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0引言
2018年11月，教育部宣布职业教育启动“1+X”证
书制度改革，试点院校主要涉及中职、高职院校，并且号召应用型本科院校及开放大学等积极参与，这标志着我国职业教育“1+X”证书制度正式实施。为了保证证书的质量，在开发职业技能等级标准时，规定要体现新
技术、新工艺、新规范、新要求等内容。2019年9月，教育部公布第二批试点证书，包含智能财税、工业机器人操作与运维等10个技能等级证书。目前智能财税方向有大数据财务分析、政府财务与会计机器人应用、业财一体信息化应用、业财税融合大数据投融资分析、业财税融合成本管控、企业财务与机器人应用、智能财税、财务共享服务、财务数字化应用、金税财务应用、数字化管理会计等职业技能等级证书。智能财税证书列入“1+X”试点中，恰好迎合了当下社会对财经类人才的需求，即由过去纯粹的职称等级逐渐向职业技能等级证书转变，对会计人才职业能力的培养由传统的核算型
向管理型转变。
2020年8月20日首届智能会计教学研讨会在线
上举行，中国人民大学商学院王化成教授所做的“数智时代的人才需求和教育改革”主题报告分享了数智经济的定义和特征，以及数智时代财会创新及相关岗位的变化。由此可见，数智经济时代全国高校的财会专业都在寻求改变。数智化复合型财会人才是指：在互联网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，应用大数据技术相关工具掌握大数据思维，运用数据分析工具与方法融合财务专业技能进行财务报表分析、业绩管理分析、审计分析及内部控制系统分析的财会人才。在此基础上，进行大数据财务分析融合数智化复合型财会人才培养的实践研究，具有现实意义和可行性。2020年7月广州城市理工学院(原华南理工大学广州
学院)会计学专业申报大数据财务分析“1+X”职业技能等级证书试点，并筹办大数据财务分析教改实验班，为学生提供全面的财务数据采集、存储、分析和管理学习体系。学校尝试通过产学合作协同育人项目，通过政府搭台、企业支持、共建共享，深化产教融合，促进教育链、人才链与产业链、创新链有机衔接。1
时代背景及传统教学现状
1.1现阶段会计学人才培养目标单一与新的市场需求脱节
在“大智移云物区”(大数据、智能化、移动互联网、云计算、物联网和区块链)时代，由于ERP 信息化软件的实施、财务共享服务中心的构建，企业将积累海量的
[收稿日期]2021-08-09
[基金项目]2020年度广东省教育厅质量工程项目阶段性成果(项目编号:57SC200301)。
[作者简介]李彩凤(1988—)，女，硕士，讲师，主要研究方向：资本市场财务会计，大数据财务会计。
大数据财务分析融合数智化复合型财会人才培养研究
李彩凤，李晓明，陈志轩，王一明
(广州城市理工学院管理学院，广州510800)
［摘
要］在“大智移云物区”等新技术的驱动下，商科教育的学科、专业基础已经改变，商科类学科专业交叉
融合不可避免。传统的财务思维和技术已经无法满足企业需求，为适应大数据时代的会计人才需求转型，需要将新一代信息技术与财务融合。本文在借鉴国内高校经验的基础上，借助教育部宣布职业教育
启动“1+X ”证书试点工作的契机，开展应用型本科类型高校进行产学研用合作探究，将大数据财务分析职业等级证书考试的内容融入数智型财会人才培养体系，探索复合型职业会计专业人才培养路径。［关键词］大数据财务分析；数智化复合型财会人才；产学合作协同育人
doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2022.03.020
［中图分类号］F232；G640
［文献标识码］A
［文章编号］1673-0194(2022)03-0068-05
中国管理信息化
