王 穎

(安徽審計(jì)職業(yè)學(xué)院 會(huì)計(jì)系,安徽 合肥 230001)

0 引言

當(dāng)前,人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果。通過(guò)人工智能技術(shù),財(cái)務(wù)管理人員可以更高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和決策支持,提高財(cái)務(wù)報(bào)表的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。同時(shí),人工智能還可以幫助企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理和預(yù)測(cè),提供更精準(zhǔn)的財(cái)務(wù)策略和預(yù)測(cè)模型。總體而言,這些技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)改變了財(cái)務(wù)管理的傳統(tǒng)模式,需要財(cái)務(wù)管理人才具備更強(qiáng)的技術(shù)能力。過(guò)去,財(cái)務(wù)管理偏重學(xué)生的會(huì)計(jì)知識(shí)和財(cái)務(wù)技能的培養(yǎng),人工智能時(shí)代,僅僅掌握這些傳統(tǒng)技能已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)新要求。財(cái)務(wù)管理人才需要具備更多的技術(shù)和創(chuàng)新能力,才能適應(yīng)和引領(lǐng)人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用。本研究旨在探討基于人工智能的高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的新模式,以應(yīng)對(duì)人工智能時(shí)代財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的挑戰(zhàn)。

1 人工智能技術(shù)的應(yīng)用給財(cái)務(wù)管理工作帶來(lái)的改變

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,各行各業(yè)都面臨著前所未有的變革和挑戰(zhàn)。財(cái)務(wù)管理工作也不可避免地受到人工智能技術(shù)的影響?？偟膩?lái)看,人工智能技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)管理工作主要有以下影響。

1.1 推動(dòng)財(cái)務(wù)管理工作的自動(dòng)化和智能化

人工智能技術(shù)可以自動(dòng)化地收集、整理和處理大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),減少了人工處理的工作量和錯(cuò)誤率[1]。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作常常需要大量的時(shí)間和精力,而且容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。而運(yùn)用人工智能技術(shù)能夠快速而準(zhǔn)確地完成這些任務(wù),大大提高了工作效率。財(cái)務(wù)人員可以將更多的時(shí)間和精力用于高級(jí)的分析和決策層面的工作,從而提升整體財(cái)務(wù)管理的質(zhì)量和效果。同時(shí),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等技術(shù),可以自動(dòng)抽取財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分類(lèi)、歸檔和分析,提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)對(duì)于企業(yè)的決策至關(guān)重要,然而,傳統(tǒng)的手工分析方法往往受到時(shí)間和資源的限制。而人工智能技術(shù)能夠處理大量的數(shù)據(jù),并通過(guò)數(shù)據(jù)模式識(shí)別和趨勢(shì)分析提供準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。這使得財(cái)務(wù)人員能夠更好地理解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和趨勢(shì),從而更加科學(xué)地做出決策。

1.2 提高財(cái)務(wù)決策能力和風(fēng)險(xiǎn)管理能力

傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析方法往往受限于時(shí)間和資源的限制,很難全面而準(zhǔn)確地把握企業(yè)的財(cái)務(wù)情況。而人工智能技術(shù)可以快速處理大量的數(shù)據(jù),并通過(guò)數(shù)據(jù)模式識(shí)別和趨勢(shì)分析提供準(zhǔn)確的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)結(jié)果。同時(shí),傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)決策往往依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué),容易受到主觀因素的影響。而人工智能技術(shù)可以通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)用戶(hù)的偏好,為財(cái)務(wù)人員提供個(gè)性化的決策建議。這些建議基于數(shù)據(jù)和算法,具有更大的客觀性和準(zhǔn)確性,能夠幫助財(cái)務(wù)人員做出更明智的決策。此外,人工智能技術(shù)可以對(duì)大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析,幫助財(cái)務(wù)管理人員發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)和異常情況。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和模型訓(xùn)練,人工智能可以識(shí)別和預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn),并提供相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略和措施,提高了風(fēng)險(xiǎn)管理的能力和效果[2]。

