0 引言
2019年,教育部、科技部等13個(gè)部門聯(lián)合啟動(dòng)“六卓越一拔尖”計(jì)劃,要求全面推進(jìn)新工科、新醫(yī)科、新農(nóng)科、新文科建設(shè)。而“新文科”建設(shè)具體是指哲學(xué)社會(huì)科學(xué)與以人工智能、大數(shù)據(jù)為代表的新一輪科技革命交叉融合形成交叉學(xué)科、交叉融合學(xué)科及交叉專業(yè)的新文科的一系列建設(shè)事項(xiàng)和建設(shè)工作。隨著科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)不斷賦能企業(yè)管理,企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)管理人才能力需求發(fā)生了重大變化,傳統(tǒng)財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)模式已不能適應(yīng)新興技術(shù)快速發(fā)展的時(shí)代要求,如何在高校財(cái)務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)過程中提升學(xué)生的數(shù)智化能力已成為迫切需要研究的重要課題。教育界高度重視人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才的培養(yǎng),國(guó)內(nèi)外高校先后開設(shè)了與人工智能相融合的財(cái)會(huì)專業(yè)方向。但目前的改革實(shí)踐尚存在人才培養(yǎng)目標(biāo)不清晰、專業(yè)課與人工智能技術(shù)未深度融合及復(fù)合型師資力量不足等問題。
教育的本質(zhì)是有目的地培養(yǎng)人,即按照人才培養(yǎng)目標(biāo)規(guī)劃人才能力框架和培養(yǎng)方案,從課程體系、教學(xué)方法、師資建設(shè)等方面實(shí)現(xiàn)對(duì)人才的培養(yǎng)。而人才培養(yǎng)目標(biāo)則需順應(yīng)時(shí)代發(fā)展、滿足社會(huì)用人需求[1]。第一,面對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略需要,企業(yè)紛紛進(jìn)行財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型和財(cái)務(wù)共享升級(jí)改造,隨之帶來的是財(cái)務(wù)職能重構(gòu)和財(cái)務(wù)工作重心的轉(zhuǎn)移,這勢(shì)必導(dǎo)致企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)人員能力提出新的要求。第二,隨著人工智能等新技術(shù)的發(fā)展,企業(yè)中的財(cái)務(wù)管理工作越來越多地引進(jìn)了新技術(shù),如發(fā)票云、OCR識(shí)別技術(shù)、機(jī)器人流程自動(dòng)化技術(shù)等[2]。這些新技術(shù)的應(yīng)用一方面將財(cái)務(wù)人員從大量重復(fù)性、低附加值的勞動(dòng)中解放出來,提升了企業(yè)的財(cái)務(wù)管理工作處理效率;另一方面對(duì)財(cái)務(wù)管理人員能力也提出了新的要求。因此,本文認(rèn)為探討“新文科”背景下人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才培養(yǎng)模式的前提應(yīng)先厘清數(shù)智化技術(shù)為企業(yè)的財(cái)務(wù)管理工作帶來了哪些變化,以及這些變化對(duì)財(cái)務(wù)管理人才能力產(chǎn)生了哪些新的要求,進(jìn)而提出與企業(yè)需求一致的財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)目標(biāo)以及與培養(yǎng)目標(biāo)相匹配的培養(yǎng)方案。
本文從企業(yè)財(cái)務(wù)崗位現(xiàn)狀和高校人才培養(yǎng)現(xiàn)狀出發(fā),結(jié)合企業(yè)需求探討“新文科”背景下人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才培養(yǎng)目標(biāo),并以人才培養(yǎng)目標(biāo)為引領(lǐng),設(shè)計(jì)人才培養(yǎng)框架和實(shí)現(xiàn)路徑,以期為高校培養(yǎng)滿足數(shù)智化時(shí)代企業(yè)需要的財(cái)務(wù)管理人才提供新的思路。
1高校財(cái)務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)模式變革的必要性分析
而從事與業(yè)務(wù)結(jié)合緊密的業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)及專業(yè)財(cái)務(wù)的人員比例大幅提高。
2.財(cái)務(wù)職能重構(gòu)
