數(shù)智時(shí)代高校會(huì)計(jì)智能人才課程建設(shè)探索和啟示
——基于智能技術(shù)發(fā)展的視角

王世杰（副教授/博士）丁心怡 方懋鳳

（重慶工商大學(xué) 重慶 400067）

當(dāng)今世界，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正重塑全球經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，新技術(shù)突破加速帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革。以大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)快速發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)字化、智能化成為時(shí)代特征。2016 年，谷歌“AlphaGo”擊敗圍棋世界冠軍李世石，一戰(zhàn)成名；2022年，ChatGPT快速出圈，廣受關(guān)注。會(huì)計(jì)以會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)收集、處理和分析為基礎(chǔ)工作，每當(dāng)信息技術(shù)有新的突破，會(huì)計(jì)職業(yè)總會(huì)上榜被技術(shù)替代的榜單，這引發(fā)了會(huì)計(jì)教育界對(duì)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的深刻思考。為此，在數(shù)智時(shí)代，面對(duì)技術(shù)沖擊，我國(guó)一些高校開始探索智能會(huì)計(jì)或智能財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)。本文試從智能技術(shù)發(fā)展的視角，對(duì)高校會(huì)計(jì)智能人才課程建設(shè)進(jìn)行探討。

一、智從何來

（一）智能的源頭

智能技術(shù)依賴于現(xiàn)代電子計(jì)算機(jī)，迄今已歷幾十年，個(gè)別成熟技術(shù)得到廣泛應(yīng)用，但整體上尚不完善，還停留在理論探討階段。智能技術(shù)大致由人工智能（Artificial Intelligence，AI）和商業(yè)智能（Business Intelligence，BI）兩部分構(gòu)成，會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)必須完整、清晰認(rèn)識(shí)智能技術(shù)。

1.人工智能（AI）。1950年圖靈提出讓“機(jī)器能夠思考”的設(shè)想，被認(rèn)為是人工智能的起源。1956 年夏，麥卡錫等提出“人工智能”的概念。此后40 余年人工智能探索道路曲折起伏，機(jī)器定理證明、跳棋程序、特定領(lǐng)域?qū)＜抑С窒到y(tǒng)等得以成功研發(fā)，但更多項(xiàng)目難以推進(jìn)。20世紀(jì)90年代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展加快了人工智能研究，泛在感知數(shù)據(jù)和圖形處理器等計(jì)算平臺(tái)推動(dòng)了以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像分類、語音識(shí)別、人機(jī)對(duì)弈、無人駕駛等人工智能技術(shù)迎來了發(fā)展的新高潮。

人工智能是一個(gè)很寬泛的概念，概括而言是對(duì)人的意識(shí)和思維過程的模擬，利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器類人的能力。當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)、自然語言處理技術(shù)、跨媒體分析推理技術(shù)、智適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)、群體智能技術(shù)、自主無人系統(tǒng)技術(shù)、智能芯片技術(shù)、腦機(jī)接口技術(shù)等八大技術(shù)被認(rèn)為是人工智能的關(guān)鍵技術(shù)。常見的圖像識(shí)別技術(shù)（OCR）屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)；ChatGPT 依賴自然語言處理技術(shù)，是基于Transformer 模型的自然語言處理模型；大數(shù)據(jù)分析依賴跨媒體分析推理技術(shù)；自動(dòng)駕駛依賴自主無人系統(tǒng)技術(shù)。AlphaGo 本質(zhì)上是一個(gè)深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能基礎(chǔ)的關(guān)鍵底層技術(shù)。目前我國(guó)人工智能理論創(chuàng)新總體上尚處于“跟跑”階段，大部分創(chuàng)新偏重于技術(shù)應(yīng)用。