1.3 推動(dòng)財(cái)務(wù)規(guī)劃和咨詢(xún)的個(gè)性化

隨著企業(yè)和個(gè)人對(duì)財(cái)務(wù)管理的重視,對(duì)財(cái)務(wù)管理的要求也會(huì)越來(lái)越高,將出現(xiàn)更多個(gè)性化的財(cái)務(wù)需求。人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以滿(mǎn)足財(cái)務(wù)管理的個(gè)性化需求,主要表現(xiàn)在人工智能技術(shù)擁有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)搜集和分析能力,可以根據(jù)客戶(hù)提供的信息及相關(guān)的市場(chǎng)信息,分析用戶(hù)的經(jīng)營(yíng)情況、收支情況、投資偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力和市場(chǎng)趨勢(shì)等,并結(jié)合用戶(hù)的需求和目標(biāo),自動(dòng)調(diào)整投資組合的配置和風(fēng)險(xiǎn)控制策略,制定個(gè)性化的投資組合和財(cái)務(wù)規(guī)劃,以及相關(guān)建議和解決方案,幫助實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)目標(biāo),提高客戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度。

2 人工智能技術(shù)應(yīng)用對(duì)高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的影響

人工智能技術(shù)給財(cái)務(wù)管理工作帶來(lái)了許多新的改變,這些改變對(duì)財(cái)務(wù)管理人才提出了新要求,也對(duì)高校財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)模式提出了更高的要求。高校只有順勢(shì)而為,才能培養(yǎng)出人工智能時(shí)代所需的財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才。

2.1 人工智能技術(shù)要求高校培養(yǎng)具備多方面能力的財(cái)務(wù)人才

一是數(shù)據(jù)分析和處理能力。人工智能的應(yīng)用需要財(cái)務(wù)管理人員具備較強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析和處理能力,能夠處理大規(guī)模的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),提取有價(jià)值的信息和模式,并進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)和決策支持。二是機(jī)器學(xué)習(xí)和算法知識(shí)。財(cái)務(wù)管理人員需要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)和算法等人工智能技術(shù)的基本原理及應(yīng)用方法,能夠運(yùn)用這些技術(shù)解決實(shí)際的財(cái)務(wù)管理問(wèn)題,如預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。三是跨學(xué)科綜合能力。人工智能的應(yīng)用促使財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等領(lǐng)域的交叉融合,財(cái)務(wù)管理人員需要具備跨學(xué)科的綜合能力,能夠理解和應(yīng)用不同領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù),以推動(dòng)財(cái)務(wù)管理的創(chuàng)新和發(fā)展。四是溝通和合作能力。人工智能的應(yīng)用通常需要跨部門(mén)、跨團(tuán)隊(duì)的合作,財(cái)務(wù)管理人員需要具備良好的溝通和合作能力,能夠與技術(shù)人員、業(yè)務(wù)人員等進(jìn)行有效溝通和協(xié)作,共同實(shí)現(xiàn)人工智能在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用。總之,相比傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理人才需求,人工智能的出現(xiàn)和應(yīng)用不僅使得財(cái)務(wù)管理人員需要更多地關(guān)注數(shù)據(jù)和技術(shù)方面的知識(shí)與能力,以更好地應(yīng)對(duì)信息時(shí)代的挑戰(zhàn);還需要具備跨學(xué)科的綜合能力,能夠與其他領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人員進(jìn)行合作,共同推動(dòng)財(cái)務(wù)管理的發(fā)展[3]。

2.2 人工智能技術(shù)要求高校變革財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的課程設(shè)置與教學(xué)方法

人工智能技術(shù)的應(yīng)用要求財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才具備多種能力,要培養(yǎng)這些能力,就不能再依靠傳統(tǒng)的課程、使用傳統(tǒng)的教學(xué)方法。因?yàn)閭鹘y(tǒng)的課程設(shè)置、教學(xué)方法與人工智能技術(shù)的應(yīng)用要求貼合不緊密,例如,人工智能技術(shù)涉及大量數(shù)據(jù)分析和模型建立方面的工作,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)課程中缺乏大數(shù)據(jù)處理方面的內(nèi)容及與人工智能相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理等課程。沒(méi)有相應(yīng)的課程體系,就無(wú)法讓財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的學(xué)生掌握人工智能的基本原理、應(yīng)用方法。教學(xué)方法方面,高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)傳統(tǒng)的教學(xué)方法偏重知識(shí)的傳授,不利于培養(yǎng)學(xué)生親自動(dòng)手解決實(shí)際問(wèn)題的能力,比如團(tuán)隊(duì)合作能力、創(chuàng)新能力等,必須通過(guò)教學(xué)方法的改革加強(qiáng)這些能力的培養(yǎng)[4]。

3 人工智能背景下高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)的新模式建構(gòu)

人工智能技術(shù)給各行各業(yè)帶來(lái)了改變,對(duì)財(cái)務(wù)工作亦是如此。要想適應(yīng)人工智能應(yīng)用的時(shí)代要求,必須培養(yǎng)高水平的人才。這就需要根據(jù)人工智能背景下財(cái)務(wù)管理工作的變化需求,確立新的人才培養(yǎng)模式,提高人才培養(yǎng)的針對(duì)性[5]。