China Management Informationization
2022年2月第25卷第3期
Feb.,2022Vol.25,No.3
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财务数据，亟须大数据技术从海量的数据中获取、挖掘有价值的信息并对这些数据进行储存、分析，财务数据信息向准确性、实时性和预测性方向发展，传统财务会计的数据分析逻辑和核算方式已不能满足企业战略决策的要求。高校培养的学生必须要掌握原始数据采集、原始数据分析、原始数据清洗、数据挖掘建模分析等能力。此外，随着会计、数据和信息技术的加速融合，计算机和机器人能基本完成会计核算的基础工作，具备财务分析技能、数据挖掘技能、数据库应用和分析优化技能的数智化复合型财务会计人才在职业上更具有竞争优势。而我国高校会计人才的培养由于接触“智能财务时代”和“管理型会计人才”的理念较晚，目前还没有形成较完善、科学的人才培养方案，具备大数据财务分析能力的会计人才供需矛盾日益加剧。
1.2传统会计专业课程未能与大数据财务分析课程有效融合
目前国内高校开设的传统会计专业理论与实践课程主要包括财务会计与报告、财务管理、管理会计、预算会计、成本会计、审计、会计信息化、财务共享及沙盘演练等，这些课程很好地培养了学生综合分析处理企业财务报表、企业营运、偿债、盈利、发展等财务数据的能力，以及独立撰写财务分析报告的能力。然而，在大数据时代，财务数据量大、种类多，要从海量信息网中迅速到有价值的数据信息，再通过对数据的“加工”和“解读”，从而实现数据的“增值”，这些传统的财务会计课程教学显然不能完全满足新时代的要求，学生在掌握传统财务会计技能的同时，还需学习数据挖掘、数据分析以及数据仓库技术。目前的财务会计专业课程设置缺乏大数据背景下的学科交叉和新兴学科的支撑，数据分析和应用的
课程未能合理融合会计专业课程，学生对云计算、大数据等新兴技术的了解程度也不够，这种注重专业化而忽视跨学科多元化的课程体系，难以培养学生应对大数据财务时代下较为综合性工作的能力。
1.3财会专业教师大数据应用知识储备不足
建立智能会计与大数据分析实验班，教师团队不仅要掌握会计专业知识，还应该熟悉大数据工具应用于财务的相关知识。但是大部分会计学专业教师的教育背景都是财会专业，没有足够的大数据信息应用的知识背景。面向现代商业社会、先进制造业和大数据人工智能信息化时代对会计行业“厚基础、宽口径、强能力”高端会计师人才的广泛需要，培养高品质应用型复合型的会计人才的核心专业课，以能力为导向的人才培养方案需要授课老师与时俱进，不断学习，不断更新知识体系并进行终身学习。同时培养数智化复合型财会人才，要根据课程设置引进跨学科人才。目前，会计学专业的师资队伍团队亟待建设以适应新的人才培养方案的要求。
1.4校企合作和产教融合层次浅
财务业务和财务数据在很多企业具有一定的保密性，围绕产教融合实训基地展开校企合作、专业建设、学生实训、实习就业等一系列活动，大部分是仿真模拟环境，缺乏将行业、高校、企业资源整合集成的平台化、整体化思维，目前高校并未实现真正的产教融合和深度的校企合作。大部分教师只是从理论上了解智能财务的发展方向，并未对前沿的财务、审计等人工智能领域实地调研和访问。以知识传授和考
证为主要目标的教育模式仍然是主要的财会类教学方法，校外基地实习、自学、讨论、调查研究、实验实习等仍处于辅助地位，学校教学功能空间与学生要求的多样化学习方式也有相当大的距离，不利于培养数智化复合型财会人才。
圆高校教学改革意义
2.1适应大数据时代的会计人才需求转型
