本科高校数智化会计人才培养模式研究

林亚囡（山东工商学院会计学院 山东烟台 264003）

随着信息技术、大数据技术和人工智能技术等的快速发展，企业的商业模式和管理范式发生了翻天覆地的变化，财务共享中心的建立和财务机器人等的应用对传统会计形成了巨大的冲击，会计与技术的深度融合已成为大势所趋。人机一体化协同管理的发展对会计专业人才培养提出了新的要求，近几年，国内各本科高校逐步探索“智能+会计”或“智能+财务”的新的人才培养模式，例如厦门大学会计学系成立了“智能会计与财务决策”教学团队，截至2021年2月中国人民大学已举办两届智能会计教学研讨会等。本文从实践角度出发，选择已将“智能+会计”或“智能+财务”新的人才培养模式应用于实践的本科高校进行研究，对本科高校数智化会计人才培养模式进行初步探析。

一、本科高校数智化会计人才培养实践分析

（一）样本选取

我国本科高校数智化会计人才培养尚处于摸索和尝试阶段，考虑到数据的代表性和可获取性，本文选择双一流或会计学科为国家一流学科的建设高校数智化会计人才培养实践为研究样本，包括浙江大学智能财务班（会计学专业）、南京审计大学会计学专业（智能财务方向）和山东财经大学会计学（智能方向班），分析上述高校会计专业数智化方向的人才培养目标、要求、课程体系和具体课程设置。2019年，浙江大学竺可桢学院新增智能财务班并于当年开始招生，山东财经大学成立智能会计实验班。2020年，南京审计大学成立会计学专业（智能财务方向）精英班。

（二）培养目标分析

《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》中明确，工商管理类会计学本科专业培养具有实践能力和沟通技巧，能够在工商企业、金融企业、中介机构、政府机构、事业单位及其他相关部门胜任会计及相关工作的应用型、复合型、外向型和创新型专门人才。对样本高校培养目标进行文本分析不难发现，该要求在上述三所本科高校数智化会计专业人才的培养目标中均有体现，同时结合智能与会计的融合提出了新的要求。（1）重交叉。山东财经大学和南京审计大学的培养目标中都突出“会计学科知识与智能分析技术的交叉融合”，同时，南京审计大学的培养目标中明确“加强数学、计算机科学等基础理论与方法在会计行业中的应用”。（2）重数据。三所高校的培养目标中都强调了会计数据分析能力，浙江大学的培养目标中同时指出“兼备数据分析能力与技术创新能力”。（3）重高端。山东财经大学和南京审计大学的培养目标中都明确培养智慧型、创新型人才，山东财经大学落脚点为应用复合型人才，南京审计大学落脚点为卓越人才。浙江大学的培养目标为具有全球竞争力的高素质创新创业人才和商业领导者。

由于财务云等新技术的兴起和财务共享中心的应用，重复性、规则性的日常核算业务和财务报告业务逐步实现自动化和智能化，财务核算人员的需求量日益降低。从三所高校的培养目标中不难发现，数智化会计专业培养的是能够有效利用智能技术和信息技术对会计数据进行分析和应用的高端复合型、创新型会计专业人才。

（三）课程体系和设置分析

《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》中明确，工商管理类会计学专业课程体系包括课堂教学课程和实践教学课程。浙江大学围绕“会计财务+人工智能+大数据”融合理念，设置了通识教育、专业教育、国际教育和第二、三、四课堂模块；南京审计大学以“通识教育+人工智能+专业素养”为核心理念，设置了通识教育、学科专业教育、素质拓展、就业创业、毕业环节五个模块，后三个模块在课程设置时划分为同一板块；山东财经大学遵循“厚基础、宽口径、重实践、强能力”的人才培养理念，设置了通识教育课程、专业教育课程和独立实践课程三个模块。三所高校数智化会计专业人才培养的课程体系基本相同，主要包括通识教育、专业教育和实践教学等板块。

