李豐團，賀瑩潔

（鄭州航空工業(yè)管理學院 商學院，鄭州 450015）

0 引言

2015 年3 月全國人大三次會議上，李克強總理在政府工作報告中首次提出“互聯(lián)網＋”的行動計劃，旨在利用移動互聯(lián)網、云計算、大數據等現代信息技術將傳統(tǒng)產業(yè)智能化、數據化。兩者的跨界融合，為中國經濟實現轉型與增長開辟了新道路（徐霄，2019；金賢，2019）。在大數據迅猛發(fā)展的背景下，財務會計工作作為社會經濟發(fā)展的重要組成部分面臨前所未有的挑戰(zhàn)與機遇（趙寶芳等，2019）。在BBC 基于劍橋大學研究者Michael Osborn 和Carl Frey 的數據體系分析365 種職業(yè)在未來的“被淘汰概率”中，財會行業(yè)因其核算工作的簡單重復、規(guī)則性強、易被人工智能替代等特點而首當其沖（馬萌，2019）。在大數據全面滲透各行各業(yè)的時代背景下，傳統(tǒng)的財務會計為企業(yè)創(chuàng)造價值的比重逐漸縮小，而助力企業(yè)創(chuàng)造最大化價值的管理會計將成為稀缺資源，會計行業(yè)和會計從業(yè)者的角色已經發(fā)生了不可逆轉的改變（汪亮，2019；孫洪清，2019）。

如何調整財會專業(yè)人才的培養(yǎng)模式、應對時代的變化在國內成為了亟待解決的問題。目前高校只將大數據技術廣泛應用于推進信息化建設中，教學軟硬件得到了較好的提升，無形之中保障了教育教學質量（田志良，2018），但尚未將大數據技術與財會理論課程融合，改革原有教學模式這一戰(zhàn)略方針未能具體落實。同時，國內外企業(yè)雖然已經感覺到數據時代對財會行業(yè)的沖擊，但也未及時調整工作模式和職位發(fā)展重心（李霞，2019；田志良，2018），社會各界都未給出一個明確的培養(yǎng)、改革方向。

2018 年9 月，在上海舉行的人工智能峰會進一步提醒高校應將人才培養(yǎng)模式的變革提上日程（董釗熙，2018）。基于此，本文分析了大數據對財會行業(yè)的影響，并從高校人才培養(yǎng)目標、課程體系、師資隊伍三個方面的改革提出了簡單的看法和建議，為大數據與財會行業(yè)融合發(fā)展提供參考。

1 大數據的特征及其對財會職業(yè)的影響

1.1 大數據的特征

大數據是一個無法用傳統(tǒng)數據庫工具在合理的時間內，對其內容進行抓取、管理和處理的體量大、數據類別特別多的巨量資料。它需要新的處理模式才能使海量、具有高增長率和多樣化的信息資產具有更強的決策力、洞察發(fā)現力和流程優(yōu)化能力。通過數據智能化的信息挖掘，為企業(yè)發(fā)揮更大的作用。大數據有以下5 種典型特征。

1.1.1 數據體量大（volume）

通常來說，典型的個人計算機硬盤的容量為TB 量級，但隨著信息技術的高速發(fā)展，數據呈爆發(fā)性增長。一些企業(yè)在日常經營管理中迫切需要更加智能的算法，需要強大的數據處理平臺和新的數據處理技術來統(tǒng)計、分析、管理和處理大規(guī)模的數據，從而實現數據存儲由TB 量級到PB、EB 和ZB 量級的“代級轉換”。

1.1.2 數據類別多（variety）

社交平臺、數據網絡、智能服務行業(yè)等都會產生各種各樣的數據，來源非常廣。這使得數據分為以ERP、財務系統(tǒng)等為典型的結構化數據和以網絡日志、報表、音頻為主的非結構化數據兩大類別。其中非結構化數據比重越來越大。

1.1.3 數據處理速度快（velocity）

云計算為這些體量大、類別多的大數據提供了存儲和運算的技術平臺，與傳統(tǒng)數據處理工具不同，大數據處理遵循“1 秒定律”，即可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息。

1.1.4 數據的價值密度低（value）

數據總量越多，其價值密度就越低，因此通過強大的云計算更迅速地完成數據的價值“提純”成為目前大數據的核心技術。

1.1.5 數據真實性高（veracity）

高質量的數據分析和有效的數據管理，無論在學術研究方面還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證其結果的真實準確性和高價值性。