2.商業(yè)智能（BI）。1956 年，IBM 發(fā)明硬盤改變了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，越來越多的數(shù)據(jù)被創(chuàng)建和存儲(chǔ)。1958年IBM研究員Hans Peter Luhn提出商業(yè)智能系統(tǒng)具有理解既有事實(shí)相互關(guān)系的能力，可以指導(dǎo)決策實(shí)現(xiàn)期望目標(biāo)。伴隨決策支持系統(tǒng)（Decision support systems，DSS）和執(zhí)行信息系統(tǒng)（Executive Information Systems，EIS）在20 世紀(jì)七八十年代的流行，1989 年Gartner 分析師Howard Dresner 提出了被廣泛理解的商業(yè)智能定義，即商業(yè)智能是由數(shù)據(jù)倉(cāng)庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報(bào)表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的，以幫助企業(yè)決策為目的的技術(shù)及其應(yīng)用。商業(yè)智能從不同數(shù)據(jù)源收集、提取有用的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗保證數(shù)據(jù)正確性，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、重構(gòu)后存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫或數(shù)據(jù)場(chǎng)，利用查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具及OLAP工具對(duì)信息進(jìn)行處理，最后將知識(shí)呈現(xiàn)給用戶，支持用戶決策。

從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是創(chuàng)新技術(shù)，只是綜合運(yùn)用了ETL（Extract-Transform-Load）、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫（Data warehouse）、在線分析處理（OLAP）、數(shù)據(jù)挖掘（Data mining）、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)形成的一種集合性技術(shù)概念。ETL對(duì)不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和整合得到一致性數(shù)據(jù)，載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫則是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、歷史數(shù)據(jù)的集合。OLAP 是多維數(shù)據(jù)分析工具的集合，能按不同維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合、切片、切塊、上鉆、下鉆、旋轉(zhuǎn)，快速、一致、交互地存取，滿足特定的查詢和報(bào)表需求。數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的及隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、未知的、對(duì)決策有潛在價(jià)值的知識(shí)和規(guī)則的過程。OLAP分析結(jié)果給數(shù)據(jù)挖掘提供了分析信息，數(shù)據(jù)挖掘拓展了OLAP分析深度，數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和分析結(jié)果的展示。數(shù)據(jù)可視化即是數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)的一種。

3.AI與BI的融合。

（1）AI 和BI 的比較。源自AI 的專家系統(tǒng)（ES）與屬于BI的決策支持系統(tǒng)（DSS），均以改善決策為目的，都是具有一定智能的程序系統(tǒng)，通過人機(jī)交互為用戶服務(wù)，但兩者在目標(biāo)、源頭、發(fā)展和技術(shù)上有著諸多差異。DSS利用數(shù)據(jù)和模型輔助決策，ES 則模擬專家給出某類復(fù)雜問題的結(jié)論；DSS 由數(shù)據(jù)子系統(tǒng)、模型子系統(tǒng)和對(duì)話子系統(tǒng)組成，ES 由特定任務(wù)的數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫和相應(yīng)的推理機(jī)組成；DSS更加靈活，普適性更強(qiáng)，廣泛用于企業(yè)決策，ES 用于特定領(lǐng)域，主要支持特定領(lǐng)域的研究人員。

（2）AI、BI 與會(huì)計(jì)關(guān)系。AI 發(fā)展使ES 和AIS 融合成為趨勢(shì)，AI技術(shù)如OCR和人機(jī)對(duì)話為會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)輸入提供了新方法。財(cái)務(wù)機(jī)器人核心技術(shù)RPA（Robotic Process Automation）嚴(yán)格講并非AI技術(shù)，但是很多人將之視為AI技術(shù)。我國(guó)的管理信息系統(tǒng)（MIS）源自會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)（AIS），AIS 和DSS 均是MIS 的組成部分，AIS 為DSS 提供信息，而DSS 為會(huì)計(jì)分析和決策提供支持。ChatGPT作為一個(gè)人工智能對(duì)話系統(tǒng)，能夠與用戶進(jìn)行對(duì)話和交互，提供數(shù)據(jù)分析和決策支持，加速BI的獲取和應(yīng)用，在推動(dòng)AI和BI融合發(fā)展的同時(shí)，能夠輔助財(cái)務(wù)工作的開展。