財(cái)務(wù)管理工作重點(diǎn)的轉(zhuǎn)移必然導(dǎo)致財(cái)務(wù)職能的重構(gòu)。隨著財(cái)務(wù)共享模式的成熟落地及自動(dòng)化和智能化技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)中的財(cái)務(wù)核算工作不再占用大量人力資本,可以將財(cái)務(wù)人員從繁重的核算工作中解放出來,去從事更高階的、可以給企業(yè)帶來價(jià)值增值的工作[4]。在企業(yè)實(shí)踐中,很多企業(yè)將財(cái)務(wù)職能重構(gòu)為共享財(cái)務(wù)(SSC)、業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)(BP)和專業(yè)財(cái)務(wù)(COE)3類。財(cái)務(wù)共享中心是高效的核算平臺(tái)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中心,共享財(cái)務(wù)強(qiáng)調(diào)標(biāo)準(zhǔn)化、流程化、數(shù)據(jù)化。業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)定位于財(cái)務(wù)中最懂業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)最懂財(cái)務(wù)的人,以支持業(yè)務(wù)績(jī)效為首要目標(biāo),強(qiáng)化對(duì)業(yè)務(wù)的主動(dòng)預(yù)警及風(fēng)險(xiǎn)管控。專業(yè)財(cái)務(wù)也稱為戰(zhàn)略財(cái)務(wù),特點(diǎn)是專業(yè)化和專家化,具備財(cái)務(wù)體系建設(shè)的能力、可以幫助企業(yè)提高經(jīng)營(yíng)決策效率,強(qiáng)化內(nèi)部控制與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理。
1.1人工智能等新技術(shù)給財(cái)務(wù)管理工作帶來的新變化 1.2人工智能等新技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)管理人才能力需求分析
1.財(cái)務(wù)工作重心轉(zhuǎn)移
財(cái)務(wù)部門作為企業(yè)的核心部門之一,其工作重心和核心任務(wù)主要集中于會(huì)計(jì)核算。會(huì)計(jì)核算不僅是財(cái)務(wù)工作的基礎(chǔ),也是確保企業(yè)財(cái)務(wù)健康運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。通過準(zhǔn)確的會(huì)計(jì)核算,企業(yè)能夠清晰地了解自身的財(cái)務(wù)狀況,從而做出正確的經(jīng)營(yíng)決策。此外,會(huì)計(jì)核算的結(jié)果也是編制財(cái)務(wù)報(bào)表的基礎(chǔ),這些報(bào)表對(duì)于企業(yè)內(nèi)部管理和外部利益相關(guān)者都至關(guān)重要。因此,會(huì)計(jì)核算在財(cái)務(wù)工作中占據(jù)著核心地位,是確保企業(yè)財(cái)務(wù)透明度和規(guī)范運(yùn)作的基礎(chǔ)。然而,隨著企業(yè)財(cái)務(wù)共享模式的建立及更多智能化技術(shù)(如機(jī)器人流程自動(dòng)化、智能識(shí)別技術(shù)等)的運(yùn)用極大地提高了會(huì)計(jì)核算的效率,會(huì)計(jì)核算崗位用工需求逐漸減少,企業(yè)財(cái)務(wù)工作的重點(diǎn)從會(huì)計(jì)核算轉(zhuǎn)向輔助戰(zhàn)略決策和支持業(yè)務(wù)管理與監(jiān)控[3]。財(cái)務(wù)工作重心的轉(zhuǎn)移會(huì)直接導(dǎo)致在企業(yè)中從事基礎(chǔ)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)核算工作的人員大幅減少,
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,財(cái)務(wù)工作重心轉(zhuǎn)移、財(cái)務(wù)職能重構(gòu)必然影響和改變著企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)管理人才的能力需求。
1.專業(yè)基礎(chǔ)能力
目前,財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)陷入一個(gè)誤區(qū),認(rèn)為既然財(cái)務(wù)工作重心已由會(huì)計(jì)核算轉(zhuǎn)向輔助戰(zhàn)略決策和業(yè)務(wù)支持,與財(cái)務(wù)核算相關(guān)課程應(yīng)該縮減甚至砍掉,為此不少高校都縮減了中級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、高級(jí)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)等課程的授課學(xué)時(shí)。但學(xué)生進(jìn)入用人單位后,用人單位普遍反映專業(yè)基礎(chǔ)不扎實(shí)。