谢素朴 阳 敏
(湖南财政经济学院 会计学院，湖南 长沙 410205)
数字经济的发展推动生产生活方式的重塑，信息技术突破空间和时间的限制，对企业业务流程、产业结构及区域经济增长模式产生了颠覆性影响。我国数字经济规模从2012年的11万亿元增至2021年的45万亿元，占国内生产总值比重由21.6%提升至39.8%。据世界经济论坛估计，未来十年数字化平台将为经济体创造60%-70%的新价值。国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》强调，应以数据为关键要素，加强数字基础设施建设，完善数字经济治理体系，协同推进数字产业化和产业数字化，促进传统产业转型升级，培育新产业、新业态、新模式，不断强化优化我国数字经济[1]。大数据技术的发展、机器学习和算法的突破、计算能力的提升及人机交互技术的不断完善推动人工智能不断发展，并最终赋能数字经济增长。教育部、国家发展改革委、财政部联合出台了《关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》，鼓励高校加强构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，为数字经济时代各行业高水平人才的培养指明了方向[2]。
数字技术被视为会计专业发展的驱动力和游戏规则的改变者[3]，它对会计职能、会计实践工作方式、会计业务技术手段等产生了颠覆性的影响，传统会计核算中基础性、重复性、结构性的会计工作将逐步被自动化流程挤出。目前，业界对会计人才需求呈现倒金字塔结构，对于底部结构化财务业务处理层面的会计人员需求量大幅减少，对以大数据分析应用为基础的非结构化财务信息解读、分析、预测和决策支持职能的需求与日俱增，数字会计人才供不应求，会计教育的数字化转型刻不容缓。财政部于2021年发布的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》中明确提出要构建会计人才能力框架、健全会计人才评价体系、加强高端会计人才培训培养、推进会计学科专业体系建设、加大会计人才培养基地建设[4]。会计数字化转型的推进，一方面是贯彻落实国家信息化发展战略、推动数字经济和实体经济深度融合、建设数字中国的必然选择，另一方面也是推动会计职能横向纵向拓展、提升会计工作水平和会计信息化水平的必经之路。
基于行业协会提出的数字会计职业能力框架，通过对比应用型财经类本科院校人才培养方案课程设置，本文从培养目标设定、培养方案修订、师资队伍打造及教学研平台构建方面为数字会计人才培养提出建议，以期对数字经济时代应用型本科会计人才培养提供有益的借鉴。
目前，应用型本科数字化会计人才培养尚处于摸索阶段，会计教育改革的前景光明，但存在的瓶颈与困难同样不容忽视：第一，数字会计教育并未全面铺开，数字人才供需存在着严重的结构性矛盾。仅有部分应用型本科院校开设了数字会计试点班，数字会计高层次复合型人才培养总量小、缺口大。第二，在已经开设了数字会计(或智能会计)试点班的高校中，存在人才培养定位不准确、培养方案设计不合理、师资团队配比不科学及教学平台构建不完善等问题。
(一)人才培养目标定位不准确
当前，对应用型数字会计人才的培养主要存在两个主流方向。一类是以重庆理工大学为代表的偏重对计算机能力培养的模式，该模式要求学生在拥有核心财务知识的前提下，具备较高的编码编程能力，能够不依靠计算机专业人士的支持独立搭建智能财务核算系统、设计开发财务自动化流程、建设并改进智能财务决策支持系统，实现真正由财务人员主导的、符合专业逻辑的全过程财务智能化，称为财务系统工程师。另一类是以山东财经大学为代表的致力于培养以计算机手段为辅助，具备基本编程能力、基本的智能财务工具操作能力，拥有较强的数据分析处理能力、商业分析能力及数据可视化能力的决策支持型会计人才，称为大数据财务分析师[5]。对第一类应用人才而言，其信息技术类课程的培养标准尤其是编程编码能力要求远高于第二类。而第二类学生的培养则更注重数据挖掘、分析及商业分析运用。