3.1 轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)理念,確立戰(zhàn)略型財(cái)務(wù)管理人才的新目標(biāo)

隨著財(cái)務(wù)智能化的發(fā)展,財(cái)務(wù)機(jī)器人的應(yīng)用將逐漸解放人力資源,導(dǎo)致財(cái)務(wù)管理人才的需求量逐漸減少。然而,這并不意味著財(cái)務(wù)管理人才的角色變得不重要,相反,他們所需的素質(zhì)和能力要求也越來(lái)越高。在這種情況下,部分財(cái)務(wù)管理人員可能會(huì)有危機(jī)感。如果他們不積極提升自己以適應(yīng)財(cái)務(wù)智能化的要求,就有可能無(wú)法勝任工作,甚至面臨失業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。因此,高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的人才培養(yǎng)應(yīng)該重點(diǎn)培養(yǎng)戰(zhàn)略管理型人才,即那些懂得管理、會(huì)進(jìn)行戰(zhàn)略規(guī)劃的企業(yè)管理者。財(cái)務(wù)智能化應(yīng)該被視為一種技術(shù)手段,用來(lái)將財(cái)務(wù)管理人員從煩瑣的財(cái)務(wù)核算工作中解放出來(lái),使他們能夠更多地參與企業(yè)的戰(zhàn)略決策和經(jīng)營(yíng)管理。財(cái)務(wù)管理人員的角色也從傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)核算者轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略引領(lǐng)者。這樣的轉(zhuǎn)變將使財(cái)務(wù)管理人員能夠?qū)⒏嗟臅r(shí)間和精力投入企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策中,優(yōu)化財(cái)務(wù)流程,提高工作效率。他們將以管理的眼光去處理財(cái)務(wù)工作,為企業(yè)的發(fā)展和戰(zhàn)略規(guī)劃提供支持與指導(dǎo)。為了培養(yǎng)這樣的戰(zhàn)略管理型人才,高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的教育應(yīng)該注重培養(yǎng)學(xué)生的管理能力和戰(zhàn)略思維,使他們能夠在財(cái)務(wù)智能化時(shí)代背景下,靈活應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)和變化。

3.2 增加與人工智能相關(guān)的課程,構(gòu)建新的教學(xué)內(nèi)容體系

高校應(yīng)當(dāng)在財(cái)務(wù)管理課程中增設(shè)與人工智能相關(guān)的課程,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、智能風(fēng)險(xiǎn)管理和智能投資決策等課程,讓學(xué)生能夠?qū)W習(xí)和掌握最新的人工智能技術(shù)在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用[6]。也可以引入數(shù)據(jù)分析相關(guān)的課程,教授學(xué)生如何運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、清洗、分析和可視化,還可以引入編程課程,培養(yǎng)學(xué)生的編程技能,讓他們能夠使用編程語(yǔ)言和工具來(lái)實(shí)現(xiàn)人工智能算法及模型。這需要高校進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃:(1)要確定高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人工智能課程的目標(biāo)和內(nèi)容,包括確定課程的核心概念、技術(shù)和在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用領(lǐng)域,以及學(xué)生需要具備的先修知識(shí)和技能。(2)教材選擇。選擇適合財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人工智能課程的教材和學(xué)習(xí)資源。這些教材可以包括經(jīng)典的教科書(shū)、學(xué)術(shù)論文、案例研究和在線學(xué)習(xí)資源等。(3)教師培訓(xùn)。為高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)教師提供相關(guān)的培訓(xùn)和支持,使他們能夠熟悉人工智能的基本概念、技術(shù)和應(yīng)用。這可以通過(guò)組織教師培訓(xùn)研討會(huì)、邀請(qǐng)專(zhuān)家講座和提供在線學(xué)習(xí)資源等方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。通過(guò)系統(tǒng)規(guī)劃,豐富高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的教學(xué)內(nèi)容,以豐富地融入了人工智能知識(shí)的課程體系為依托,培養(yǎng)出更適合人工智能時(shí)代要求的財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才。

3.3 構(gòu)建財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)與其他專(zhuān)業(yè)融合的跨學(xué)科教學(xué)模式

