会计教育也有重要的启示作用。我国会计教育历经几十年的改革与发展，取得了巨大的成就，已培养及输送大量的不同层次的会计人才。但是，目前核算型会计人才早已供过于求，而高级的分析型和管理型会计人才仍存在很大的缺口。因此，在大数据时代下，会计人才培养模式有必要进行改革与创新，以培养适合社会需求的会计人才。

二、大数据时代对会计人才培养的影响

（一）大数据时代下会计信息的特征

1.全面性：大数据的“大”强调的是数据的多、广及全面。在过去的数据分析中，因会计及相关信息不足，导致出现利益相关者的偏差分析。但是，在大数据时代下，会计大数据可以做到从多样的信息中提取出有价值的信息来快速处理。因此，大数据时代下，对会计信息完整性要求更高。

2.多样化：大数据时代下，会计信息除了结构化信息外，还有很多非结构化的信息，表现形式除了文本形式，還有大量的音频与视频等格式的。以往无法解决信息的格式统一问题，使得会计信息分析有缺失现象，以及分析结果可信度降低。而现在的大数据技术可以有效地解决数据多样性的统一问题。

3.实时性：传统的会计信息数据主要是对过去事项的反映，使得利益相关者的决策存在滞后性。大数据时代下，大数据技术可以凭借快速抓取数据、处理及分析数据的强大优势，能对海量的信息做出实时的分析。因此，为使利益相关者做出更加及时准确的决策，对会计信息的及时性提出更高的要求。

大数据时代下会计信息特征的全面性、多样性和实时性的变化，必然影响会计人才培养的知识广度和深度。也就是说，全面、多样和实时的会计信息数据的获取对教育主体和教育客体都提出了更高的要求。

（二）大数据时代下会计数据处理的转变

1.核算型到管理型的转变：随着2017年德勤会计师事务所宣布发明了“财务机器人”，对传统的会计核算产生重大的影响。大数据技术与会计职业的融合，使得传统的会计从核算型转变到管理型。同时，这对会计教育改革产生了重大的影响。

2.成本核算准确性增强：传统成本会计核算中，因成本定额数据搜集难度较大，导致如作业成本法、标准成本法等制定出的成本的准确性受到一定的影响。现如今，由于大数据技术搜集的成本相关数据更加全面与准确，使得成本核算的结果也更加准确。

3.从事后补救向事前干预的管理转变：管理会计与财务会计的最重要的区别就是可以进行事前的规划及预测未来业务的发生。大数据时代下，单位管理者不再被动地应对事件发生后去寻找可能的原因，而是运用大数据获取数据和处理分析数据的先进技术，从而可以有效预测事件的发生，进行有效的事前干预。这也会促使会计人才培养从财务会计型到管理会计型的转变。

大数据时代下会计数据处理中核算型到管理型的转变、成本核算准确性增强、从事后补救向事前干预的管理转变内容，使得在会计人才培养目标的设定、课程的设置等方面必须将大数据与专业知识进行有效的融合，促使大数据技术在管理中发挥重要作用。

（三）大数据时代下会计人才能力需求的改变

1.数据挖掘、分析及处理能力的需求：大数据时代下，要求会计人员不仅掌握基本会计理论及技能，还要掌握数据挖掘及分析处理能力，即原始数据的收集、管理、分析和运用，以及利用大数据分析方法进行数据挖掘、分析及处理能力。因此，大数据时代下要求会计人员学会数据的搜集方法、系统分析数据的方法（如回归分析法等），同时要求利用大数据会计处理系统及数据分析软件进行建模，力求将数字变成数据，数据变成信息，为单位管理者提供有价值的信息，提升管理水平。

2.复合能力的需求：大数据时代下，要求会计人员具备多种技能，增强自己的复合能力。大数据时代下，随着海量数据的公开与透明，一方面，公允价值的信息更容易获取;另一方面，会计的计量单位除了传统的货币计量单位，还出现了多种计量单位，这必然要求会计人才培养中应该紧密结合国家财经法规、准则及制度的变化，加强自身对新政策内容的了解和应用能力。

3.管理分析能力的需求：针对会计专业知识更新快、大数据知识难度大的特点，更需要会计人员能从基础会计核算工作中解放出来，提升自己的管理分析能力。这必将对会计人才培养提出新的要求，需要培养能解决大数据时代下各种复杂问题的会计人才，能利用大数据技术对单位进行运营风险的分析与评估，为利益相关者做出正确的决策提供支持。

