论大数据方向财务管理专业人才培养体系的构建

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　　摘 要： 人工智能的发展以及商务智能化程度的提升，促使以核算为核心的传统财务模式向以大数据为核心的智能财务模式转变。融合OBE人才培养模式，借助校企合作资源与技术优势，以学生大数据分析能力提升为方向，从人才培养目标定位、教学体系、教学设计、教学资源等方面提出大数据方向财务管理专业人才培养模式设计。
　　关键词： 人工智能 大数据 机器人自动化 课程教学体系
　　新一代信息技术促使以核算为核心的传统财务管理模式向以大数据为核心的智能财务管理模式转变。未来，人工智能和机器人自动流程化将更广泛地应用于财会、税务和审计领域，成为改善组织服务、提高效率和降低成本的关键工具。伴随机器人自动流程化的实施，基础核算的财务人员占比一定会进一步下降，企业需要能够利用大数据分析技术与工具实现智能化财务分析与管理的复合型人才，如何应对新科技时代下智能财务转型的需求是各高校应慎重思考的问题。
　　一、人工智能时代影响财务管理的新技术
　　（一）财务核算全流程自动化
　　智能财务核算系统可以实现业务事件驱动财务处理流程，以智能感知、OCR、电子发票、自然语言理解及神经网络等技术为基础，采用外围业务系统采集业务数据，发票识别信息系统采集和比对发票数据，通过人工智能代替人工进行发票记账、财务对账、发票比对、账务系统自动匹配发票和入库、凭证自动生成、财务模块的自动合并抵消、税务模块的自动申报等操作，最终通过BI分析系统实现账务处理的全过程自动化。
　　（二）财务决策系统智能化
　　大数据是智能增强的技术核心，企业以大数据为核心建立财务预测、控制、分析与决策一体化的智能财务决策支持系统。大数据在财务领域的应用表现在风险管控、预算预测和决策支持三个方面。未来，大数据结合人工智能技术，利用战略预测和决策、战略计划与控制、财务分析与绩效考核等方面的模型和算法，对企业运行的业财数据和经济宏观数据进行实时自动采集、监控、挖掘和分析，为企业经营决策进行事前预测、事中控制和事后分析提供依据。
　　（三）财务共享中心智能化
　　基于机器学习的OCR方式，能够通过大量带有特征值和结果标签的影响进行监督学习，提升ORC的识别率，机器学习还可以实现作业规则的自我优化。系统不仅实现了财务处理的标准化、集中化、流程化和信息化，更重要的是利用上述技术实现了处理流程的智能化，并将服务的内容从应收、应付、总账、资产管理、费用报销、资金管理等一般事务性流程领域扩展到了税务分析、公司治理、资金运作、预测和预算、内部审计和风险管理等高价值流程领域。
　　二、智能时代企业对财务管理人才职业能力的新要求
　　（一）大数据分析与挖掘
　　在人工智能背景下，企业对财务人员的数据信息收集能力、挖掘能力以及洞察能力有了更高的要求。在会计交易的核算处理和相关业务流程自动化的基础上，企业高度重视大数据分析，企业对数据的收集范围不再局限于企业内部，信息收集从企业单点扩展至整个产业链，财务分析的视角也应拓展到更广泛的范围。企业需要的是能够采用大数据分析技术和工具进行预算分析、管理报告、预测决策的高级财务管理人员。智能时代，没有大数据和算法思维的财务人员是不合格的。
　　（二）财务流程规划
　　在智能时代，共享服务中心会将现有的审核作业进一步规则化，甚至是计算机通过机器学习模式，在学习海量案例后形成自己的作业规则。这样，在整个流程运营中，对人员技能的需求会进一步下降，会计运营人员有可能退化为信息录入人员，而企业需要的将是有能力对财务流程体系进行规则分析、流程设计和流程优化的高级人才，财务人员要根据业务需要设计规划财务流程，培养独立分析的能力和风险管理意识，对企业的业务流程和资源进行整合再造，完成企业流程优化。
　　（三）财务系统管控