大数据时代，企业对大数据人才的需求呈现出多层次、缺口大的新特征。随着席卷全球的企业数字化转型浪潮，对于商科专业的毕业生,80%的雇主要求他们不仅要具备扎实的商科专业知识和能力，更要求他们具备一定的数据思维和基础的数据处理能力。这种复合型人才在以数据运营分析为核心竞争力的政府和企业中备受青睐。如何对财会专业学生进行大数据知识的教学，如何将大数据知识嵌入专业课程中，亟待会计教育工作者研究思考，通过校企合作，为智能会计人才培养贡献力量。
2.2响应国家高等教育改革的号召
2015年9月，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》,2019年国务院颁布了《国家职业教育改革实施方案》。对此，应用型本科院校的财会专业教学必须因势利导，根据“1+X”证书制度的要求不断改进面向财会专业学生的教学模式，实现学生实践能力的提升。2019
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年的CGMA 新管理会计能力框架中，增加了数字技能和技术技能的新大类，包括：信息、数字素养、数字内容创作、解决数字难题、数据战略和规划、数据分析和数据可视化、数字化成本核算、数字生态系统中的成本管理、IT 和数字化转型的资本支出评估、会计信息系统和数字技术等能力要求，提出了新经济环境下对管理会计人员大数据能力的新要求，由此可见，应用型本科院校的会计专业数字化、智能化教育改革势在必行。2.3促进会计学专业课程体系进一步优化
会计学专业经过十年教学改革将会计本科学业与
会计职业相融合，实行优化会计本科知识结构、强化会计实训专长和会计职业资格考证“三结合”。2020年7月会计专业申报“大数据财务分析职业技能等级证书”试点，专注于大数据财务分析，为学生提供全面
的财务数据采集、存储、分析和管理学习体系。探索将证书培训课程内容融入会计专业人才培养方案中。筹办大数据财务分析教改实验班，将数据处理能力的课程体系更新并融入会计专业的课程中，促进会计学专业体系更新优化。2.4开拓会计学专业毕业生的就业前景，提高职业竞
争力
根据财政部会计资格评价中心的数据，截至2020年底，全国具备初级资格会计人员670万人，具备中级资格会计人员242万人，具备高级资格会计人员20万人。在2020年年末，持有初级、中级、高级证书人员比
例约为33.5∶12∶1，财会专业毕业生们步入职场，面临整体行业供过于求的状况，就业相对困难。相关机构发布的调查结果显示，企业更青睐拥有多项职业资格证书的应聘者。因此，在应用型本科院校实施“1+X ”证书制度，并根据学校人才培养目标和方案，设计适合本校会计专业学生的大数据应用的课程培养体系尤为重要。应用型本科毕业生在获得本科毕业证书的同时取得职业等级证书，能够运用大数据财务工具分析问题、做出决策，能有效地拓宽其就业面，也能有效助力本校财会毕业生在激烈的职场竞争中脱颖而出。3
教学改革目标与改革内容
3.1改革目标与框架
王一 博通过1+X 证书试点，将大数据知识与会计专业课程融合，培养具有本校特的数智化复合型人才，并带动教师队伍建设的升级。结合自身的发展战略、人才培养目标定位和办学条件，培养数智经济背景下适应经济发展需求的复合型会计专业人才。通过“大数据财务分析1+X 职业等级证书”的试点申报，加强校企合作产教融合，充分整合社会资源，并筹办大数据财务分析教改实验班，为学生提供全面的财务数据采集、存储、分析和管理学习体系。进一步深化会计专业课程改革和教学方法改革，根据人才培养方案培养师资团队，继续发挥会计学专业的品牌优势，提高学生就业竞争力。具体改革内容框架如图1所示
。
图1大数据财务分析课程改革框架
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3.2具体改革内容
3.2.1根据环境变化调整会计专业培养目标