在课程设置方面，本文从财会类、技术类、会计与技术融合类三个方面对三所高校的课程进行分析。在财会类课程方面，三所高校均开设了微观经济学、管理学、财务会计、财务管理、管理会计、税法（或税务筹划）、公司战略与风险管理、公司治理与内部控制、审计学等传统课程。在技术类课程方面，三所高校均开设了数据挖掘与机器学习课程，浙江大学开设了Python程序设计课程，南京审计大学开设了统计学（R语言）课程，山东财经大学开设了Python数据分析和R语言数据分析课程。浙江大学和南京审计大学都开设了数据分析与可视化工具课程。同时，山东财经大学开设了文本分析与挖掘、社会网络分析课程，浙江大学开设了数据结构、数据库技术等课程。在会计与技术融合类方面，浙江大学开设了智能财务导论、人工智能与商业分析、实践前沿与专业实训等课程；南京审计大学开设了大数据与财务决策、财务共享与区块链等课程，山东财经大学开设了智能财务共享、大数据与智能财务决策、大数据财务风险管理、大数据审计、智能会计专题等。

表1 三所高校会计与技术融合类课程

二、数智化会计人才培养的矛盾性

（一）会计主导还是技术主导

以智能技术为主导的第四次工业革命促使企业生产模式和管理范式向智能化转型，财务与科技的协同作用日益增强，会计信息处理的自动化、智能化和平台化对会计从业人员带来了前所未有的冲击，甚至出现了“会计终将消亡” “技术将完全替代人工”的观点。该观点源于对会计本质的误解，同时也促使会计学界更加清晰地认识到会计专业人才培养变革的必要性和迫切性。数智化人才培养中应当以会计为主导，注重业财税金一体化思维，还是以技术为主导，注重智能化思维，抑或二者兼有之？

20世纪80年代，学术界展开了对会计属性等问题的深入探讨，出现了两个代表性的观点，即管理活动论和信息系统论。管理活动论认为会计管理是一种重要的价值管理，会计管理的传统职能是反映和控制，但也有计划、决策、考核等职能（杨纪琬、阎达五，1984）。信息系统论认为会计是一个经济信息系统，会计信息系统的控制行为主要通过信息反馈（葛家澍，1986）。两种观点都将会计活动理解为一个系统，随着经济社会的进步和理论的不断发展，两种观点的差别已不太显著（葛家澍，2007）。技术对会计的冲击并不会对会计属性和本质产生影响，企业仍是物质流、资金流和信息流的统一整体，会计的主要作用仍是为会计信息使用者及时提供可靠、相关的信息，为决策管理提供支持。因此，本文认为数智化会计专业人才的培养仍应当以会计为主导，会计的主体地位未发生变化。

（二）传统财会课程的传承还是重构

在数智化人才培养中，会计与技术融合类课程的设置是必备条件。数智化人才培养是否应当保留现有的财会类课程体系不变？财会类专业知识与信息技术、智能技术融合的最佳路径是什么？浙江大学在数智化人才培养中采用了相对保守的融合路径，财会类课程仍以传统的专业核心课程为主干，融合类课程占比较小。这是考虑到该课程开发需要以客观深入的实践研究和理论研究为基础（陈俊，董望，2021）。而山东财经大学则采用了相对积极的融合路径，融合类课程占比相对较大，按照数据来源、流程设计、共享运营、决策支持、可视化展示和审计监督等顺序重构或新构智能会计学、智能会计信息系统、智能财务共享、智能财务决策、智能财务分析可视化和智能审计等专业核心课程（王爱国，2021）。

