智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型

李新麗，劉 輝，程 俊

（1.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 商學(xué)院，鄭州 450046；2.鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，鄭州 450046）

當(dāng)前，新冠感染疫情在全球蔓延，對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響也在進(jìn)一步地持續(xù)和深化。各國(guó)防疫直接導(dǎo)致需求減弱、工廠停工、產(chǎn)業(yè)鏈中斷，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)大面積“凍結(jié)”，疫后經(jīng)濟(jì)恢復(fù)步履維艱。然而，暗淡經(jīng)濟(jì)之下也有不少領(lǐng)域亮點(diǎn)頻現(xiàn)，尤其智能制造，在疫情防控過(guò)程中作用凸顯。智能制造在助力企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)、加速新技術(shù)融合應(yīng)用方面發(fā)揮了重要作用[1]。2015 年，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《中國(guó)制造2025》，是我國(guó)實(shí)施制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略第一個(gè)十年的行動(dòng)綱領(lǐng)。自此“智能化”也成為了熱門詞匯之一，行動(dòng)綱領(lǐng)明確提出人才為本的戰(zhàn)略，認(rèn)為大到中國(guó)制造業(yè)由大變強(qiáng)，小到企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，最后的落腳點(diǎn)都是人才支撐。所以，加強(qiáng)智能制造人才培養(yǎng)力度，創(chuàng)新智能制造人才培養(yǎng)模式，對(duì)疫后智能制造高效推進(jìn)意義重大。會(huì)計(jì)行業(yè)作為企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理的重要組成部分面臨著重大變革和跨越式發(fā)展，特別是會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)型至關(guān)重要。高等學(xué)校作為會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的重要機(jī)構(gòu)，為社會(huì)輸送大量的會(huì)計(jì)人才。然而，智能化時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)人才素質(zhì)和能力有獨(dú)特的需求，高等學(xué)校的會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)出現(xiàn)供需不匹配的問(wèn)題。為適應(yīng)智能化時(shí)代發(fā)展需要，高等學(xué)校需要從培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)方案、發(fā)展歷程及轉(zhuǎn)型路徑等方面展開(kāi)高等學(xué)校會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型研究。

一 智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型的必要性

在智能化時(shí)代背景下會(huì)計(jì)行業(yè)正在發(fā)生一定變化，用人單位對(duì)基礎(chǔ)會(huì)計(jì)人才的需求正在逐步減少。從傳統(tǒng)的核算和監(jiān)督職能轉(zhuǎn)向分析、預(yù)測(cè)、控制等方面，會(huì)計(jì)人才不僅要適應(yīng)基礎(chǔ)性工作需要，未來(lái)用人單位還需要大量基礎(chǔ)扎實(shí)、技術(shù)嫻熟、精通管理工作和戰(zhàn)略制定的復(fù)合型會(huì)計(jì)人才。在政府推動(dòng)和技術(shù)變革的雙重影響下，智能化時(shí)代會(huì)計(jì)專業(yè)必須轉(zhuǎn)變?nèi)瞬排囵B(yǎng)模式。人才培養(yǎng)模式是決定人才培養(yǎng)成效的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[2]。隨著技術(shù)迭代加速、行業(yè)變革加快，人才培養(yǎng)模式也應(yīng)該緊跟時(shí)代的步伐融入新的培養(yǎng)理念、教育技術(shù)、教育手段，進(jìn)而滿足企業(yè)智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才需求。

首先，智能化時(shí)代背景下，國(guó)家、部委、地方政府等部門的積極推動(dòng)和引導(dǎo)促進(jìn)了會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)型。2018 年，教育部印發(fā)《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，該行動(dòng)計(jì)劃明確指出高等學(xué)校處于科技第一生產(chǎn)力、人才第一資源、創(chuàng)新第一動(dòng)力的結(jié)合點(diǎn)，在人工智能基礎(chǔ)理論和自然語(yǔ)言理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、多媒體、機(jī)器人等關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用方面具有鮮明特色，在人才培養(yǎng)和學(xué)科發(fā)展等方面具有堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，應(yīng)該積極推動(dòng)“專業(yè)X+人工智能”轉(zhuǎn)型。該行動(dòng)計(jì)劃認(rèn)為需要進(jìn)一步優(yōu)化高等學(xué)校人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新體系，把高等學(xué)校建成全球人工智能科技創(chuàng)新的重要策源地。