根据应用型本科院校培养特点，在已有实训课程基础上探索适合本校财会学生的数智化人才培养方案，探索完善校内课程体系和职业等级考试认证相结合的数智型财会复合型人才培养路径。比如，对大学一年级的学生通过“会计信息系统”“大数据通识课”等课程培养学生对于大数据、会计智能化的认知与基础操作能力；对大二、大三的学生，在“中级财务会计综合案例课程”“分岗位竞赛课程”等实训课程中嵌入“大数据思维课程”“财务大数据融合”课程，鼓励学生参与学科竞赛和大数据财务分析等级考试的初级和中级考试；大四时期，开设“大数据财务分析(初级、中级)”课程，利用数据库创建案例模型数据可视化，提高学生决策和分析能力；在金蝶、方宇跨专业综合实训，通过系统模拟全社会各行业运行，提前为学生就业打下基础，鼓励学生参加大数据财务分析职业等级考试，从而培养财会专业学生应用信息技术来发现
问题、分析问题和解决问题的综合数据处理能力。
3.2.2根据专业特点改革人才培养方案
根据培养目标、工作岗位要求、国际商科认证理念、大数据财务分析职业技能等级考试体系，并结合校企合作，制订能力成果导向型的人才培养方案。针对每学年的执行效果，对人才培养方向不断优化，从而体现应用型本科学生的竞争优势。根据人才培养方案、师资队伍建设、教学软/硬件资源配备、课程设置、教学方法研究、实践教学、教学效果评估总结等方面进行全面地提升，特制订以下改革实施方案。
首先，通过实际调查和理论研究相结合设计调查问卷，实现对岗位需求的综合分析和提炼。从社会企业实际需求出发，通过走访具有代表性的企业、会计师事务所和已经走在前沿的兄弟院校进行调查研究，结合国内外相关文献的跟踪研究成果开展大数据财务分析需求预调研，收集大数据环境下会计学专业数智化复合型人才培养的经验和教训。根据预调研的成果设计出一套完善、可行、有效的调查问卷，并针对性地对企业、高校毕业生和一线教师进行实地调研和沟通，利用大数据技术收集招聘网站对大数据时代应用复合型会计人才相关岗位的要求并形成数据及文本总结资料，使用大数据技术挖掘出数据及文本总结资料的主题，然后结合调查问卷的结论综合提炼出企业对复合型人才的知识储备和岗位能力的具体需求。
其次，取得大数据财务分析“1+X”等级证书项目试点，通过融合国内外相关专业课程体系的比较研究成
果和企业对复合型人才的知识储备和岗位能力的实际需求，对高校传统会计专业课程体系进行修订，将学校课程对接企业岗位需求，培养学生大数据财务分析能力，促进产教融合，同时有计划地开展教师培训，全面提高教师的大数据教学技能和应用水平，推动大数据数智化人才培养相关的科研成果向教学成果转化。教学软/硬件资源配备、课程设置、师资队伍建设等条件均具备后就可按计划推进大数据财务分析实验班的教学实践工作，为有效评估教学效果和学生对知识的掌握情况，同时对教学效果进行跟踪记录，使用大数据分析工具建立起多元化的课程评价体系和考核激励办法，在教学实践中不断总结经验。
最后，整理和分析大数据财务分析课程体系和教学效果，对教学效果进行持续反馈，根据教学实践总结相关经验，拟订下学期课程组的工作计划和工作重点。
3.2.3改革专业课程设计，与大数据财务分析课程有效融合
通过改造现有专业，融入大数据课程，可以在会计学专业下分流设置大数据会计方向，以实验班的形式先进行试点，再根据试点教学情况酌情扩大实施范围。当然，传统财务会计课程的目的是使学生了解会计准则与做账方法，虽然大数据背景下的会计人才主要是学习应用大数据会计系统，但该系统也是基于会计准则研发的，如果不深入学习会计准则就无法了解信息系统所处理数据的经济实质，所以传统财务会计课程依然是实验班的教学重点，专业课程教师除了教授教材上传统的财务分析方法以外，也需进行课程拓展，教授学生在信息技术高速发展的今天，如何利用互联网、云技术，进行原始数据收集、数据
筛选和清洗、挖掘建模分析等，如：利用上海证券交易所、同花顺、东方财富等网站了解所需分析公司概况，利用萝卜投研、Choice 数据等APP获取一些行业容量、前景等信息，利用Excel等工具进行数据的整理、回归分析等。保留会计类的专业必修课程，删减一些会计类的延伸课，通过课