人工智能技术崛起的三大要素是算法、算力和数据，目前会计信息处理的智能体系主要包括三大层级，即基于业财税金一体化的财务共享平台搭建的基础层、基于商业智能（BI）的会计决策平台搭建的核心层和基于人工智能（AI）的智能平台搭建的深化层（详见下页图1）。前两个层级更多地是利用信息技术和大数据技术提高工作效率，其算法和算力源于人工设定；深化层的核心是机器学习，让机器模仿人的思维方式，从而在最大程度上解放人力。会计智能体系的构建对会计对象、会计工具和方法、数据处理流程和结果呈现、人工会计的角色和定位等形成了冲击，包括财务会计、财务管理、审计、经济法、税法以及内部控制和风险管理的专业知识内核虽未发生变化，但在实务界应用的角色、方式和方法却发生了重大变化，因此本文认为在数智化会计人才培养中，课程体系最终将实现颠覆性重构，现有的财会类课程将逐步与会计和技术类课程进行融合，形成新的数智化财会类课程，培养学生的财会专业能力，突出学生对业财税金一体化发展中场景和流程的理解。同时，技术类课程并不着意培养编程能力特别突出的人才，更注重会计人才对智能技术原理、智能化平台构建、数据处理流程和信息处理方法的理解和应用。而在实现路径中应当采用相对积极还是保守的策略，需要本科高校综合考虑师资配备、学生素质、教学资源和保障支撑等方面。

图1 会计信息处理的智能体系图

（三）技术的多样性与学分的有限性

由上海国家会计学院联合多家单位发起的影响中国会计从业人员的十大信息技术评选活动从2017年恢复举办，截至2021年已成功举办五次，统计结果如表2所示。不难发现，2017年和之后四年的十大信息技术有较大差别，说明会计信息技术是不断发展和变化的。对2018—2021年评选出的十大信息技术的出现频次进行分析（详见表3），财务云、电子发票、电子档案、移动支付和数据挖掘出现频次为4次，但移动支付和数据挖掘的重要性整体呈下降趋势。会计大数据分析、RPA和新一代ERP是近两年新登榜的信息技术，数据中台和IPA是2021年新登榜的信息技术，而在2018年和2019年登榜的数字签名、移动互联网和财务专家系统并没有入围2020年和2021年的十大信息技术。十大信息技术评选中，关键技术的突出为数智化会计专业人才培养提供了方向，而技术的不断更新迭代对技术类课程的引入和会计与技术类课程的融合提出了挑战。

表2 2017—2021年影响中国会计从业人员的十大信息技术评选结果

表3 2018—2021年影响中国会计从业人员的十大信息技术出现频次表（按照近两年频次降序排列）

人才培养是一项长期而艰巨的工作，人才培养方案作为人才培养核心内容的体现具有一定的稳定性，“朝令夕改”的人才培养方案显然是不可行的。同时，新时代会计专业人才不仅需要具备过硬的专业能力，同样需要具有较高的思想道德素质、人文科学素养和良好的身体素质，因此学生专业类课程的学分是有限的。三所高校课程体系中对会计大数据分析、数据挖掘、财务云和ERP等技术均有所涉及，但对电子发票、RPA、IPA和数据中台等的重视明显不足。对如何在技术不断更新和发展的同时保持人才培养的同步性和前瞻性、如何在多样化信息技术中进行正确的选择需要本科高校和企事业单位共同努力，单纯依靠本科高校自身进行信息技术的选择可能存在较大的偏颇，以需求为导向实现会计专业人才供给侧的改革和优化是完善数智化会计专业人才培养的必经道路。

三、数智化会计人才培养的建议

（一）以需求为导向，重构会计人才培养体系

相较于智能技术在实务界的快速发展，数智化会计专业人才的培养具有一定的滞后性，考虑到人才培养的社会属性，数智化会计专业人才培养需要以需求为导向，摆脱现有人才培养模式的定性思维和框架体系，以头部企业搭建或应用的会计信息处理的自动化、网络化和智能化平台为依据，充分了解目前实务界对数智化会计专业人才的素质和能力需求，实现会计专业能力重塑，明确数智化会计专业人才新的培养目标、培养要求和课程体系。

此外，大数据技术和智能技术的快速发展和不断更迭也要求本科高校加强产教融合的深度和广度，丰富产教融合的形式，如邀请或聘请会计智能化数据服务的平台搭建企业或应用企业的内部专家开设系列讲座或论坛纳入实践学分、建立数智化会计专业人才联合培养班、联合企业共同举办基于智能技术的专业类比赛等，畅通校企合作渠道，将行业的新技术、新标准和新业态及时纳入人才培养体系，搭建优势互补、产教深度融合的全方位育人格局，从而推动整个社会向数字化和智能化发展。