其次，智能化時(shí)代背景下，信息技術(shù)已經(jīng)融入很多專業(yè)領(lǐng)域，智能化時(shí)代的財(cái)務(wù)工作與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作有著本質(zhì)區(qū)別。會(huì)計(jì)核算工作經(jīng)歷了手工會(huì)計(jì)、電算化會(huì)計(jì)和人工智能會(huì)計(jì)三個(gè)發(fā)展階段，手工會(huì)計(jì)主要通過(guò)人工完成報(bào)表的填制處理，電算化會(huì)計(jì)利用財(cái)務(wù)軟件完成賬表，但會(huì)計(jì)憑證的填制及審核需要人工完成。然而，智能會(huì)計(jì)主要通過(guò)語(yǔ)音錄入、自動(dòng)掃描、智能化財(cái)會(huì)軟件，財(cái)務(wù)信息隨時(shí)自動(dòng)生成可以幫助信息使用者獲取動(dòng)態(tài)化、實(shí)時(shí)性的財(cái)務(wù)信息[3]。此外，管理層可以通過(guò)人工智能達(dá)到財(cái)務(wù)信息的自動(dòng)推薦和自主分析，進(jìn)而達(dá)到財(cái)務(wù)決策的智能化和理想化。本文將手工會(huì)計(jì)和電算化會(huì)計(jì)歸納為傳統(tǒng)財(cái)會(huì)工作，歸納傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作和智能化時(shí)代的財(cái)務(wù)工作主要區(qū)別如圖1、圖2 所示。

圖1 傳統(tǒng)財(cái)務(wù)工作

圖2 智能財(cái)務(wù)工作

雖然人工智能尚處于萌芽發(fā)展階段，但其發(fā)展對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)特別是會(huì)計(jì)行業(yè)造成巨大的沖擊，導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)會(huì)計(jì)人才需求的數(shù)量和類型發(fā)生巨大的變化。因此，高校的人才培養(yǎng)模式也急需適應(yīng)新技術(shù)的變革，新商科應(yīng)運(yùn)而生。智能化背景下的新商科致力于培養(yǎng)具有數(shù)字商業(yè)價(jià)值觀、知識(shí)技能跨界復(fù)合、多種思維交叉融合的復(fù)合型人才。因此，高等學(xué)校變革現(xiàn)有的會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式是適應(yīng)智能化時(shí)代變遷和技術(shù)進(jìn)步的必然選擇。

二 智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型方式

智能化時(shí)代的高等學(xué)校人才培養(yǎng)模式可以從培養(yǎng)目標(biāo)、培養(yǎng)方案、發(fā)展歷程等方面進(jìn)行轉(zhuǎn)型。

（一）智能化時(shí)代人才培養(yǎng)目標(biāo)轉(zhuǎn)型

智能化時(shí)代要求會(huì)計(jì)人才從事智能化所不能代替的工作，首要任務(wù)是智能化辦公，工作重心向企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理決策分析及根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)發(fā)展轉(zhuǎn)移。因此，智能化時(shí)代需要會(huì)計(jì)人員具備如下能力：良好的職業(yè)判斷能力，數(shù)據(jù)的收集、分析和預(yù)測(cè)能力及戰(zhàn)略分析與決策能力[4]。

首先，目前人工智能僅應(yīng)用于會(huì)計(jì)系統(tǒng)中的客觀性操作，而對(duì)于審計(jì)、判斷等主觀行為，人工智能無(wú)法做出判斷。特別是遇到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等重大事項(xiàng)變化時(shí)，需要會(huì)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn)判斷。智能化時(shí)代要求財(cái)務(wù)人員既懂財(cái)務(wù)又懂業(yè)務(wù)，借助于良好的職業(yè)判斷力，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行取舍和預(yù)測(cè)。

其次，智能化時(shí)代要求人才還要善于運(yùn)用先進(jìn)的科技手段和方法，對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，利用數(shù)據(jù)建立相應(yīng)的模型，提升財(cái)務(wù)的預(yù)測(cè)規(guī)劃能力[5]。