1.2 大數據對財會職業(yè)的影響

2017 年德勤會計師事務所首次將人工智能技術引入會計、審計、稅務處理等核算工作中，大量重復性、可標準化、流程化的核算、記賬等工作被更精準、迅速的“財務機器人”所取代。這也警醒著我們，在大數據時代的沖擊下財會職業(yè)發(fā)展的重心和模式變革已經迫在眉睫。

1.2.1 重新定位財會工作人員的崗位配置

傳統(tǒng)財會工作具有任務量重復且煩瑣、耗時長等特點。一方面，企業(yè)不得不耗費大量人力、物力資源用于日常核算工作；另一方面，該職業(yè)入門門檻低，對會計從業(yè)者能力要求也并不高，他們大多從事簡單的會計核算工作，很少參與企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略制定和風險管控。隨著社會的發(fā)展，大數據、云計算等信息技術開始應用于財會領域。企業(yè)應重新規(guī)劃財會工作人員崗位的配置問題，日常經營活動中的會計核算和監(jiān)督工作應交由ERP 等信息系統(tǒng)處理，這比傳統(tǒng)的會計核算方式更方便、快捷、準確。將節(jié)省下來的人力資源用于人工智能無法取代的事前風險預測、事中內部控制和財務分析管理等方面，培養(yǎng)更多的一專多能，甚至多專多能的財務精英。

1.2.2 財會工作重心由核算型轉向管理型

大數據對財會職業(yè)的影響可以從提高效率和為企業(yè)創(chuàng)造更大價值兩個方面考慮。其中提高效率，即財務崗位大量煩瑣的工作通過數字信息系統(tǒng)處理會更加簡便、迅速。比如電腦自動生成財務報表、統(tǒng)計銷售數據、識別發(fā)票并完成報銷等。這種改革后的工作模式已經成熟應用于大部分企業(yè)，雖然在一定程度上簡化了企業(yè)內部結構、節(jié)約了人力成本，但底層的財務崗位將會逐漸被信息技術取代。在為企業(yè)創(chuàng)造更大價值這一方面，大數據只是一個收集、儲存、分析信息的媒介，最終仍需要高端財會工作人員根據數據的分析結果及時制定策略來應對企業(yè)經營管理風險、進行成本控制、合理調整企業(yè)資金架構等。

人工智能只是將勞動力從沒有太多意義的事情上面解放出來，從而有更多的時間和精力去做更有意義、更具有創(chuàng)造性的事情，但核心的數據是不會交給機器人去分析判斷的。核算型會計人員最終被取代，管理型高端財會人員成為企業(yè)稀缺資源是社會發(fā)展的必然趨勢。因此，面對大數據時代，財會的職能也應盡快由核算型轉變?yōu)楣芾硇汀?/p>

1.2.3 會計信息存在安全隱患問題

大數據等新興數字信息系統(tǒng)雖然在財會行業(yè)內運用廣泛，但應用計算機的支持就必然存在安全隱患問題，一方面是不能保證錯綜復雜、各種來源的大量財務數據信息的真實性；另一方面是大部分企業(yè)目前都通過金蝶、用友等財務軟件，ERP 等財務系統(tǒng)來處理賬務，生成財務報表等日常經營管理工作。如果計算機硬件設施或網絡安全問題未達到標準，就會存在信息處理錯誤甚至是信息泄露等風險，給企業(yè)造成不必要的損失。

2 大數據時代財會專業(yè)人才培養(yǎng)面臨的挑戰(zhàn)

2.1 理論知識落后，不能滿足時代發(fā)展的需求

大數據時代，核算型會計向管理型會計轉變已經成為必然趨勢。高校作為社會中高端人才的主要培養(yǎng)基地，更應預先感知社會的發(fā)展方向、緊跟時代的發(fā)展潮流，培養(yǎng)善于管理、運營的高端復合型財會人才。但實際上大部分高校財會課程并未改革，以《財務會計學》《審計學》為例，傳統(tǒng)的會計課程大都以會計分錄、準則理論為主，不適合用于目前會計、審計實務處理中。即便是與大數據有關聯(lián)的《會計信息系統(tǒng)》，也因課程單一、內容過時，無法滿足會計與信息技術協(xié)同發(fā)展的迫切需求。

缺乏“大數據技術與會計相融合”等方面知識的普及，使得財會專業(yè)學生畢業(yè)后只能從事簡單、重復性強的底層財務崗位，一方面擔心因為技術的普遍性被人工智能取代，另一方面既不能學到更多的知識來充實自己，又浪費了大好青春。