原因在于,業(yè)務(wù)支持與戰(zhàn)略決策都是更高階的財(cái)務(wù)管理工作,財(cái)務(wù)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)掌握不扎實(shí),便很難辨析經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的實(shí)質(zhì),無法幫助企業(yè)運(yùn)用專業(yè)知識(shí)解析和重構(gòu)商業(yè)規(guī)則與流程。因此,盡管隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,會(huì)計(jì)核算工作逐步被機(jī)器取代,但作為企業(yè)的財(cái)務(wù)管理人員,會(huì)計(jì)職業(yè)判斷能力不能丟失,畢竟企業(yè)的業(yè)務(wù)并不是一成不變的,在新業(yè)務(wù)、新業(yè)態(tài)不斷涌現(xiàn)的當(dāng)下,如何合法合規(guī)進(jìn)行會(huì)計(jì)處理需要財(cái)務(wù)管理人員具備扎實(shí)的專業(yè)基礎(chǔ)能力。
2.數(shù)智技術(shù)能力
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,傳統(tǒng)信息化能力的培養(yǎng)已經(jīng)滿足不了企業(yè)對(duì)財(cái)務(wù)管理人員能力的需求。現(xiàn)階段,企業(yè)財(cái)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)字化乃至智能化轉(zhuǎn)型紛紛提上日程,在系統(tǒng)搭建過程中,企業(yè)需要既懂財(cái)務(wù)和業(yè)務(wù),又懂系統(tǒng)架構(gòu)和智能化技術(shù)的復(fù)合型人才。這就要求財(cái)務(wù)管理人員具備較高的數(shù)字化、智能化知識(shí)和技術(shù)基礎(chǔ),對(duì)數(shù)據(jù)資源和智能化技術(shù)有系統(tǒng)的認(rèn)知,能夠運(yùn)用數(shù)智技術(shù)解決企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨的實(shí)際問題。
3.數(shù)據(jù)分析能力
財(cái)務(wù)管理人員對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)支持管理和監(jiān)控以及輔助戰(zhàn)略決策的重要手段之一是對(duì)企業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù)和紛繁復(fù)雜的外部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)智化時(shí)代下,財(cái)務(wù)管理人員面對(duì)的分析對(duì)象是數(shù)據(jù)規(guī)模大到無法通過目前主流的軟件工具在合理時(shí)間內(nèi)進(jìn)行管理和處理的海量數(shù)據(jù)。因此,財(cái)務(wù)管理人員需要運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等大數(shù)據(jù)技術(shù)與業(yè)務(wù)場(chǎng)景相結(jié)合,構(gòu)建模型,進(jìn)行如方案評(píng)估、客戶行為特征分析等大數(shù)據(jù)分析,為企業(yè)投融資決策、銷售決策等提供決策支持。
1.3高校財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)的新變化
為緊跟時(shí)代變化,培養(yǎng)滿足時(shí)代需要的財(cái)會(huì)人才,國(guó)內(nèi)部分高校已經(jīng)開始采取行動(dòng)應(yīng)對(duì)人工智能等技術(shù)的發(fā)展可能對(duì)財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)帶來的沖擊[5]。在專業(yè)(方向)設(shè)置方面,2018年西南財(cái)經(jīng)大學(xué)率先開設(shè)了會(huì)計(jì)學(xué)(大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)班),隨后,中國(guó)人民大學(xué)、山東財(cái)經(jīng)大學(xué)、浙江大學(xué)等高校紛紛增加了智能財(cái)務(wù)相關(guān)的專業(yè)(方向);在課程設(shè)置方面,在總課時(shí)有限的情況下,壓縮了部分專業(yè)課的課時(shí),新增了與智能技術(shù)相關(guān)的課程,如Python基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與商務(wù)智能、財(cái)務(wù)機(jī)器人等。
2高校財(cái)務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)面臨的挑戰(zhàn)