最后，智能化會(huì)計(jì)時(shí)代的到來(lái)，意味著傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)需要向管理會(huì)計(jì)轉(zhuǎn)型，而管理會(huì)計(jì)人才需要根據(jù)會(huì)計(jì)核算信息對(duì)企業(yè)做出評(píng)估判斷和決策，具備戰(zhàn)略分析與決策能力就成為智能化時(shí)代財(cái)會(huì)人員的一項(xiàng)核心能力[6]。

因此，相對(duì)于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作，智能化時(shí)代會(huì)計(jì)專業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)從傳統(tǒng)的“金箍棒”轉(zhuǎn)向智能化時(shí)代的“雙節(jié)棍”型（圖3）。具體來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作主要側(cè)重于會(huì)計(jì)核算工作，對(duì)智能財(cái)務(wù)分析和財(cái)務(wù)架構(gòu)重視不足，會(huì)計(jì)核算工作所占的比例較大。然而，智能化時(shí)代的財(cái)務(wù)工作主要側(cè)重于培養(yǎng)智能財(cái)務(wù)架構(gòu)師和智能財(cái)務(wù)分析師，而非傳統(tǒng)會(huì)計(jì)核算師，會(huì)計(jì)核算工作的比例逐步降低，主要側(cè)重于適應(yīng)智能化時(shí)代需求的會(huì)計(jì)人才——智能財(cái)務(wù)架構(gòu)師和智能財(cái)務(wù)分析師。

圖3 智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)目標(biāo)的轉(zhuǎn)變

（二）智能化時(shí)代人才培養(yǎng)方案轉(zhuǎn)型

人才培養(yǎng)方案是教育教學(xué)改革理念的重要體現(xiàn)，始終貫穿高等學(xué)校人才培養(yǎng)的全過(guò)程，最終直接影響人才培養(yǎng)質(zhì)量的高低[7]。因此，高等學(xué)校應(yīng)緊緊把握智能化時(shí)代的脈搏，以探索適應(yīng)智能化時(shí)代需求的人才培養(yǎng)體系為突破口，依據(jù)社會(huì)需求優(yōu)化改革會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)方案。高等學(xué)校在設(shè)計(jì)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)方案時(shí)，應(yīng)當(dāng)突破傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)科定勢(shì)，對(duì)理論教學(xué)體系與實(shí)踐環(huán)節(jié)進(jìn)行重構(gòu)，使二者既有機(jī)結(jié)合，又具有相對(duì)獨(dú)立性[8]。依據(jù)所需實(shí)踐和業(yè)務(wù)能力確定人才培養(yǎng)目標(biāo)，側(cè)重于培養(yǎng)智能財(cái)務(wù)架構(gòu)師和智能財(cái)務(wù)分析師。其中，智能財(cái)務(wù)分析師在人才培養(yǎng)方案中注重會(huì)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)、大數(shù)據(jù)分析、AI 技術(shù)和決策支持能力的培養(yǎng)，而智能財(cái)務(wù)架構(gòu)師側(cè)重會(huì)計(jì)知識(shí)、系統(tǒng)架構(gòu)、流程設(shè)計(jì)和大數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)。具體人才培養(yǎng)方案如圖4 所示，左邊是智能財(cái)務(wù)架構(gòu)師培養(yǎng)重點(diǎn)，右邊是智能財(cái)務(wù)分析師培養(yǎng)重點(diǎn)。

圖4 智能財(cái)務(wù)架構(gòu)師和智能財(cái)務(wù)分析師

（三）智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型歷程

智能化時(shí)代高等學(xué)校會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式的轉(zhuǎn)型主要經(jīng)歷三個(gè)發(fā)展歷程。

第一階段，被稱為外部合作培養(yǎng)階段。這一階段主要以外部合作培養(yǎng)為主，重在積累適應(yīng)智能化時(shí)代需求的師資力量及相應(yīng)的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。高等學(xué)校需要從學(xué)科（學(xué)校+學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)）、專業(yè)（學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)+專業(yè)負(fù)責(zé)人）及課程（教師）三個(gè)不同層面展開(kāi)轉(zhuǎn)型工作，其中最為關(guān)鍵的層面是課程（教師）的轉(zhuǎn)型，教師需要改變傳統(tǒng)教學(xué)方法，通過(guò)與外部合作引入與大數(shù)據(jù)技術(shù)、AI 相關(guān)的案例，側(cè)重向外部具有實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的專家和企業(yè)管理人員進(jìn)行交流學(xué)習(xí)。