2.2 缺乏實踐能力，不能用全局眼光看待問題

大數據時代固然為企業(yè)價值最大化的實現提供了技術平臺，同時也對財會從業(yè)人員的數據處理分析能力、技術水平提出了更高的要求。但高校開設的財會課程普及的知識過于單一，會計理論知識與信息數字技術相互孤立，缺乏聯(lián)系，教學重心過于偏向賬務的核算處理，缺少對學生在成本管理、費用控制及投融資決策等管理會計方面的引導。書本上學到的只是空洞的理論知識和落后的賬務處理技術，與目前大數據時代賬務處理流程、方式有很大的區(qū)別，這就造成了財會專業(yè)人才在剛進入財務崗位時缺乏實踐能力，不能用統(tǒng)籌的眼光及時、全面分析企業(yè)生產經營過程中面對的機遇與挑戰(zhàn)。

2.3 知識儲備面太窄，不能滿足跨界融合的要求

大數據技術與財會的跨界融合，決定了未來財會行業(yè)將會淘汰越來越多的底層財務人員，而缺乏一些具有很強的財會專業(yè)能力，又精通大數據、云計算等信息技術的“一專多能”甚至是“多專多能”的高級復合型人才。目前來說，大部分的財會從業(yè)者還不具有這方面的能力，知識儲備面太窄，專業(yè)基礎不夠扎實，更不具備大數據應用于財務系統(tǒng)的技術及分析能力，這類人隨時可能被人工智能取代，不能滿足時代發(fā)展的要求，更不能促進大數據—財會一體化的發(fā)展。

3 大數據時代財會專業(yè)人才培養(yǎng)模式改革的對策

3.1 確立“大數據＋會計”的人才培養(yǎng)目標

在龐大的數據庫面前，高效處理數據就是企業(yè)的生命。人工智能的發(fā)展帶來的生產實踐變革造成了人力資源市場結構中供給與需求的新變化。對高校而言，維持人力資源市場的供需結構平衡，改變人才培養(yǎng)目標不僅涉及學科專業(yè)人才培養(yǎng)和經濟轉型升級，而且對保障社會秩序穩(wěn)定至關重要。

一方面，考慮到供給側市場低水平、重復性勞動供給面臨被人工智能替代的風險，高校要加快轉變學科專業(yè)人才培養(yǎng)模式，借助人工智能來提升學科專業(yè)人才培養(yǎng)的核心競爭力。例如，教學重心從會計理論知識轉移到會計實踐方面，將大數據技術與實務相結合作為新的教學核心，適量取消一些手工記賬等過于落后的基礎會計實操課程，實時更新計算機輔助審計、會計電算化等貼合時代發(fā)展的特色課程。同時，財會專業(yè)學生在學習必需的專業(yè)課程之外，還要接觸簡單的計算機入門課程，但計算機語言的發(fā)展非常迅速，相對應的課程就應及時更新。

另一方面，考慮到需求側產業(yè)升級催生學科專業(yè)人才的變革，無論國外還是國內都要重新規(guī)劃戰(zhàn)略目標，將大數據作為國家未來的核心競爭戰(zhàn)略，而高校作為人才的培養(yǎng)和輸送基地，則是支撐這一核心戰(zhàn)略的關鍵所在。第一，高校應為學生營造一個智能化的學習、生活場所，使學生長期處在一個智能化、自動化的環(huán)境中，自然而然就會明白大數據對社會發(fā)展的重要性，更容易學習和掌握大數據技術，并將其合理應用于會計實務中。第二，高校也應積極利用大數據技術跟蹤分析學生的成長狀態(tài)，綜合考查學生學習和認知能力，從而為其制定個性化管理方案，培養(yǎng)存在差異、各具特色的人才。也正是因為這種差異化和獨特性，才能保證高校畢業(yè)生在進入人力資源市場時難以在短時間內被人工智能取代。

高校要側重培養(yǎng)綜合能力強，具有前瞻性，更符合當前大數據與智能化發(fā)展趨勢要求的復合型會計人才，課程的教學內容不僅要適應大數據時代的發(fā)展，還要適應會計工作崗位的要求，具有非常重要的現實意義。

3.2 構建“大數據＋會計”的課程體系

目前高校財會課程主要存在以下兩個方面的問題：一方面是會計信息化課程設置過于單一，并且與實務課程之間缺乏緊密聯(lián)系；另一方面是會計信息化課程體系不夠完善，缺乏整體性規(guī)劃，教學內容一成不變，不能根據學生特點和社會發(fā)展的需求因材施教。