盡管各大高校紛紛調(diào)整財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)方案,設(shè)置與智能財(cái)務(wù)相關(guān)的專業(yè)(方向),開設(shè)了與人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)相關(guān)的課程,但均處于摸索階段,對(duì)于培養(yǎng)人工智能背景下的滿足時(shí)代需求的復(fù)合型財(cái)務(wù)管理人才還面臨很大的挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:
2.1人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才培養(yǎng)目標(biāo)不夠清晰
正如前文所述,隨著人工智能等新技術(shù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用,財(cái)務(wù)工作的重心和財(cái)務(wù)職能發(fā)生重大變化,對(duì)財(cái)務(wù)人才能力的需求也將發(fā)生重大變化。但是目前由于各種原因,不少高校尚未厘清數(shù)智化時(shí)代財(cái)會(huì)工作的重心,更無法梳理出對(duì)財(cái)務(wù)管理人員的能力需求,導(dǎo)致人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才培養(yǎng)目標(biāo)不夠清晰,只能隨波逐流,在壓縮專業(yè)課的基礎(chǔ)上增加一些編程類的課程,導(dǎo)致學(xué)生專業(yè)基礎(chǔ)不扎實(shí)的同時(shí)編程也僅僅處于入門階段,無法應(yīng)用于實(shí)際工作中。
2.2課程和教材在專業(yè)和技術(shù)上的融合性不夠
雖然高校已經(jīng)意識(shí)到智能化技術(shù)類課程的重要性,并引進(jìn)了一些技術(shù)類課程,但是與財(cái)務(wù)管理專業(yè)知識(shí)融合的不緊密,甚至有的只是單純地講技術(shù),導(dǎo)致學(xué)生學(xué)習(xí)的積極性不高。學(xué)生無從知曉這類課程的內(nèi)容如何應(yīng)用到未來的工作中,因此無法確定這類課程的學(xué)習(xí)價(jià)值。與課程設(shè)置類似,目前市場(chǎng)上財(cái)務(wù)管理專業(yè)與人工智能、大數(shù)據(jù)分析融合的相關(guān)教材仍然較少。
2.3融合性課程師資力量不足
專業(yè)與技術(shù)的融合性課程既需要授課教師深譜專業(yè)知識(shí)同時(shí)還精通編程和智能化技術(shù)。從師資隊(duì)伍來看,絕大多數(shù)的授課教師并不具備交叉學(xué)科的知識(shí)背景,只能通過教師自主學(xué)習(xí)積極轉(zhuǎn)型去實(shí)現(xiàn)。但無論是專業(yè)教師去學(xué)習(xí)智能化技術(shù),還是智能化技術(shù)背景的教師去學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí),這都需要一定的時(shí)間,并且還受教師轉(zhuǎn)型意愿、學(xué)習(xí)能力等因素的限制。
3“新文科”背景下人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才培養(yǎng)模式優(yōu)化建議
3.1 明確人才培養(yǎng)目標(biāo)
新文科強(qiáng)調(diào)文理交叉、學(xué)科融合,旨在通過現(xiàn)代信息技術(shù)融入傳統(tǒng)文科課程,為學(xué)生提供綜合性的跨學(xué)科學(xué)習(xí)。人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才培養(yǎng)模式正是在這一背景下應(yīng)運(yùn)而生,旨在培養(yǎng)既懂財(cái)務(wù)管理,又懂人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才,以滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)財(cái)務(wù)管理人才的新需求。從對(duì)企業(yè)的調(diào)研來看,盡管一些人工智能技術(shù)已經(jīng)上線代替了部分人工操作,但還無法完全取代財(cái)務(wù)管理工作,因?yàn)槠髽I(yè)是在動(dòng)態(tài)發(fā)展過程中的,新業(yè)態(tài)新模式的上線仍需要大量的人為判斷,數(shù)據(jù)分析、投資決策、預(yù)算偏差查找等工作需要結(jié)合具體業(yè)務(wù)做出判斷,因此,企業(yè)仍需要有扎實(shí)的財(cái)務(wù)管理專業(yè)基礎(chǔ)的員工。但目前,一些高校為了增加人工智能技術(shù)課時(shí)減少了部分專業(yè)基礎(chǔ)課的課時(shí),導(dǎo)致畢業(yè)生專業(yè)基礎(chǔ)不扎實(shí),與我們的培養(yǎng)目標(biāo)背道而馳。本文認(rèn)為,“新文科”背景下人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型人才的培養(yǎng)要扎實(shí)財(cái)務(wù)管理專業(yè)知識(shí)的同時(shí),讓學(xué)生涉獵人工智能技術(shù),懂其原理知其應(yīng)用即可,不必精通開發(fā),因?yàn)閷W(xué)生的時(shí)間和精力是有限的,在有限的學(xué)習(xí)時(shí)間內(nèi),讓學(xué)生即精通財(cái)務(wù)管理又精通計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)是不可能完成的任務(wù)。