第二階段，被稱為外部合作和自主培養(yǎng)相結(jié)合的階段。這一階段高等學(xué)校通過(guò)外部合作加自主培養(yǎng)，初步建立既懂技術(shù)、又懂專業(yè)的師資團(tuán)隊(duì)。該階段教師初步掌握如下模塊的內(nèi)容：智能工具模塊（Python 智能語(yǔ)言應(yīng)用、大數(shù)據(jù)技術(shù)、機(jī)械學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理）、自動(dòng)應(yīng)用工具模塊（RPA 應(yīng)用、流程挖掘）、智能數(shù)據(jù)分析模塊（商業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能概論、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)治理）、智能財(cái)務(wù)架構(gòu)模塊（計(jì)算機(jī)編程基礎(chǔ)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、Java 基礎(chǔ)和智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)）、智能會(huì)計(jì)管理模塊（BI 與會(huì)計(jì)管理、智能財(cái)會(huì)實(shí)訓(xùn)、數(shù)智財(cái)務(wù)共享和大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)分析與決策）、智能財(cái)務(wù)運(yùn)營(yíng)模塊（IT技術(shù)與業(yè)財(cái)融合）和智能審計(jì)模塊（大數(shù)據(jù)審計(jì)、大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、大數(shù)據(jù)審計(jì)實(shí)訓(xùn)）。

第三階段，被稱為自主培養(yǎng)階段，該階段主要以外部合作為輔（提供應(yīng)用場(chǎng)景），高等學(xué)校在這一階段已形成自己的師資培養(yǎng)體系，具備大規(guī)模向?qū)崉?wù)界輸出技術(shù)和人才的能力。自主培養(yǎng)階段是發(fā)展較為成熟的階段，在這一階段，高等學(xué)校已經(jīng)擁有自身較為穩(wěn)定的師資，具有培養(yǎng)適應(yīng)智能化時(shí)代人才的能力，對(duì)外部力量的依賴性逐步減弱。

三 智能化時(shí)代高等學(xué)校實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型的痛點(diǎn)及轉(zhuǎn)型路徑

智能化時(shí)代背景下，高等學(xué)校的會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型存在缺少師資、學(xué)生匱乏、教材稀缺及缺少應(yīng)用場(chǎng)景等痛點(diǎn)，如何解決目前面臨的痛點(diǎn)是高等學(xué)校亟待解決的重要問(wèn)題。

第一，智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型對(duì)師資素質(zhì)提出了更高的要求，先進(jìn)人才培養(yǎng)模式的實(shí)施需要高素質(zhì)的從教人員相匹配[9]。因此，高等學(xué)校教師的知識(shí)儲(chǔ)備和知識(shí)素養(yǎng)必須及時(shí)更新，以適應(yīng)智能化時(shí)代的需求。教師除了具備基本理論知識(shí)（基礎(chǔ)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)報(bào)表分析、財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)及財(cái)務(wù)管理等），還需要掌握與智能化時(shí)代相適應(yīng)的智能財(cái)務(wù)共享、智能數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析及智能財(cái)務(wù)架構(gòu)等知識(shí)。然而，高等學(xué)校會(huì)計(jì)從教人員在接受教育時(shí)，主要學(xué)習(xí)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員應(yīng)具備的基礎(chǔ)會(huì)計(jì)知識(shí)，突出傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的核算與監(jiān)督職能，普遍沒(méi)有系統(tǒng)地學(xué)習(xí)過(guò)與智能化時(shí)代會(huì)計(jì)相關(guān)的知識(shí)，尤其是中老年教師群體智能化知識(shí)匱乏現(xiàn)象更為嚴(yán)重。因此，在會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型化初期面臨嚴(yán)重的師資力量不足問(wèn)題。高等學(xué)?？梢酝ㄟ^(guò)外部培訓(xùn)和引進(jìn)的方式解決目前師資不足的問(wèn)題。具體而言，高等學(xué)校通過(guò)招聘等方式引進(jìn)既掌握會(huì)計(jì)專業(yè)知識(shí)，又具有數(shù)字化、信息化及智能化能力且管理經(jīng)驗(yàn)豐富的教師，或通過(guò)校企合作輸送教師到信息技術(shù)領(lǐng)先的企業(yè)，不斷增加教師財(cái)務(wù)智能相關(guān)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。此外，高等學(xué)?？梢云刚?qǐng)財(cái)務(wù)智能化方面的專家作為兼職教授，邀請(qǐng)其參與財(cái)務(wù)智能軟件的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)，對(duì)實(shí)際操作進(jìn)行培訓(xùn)與指導(dǎo)。