大数据时代下数据挖掘能力需求、分析及处理能力需求、复合能力需求、管理分析能力需求的变化，促使会计人才能力培养目标改变，需要在会计实践中融入大数据的平台及软件系统的操作，在提高会计人才的复合能力、管理分析能力的同时，掌握数据挖掘、分析和处理能力。

三、大数据时代会计人才培养中存在的问题

（一）培养目标——目标与大数据要求未完全接轨

传统的会计人才培养重视知识的传授与学习的结果，弱化了知识、能力、素质的有机统一[4]。目前，大多数高校会计人才培养方案中的培养目标是在教育部《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准（2018）》的基础上，结合每所学校的办学定位、办学特色和“传承”的培养目标进行制定的。大多数高校的会计人才培养目标还没有与大数据时代要求完全接轨。由于大数据给会计职业带来的影响比较大，导致会计人才培养目标还未能与之相互配套。当然，很多高校目前处在修订培养目标的过程中。但是，如何将培养目标与大数据时代要求相匹配，如何培养学生的大数据挖掘能力、分析和处理能力、综合能力及从核算型转变到管理型等能力，需要培养目标制定时将这一“轨道”确定清晰，否则不利于培养适合社会需求的会计人才。

（二）课程体系——会计专业课程的设置过时

专业培养目标制定的“轨道”是否先进，决定着课程体系的先进性。目前，大多数的高校课程体系中还是侧重于会计基础、会计核算等内容，会计电算化或会计信息化课程也仅仅是让学生进行财务软件的操作。目前，我国高校会计专业课程设置处于三种情况：一是部分具备硬件设备和师资等资源条件的高校，对课程确实进行了颠覆性的改革与创新，但过多地强调了大数据技术层面的内容，专业性弱化太多;二是部分高校正在试图致力于嵌入大数据的相关课程，但仅停留在扩展知识面的层面，未达到大数据与会计的深度融合;三是还有部分高校确实意识到大数据技术的重要性，但是基于硬件设施、既懂财务又懂计算机的跨界师资及资金不足等条件的制约，无法完善课程体系。大数据时代下，未来会计人才的需求是需要具备会计大数据的挖掘、分类、处理、分析和决策的综合能力，然而目前大多数高校的会计专业课程体系并不能完全满足社会的实际需求。

（三）教育主体——教师知识结构更新不及时

教师作为教育的主体，不仅个人能力影响着人才培养的效果[5]，而且其教学、科研等综合能力的高低也直接影响着会计人才培养的效果。致使会计专业教师知识结构更新不及时主要有两个原因：一是客观原因。传统的会计专业教师对会计专业理论基础知识的掌握非常扎实，但是面对每年急速变化的会計准则、内控新政、税法新政，专业知识极有可能更新不及时，更何况要了解大数据、云计算等这些新技术的内容。这也就更无法做到将大数据的技术知识融入到知识体系当中。另外一个客观原因是高校对教师的考核评价机制导致的。由于高校目前还是将科研成果作为职称晋升的重要考核标准，这就使得教师更愿意投身于科学研究，而对教学的投入不足，也就缺乏更新专业知识和大数据技术等知识的动力。二是主观原因。若要实现会计专业课程与大数据的有机融合，必然对教师的要求会非常高，也就是说在精通专业知识的基础上，还要投入大量的时间与精力研究大数据与会计专业知识如何融合的问题。这需要耗费很大的时间和精力，但是大部分教师从自身发展的角度来看，缺乏投入学习大数据与专业知识融合的积极性。

（四）教育客体——学生学习理念缺乏转变

学生作为教育的客体，在学习主动与被动的理念上缺乏转变。我国不同高校的学生层次不同，导致这种主动学习的积极性也不同。因此，即便开设了融合大数据的会计课程，也会导致不同层次的学生理解和掌握程度不同，影响最终的培养效果。

（五）实训实践——会计实践教学融入大数据的程度不足

会计是一门实践性很强的学科。目前，很多高校的实训实践主要包括以下四种类型：一是校外顶岗实习。这是最能真实运用会计理论知识的一种实训实践形式。但是由于单位会计信息的重要性，致使这种真正的顶岗实习在实践中不能完全实现。二是校外集中实践。这是一般由高校组织到具有会计培训资质的单位或者到签约实习基地，进行集中的会计实践，但是这种方式依然侧重于财务软件的操作，缺乏大数据技术的学习与实践。三是校内模拟实验。这是大多数高校依然保留的一种实训实践形式，即在校内组织学生进行手工模账或者电脑模账，但是依然是一种未融入大数据的实训实践模式。四是分散实践。大多数高校采用的方式是分散实践，即让学生自主联系单位进行实训实践。但是这种基本都流于了形式，大多数的学生没有真正参与单位会计的实训实践，更不用说大数据技术的应用了。