在有限的本科专业培养学时下，部分院校对数字会计人才的培养目标缺乏清晰的定位。首先，人才培养目标设定存在本末倒置的情况。培养方案着重强调计算机及数据处理技术的学习，过度压缩传统会计专业课程如财务会计、成本管理会计、财务管理等学科的学时，忽略了会计专业学生的核心技能培养。其次，忽视了战略协同能力的培养。在业财融合的智能财务变革背景下，仅强调财务数据处理能力及计算机能力的培养，弱化了对经济业务产生的过程及影响的理解，缺少从企业战略层面出发引导学生对业务进行宏观全面的把握。而对业务、战略的理解，有利于推动新技术迭代更新基础上更高水平的业务创新、更具效率的财务流程重构和更深层次的业财融合。最后，培养目标与学生的实际学习能力不匹配。部分院校对计算机技术及数据科学技术培养目标设定过高，鱼与熊掌欲兼得，无法形成积极的内生学习循环。各类定位不准确的人才培养目标进一步导致培养方案的设计失灵、师资配比不合理、教学软硬件资源配置不当等情况。
(二)人才培养方案设计不合理
课程设置是人才培养方案的核心要素，数据技术发展驱动会计专业教育在传统核心专业课程的基础上融入更多当代技术特征，尤其是大数据信息技术能力。如表1所示，通过收集应用型财经类院校会计专业最新的人才培养方案，去除传统的会计学专业课程及通识课程并归类整理后，可知部分学校增加了信息技术类课程如python编程语言、数据结构、人工智能及RPA机器人流程自动化等课程。部分院校引入了大数据分析技术、可视化等数据分析类课程。财务融合类课程中，除去传统的会计信息系统、管理信息系统及ERP企业资源管理系统外，少数院校开设了Excel在财务中的应用、财务共享及大数据财务决策、大数据审计等相关课程。
表1 应用型本科院校会计专业课程开设
根据应用型本科课程开设情况可知，目前数字会计人才培养存在如下问题：第一，培养方案同质化严重。部分院校在设定培养方案时，未遵循因材施教原则按照专业特长及学生能力制定充分满足市场需求与学生学习负荷能力的培养方案，依葫芦画瓢将大数据、人工智能、云技术等课程不分主次，全盘引入培养方案中，导致各门课程学时无法保证，学生学习浅尝辄止，违背了应用型人才培养“专与精”的目标。第二，各细分专业培养方案之间并未突出专业特征。部分院校审计方向、会计方向、财务管理方向智能类专业课程开设并无差异，未根据细分专业设计个性化的培养方案，无法突出培养优势及应用竞争力。第三，培养方案课程组合未能遵循由易变难、循序渐近的逻辑原则。一方面，部分院校在学生没有SQL、Python、R语言这些基本编程语言及数据库语言等数据分析工具学习基础的情况下，开设了大数据分析决策等课程，导致信息技术能力与专业融合课程匹配断层，学生学习信心受挫；
另一方面，众多院校跳过财务共享、财务流程自动化等课程直接开设了大数据分析、商业分析等课程，学生对于业财融合的理解、对业财流程的重构创新思考不足，使会计工作智能化、循环创新化成为无本之木。第四，信息技术和数据分析能力类课程广度和深度远低于行业需求。大部分开设数字会计专业的高校仅在原有的计算机基础、数据库技术与应用的基础上，开设了Python、大数据分析的基本内容，但对SQL语言、RPA财务流程自动化、机器学习、自然语言处理及商业分析及可视化工具的内容涉及较少，并不涉及数字会计实际运用层面。第五，部分数字融合类型课程与课程之间范围界限、衔接关系不明确，存在内容缺失、内容重叠，知识缺乏系统性。如同一大数据工具的使用方法可能在不同课程中被重复介绍。最后，由于本科专业培养总学时有限，引入新的课程需要挤压传统专业课教学时间，容易产生学时配比不当的问题。部分院校仅引入了少量的编程语言课程及大数据基础理论课程，并未开设融合类课程，数字化培养浮于表面。个别专业甚至因此放弃引入数字类新课程，这种情况在课时安排本就紧张的证书融合型双语专业如ACCA、CIMA、CPA Canada方向班的培养方案中体现尤为明显。
(三)师资团队配比不科学
师资的匮乏是当前数字会计人才培养的最大制约因素之一。目前，应用型本科院校数字会计人才的培养，多数通过在会计学专业下开设智能会计或智能财务方向班。而新文科属性下数字会计人才培养涉及的学科范围远超传统会计学或管理学的范畴，对于缺乏系统的信息技术知识的会计学专业任课教师来说是极大的挑战。而计算机专业或数据科学专业的教师缺乏系统的会计知识，对财务业务流程及系统底层设计逻辑不能自如把握，无法胜任融合型课程的教学。这直接导致目前大部分跨学科课程尚未实现与会计实验实践课程的有机融合，IT技能仍然被视为“会计学位上的外围组件”[6]。由于师资缺乏，课程开发能力有限，部分院校甚至将信息科学融合类课程作为独立附加的部分以理论课形式出现，比如开设大数据下会计、审计、财务管理前沿问题理论研究课程，但并未设置任何实操类课程。迄今为止，鲜有应用型本科院校建立起能够自主独立承担数字会计教学的师资队伍。信息技术类课程基本由计算机学科的教师负责授课。融合类课程，大部分院校采用与第三方财务软件产品开发企业或机构合作的粗放双师型模式，即课程内容基本基于企业开发设计的教学模板，在课程开设的最初由企业讲师负责主要课程讲授任务，本专业教师在双师型课程中，需要由企业讲师带动逐步理解掌握数字教学技术及方法。总体而言，数字会计师资队伍的建立道阻且长。