　　智能时代财务人员要基于不同的业务应用场景持续升级完善财务信息化系统的功能架构，财务人员需進一步加强技术知识储备，参与到企业智能信息化系统建设、人工智能系统开发及维护工作中，为信息化产品和平台化架构提供建议，成为企业财务信息系统的辅助实施和管理者。财务信息化系统和财务机器人的开发、应用和维护，均依靠财会人员和计算机开发人员之间的相互配合。
　　（四）复合知识体系
　　企业需要更多大数据分析和挖掘等财务管理工作，复合型财会人才的作用及重要性将越发突出和明显。一方面，财务人员需要有非常宽阔的知识面，应对财务管理的各业务领域有广泛的了解，能够根据企业内外环境特点和行业竞争情况制定企业战略。另一方面，财务人员还需要对智能化技术有充分的认识，清晰地认识到智能技术能够做什么，以及如何与企业财务管理的场景相结合。随着智能财务系统的持续发展，同时具备算法编程能力、财务智能系统架构和维护能力以及财务管理知识的复合型人才将是企业所需的。
　　三、融合OBE-CDIO的大数据方向财务管理专业人才培养模式
　　成果导向理念的教育模式（简称OBE）是以学生通过教育过程取得的成果作为教学设计和实施的目标，国际商学院协会（AACBS）要求所有商科认证专业采用OBE的审核评估标准。CDIO工程教育模式（简称CDIO）的核心理念是以综合的培养方式使学生在这四个层面达到预定目标，培养学生解决工程实践问题的能力，很多高校都把工程专业CDIO改革的经验推广到全校其它非工科专业。目前高校财务管理专业人才培养目标与人工智能时代财务管理人才能力要求不匹配，基础的财务人才供给过剩，而中高级财务人才供给不足;理论课程与企业实务脱节，实践教学流于形式，与智能技术相关的课程数量和学时不足，财务理论课程和技术课程之间缺乏融合，使得学生的大数据分析能力比较差。针对上述问题，有必要采用OBE-CDIO的人才培养模式对现有财务管理专业的人才培养目标、课程教学体系等多方面进行革新。 　　四、大数据方向财务管理专业人才培养模式设计
　　（一）专业人才培养目标定位
　　根据OBE反向设计原理，在充分调研产业和企业需求基础上，人工智能时代下财务管理人才培养目标初步确定为：掌握复合的财务专业知识，掌握财务相关的大数据分析技术，掌握信息系统应用技术，具备良好的信息化素质;具备战略思维、协作沟通能力和创新精神;能够为企业战略规划、经营决策和业务运作提供大数据决策支持和智能化解决方案的复合型高级专门人才。根据专业总体培养目标，构建反映学生毕业要求的CDIO能力框架（知识技术层级、职业素质层级、人际关系层级、企业和社会贡献层级）（见表1）。进一步细化毕业要求的主题内容，突出大数据和信息化能力，构建定性和定量评价的专业培养标准。
　　（二）课程教学体系优化
　　课程教学体系是使学生能够达到毕业要求，达成培养目标的基础，围绕毕业要求（预期学习产出），在人才培养目标指引下，初步形成了如下五个层次的课程体系。在课程群内要按对毕业要求的贡献度确定每门课程的教学内容和教学时数，弱化课程本身的系统性、完整性和连续性，强化课程之间的联系。
　　1.专业财务课程。主要对应专业财务工作的基础作业岗位，涉及会计核算、报告、税务、资金等内容，财务管理的信息来源于会计，不能脱离财务核算，仍然要以财务会计为基础。学生要了解财务报表的生成过程及会计账务处理流程、能够对一般企业常见经济业务进行会计处理、进行企业纳税申报等，为后面的信息化结合奠定扎实的基础。这方面课程主要有：会计学原理、财务会计、纳税实务。即使是机器人完全替代了财会岗位，对财务信息的解读仍然需要较为艰深的财务理论知识，具备扎实的专业基础知识是进行大数据分析与决策的前提。
　　2.大数据方向课程。包括两个方面，一是与企业信息化相适应的ERP系统和财务共享作业系统的熟练操作、配置和流程设计相关课程，如用友ERP财务软件模拟实践、SAP系统财务管理应用和企业财务流程设计与优化等课程，使学生充分掌握信息系统应用技能;二是与大数据分析相关的课程，包括如Python编程语言、大数据分析和数据库等课程。未来优质的工作岗位一定属于能够结合财务知识和算法能力的复合型人才，因此，高校财务专业应注重培养学生算法能力。