一是要強(qiáng)化財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科的聯(lián)系?？梢蚤_(kāi)設(shè)跨學(xué)科的課程,如“財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析與計(jì)算機(jī)編程”“金融科技與數(shù)據(jù)科學(xué)”等,讓財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的學(xué)生與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科的學(xué)生一同學(xué)習(xí),促進(jìn)跨學(xué)科的知識(shí)交流和合作?？梢蕴峁╇p學(xué)位或輔修計(jì)劃,讓財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的學(xué)生有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)科學(xué)或數(shù)據(jù)科學(xué)等相關(guān)學(xué)科的基礎(chǔ)知識(shí),增強(qiáng)他們的技術(shù)能力和跨學(xué)科綜合素養(yǎng)?？梢越M織跨學(xué)科的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì),讓財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的學(xué)生與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科的學(xué)生一同參與實(shí)踐項(xiàng)目,推動(dòng)跨學(xué)科合作和協(xié)同創(chuàng)新。二是提供跨領(lǐng)域合作的培訓(xùn)?？梢蚤_(kāi)展跨領(lǐng)域合作的培訓(xùn)課程和講座,邀請(qǐng)跨學(xué)科的專(zhuān)家和從業(yè)人員來(lái)講解最新的技術(shù)與應(yīng)用趨勢(shì),讓學(xué)生了解不同領(lǐng)域的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)?？梢越M織跨領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目,讓學(xué)生在團(tuán)隊(duì)中扮演不同角色,如財(cái)務(wù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、計(jì)算機(jī)工程師等,以促進(jìn)不同領(lǐng)域的合作和交流?？梢蕴峁┛珙I(lǐng)域的實(shí)習(xí)和實(shí)訓(xùn)機(jī)會(huì),讓學(xué)生能夠在不同領(lǐng)域的企業(yè)或機(jī)構(gòu)中進(jìn)行實(shí)踐,培養(yǎng)跨領(lǐng)域合作的能力和適應(yīng)能力。通過(guò)強(qiáng)化與計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)等學(xué)科的聯(lián)系,增加實(shí)踐和項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn),提供跨領(lǐng)域合作的培訓(xùn),可以促進(jìn)財(cái)務(wù)管理人才的跨學(xué)科合作和綜合能力提升,以更好地適應(yīng)人工智能背景下的財(cái)務(wù)管理需求。

3.4 搭建智慧化的教學(xué)資源平臺(tái),為學(xué)生提供多樣化學(xué)習(xí)方式

為了適應(yīng)人工智能的要求,高校財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的人才培養(yǎng)需要改變傳統(tǒng)的課堂教學(xué)方式,構(gòu)建智慧教學(xué)資源平臺(tái)。可以引入藍(lán)墨云班課、超星學(xué)習(xí)通、智慧樹(shù)等教學(xué)平臺(tái),創(chuàng)建智慧教學(xué)資源,打造智慧教室,實(shí)現(xiàn)智慧教學(xué)模式。教師可以通過(guò)教學(xué)平臺(tái)上傳各種形式的教學(xué)資源,如視頻短片、PPT、案例資料等,以便學(xué)生提前學(xué)習(xí)課程內(nèi)容。在課堂上,教師可以根據(jù)學(xué)生的反饋情況重點(diǎn)講解學(xué)生理解不透徹的知識(shí)點(diǎn),并在課后對(duì)基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生進(jìn)行重點(diǎn)輔導(dǎo),提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。教師還可以將課程與社會(huì)上的熱點(diǎn)話題相結(jié)合,選取有代表性、趣味性、多元化的教學(xué)資源來(lái)激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)的主觀能動(dòng)性。這樣可以增加學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,提高他們的學(xué)習(xí)動(dòng)力?？傊?智慧課堂實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)的“以教師為中心”教學(xué)模式向“以學(xué)生為中心”教學(xué)模式的轉(zhuǎn)變,讓學(xué)生成為課堂的主宰者。學(xué)生由被動(dòng)學(xué)習(xí)變?yōu)橹鲃?dòng)學(xué)習(xí),充分調(diào)動(dòng)了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)性和積極性。這種創(chuàng)新性、個(gè)性化的教學(xué)模式打破了傳統(tǒng)的填鴨式教學(xué)模式,實(shí)現(xiàn)了“以學(xué)生為中心”的智慧教學(xué)模式,對(duì)于激發(fā)學(xué)生的主動(dòng)性、創(chuàng)造性意義重大,可以使他們具備更強(qiáng)的適應(yīng)人工智能時(shí)代的能力。

3.5 強(qiáng)調(diào)學(xué)生實(shí)操能力與其他綜合能力的培養(yǎng)