從總體上看，會(huì)計(jì)與商業(yè)智能關(guān)系更加密切，但當(dāng)前多數(shù)人認(rèn)為會(huì)計(jì)智能源自人工智能。廣義上，支持服務(wù)與機(jī)器模擬人類思考、完成人類行為的技術(shù)均是人工智能技術(shù)，利用機(jī)器模擬人類思考、完成會(huì)計(jì)工作的技術(shù)、方法均屬于會(huì)計(jì)智能的內(nèi)容。目前，雖然專用人工智能領(lǐng)域已取得突破性進(jìn)展，但通用人工智能領(lǐng)域仍然任重而道遠(yuǎn)，人工智能總體仍處于起步階段，需要中長(zhǎng)期理論和技術(shù)積累，人工智能對(duì)傳統(tǒng)領(lǐng)域的滲透和融合是個(gè)長(zhǎng)期過程。在強(qiáng)人工智能尚未實(shí)現(xiàn)之時(shí)，會(huì)計(jì)智能僅屬于弱人工智能，只能實(shí)現(xiàn)個(gè)別工作自動(dòng)化，距離真正的智能化為時(shí)尚遠(yuǎn)，但新一代信息技術(shù)為人工智能和會(huì)計(jì)的發(fā)展提供了新的歷史機(jī)遇。

（二）智能的基石

黨的二十大報(bào)告提出加快建設(shè)數(shù)字中國(guó)，構(gòu)建新一代信息技術(shù)、人工智能等一批新的增長(zhǎng)引擎。大數(shù)據(jù)和人工智能被列入我國(guó)“科技創(chuàng)新2030——重大項(xiàng)目”，數(shù)據(jù)成為新的生產(chǎn)要素。以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能為代表的新一代信息技術(shù)給會(huì)計(jì)發(fā)展帶來了新的挑戰(zhàn)，是未來智能會(huì)計(jì)得以實(shí)現(xiàn)的基石。

1.新一代信息技術(shù)概述。1999 年，物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）概念被提出。2005年，國(guó)際電信聯(lián)盟把物聯(lián)網(wǎng)解析為互聯(lián)網(wǎng)維度的延伸。物聯(lián)網(wǎng)概念并沒有統(tǒng)一的定義，一般物聯(lián)網(wǎng)定義是：通過射頻識(shí)別技術(shù)（RFID）、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設(shè)備，按約定的協(xié)議，把任何物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，進(jìn)行信息交換和通訊，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層，每個(gè)層次技術(shù)有所不同。感知層技術(shù)包括包括傳感器、數(shù)據(jù)采集、傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)和協(xié)同信息處理等；網(wǎng)絡(luò)層技術(shù)包括互聯(lián)網(wǎng)、異構(gòu)網(wǎng)融合、M2M（Machine-to-Machine）、無線接入等。射頻識(shí)別技術(shù)（RFID）、傳感器技術(shù)、智能器件和小型化技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)意在實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)，目前已經(jīng)由IoT（Internet of Things）引申為IoE（Internet of Everything）、WoT（Web of Things）、SIoT（Social IoT）等。未來物聯(lián)網(wǎng)會(huì)直接產(chǎn)生會(huì)計(jì)所需的基礎(chǔ)信息，存貨等資產(chǎn)的管理和盤點(diǎn)將部分被物聯(lián)網(wǎng)替代。

1961 年麥卡錫（John McCarthy）首次提出Utility Computing（公共計(jì)算服務(wù)），認(rèn)為“計(jì)算遲早有一天會(huì)變成一種公用基礎(chǔ)設(shè)施”“將計(jì)算能力作為一種像水和電一樣的公用事業(yè)提供給用戶”。2007年IBM和Google 宣布在云計(jì)算領(lǐng)域合作，云計(jì)算從此被廣泛關(guān)注。云計(jì)算也沒有統(tǒng)一定義，云計(jì)算供應(yīng)商根據(jù)自身業(yè)務(wù)推出云計(jì)算戰(zhàn)略。從根本上講，云計(jì)算就是將數(shù)據(jù)、應(yīng)用和服務(wù)存儲(chǔ)在云端，充分利用數(shù)據(jù)中心強(qiáng)大的計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)用戶業(yè)務(wù)系統(tǒng)的自適應(yīng)性。云計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)包括虛擬化技術(shù)、海量分布式存儲(chǔ)技術(shù)、并行編程模型技術(shù)、數(shù)據(jù)管理技術(shù)、云計(jì)算安全技術(shù)等。