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程的合并，从而压缩会计类课程的学时和学分，再合理融入数据库技术原理、大数据采集和财务分析、非结构化数据挖掘与分析等相关课程，如将“大数据采集和财务分析”“非结构化数据分析和挖掘”等融入会计学专业的课程设置中。在综合实训方面，针对大数据会计方向的学生增设大数据专题实训课，引入成熟的数据研究院开发的大数据理论课程和将真实案例数据进行脱敏后用于教学的大数据实训平台，帮助教师以数据为核心开展教学，通过修读财务大数据可视化、大数据专题实训等课程进行专业融合训练，如在财务共享专题中，介绍财务共享服务的理论、财务共享流程设计以及通过模拟场景让学生体验和操作财务共享软件。以此培养既懂财务又懂数据科技的复合型会计专业人才，学生在掌握基本财务技能的基础上，能够灵活运用流行的大数据分析工具实现财务预测、企业估值、法务分析等实务操作。最后，学院定期组织讲授大数据课程的老师和专业课程教学的老师进行交流、探讨、总结归纳，通过学生学习
效果反馈和教学情况总结，不断优化课程融合设计。
3.2.4推动基于大数据平台应用的校企合作
与首冠科技有限公司和悦岚(上海)数据服务有限公司进行合作，根据学校应用型本科的定位和学生的特点，合作开发课程、项目和教材，形成模块化的课程设置，开展大数据财务分析融合实训课程。首冠科技有限公司与悦岚(上海)数据服务有限公司合作，在DEEP 云平台开设了“1+X大数据财务分析职业”项目。会计教育要注重实践性和职业性，通过试点大数据财务分析的课程，跟企业合作培养复合型应用型会计人才。在校内，加大资金投入，并根据会计技能培养的要求，在“大数据财务分析(初级、中级)”课程的基础上，训练学生的数据思维和财务分析能力，加深学生对经济业务的理解和识别，提高判断能力和操作技能。在校外实习基地，加强与企业的合作，充分利用企业优势资源，让学生在生产一线切身体验会计实务，做到学以致用、用以促学、学用相长，不断积累工作经验和提升实践动手能力。企业可以安排高年级大数据财务方向专业的学生到这些企业参加短期见习(3~5天)，实习(3~6个月)，进一步提高学生的就业竞争力。
3.2.5加强师资队伍建设
悦岚数据师资培训方案能够融合国内财务和大数据财务专门为大数据财务分析试点院校老师量身定制的一套培训方案，能够快速提升一线老师的大数据相关课程的教学能力。与首冠科技有限公司和悦岚(上海)
数据服务有限公司进行合作，根据学校应用型本科的定位和学生的特点，合作开发课程、项目和教材，形成模块化的课程设置，开展大数据财务分析融合实训课程。DEEP图形式大数据引擎支持企业级大数据数猎云平台，有真实商业案例支持的情景式大数据实训，有上百个行业的真实数据，用户可以快速设计和开发各种大数据应用，比如数据迁移、预处理、数据清洗、精准营销、客户画像、离网预测、金融风控等。大数据财务科研与商业分析平台有助于科研项目的实施，还能进一步通过教学改革推动教师的科研项目，实现教学相长。会计专业教师应主动学习、终身学习，改善知识结构，主动迎接大数据财务与应用对教师传统专业知识结构的挑战；积极探索新型师资队伍的培养模式，尽快造就一支融人工智能技术和相关专业知识于一体的数智化复合型专业师资队伍。同时，鼓励会计专业教师开展专业、学科和课程建设之间的交流与合作，分析大数据、人工智能等相关方向的建设经验和成果。鼓励讲授大数据相关课程的教师利用课余时间积极开展对外交流，参加大数据课程的培训，尝试将大数据技术和科研结合起来，组建大数据会计研究领域的科研团队，以科研成果支撑教学服务，实现教学师资队伍的可持续发展。
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