（二）以供给为落脚，构建高校内部人才培养共同体

数智化会计专业人才的培养需要多学科交叉融合，而人才培养的主体仍是高校。数智化会计专业一般开设在经济管理学院、管理学院、会计学院或商学院等工商管理类学院，这些学院在财会类专业课程方面具有一定的优势，但在智能技术和大数据技术方面明显存在不足。基于数智化会计专业人才培养的必要性和迫切性考虑，需要从学校层面出发，以开设数智化会计专业的学院为主导，协同计算机学院或信息学院等开设智能技术和大数据技术等课程的学院，共同探讨数智化会计专业人才培养的课程体系，构建人才培养共同体。同时，开设数智化会计专业的学院应结合可用的师资力量、学生素质、保障条件和行业发展趋势等明确采取相对积极还是保守的会计与技术融合路径，制定清晰的人才培养规划和时间表，保证数智化会计专业人才培养的稳定性、持续性、适应性和前沿性。

2018年4月，教育部印发的《高等学校人工智能创新行动计划》指出，支持高校在“双一流”建设中，加大对人工智能领域相关学科的投入，促进相关交叉学科发展。本科高校应从学校层面建立保障机制和激励机制促进学院之间在师资和实验室等硬件设施方面开展合作共享，促进交叉学科发展。同时，学院之间的合作共享也有助于学科之间明确自身的边界、框架和需要努力的方向，强化学科建设，促进高等学校内涵式发展。

（三）以师资为抓手，强化数智配套资源建设

师资队伍是数智化会计专业人才培养的核心力量，传统的以财会类专业知识为主的师资力量已不能完全满足数智化会计专业人才培养的需要。如何盘活学校内部优质资源，实现知识的交流互通；如何有效利用校外资源，合理组织教师进行培训提升；如何加强教师参与实践力度，增强理论与实践的结合；如何以研促教，促进科研成果反哺数智化会计专业人才培养从而打造一支高水平、复合型和创新型的教师队伍是本科高校急需解决的问题。在招聘中增加具有会计智能化建设理论功底或实践经验的新教师比例有助于激活教师队伍活力，完善师资队伍知识结构。

目前本科高校数智化人才培养的课程类配套资源明显不足，包括教材、案例库、电子资料和MOOC资源等。目前迫切需要解决的是数智化会计教材的滞后性问题，本科高校专业类课程的编者主要是高校教师。高校教师在完善自身知识结构的同时，应积极联合具有会计智能化平台搭建和应用经验的企业专家完成数智化财会类教材的编写，进而完善包括教案、教学大纲、教学案例、教学课件和教学视频等在内的电子资源库，形成可复制和推广的线上线下混合式课程体系。

（四）以科技为载体，融入智能技术伦理风险课程

智能技术的发展大幅度地提升了会计信息处理的效率和质量，融合AI等技术的RPA等的不断兴起和成熟在促进会计数智化转型的同时，也带来了包括算法歧视、隐私侵犯和数据泄露等伦理风险。中国国家人工智能标准化总体组（2019）从数据、算法和应用以及长期和短期两个方面对人工智能技术的伦理风险进行了分类。人工智能伦理风险源于技术-人-社会-自然之间的复杂交互，主要包括人类决策自主受控、侵犯隐私、偏见和歧视加剧、安全责任划归困难与失当、破坏公平、生态失衡六大类（赵志耘等，2021）。本科高校培养的是复合型、创新型的高素质人才，在具备过硬专业素养的同时，需要树立正确的价值观，具有良好的道德品质和职业道德观念，因此在数智化会计人才培养中强化伦理风险意识是非常必要的。

在三所样本高校数智化会计人才培养体系中并没有单独设置智能技术伦理风险等相关课程，这很大程度上源于各高校数智化会计人才培养尚处于起步和摸索阶段，但是随着数智化会计人才培养体系的不断发展与成熟，在课程体系中增强伦理风险课程，如与会计职业道德课程合并、与技术类课程融合或单独设置智能技术伦理风险等，对提高数智化会计人才培养质量发挥着重要作用。