四、大数据时代下全新会计人才培养模式及实施建议

针对大数据时代下会计人才培养中存在的问题，我国高校及专业培养机构应探索全新会计人才培养模式，培养符合新时代需求的会计人才。

（一）培养目标——“四位一体目标”确定培养的正确轨道

1.“四位一体目标”的内涵

王开田[4]曾提出培养会计人才的三商，除了智商与情商外，还有会计灵商（会计灵动性与会计创造力等），这为后续研究奠定了坚实基础。笔者认为，近年来，随着国家对高校“三全育人”战略目标的提出、“课程思政”新型教育模式的出现、大数据时代对会计人才新的能力和素质需求，使得会计心商、会计财商和会计德商显得尤为重要，传统的实现会计智商、情商、逆商的终极目标已经不能满足社会需求。笔者认为若要培养出适应大数据时代的会计人才，需要首先将大数据融入到“知识、素质、能力、三观”四位一体的创新性培养目标，最终实现培养学生会计智商、会计情商、会计逆商、会计心商、会计财商、会计德商的六商终极目标（具体培养路径如表1所示）。

需要重点解释的是，新提出的会计心商、会计财商和会计德商的“三商”理念。会计心商是指会计人员处理重要会计工作时维持良好心态和缓解心理压力的能力;会计财商是指会计人员的理财能力，特别是投资收益能力，尤其指为单位的理财能力;会计德商是指会计人员的道德人格品质，包括尊重、诚实、负责、忠心等美德。“三观”是培养学生的人生观、价值观和世界观，如可以通过思政课程和课程思政等协同渗透至四大课堂来培养实现。

2.“四位一体目标”的实施建议

围绕“知识、素质、能力、三观”制定具体培养目标，通过对培养目标进行内外部的合理性评价（具体评价流程如图2所示）来确定最终的会计人才培养目标，进而根据培养目标确定毕业要求，根据毕业要求再确定课程体系，进行环环相扣的具体设置与操作。只有保证最初的会计人才培养目标的科学合理性，才能保证满足毕业的要求、课程设置的科学性。

需要注意的是，培养目标的制定依然在不能偏离掌握原有会计核心知识的基础上，从第一课堂到第四课堂加大培养学生应用大数据的能力，使学生真正适应大数据时代潮流，培养核算与管理兼备的复合型会计人才。大数据技术目前已经渗透到各行各业当中，这必然促使各个行业都需要完善传统的培养目标。我国会计专业人才培养目标的制定既可以借鉴国内外会计行业的培养目标，也可以借鉴国内外其他行业的培养目标，从而不断完善培养目标。

（二）课程体系——“两大类课程深度融合”助力培养目标的落地生根

1.“两大类课程深度融合”的内涵

大数据时代下，会计人才培养的课程重点应该是“两大类课程融合”的创新。具体应该包括传统专业课程、大数据的创新课程和嵌入大数据的专业融合课程（如图3所示）。具体来讲，一方面，设置原有会计核心课程，突显会计的“专业性”。在课程设置上，应该按照2018年《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》的指导，保留设置会计专业核心课程，如财务会计类课程（如初级、中级、高级财务会计等）、财务管理类课程（如初级、中级和高级财务管理、财务报表分析）、管理会计类课程（如管理会计、全面预算等）、审计类课程（如审计学）、法规类课程（经济法、税法等），充分体现会计专业的技术性和专业性特点。即便是大数据时代下，会计人才会运用到大数据的会计系统，但是这些系统的研发离不开企业会计准则、税法、审计准则等内容，因此，不深入学习和掌握准则及财经法规等内容，是无法理解大数据技术下信息系统处理数据的经济实质。另一方面，在传统课程的基础上，增加大数据类的创新课程及融合大数据的会计专业课程，如数据挖掘、数据分析[6]、机器学习及应用、大数据与财务决策等课程，充分实现大数据与会计专业课程的深度融合，培养学生收集数据、处理数据和分析数据的能力。