1980 年托夫勒稱贊大數(shù)據(jù)是“第三次浪潮的華彩樂章”。隨著物聯(lián)網(wǎng)覆蓋物理世界，各種傳感器、智能設(shè)備源源不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)日益受到關(guān)注。當(dāng)前普遍從Volume（容量大）、Variety（種類多）、Velocity（速度快）和Value（價(jià)值密度低）四個(gè)特征來認(rèn)知大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)處理分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋4個(gè)基本流程，大數(shù)據(jù)研究尚屬起步階段，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的GFS 和HDFS、數(shù)據(jù)處理的Big Table 和H base、數(shù)據(jù)并行計(jì)算的Map Reduce、數(shù)據(jù)挖掘的Hive和Mahout等被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)典型技術(shù)。云計(jì)算和人工智能也是大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)技術(shù)。與商業(yè)智能相比，大數(shù)據(jù)處理過程并未改變，只是處理對(duì)象數(shù)據(jù)具有4V 特征，因此采集、存儲(chǔ)、處理、分析和解釋需要新的技術(shù)方法。當(dāng)前各企業(yè)提供的大數(shù)據(jù)方法和技術(shù)思路相似但是具體處理差異很大，整體尚在發(fā)展過程中。

1991 年Weiser 提出“泛在計(jì)算”，即在任意時(shí)間、任意地點(diǎn)通過合適的終端與網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接從而獲取信息與服務(wù)，開啟了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的先河。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（Mobile Internet，MI）是以移動(dòng)通信和互聯(lián)網(wǎng)融合為技術(shù)基礎(chǔ)，滿足人們?cè)谌魏螘r(shí)候、任何地點(diǎn)、以任何方式獲取并處理信息的新一代互聯(lián)網(wǎng)。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的定義也無共識(shí)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)同樣是一個(gè)多學(xué)科交叉，涵蓋范圍廣泛的領(lǐng)域，涉及互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)通信、無線網(wǎng)絡(luò)、嵌入式系統(tǒng)等技術(shù)，主要研究對(duì)象包括：移動(dòng)終端、接入網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用服務(wù)和貫穿始終的安全和隱私問題。每個(gè)對(duì)象又包括很多內(nèi)容，如移動(dòng)終端包括終端硬件、操作系統(tǒng)、軟件平臺(tái)和人機(jī)交互等；接入網(wǎng)絡(luò)包括無線通信技術(shù)、蜂窩網(wǎng)絡(luò)、無線局域網(wǎng)等。

2008 年中本聰提出去中心化加密貨幣——比特幣（Bitcoin）的設(shè)計(jì)構(gòu)想，被認(rèn)為是區(qū)塊鏈（Block chain）產(chǎn)生的標(biāo)志事件。目前區(qū)塊鏈尚未統(tǒng)一的定義，《中國(guó)區(qū)塊鏈技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展白皮書（2016）》認(rèn)為區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)傳輸、共識(shí)機(jī)制、加密算法等計(jì)算機(jī)技術(shù)的新型應(yīng)用模式，是一種去中心化、去信任的基礎(chǔ)構(gòu)架與分布式計(jì)算范式。區(qū)塊鏈工作流程主要包含生成區(qū)塊、共識(shí)驗(yàn)證、賬本維護(hù)3 個(gè)步驟。區(qū)塊鏈平臺(tái)分為數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡(luò)層、共識(shí)層、智能合約層和應(yīng)用層5個(gè)層次，不同層次采用相應(yīng)技術(shù)解決相關(guān)問題。分布式賬本技術(shù)、P2P網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、時(shí)間戳技術(shù)、非對(duì)稱加密、智能合約、共識(shí)算法和數(shù)據(jù)庫技術(shù)被認(rèn)為是區(qū)塊鏈的主要支撐技術(shù)。