　　3.战略财务课程。大数据分析工具运用和财务思维的培养是提升学生数据决策能力的两个重要路径，为此，需要开设高级财务管理、全面预算管理和管理会计等高年级课程，一方面能够帮助学生理解财务管理知识和在企业的战略和创新、企业价值管理、并购和重组风险管理、经营分析与绩效管理和全面预算管理的运用和核心作用，拓宽学生的知识面和视野，培养他们财务思维和管理决策意识;另一方面，这部分课程也是与数据分析能力培养结合最紧密的课程，学生通过战略财务课程的学习，能够深刻理解数据分析工具和方法在企业经营分析、价值管理、预算管理和风险管理等各个环节的运用，能够全面提升学生对财务专业知识、分析方法与信息技术等知识与技能的综合运用能力。
　　4.智能财务课程。面对智能财务转型需求，还要为学生提供与智能财务相关的选修课程，如机器学习与财务智能、基于大数据的智能财务决策和RPA机器人流程自动化等课程，学生可以根据兴趣和职业发展方向选择相应的课程，智能财务课程帮助学生充分理解智能技术与财务管理结合的内在逻辑和应用场景，提升学生将财务管理知识、信息技术与业务场景深度融合的创新能力。
　　（三）基于大数据方向课程的混合式教学设计
　　教师需要清晰知道该课程对专业培养目标的作用及贡献，细化可测评的课程学习目标特征及实施准则。为实现课程对大数据能力的提升，需要将大数据能力培养目标贯穿到所有的财务课程之中，实现技术与财务的充分融合，以培养学生运用综合的分析方法和技术解决企业财务问题的能力。为培养学生大数据环境下数据分析和綜合决策能力，要在财务理论课程中包含与数据分析和信息技术应用相关的内容和学习目标。在OBE-CDIO模式下，教师要创造开发出大数据分析的学习环境，包括技术环境和各种利于学生自我学习与合作学习的环境，支持学生与大数据环境互动。教师要重视将大数据技术融入到课程项目任务、案例分析和成果展示等课程混合式教学活动当中。利用信息技术企业的财务大数据教学产品，重组和优化课程教学活动和教学内容，聚焦财务大数据的理论及实践内容，配备理论、工具、软件平台及客观灵活的考评体系，提升学生运用智能化工具进行数据分析与辅助财务决策能力。
　　（四）实践教学资源建设
　　教学资源的改变是教学变革的基础，大数据环境下的财务数据是海量的、动态的、全开放式的。高校需要在教学过程中准备好充足的教学案例、大数据和商业数据挖掘相关的线上线下混合式教学资源。一方面，高校必须投入大量的资金打造信息化的教学资源;另一方面，还应加强与其他高校信息技术专业、信息技术企业和软件厂商的合作以及充分利用互联网获得大数据教学资源，为了保证教师能够轻松地将大数据技术融入到课程教学中，需要整合高校、产业、信息技术企业资源和技术优势，围绕专业人才培养目标，以校企合作为途径，基于大数据能力提升方向，在理论知识学习、大数据工具实训、大数据应用、以及企业实践四个方面，构建系统化、科学化、智能化的财务管理专业实践课程教学体系。
　　五、结论
　　人工智能时代，基础财务工作将由机器人流程自动化来完成，企业对大数据方向的高级财务管理人才需求更加迫切。本文针对人工智能背景下企业财务管理转型的需求，提出了大数据方向财务管理专业人才培养体系的改革方案，从人才培养目标、课程体系和实践教学资源等多个方面提出改革思路，以保障大数据方向财务管理专业人才培养目标的达成。
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　　〔本文系辽宁省教育科学“十三五”规划课题（项目编号：JG16DB112）;湖北经济学院教学研究项目（项目编号：2018018）阶段性成果〕
　　〔姚晓林（通讯作者），大连东软信息学院信息与商务管理学院。魏琦，辽宁师范大学计算机与信息技术学院。李井林，湖北经济学院会计学院〕
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