3.2結(jié)合專業(yè)開發(fā)融合性課程
目前,各高校引進(jìn)了一些大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)方面的課程,但由于多是計(jì)算機(jī)專業(yè)的教師授課,授課內(nèi)容并未與財(cái)務(wù)管理專業(yè)背景相結(jié)合,學(xué)生并不了解學(xué)到的知識(shí)該如何應(yīng)用到未來的工作中,學(xué)習(xí)積極性并不高。高校應(yīng)組織相關(guān)教師結(jié)合目前大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用情況設(shè)計(jì)開發(fā)一些交叉融合課程,如智能財(cái)務(wù)分析、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘、財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)與決策支持系統(tǒng)、財(cái)務(wù)機(jī)器人等,將人工智能技術(shù)的應(yīng)用引入財(cái)務(wù)管理專業(yè)課程中,通過實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景案例教學(xué)、任務(wù)驅(qū)動(dòng)實(shí)驗(yàn)教學(xué)、小組討論與分析等教學(xué)方法創(chuàng)新,增強(qiáng)學(xué)生的體驗(yàn)感和課堂參與度,培養(yǎng)學(xué)生跨學(xué)科應(yīng)用的能力。
3.3 加快融合性課程師資力量的培養(yǎng)
由于專業(yè)培養(yǎng)的細(xì)化,絕大多數(shù)教師并不具備交叉學(xué)科的學(xué)習(xí)背景,財(cái)務(wù)管理專業(yè)教師并不具備計(jì)算機(jī)專業(yè)背景,更無法勝任人工智能技術(shù)的教學(xué)任務(wù)。多數(shù)高校只能聘請(qǐng)計(jì)算機(jī)專業(yè)教師授課,造成技術(shù)與專業(yè)的脫節(jié)。因此,融合性課程的開發(fā)離不開融合性課程師資力量的培養(yǎng)。一方面,鼓勵(lì)教師通過自學(xué)掌握人工智能技術(shù)的基本原理;另一方面,學(xué)校可以通過校企合作方式為教師提供機(jī)會(huì),讓教師去企業(yè)學(xué)習(xí)和進(jìn)修,學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)在企業(yè)中是如何應(yīng)用于財(cái)務(wù)管理工作的。學(xué)校還可以積極與人工智能技術(shù)軟件開發(fā)企業(yè)合作,將企業(yè)實(shí)際應(yīng)用的人工智能財(cái)務(wù)應(yīng)用軟件引入課堂,并由企業(yè)提供軟件應(yīng)用的師資培訓(xùn),提升人工智能財(cái)務(wù)管理復(fù)合型師資力量。
4結(jié)語
隨著人工智能等新技術(shù)在企業(yè)管理中的推廣與應(yīng)用,企業(yè)對(duì)“ AI+ 財(cái)務(wù)管理”人才需求加大,傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)管理人才培養(yǎng)模式已經(jīng)難以滿足企業(yè)需求。在“新文科”建設(shè)的指引下,各高校加速轉(zhuǎn)型步伐,紛紛開設(shè)人工智能相關(guān)課程,以順應(yīng)時(shí)代發(fā)展、滿足社會(huì)用人需求。本文深入探討了人工智能等新技術(shù)給財(cái)務(wù)管理工作帶來的新變化以及對(duì)財(cái)務(wù)管理人才能力培養(yǎng)的新需求,提出高校財(cái)務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)面臨培養(yǎng)目標(biāo)不夠清晰、課程在專業(yè)和技術(shù)上的融合性不足、融合性課程師資力量不足等挑戰(zhàn),并有針對(duì)性地提出優(yōu)化建議,為高校培養(yǎng)滿足社會(huì)需求、新時(shí)代需要的4 AI+ 財(cái)務(wù)管理”復(fù)合型人才提供有益參考。
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收稿日期:2024-12-16
作者簡(jiǎn)介:
殷方圓(通信作者),女,1986年生,博士研究生,講師,主要研究方向:公司財(cái)務(wù)、公司治理、會(huì)計(jì)信息化、財(cái)務(wù)智能化。孫潔,女,1979年生,博士研究生,教授,主要研究方向:企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警、企業(yè)信用評(píng)估、會(huì)計(jì)信息化與智能化。