2.新技術(shù)與會(huì)計(jì)的關(guān)系。追溯新一代信息技術(shù)的理論源頭，“大智移云物區(qū)”的出現(xiàn)均是為了解決某個(gè)現(xiàn)實(shí)問題，區(qū)塊鏈?zhǔn)菫榻鉀Q網(wǎng)絡(luò)上的信任問題；云計(jì)算是為解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、應(yīng)用和服務(wù)的便捷供給問題；物聯(lián)網(wǎng)是為解決物理世界信息與人類的互聯(lián)互通問題；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)是為了解決隨時(shí)隨地能聯(lián)系的問題。新一代信息技術(shù)并無一項(xiàng)技術(shù)能夠直接顛覆傳統(tǒng)會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的工作或方法。

從技術(shù)基礎(chǔ)看，“大智移云物區(qū)”均非單一的信息技術(shù)，而是多種信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相互融合的綜合或集成技術(shù)。各技術(shù)間相互融合、相互促進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)帶來的巨量數(shù)據(jù)促進(jìn)了大數(shù)據(jù)發(fā)展；云計(jì)算為物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)發(fā)展提供了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)；大數(shù)據(jù)為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析利用提供了方法；人工智能則為物聯(lián)網(wǎng)智能部件和大數(shù)據(jù)分析方法提供了基礎(chǔ)；移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為其他技術(shù)提供了基礎(chǔ)設(shè)施和服務(wù)接入渠道；區(qū)塊鏈有利于保證網(wǎng)絡(luò)信息的質(zhì)量，也需要其他技術(shù)的支持。新一代信息技術(shù)相互作用，推動(dòng)了第三次信息化浪潮的發(fā)展，不僅會(huì)改變會(huì)計(jì)理論方法，也改變著會(huì)計(jì)環(huán)境，數(shù)字貨幣、電子發(fā)票、ChatGPT 等已經(jīng)開始影響會(huì)計(jì)工作和環(huán)境，因此必須融合利用新技術(shù)綜合思考會(huì)計(jì)的應(yīng)對(duì)方案。

從發(fā)展階段看，“大智移云物區(qū)”尚處于快速發(fā)展階段，但是多數(shù)技術(shù)距離成熟和實(shí)踐應(yīng)用還有較長(zhǎng)距離。除個(gè)別具體技術(shù)之外，整體上在基礎(chǔ)理論、應(yīng)用環(huán)境和硬件設(shè)施建設(shè)上都需加強(qiáng)探索。新一代信息技術(shù)并未顛覆已有信息技術(shù)，也并未脫離信息技術(shù)的基本方法和原理，而是在已有信息技術(shù)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的新的技術(shù)方法和應(yīng)用。新技術(shù)與會(huì)計(jì)的融合應(yīng)用，也不會(huì)脫離現(xiàn)有會(huì)計(jì)信息化的基礎(chǔ)。綜上，新一代信息技術(shù)方興未艾，需要會(huì)計(jì)工作者密切關(guān)注，將成熟技術(shù)方法及時(shí)引入到會(huì)計(jì)中，最終實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)智能；但是整體上要保持會(huì)計(jì)的一貫謹(jǐn)慎性，技術(shù)應(yīng)用應(yīng)該成熟一個(gè)引進(jìn)一個(gè)，積極探索研究新技術(shù)，不要盲目樂觀，理所當(dāng)然地認(rèn)為智能會(huì)計(jì)已經(jīng)全面建成；也不要悲觀自艾，憂慮擔(dān)心會(huì)計(jì)職業(yè)會(huì)消失，智能會(huì)計(jì)無從談起。隨著信息社會(huì)的發(fā)展和生產(chǎn)效率的提高，各行各業(yè)都會(huì)出現(xiàn)部分崗位被技術(shù)替代，人員被迫轉(zhuǎn)崗或失業(yè)，但這種替代、轉(zhuǎn)崗和失業(yè)基本都是各行各業(yè)的初級(jí)勞務(wù)工作，高端的業(yè)務(wù)始終不可能被完全替代（焦瑞進(jìn)，2023）。

