會計專業碩士審計數據分析技術課程建設的思考

胡樂煒 周穎

一、引言

數智時代，云計算、大數據、人工智能、移動互聯網等數字化技術不斷滲透進社會經濟發展的各個領域，深刻改變著政府、企業、個人等社會主體的行為方式。我國“十四五”發展規劃中明確指出，為了迎接數智時代的到來，需要充分激發數據要素潛能，推進網絡強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。針對審計工作，習近平總書記在中央審計委員會第一次會議中強調”要堅持科技強審，加強審計信息化建設”。由此，從社會的方方面面來看，面對當前的新機遇和新挑戰，都對審計、會計行業的從業人員的素質和能力提出了新的要求。

高等院校承擔著為國家培養審計、會計人才的重任。會計專業碩士（MPAcc）旨在培養高層次、應用型會計、審計領域專門人才，近年來由于國家對于這些類型的高層次人才需求不斷擴大，以及高等院校人才培育質量體系的持續完善和改進，促使著該專業的一些主干課程也隨之不斷重構和調整。審計數據分析技術課程是MPAcc審計與大數據方向的必修課程，是該方向核心專業課程和特色課程之一。以下部分，筆者將對審計數據分析技術課程特性、教學過程中可能存在的問題，以及對策建議進行闡述和討論。

二、審計數據分析技術課程的特征

在以往傳統情景下，審計人員可以通過檢查、觀察、詢問、函證、重新計算等分析技術來收集和處理審計證據。然而，當前數智時代的新興數字化技術不斷涌現，以逐漸成為審計數據分析的重要技術手段。因此，審計數據分析技術課程也蘊含了一些新的時代特征。

首先，審計數據分析技術課程所關注的數據對象從傳統數據向大數據轉變。數智時代，基于被審計單位的內部有限信息（如：財務報表、會計賬目數據等）進行審計，已不能滿足審計部門有效發現問題的要求。需要將數據獲取擴展到與其相關的所有外部數據（如：海關、銀行、工商部門、互聯網運營商等）。此外，由于獲取的數據源格式各異，并不都能滿足結構化存儲和處理方式，因此，課程所關注的數據類型也從結構化擴展到半結構化，甚至非結構化的形態。

其次，審計數據分析技術課程以更豐富的數據分析技術為支撐。在當前的新環境中，審計工作可以借助機器學習方法（如：分類、聚類、關聯分析、神經網絡、深度學習等）來處理相關數據。國家各級審計部門也正在積極構建與之匹配的審計數據中心。因此，在本課程中需要涵蓋更豐富的有關數據分析技術的知識。

再次，審計數據分析技術課程也強調數據的可視化技術。在傳統的審計環境中，由于數據相對簡單，故而沒有過于強調數據可視化的作用。然而，在大數據分析過程中，數據種類紛繁復雜，數據維度盤根錯節，沒有一定的數據可視化技術能力，將阻礙甚至誤導審計人工的數據分析結果。因此，該門課程將會著重突出利用最新主流技術對審計數據進行多角度、多維度可視化分析的內容。

三、審計數據分析技術課程教學過程中發現的問題

在教學過程中，通過親身調查和仔細反思，筆者發現了如下的主要問題：

首先，學生所需具備的基礎知識的儲備量明顯不足。由于審計數據分析技術課程涵蓋來來自會計、計算機、數學等專業的知識，因此，學生在學習課程前需要有一定的相關知識儲備。然而，通過調查發現，大部分的MPAcc的學生以前所掌握的知識主要以會計專業知識為主，因此，導致無法高效地學習本門課程。

其次，能用于審計數據分析的案例較少。案例教學一直都是MPAcc教學的一種主要范式。然而，由于審計數據一直都是企業的核心機密數據，加之，將外部的異構數據導入審計分析的范式也尚處在探索之中，因此，教師使用案例讓學生感受當前主流和創新的審計數據分析技術在行業中的應用模式的初衷，實現起來還有一定的距離。

再次，課程教學的軟硬件設施明顯滯后。當前的課程并無有針對性的軟件可以配備。一些針對審計相關課程（如：審計學、審計學原理等）的實驗軟件其中的流程固化、數據格式單一，因此，無法有效地應用到本課程。與此同時，如果教師自行設計的實驗，又極有可能因為數據失真或技術超前，而與真實的審計情景脫節。

最后，為該課程配備的教師資源有限。高校教師學歷普遍較高，很多是擁有博士學歷的高層次人才，其專業素養、理論知識儲備，以及學術水平都是毋庸置疑的，然而，他們往往只擅長于某一細分學科領域。該課程是一門涵蓋多學科領域知識的課程，高校教師在教學過程中的短板就會凸顯出來，即，擅長會計領域知識的教師無法有效教授計算機領域知識，擅長計算機領域知識的教師又無法有效闡述會計領域的知識。因此，也阻礙了該課程的有效構建。

四、審計數據分析技術課程建設的建議

針對以上問題，筆者提出幾點建議，以期為審計數據分析技術課程建設提供幫助。

首先，編制更為合理的人才培養方案。由于本課程的復雜性較高，很多知識需要事先掌握，因此，就必須設計更符合課程規律的人才培養方案。一般來說，本課程會在MPAcc的一年級下學期開設，在此之前，就應該逐步地將本課程的先修課有計劃地納入到培養方案中。

其次，有針對性地構建本課程實驗實訓平臺。由于本課程所需數據在結構、類型、維度、數量等方面均需要相當的豐富，并且，也要求所獲取的數據在實踐情景中的分析處理技術應用得豐富而恰當。因此，實驗實訓平臺的構建存在相當大的難度。在此情形下，可以借助校企合作的方式，不斷充實課程的數據庫和案例庫，逐步構建對應的平臺。

再次，培養教師隊伍，豐富本課程的教師資源。對于本課程應建立起課程組，包含來自不同學科的教師，教師之間交流共同，知識互補。并且，不定期組織教師進行相關的課程培訓，對于所缺知識進行學習和掌握。