(四)教学平台建设不完善
智能化场景设计和新技术的匹配运用，决定了数字会计教学平台构建的复杂性。理想的数字会计教学平台(见图1)是基于具体的业务场景，在财务共享、新一代会计系统及财务流程自动化模式的财务技术支持下，形成业务财务流程及数据的有机融合，并在业财融合数据的基础上，依托云计算、大数据技术、人工智能等新一代数字及智能技术，通过人机合作模式，重塑传统财务及业务流程，逐步实现数据驱动下的财务过程智能化，以支持战略决策、赋能价值创造和防控经营风险，并最终通过商业分析及可视化工具实现数据分析结果的可视化的一种新型模拟教学平台模式，这也是会计数字化的具体实现路径。
图1 基于“业财融合”的大数据财务应用框架
数字会计人才的培养对硬件软件设施建设提出了更高要求。硬件教学平台建设方面，实验室、机房改造投入大，涉及整体智能环境的创建、计算机设备更新及服务器升级等各种信息网络基础设施建设问题。部分院校的实验室硬件条件未经改造，无法支撑数字会计教学的开展。一些实验室即使经过改造，由于受限于传统会计实验课程的安排，仍不足以承载所有学生进行智能实训实验学习。软件建设方面，最重要的是真实场景高质量数据资源的获取及管理。基于业财融合及大数据分析决策的智能财务教学，需要企业的采购、生产、销售、客户管理等业务流程数据及各类财税数据，而企业内部管理数据往往难以获取及更新，企业数据市场化流通程度低、获取成本高，不利于教学与实践的同步。此外，校内实训平台课程建设落后于企业实践，课程的内容设置、数据案例资源及技术工具的利用停滞在初代会计信息化阶段。同时，部分教学平台在构建时忽视了创新平台建设，对学生创新能力培养及教师创新引导方面考虑不充分。
(一)以“精财务、懂业务、会技术、能决策”为基础设置培养目标
数字经济的发展推动着财务会计、管理会计、审计等职业需求不断变革。在财务会计业务层面，会计确认范围越来越广泛、会计计量更精准、会计估计及判断更全面、会计报告更加灵活个性化。在成本管理会计业务层面，大数据及人工智能能够提供更准确的事前预测及流程判断，确定潜在问题，提供多种解决方案，进而优化总体战略规划、改进预算管理、优化过程控制及业绩评价，实现价值创造。在审计工作中，大数据影响审计标准的重构，优化审计取证等审计方法，量化审计判断，降低审计风险，推动持续审计及全样本审计不断发展[7]。
综上，会计职能呈现出由财务会计-管理会计-战略决策支持型会计逐渐转型的特征，因而迫切需要培养“精财务、懂业务、会技术、能决策”的应用型复合数字会计人才。首先，精通财务知识是开展会计数字化的基础，也是求职市场对会计从业人员的首要要求。人工智能无法替代会计人员理解财务报告准则、优化财务流程、设计财务制度、进行会计职业判断，传统的专业核心能力仍然是人才培养的重点。以2022年US.NEWS美国会计专业排名第一的德克萨斯大学奥斯汀分校为例，初级中级财务会计、财务报表分析、管理会计、财务管理、审计、税收仍被列为专业核心必修课程，高阶课程如现代会计理论及热点问题，则以选修课及讲座的方式开展，并呈现出由初级到高级循序渐进的学习过程。其次，懂业务有利于会计更好地服务于企业经营管理，在充分理解业务的基础上不仅能更准确地完成财务信息的记录和报告，还能促进会计对经营业务的支持从事后转变为事前事中事后全过程，优化公司的资源配置。第三，掌握人工智能、大数据等新技术、新方法，提高职业胜任能力。高校应致力于培养出能直接运用数字技术构建财务决策支持系统，或能通过大数据分析技术参与企业风险管控、预算管理、财务信息分析等高附加值工作的人才。最后，能有效地利用财务知识、业务知识、技术知识进行战略决策，在面对技术迭代及高度不确定性的行业环境时，保持终身学习能力及专业能力。
(二)以数字职业能力为导向设计培养方案