在改革教學模式和課程體系方面，高校應將“理論型人才”與“技術性人才”分別進行個性化培養(yǎng)，“理論型人才”更偏向學術研究，而“技術性人才”更適合企業(yè)會計業(yè)務的處理。但無論哪種培養(yǎng)模式都應在原有課程的基礎上，添加數據與大數據技術這門課程，作為會計與大數據融合的交叉學科，取消visual basic 等落后的計算機基礎課程，及時更新計算機語言。同時側重培養(yǎng)學生的財務分析、風險評估與管控、預算分析等相關能力，例如，在前兩年普及會計學、財務管理學、審計學、大數據技術等基礎專業(yè)知識，后兩年利用校企融合的優(yōu)勢，讓學生能夠直接接觸企業(yè)的賬務處理項目，利用大數據技術分析財務報表數據、利潤盈虧變化情況等，做到一畢業(yè)就能迅速適應工作崗位，改變畢業(yè)即失業(yè)的現狀。更新后的課程體系培養(yǎng)出來的財會人才的理論基礎更加扎實，會計實操能力也更強，不容易被人工智能取代。

另外，大數據在財會行業(yè)中廣泛應用的同時也產生了一些關于安全性和真實性的一系列問題。為學生開設保障信息傳輸過程中的安全措施和如何利用法律手段來保護企業(yè)核心財會信息安全的相關課程也顯得尤為重要，盡量避免信息泄露和財務造假等問題的出現。

3.3 打造“大數據＋會計”的師資隊伍

目前，我國高校會計專業(yè)的導師大多數局限于某一領域的研究，并不是真正意義上的“數據＋會計”綜合能力人才，并且對大數據的研究僅停留在理論層面上，缺乏實踐認知。這些高校的老師雖然不能完全掌握大數據系統(tǒng)與財會相結合的新技術，但他們具備超強的學習能力，并且掌握全面的會計核算知識。他們能通過系統(tǒng)的學習，很快成為大數據技術與財會知識兼?zhèn)涞那把貢嬋瞬拧?/p>

一方面，在組織高校老師去別的學校進修交流學習的同時，高校也應及時引進大數據與信息技術人才，帶領校內老師積極學習計算機技術，打造一支專業(yè)技術扎實、符合信息數字技術發(fā)展且與時俱進的師資隊伍；另一方面，校內老師在學習新知識的同時，應發(fā)揮獨有的學術研究能力，將計算機技術與會計實務相結合，不斷探索、制定新的財會人才培養(yǎng)方案，從根本上化解國內會計行業(yè)核算型會計過剩、管理型會計稀缺的兩難境地。

3.4 引入大數據技術的教學模式和教學方法

大數據技術的應用同時伴隨著財會行業(yè)工作模式的根本性變革，傳統(tǒng)的教學模式培養(yǎng)出來的會計人才已經不能滿足行業(yè)發(fā)展要求，而且學校這樣有限的培養(yǎng)基地既不能提供一個足夠大的數據信息平臺，又不能鍛煉學生的實踐能力，這嚴重制約了學生的學習和發(fā)展。

高校不應只著重培養(yǎng)“會做賬”的會計專業(yè)人員，更應該培養(yǎng)會運營、懂管理、擅長運用大數據庫來預測管控風險、分析財務數據的綜合素質人才，高?？梢詮囊韵聝蓚€方面來調整教學模式和教學方法。

3.4.1 利用社會資源和互聯(lián)網技術創(chuàng)新教學方法

財會行業(yè)已經正式步入財務信息共享的階段，高校應改變傳統(tǒng)教育方法，最大化利用校企之間的合作關系，在校內給學生傳授理論知識的同時，充分利用校外合作企業(yè)的資源，給學生提供良好的實踐平臺。

3.4.2 開展多元化教學模式

高校培養(yǎng)的會計人員畢竟是4 年之后才被社會所用，因此學校應用變化的、長遠的眼光來選擇符合未來社會發(fā)展趨勢的教學模式，不能讓剛步入社會的畢業(yè)生在一開始就被財會行業(yè)淘汰。學校應有針對性地開展特色教學，適當減少會計核算類基礎課程的比重，引導學生自主學習與大數據相關的拓展知識，同時注重與實踐課程配套的軟硬件設施的升級，為學生提供良好的學習環(huán)境。

4 結語

綜上所述，大數據對財會行業(yè)的影響有利有弊，在提高工作效率、節(jié)約人工成本的同時也帶來很多不利的因素，但我們要用長遠的眼光積極看待大數據給財會行業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。高校有必要改革傳統(tǒng)財會人員培養(yǎng)方針，打造會計實務與大數據技術結合的課程體系，將培養(yǎng)重心由傳統(tǒng)核算型財務人員轉向管理型財務人員。讓他們活用大數據技術為企業(yè)準確規(guī)避風險、合理配置資源、節(jié)約人力成本、優(yōu)化管理者決策等，從而讓財會行業(yè)迅速進入全新的信息化時代。