一是人工智能背景下,財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才需要具備實(shí)際操作能力。要培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)操能力,必須為學(xué)生提供充分的實(shí)踐機(jī)會(huì)。這就需要高校加強(qiáng)與企業(yè)的合作,學(xué)?？梢耘c金融科技公司、銀行和保險(xiǎn)公司等機(jī)構(gòu)合作,提供實(shí)踐和實(shí)訓(xùn)機(jī)會(huì),讓學(xué)生能夠在實(shí)際項(xiàng)目中運(yùn)用人工智能技術(shù)解決財(cái)務(wù)管理問(wèn)題,增強(qiáng)實(shí)際操作能力和解決問(wèn)題的能力。依托校企合作,學(xué)生可以參與實(shí)際的人工智能項(xiàng)目,如開(kāi)發(fā)智能風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)或智能投資決策模型,以提升他們的人工智能應(yīng)用能力。也可以參與實(shí)際的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目,學(xué)習(xí)如何利用人工智能技術(shù)來(lái)處理和分析大量的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。他們可以學(xué)習(xí)如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)趨勢(shì)和風(fēng)險(xiǎn),以及如何利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析財(cái)務(wù)報(bào)告和新聞信息。例如,學(xué)生可以分析一個(gè)公司的財(cái)務(wù)報(bào)告和市場(chǎng)數(shù)據(jù),利用人工智能技術(shù)來(lái)預(yù)測(cè)該公司未來(lái)的盈利能力和市場(chǎng)表現(xiàn)。通過(guò)這樣的案例分析,學(xué)生可以深入了解人工智能在財(cái)務(wù)管理中的應(yīng)用,并培養(yǎng)他們的創(chuàng)新思維和問(wèn)題解決能力。二是人工智能培養(yǎng)下財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)學(xué)生需具備團(tuán)隊(duì)溝通與合作能力。在人工智能背景下,財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才需要與數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師和其他相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士進(jìn)行合作和溝通,需要能夠有效地與團(tuán)隊(duì)成員合作,共同解決復(fù)雜的財(cái)務(wù)問(wèn)題。要培養(yǎng)學(xué)生這方面的能力,可以讓學(xué)生參與一些項(xiàng)目,例如,與數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師共同開(kāi)發(fā)一個(gè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析工具。在這個(gè)項(xiàng)目中,學(xué)生需要與團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行有效溝通,分享自己的觀點(diǎn)和理解,并協(xié)調(diào)各方的利益和需求。當(dāng)缺乏實(shí)訓(xùn)條件時(shí),學(xué)校也可以設(shè)計(jì)基于實(shí)際場(chǎng)景的案例分析和模擬練習(xí),讓學(xué)生能夠在虛擬環(huán)境中進(jìn)行財(cái)務(wù)管理實(shí)踐,提升他們的問(wèn)題解決能力和決策能力。仿真訓(xùn)練同樣可以起到培養(yǎng)學(xué)生團(tuán)隊(duì)合作、溝通能力、解決問(wèn)題能力的作用。三是人工智能背景下,財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才需要具備創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新的能力。他們需要能夠從不同的角度思考和解決財(cái)務(wù)管理問(wèn)題,并提出創(chuàng)新的解決方案?？梢砸劳袑W(xué)校的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)部門(mén),為財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)學(xué)生提供創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,讓他們開(kāi)發(fā)一個(gè)基于人工智能技術(shù)的財(cái)務(wù)管理工具或服務(wù)。在這個(gè)項(xiàng)目中,學(xué)生需要從市場(chǎng)需求和技術(shù)可行性的角度思考,并提出創(chuàng)新的商業(yè)模式和解決方案。通過(guò)這樣的案例,學(xué)生可以培養(yǎng)他們的創(chuàng)新思維和創(chuàng)業(yè)能力,以及解決問(wèn)題的能力。

4 結(jié)語(yǔ)

在人工智能技術(shù)應(yīng)用越來(lái)越普遍的當(dāng)下,高校應(yīng)該積極探索如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)的教育和培養(yǎng)中,以滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的人工智能時(shí)代對(duì)人才的需求。本研究對(duì)于財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)具有一定的指導(dǎo)意義,為高校提供了新的思路和方法,以適應(yīng)人工智能時(shí)代的挑戰(zhàn)和需求。然而,文章也提到了一些挑戰(zhàn)和問(wèn)題,如課程設(shè)置和教學(xué)方法的改革,教師培訓(xùn)和學(xué)生實(shí)操能力的培養(yǎng)等,這些問(wèn)題需要高校和教育部門(mén)共同努力解決。未來(lái),隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,財(cái)務(wù)管理專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)模式還需要不斷更新和完善,以適應(yīng)新的技術(shù)和應(yīng)用需求。