目前，数字会计人才质量与市场需求存在较大的能力期望差距。ACCA(2022)发布的数字会计人才报告[8]及AICPA和CIMA(2020)发布的数字财务领导关键特征报告，试图从项目管理、数据治理和IT治理三个方面构建智能财务环境下会计从业人员数字职业能力框架[9]。表2尝试根据“财务系统工程师”及“财务数据分析师”这两类不同的数字会计人才培养目标，以该数字职业能力框架为基础，对数字会计培养方案课程设计进行制定修改[8]。根据不同的人才培养目标，方案在课程设置、课程内容难度及课程学时分配上有所区分。在有限的课堂培养学时下，通过压缩合并传统会计延伸类课程、更新替代传统实验课程、增加课前课后线上课程等方式，满足学生个性化数字会计学习需求。
表2 基于数字职业能力框架的数字会计(课程)培养方案
1.信息技术类课程
如表2所示，首先，财务系统工程师培养方向的学生在Python编程语言、数据库管理能力及人工智能方面的学习范围和深度要高于财务数据分析师培养方向的学生；
其次，该培养方向学生还需要对云服务器搭建、云平台的运营有所了解，了解私有云、社区云、公有云和混合云的部署方式，从而在会计工作中以低成本获取高度伸缩、灵活性强的数据储存方法；
第三，要重视网络安全课程的开设。网络安全是保障会计数字化顺利进行的基础，有效识别、评估、防范和减轻各类网络安全风险，有助于提升财务系统数据安全水平，强化数字经济安全体系；
最后，由表1可知，众多应用型院校课程开设中均未涉及SQL语言，而SQL是提取、导出数据的主要数据库语言，是进行数据分析的重要基础。根据2022年Stack Overflow调查统计，SQL的使用率在数据分析岗位中超过Python及Excel位列第一，因此建议将SQL语言列为必修课程[10]。
2.数据分析类课程
对于大数据技术及数据分析类课程，财务系统工程师培养方向的学生除了掌握大数据采集、大数据预处理(包括数据清理、数据集成、变换)的内容外，还应在大数据存储、大数据分析挖掘和大数据应用方面有更深的涉猎。同时，基于前期更深入的编程编码语言学习，该方向学生在智能算法课程、机器学习课程的基础上，可以对深度学习进行基本了解。而财务数据分析师培养方向的学生，只需要对机器学习、自然语言处理、智能算法的基本逻辑和理论方法有所了解即可，其学习的重点在于基于统计科学及计算机编程的商业数据挖掘分析、商业报告撰写以及数据可视化工具如Power BI、Tableau、QlikView等软件的应用[11]。
3.融合类课程
首先，财务共享及业财融合课程的开设，是学生理解会计数字化并进行会计工作创新的重要基础。如何在财务共享及财务流程自动化环境中，对财务数据和业务数据进行标准化处理是利用大数据技术处理分析业财流程的关键。其次，应加强RPA财务机器人流程自动化的学习与开发。RPA对编程能力要求较低、模块化程度较强、学习门槛低，学生通过学习不仅能识别确定自动化的过程，还能根据开发软件模块化工作方式创建个性化应用程序，替代重复性、结构化的工作，提高财务工作效率。第三，适当引入区块链会计等前沿课程。区块链技术具有去中心化、透明性、匿名性及不可篡改性等特征，通过影响会计确认、计量及报告方式，可以提升会计信息的真实性可靠性，解决信息严重不对称问题。但目前对于区块链技术的研究多集中在理论方面，其实际应用尚处于探索阶段，仍有很多技术问题及配套支持问题亟待解决，因此对区块链会计的认知能够引导学生在未知领域中探索创新。第四，选择性地开设量化投资、金融分析、金融科技等在金融、咨询领域运用较为广泛的课程。以前期课程机器学习、自然语言处理、深度学习等为基础，学生能通过公开市场获取数据进行分析，提升其实践能力。最后，对于财务系统工程师培养方向的学生，建议开设智能财务支持系统开发实训课程，通过实际操作培养全面的财务系统架构能力。
(三)以业务精湛为目标建设师资队伍