2.“两大类课程深度融合”的实施建议

为了实现前期设置的培养目标及毕业要求，培养适应大数据时代的会计人才，课程的设置显得尤为重要。笔者认为应将企业引入至课程设置与课程大纲制定中，更好地实现校企的深度融合，培养适合企业的会计人才。具体实施过程中，一方面通过校企合作开发“大数据+会计”相融合的课程及教材，增强课程的实用性;另一方面通过校企合作制定课程大纲，将会计实践内容直接转化为理论课程讲解的内容，增强课程的适用性。

（三）教育主体——“三出三进策略”优化会计教师资源

1.“三出三进策略”的内涵

大数据时代下，对会计专业教师提出了更高的要求，即教师不仅要有深厚的会计知识，还要了解大数据的相关知识。笔者认为，高校可以采用“引育结合”和“跨界融合”的方式优化教师资源，具体可以采取“三出三进策略”。一方面，引进具有计算机背景及了解会计知识的综合型教师，不过具有双知识背景的人才还是比较少的;另一方面，就是将会计专业教师培育成既懂会计又懂大数据技术的“跨界融合”的综合型教师，这可能是相比较前一种更有效的实现路径。会计专业教师实现真正的“跨界融合”的有效措施是“三出三进策略”（如图4所示）。

該策略具体就是指会计专业教师走出高校，走进企业学习及实践大数据技术，走进国内外院校访学交流大数据技术，走进国内外会议进行研讨及交流大数据技术;还包括是指将校外大数据及会计实务专家请进来进行专题讲座交流，将企业请进学校进行大数据实践交流，将企业大数据实践平台引进来进行实践操作交流。

2.“三出三进策略”的实施建议

“三出三进策略”的具体实施主要从两个方面进行：一方面定期派会计专业教师在国内外高校或者企业学习大数据挖掘及分析技术，参加各种大数据相关会议进行科学研究，以便开发适合我国现状的大数据会计信息系统。同时还可以走进企业帮助企业进行大数据会计系统的建设，增强自身的实践能力。在这个过程中，也让学生参与进来，了解学生的学习需求，充分实现互动教学。另一方面，通过将大数据专家、有成功运用大数据技术的企业及大数据会计信息系统请进校园，可以让教师与专家、企业进行充分的交流，同时搭建教师与学生之间互动的桥梁，加强与学生的交流，鼓励学生参与到企业大数据会计信息系统的运用、开发与实践当中，参与原始数据的采集、清洗、分析和处理，通过大数据技术合力为企业寻找风险点，为企业提供有价值的建议，真正为企业创造价值。

（四）教育客体——“四大课堂协同发展”培养学生大数据思维

1.“四大课堂协同发展”的内涵

笔者认为，学生学习理念转变和大数据思维的树立可以通过“四大课堂协同发展”来实现。第一课堂通过通识教育、学科教育、大数据深度融合专业教育的培养，让学生具有大数据的理论知识。第二课堂主要是指学生参加学科竞赛及社团活动等。目前，很多会计专业的学科竞赛均是融合大数据技术的比赛，鼓励学生积极参与学科竞赛。第三课堂主要指学生走出学校，进行社会实践或者去学校组织的实习基地集中进行实践活动。让学生走出学校，走进企事业单位感受会计知识和大数据知识的真正应用过程。第四课堂主要指的是网络课堂。以前学者更多强调的是三大课堂的重要性，其实在信息发达的时代，网络课堂也是学生应用会计专业知识和大数据知识的好课堂之一。通过四大课堂的协同发展，一方面可以使学生实现从被动学习到主动学习的转变，另一方面可以培养学生的大数据思维，从而为未来工作上岗发挥重要的作用。当然，随着国家会计改革的不断推进、会计准则制度的不断出台，要求会计人员终身学习[7]。

2.“四大课堂协同发展”的实施建议

“四大课堂协同发展”具体实施中，第一课堂可以采取“全过程考核”机制使学生牢固掌握大数据知识。具体来讲，可以从课前预习观看慕课视频或者案例视频，激发学生学习大数据及融合会计相关知识的兴趣，课中鼓励学生积极参与课堂讨论及核心知识点的试讲，课后通过作业及课后思考的研讨达到巩固知识的目的，教师可以根据学生课前、课中和课后的“参与度”全过程评价学生，而且增大过程评价的比重，打破以考试作为主要衡量学生学习效果的传统。第二课堂方面，高校可以为此设定学分，这样可以让学生将会计和大数据的相关理论知识在学科竞赛等中进行很好的应用。第三课堂方面，除了学生自主联系实践单位外，学校还可以充分利用所签订的实习基地让学生感受实践中的会计知识和大数据知识的应用。第四课堂方面，随着我国移动互联网的强势发展，手机、平板和电脑成为学生设备品，所以可以充分利用网络课堂，给学生推荐一些企业的实践平台以及大数据会计系统研发的案例，让学生的理论知识迅速地与实践相融合。