第二，智能化時(shí)代對(duì)會(huì)計(jì)人才提出了更高的要求，學(xué)生不僅需要掌握財(cái)務(wù)、管理領(lǐng)域的學(xué)科基本知識(shí)，還需要掌握智能財(cái)務(wù)共享、智能數(shù)據(jù)分析、大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析及智能財(cái)務(wù)架構(gòu)等知識(shí)，對(duì)于IT 技能的掌握也不能忽視。目前，高等學(xué)校培養(yǎng)的會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)生普遍缺乏上述知識(shí)和技能，而非會(huì)計(jì)專業(yè)的學(xué)生缺乏財(cái)務(wù)和管理領(lǐng)域的學(xué)科知識(shí)[10]。因此，高等學(xué)?？梢酝ㄟ^(guò)加大計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、AI 技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的課程比例，與相關(guān)專業(yè)合作聯(lián)合培養(yǎng)符合智能化時(shí)代要求的高素質(zhì)人才。

第三，人工智能作為一種顛覆性技術(shù)，目前市面上相關(guān)的教材還不是太多，特別是針對(duì)會(huì)計(jì)專業(yè)人才需求的教材少之又少。因此，智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式面臨教材匱乏的問(wèn)題，這無(wú)疑加大了高等學(xué)校會(huì)計(jì)人才轉(zhuǎn)型的困難。針對(duì)目前人工智能會(huì)計(jì)教材匱乏的問(wèn)題，高等學(xué)?？梢院推髽I(yè)展開(kāi)校企合作，摒棄“書齋式”教材編寫模式。

第四，目前的人工智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)缺少應(yīng)用場(chǎng)景，高等學(xué)校可以和企業(yè)展開(kāi)校企合作。校企合作人才培養(yǎng)模式可以使課程內(nèi)容設(shè)計(jì)符合職業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，專業(yè)技能跟進(jìn)時(shí)代發(fā)展需求，教學(xué)過(guò)程更貼近生產(chǎn)環(huán)境，延續(xù)高素質(zhì)的會(huì)計(jì)人才分層教育體系。校企分工明確，企業(yè)指導(dǎo)學(xué)生將學(xué)校所學(xué)的理論知識(shí)有效地運(yùn)用到實(shí)踐中。此外，企業(yè)直接感受到社會(huì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)走向，其對(duì)會(huì)計(jì)人才的能力需求掌握得比較準(zhǔn)確，通過(guò)企業(yè)對(duì)學(xué)校的及時(shí)反饋，以便學(xué)校根據(jù)市場(chǎng)需求及時(shí)優(yōu)化人才培養(yǎng)模式。高等學(xué)?？梢酝ㄟ^(guò)開(kāi)設(shè)特色方向班的形式解決目前應(yīng)用場(chǎng)景匱乏的問(wèn)題。具體而言，方向班的學(xué)生培養(yǎng)既注重課堂理論學(xué)習(xí)，又關(guān)注理論與企業(yè)實(shí)踐的有機(jī)溝通。一方面，邀請(qǐng)行業(yè)內(nèi)的知名專家到學(xué)校與學(xué)生分享成功的智能化經(jīng)驗(yàn)，傳遞最新的行業(yè)資訊。另一方面，積極建設(shè)聯(lián)合培養(yǎng)實(shí)踐基地，鼓勵(lì)學(xué)生深入企業(yè)實(shí)地調(diào)研，將智能化方面的專業(yè)知識(shí)與企業(yè)實(shí)踐有效融合。因此，校企合作共贏是智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型的重要捷徑之一。