会计数字化转型的过程中，跨学科的专业复合型教师队伍的推进作用至关重要。《教师教育振兴行动计划(2018-2022年)》指出应该充分利用云计算、大数据、虚拟现实、人工智能等新技术，推进教师教育信息化教学服务平台建设和应用，推动以自主、合作、探究为主要特征的教学方式变革[12]。从短期来看，应发挥学校内部相关学科交叉渗透、支撑拓展的集群优势，建立由会计学院、计算机学院、大数据中心共同组成的跨学科教学研究团队并建立相应的激励机制。同时，聘用在人工智能、数据科学及财务智能化等方面有突出表现的外部实践专家，通过跨学科、跨行业、跨平台的研讨共探、专家指导等多种方式，促进产学研联合，积极推动数字会计融合课程开发。从长期来看，数字会计师资队伍建设必须坚持会计学专业自主培养。一方面应遵循数字会计教学培训常态化原则，挖掘拥有实验课程教学经验及计算机交叉课程教学经验的教师，通过国内外各类优秀数字会计课程集中培训提升其数字化技能，并将数字化概念植入现有的师资日常教学、研究中，创建沉浸式的数字会计文化，通过开展学术讨论、企业调研、专家讲座等活动创造环境帮助现有教师积极探索数字会计。另一方面学校应积极引进具有数据科学、信息科学及财务复合知识背景的青年会计教师以优化师资结构，从而打造出具备深度数字化素养、掌握数字会计前沿理论和方法的业务精湛型师资队伍，推动数字变革下会计专业相关课程的建设和改革。
(四)以产学研融合为目标共建校企教研平台
数字会计实验教研平台的建设应坚持理论教学与实践教学相结合，研究创新型实验与竞赛科研课题相结合，实验实践教学与会计行业实际相结合，财务实操与虚拟仿真实验相结合。在优化升级数字会计教学设施的基础上，充分加强高质量数字会计教学数据的获取及数据库构建，积极搭建数据场景仿真教学平台、共建实践实训平台并打造学科竞赛创新平台，营造有序的产学研创新生态。
1.搭建真实数据场景虚拟仿真教学平台
虚拟仿真实验平台是基于Web、VR虚拟现实技术构建的开放式的虚拟实验教学系统，会计与大数据融合的虚拟仿真平台的建设，应从培养应用型人才角度出发，建立从数据场景搭建(业务流程)—数据处理流程(财务流程)—业财大数据分析(数据建模与分析)—财务分析可视化(商务智能与可视化)的业财融合全过程管理及决策教学平台。学校应根据专业的特点及人才培养目标，与国内外先进的财务软件技术开发商、大数据产品供应商以及擅于使用大数据进行分析的咨询公司等合作开发虚拟仿真平台，共同探讨平台云模式的选择、业务场景的设计、智能工具的选择及资源共享的模式，协同打造精品教学数据库，优秀教学案例库等财务综合实践教学资源库。以企业实际运营数据为背景，通过业务模拟的方式进行大数据财务决策、大数据战略管理、大数据审计等实践教学,促进学生自主学习。
2.共建实训实践平台
加强校企共育，与行业内外数字化程度高、处于智能变革前列的企业共建实习实训基地。一方面，通过走访、实习及智能共享财务云平台远程操作，帮助学生了解财务实操前沿信息及大数据技术的实际应用，让学生接触并掌握费用报销、采购付款、销售收款等业财税智能自动化流程模块，大数据决策支持系统及可视化商业分析系统。通过参与财务系统及软件开发企业的开发过程，在更大范围、更高层次、更深程度上推动实践。另一方面，通过人才共育、积极共建产业及共商培养方案，能有效地对接企业需求，培养与岗位匹配的应用型人才，提高就业质量，有效缓解就业结构性矛盾。引进企业数字财务导师，帮助学生及教师及时了解行业动态和企业经营环境变化，保持职业胜任能力及应有的职业关注。通过“走出去”和“引进来”，实现会计课堂与数字技术实践的融合。
3.打造学科竞赛平台
利用学科竞赛平台，能有效弥补创新人才培养的不足。首先，可以立足于企业实际业务需求，联合各大财务软件公司及数据资源平台，如用友、金蝶、新道、oracle、英特尔、华为等，联合举办或参与面向企业财务服务领域开发者、商业数据分析运用端的财务大数据决策、大数据审计、大数据战略管理、RPA财务机器人开发及财务程序开发等创新赛事，在提高学生学习积极性及创新实践能力的同时，推动企业财务软件及程序的开发、推广、使用，推动创新成果的不断转化。其次，以教师团队为单位，指导学生参加以数字财务为研究方向的“大学生创新创业”“互联网+”等国家级竞赛，以竞赛实践为基础，积极申报各级教育教学改革项目、会计学会项目、产学合作协同育人项目等，实现以赛促教、以赛促学、以赛促建。
数字技术对会计职能的重构及会计职业的影响方兴未艾。高校应该动态地看待技术进步对会计学科发展的推动，不断调整人才培养目标及人才能力结构，培养具有终身学习的意识及职业洞察力的数字会计人才。会计学界及业界携手共建由“数字会计理论-数字会计实践-数字会计持续创新”的应用型数字会计人才培养体系是财务智能化的必由之路。
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