（五）实训实践——“五大实践联动策略”实现理论与实践深度融合

1.“五大實践联动策略”的内涵

大数据时代下，会计人才培养中实训实践的培养显得尤其重要。笔者认为可以采取“五大实践联动策略”来实现会计理论与实践的深度融合。会计是一门实践性很强的学科。因此，会计专业实训实践平台的构建显得尤其重要。会计专业的实训实践至少包括学科竞赛及大学生创新企业项目的会计实践、会计模拟实验、签约实习基地的集中实践、社会分散会计实践四大类实践活动，其中会计模拟实验一般包括手工模账和电脑模账两种，签约实习基地的集中实践包括参观实践和顶岗实习，社会分散会计实践主要是学生根据自己的兴趣寻找可以进行会计实践的单位。当然，传统的四类实践确实在培养会计人才的专业知识和大数据知识应用方面发挥了重要的作用。笔者认为，受2020年新冠肺炎疫情影响，让我们思考学生到实习基地、分散实践的安全性和实用性的问题。因此，可以创新性地将企业的会计大数据实践平台引入至高校，即为第五大实践类型。

2.“五大实践联动策略”的实施建议

笔者认为，一方面可以在会计模拟实验及其他实践方面进行创新。如会计模拟实验方面除了可以使用现成的财务软件等进行实验外，还可以引入会计与大数据融合的虚拟仿真平台进行会计模拟实验，可以根据每所学校的特点及需求与软件公司合作开发虚拟仿真平台，这样的实践针对性非常强。另一方面，为了解决疫情防控下会计学生实践的安全问题，做好第五大实践活动，需要直接将企业引入至高校，直接利用企业的财务共享平台、财务共享沙盘，或者聘请企业“大数据+财税审”专家直接运用他们所在单位的财务大数据、税收大数据和审计大数据平台，充分让学生参与实际案例的操作，让学生在学校感受大数据与会计的融合实践，也让学生真正参与“大数据+会计”的实践环节。

五、结语

综上，本文提出的“四位一体”培养目标制定了总体的培养目标及方向，各所高校可以结合自身特色进行有针对性的设定，但是总体的培养方向应该是大数据与会计专业的相互融合;“两大类课程深度融合”的课程体系方面，笔者提供了一种广阔的融合思路，而不同的高校可以根据软硬件条件、师资力量等确定课程设置的广度和知识讲授的深度;“三进三出策略”优化教师资源方面，期望通过“三进三出策略”提高大数据背景下教育主体的大数据技术能力;“四大课堂协同发展”方面，各高校可以根据四大课堂开展的具体情况，加大四大课堂的协同发展来培养教育客体的大数据思维;“五大实践联动策略”是基于大多数高校的现状而提出的，各高校可以根据自身开展五大实践的深入程度，加强对实践薄弱环节的投入，从而实现融入大数据的理论与实践深度融合。本文提出的大数据时代下会计人才培养模式是一种探索性研究，期望为其他高校大数据背景下会计人才培养模式的创新提供一种有价值的参考思路。

【参考文献】

[1] 宫义飞，李佳玲，李沛樾，等.智能财务时代下管理会计人才培养路径选择[J].会计之友，2020（16）：44-50.

[2] 王晓亮，史江波，杨瑞平，等.通识教育视域下卓越会计人才培养路径研究[J].财会通讯，2020（4）：161-171.

[3] 章丽萍，孔泽，尹依婷.“大数据+财务”管理会计人才培养与优化路径——基于能力成熟度模型视角分析[J].财会通讯，2020（23）：158-162.

[4] 王开田.高素质会计人才培养模式的探索和实践——以“三商、五能、七识”为视角[J].会计之友，2018（5）：2-6.

[5] 郭兆颖，齐天华.“互联网+”时代会计人才培养研究[J].教育探索，2017（5）：65-67.

[6] 夏菁，周婉怡.大数据背景下会计人才的全新培养模式思考[J].财会月刊，2018（2）：124-128.

[7] 余丽生.关于会计人才培养的几点思考[J].财务与会计，2020（15）：78.