二、智欲何為

2018年，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)和南京理工大學(xué)在本科階段開設(shè)“大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)”“智能會(huì)計(jì)”方向班。2019 年浙江大學(xué)和山東財(cái)經(jīng)大學(xué)在本科階段開設(shè)了“智能會(huì)計(jì)”“智能財(cái)務(wù)”方向班。此后諸多院校開始探索設(shè)置智能會(huì)計(jì)或智能財(cái)務(wù)方向班，部分高校曾向教育部申報(bào)智能會(huì)計(jì)專業(yè)。比較分析以上高校會(huì)計(jì)智能方向人才培養(yǎng)的舉措能夠鑒往知來，提供經(jīng)驗(yàn)。

（一）培養(yǎng)目標(biāo)

除傳統(tǒng)會(huì)計(jì)類人才培養(yǎng)目標(biāo)之外，會(huì)計(jì)智能人才的培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)突出智能化方向。下頁表1為國(guó)內(nèi)部分高校會(huì)計(jì)智能人才的培養(yǎng)目標(biāo)。

表1 國(guó)內(nèi)部分高校會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)目標(biāo)

從培養(yǎng)目標(biāo)看，各高校均注重?cái)?shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)，同時(shí)多數(shù)高校強(qiáng)調(diào)大數(shù)據(jù)、人工智能和信息技術(shù)的知識(shí)儲(chǔ)備和能力培養(yǎng)，可見多數(shù)高校認(rèn)為會(huì)計(jì)智能人才的核心能力是大數(shù)據(jù)、人工智能和信息技術(shù)的應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析能力。西南財(cái)經(jīng)大學(xué)和浙江大學(xué)在培養(yǎng)目標(biāo)上強(qiáng)調(diào)信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)、開發(fā)能力的培養(yǎng)。西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院要求畢業(yè)生能夠在高科技信息技術(shù)行業(yè)從事新型會(huì)計(jì)人工智能計(jì)算機(jī)系統(tǒng)開發(fā)設(shè)計(jì)與復(fù)雜大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)邏輯處理等業(yè)財(cái)融合管理系統(tǒng)研發(fā)工作；浙江大學(xué)管理學(xué)院提出能夠勝任智能財(cái)務(wù)系統(tǒng)的開發(fā)、設(shè)計(jì)、應(yīng)用和實(shí)現(xiàn)等創(chuàng)新工作。

大數(shù)據(jù)和人工智能屬于新一代信息技術(shù)，屬于綜合技術(shù)的應(yīng)用，但技術(shù)并未成熟，因此將大數(shù)據(jù)、人工智能和信息技術(shù)并列并不妥當(dāng)，當(dāng)前可以應(yīng)用到會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)中的應(yīng)該是成熟的技術(shù)和方法，例如大數(shù)據(jù)的處理、分析工具，人工智能中的深度學(xué)習(xí)和自然語言應(yīng)用等。因此各高校均強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)是適當(dāng)?shù)摹５菃渭兣囵B(yǎng)利用新技術(shù)的數(shù)據(jù)分析能力是不夠的，深度學(xué)習(xí)、自然語言應(yīng)用、時(shí)間戳技術(shù)、非對(duì)稱加密、智能合約、RPA等技術(shù)均可與會(huì)計(jì)相結(jié)合，應(yīng)用到會(huì)計(jì)中。因此會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)不應(yīng)單純強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)分析能力，而應(yīng)該從數(shù)據(jù)收集、處理、應(yīng)用的全生命周期考慮如何與新一代信息技術(shù)的結(jié)合。

（二）課程設(shè)置

上述四所高校均開設(shè)了大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化類課程，部分高校開設(shè)了財(cái)務(wù)共享、Python、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能類課程，還有高校開設(shè)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫原理、程序設(shè)計(jì)、IT審計(jì)等課程。相關(guān)高校開設(shè)課程如表2所示。

高校課程開設(shè)既要考慮學(xué)科特點(diǎn)，又要兼顧學(xué)校師資力量。以上高校開設(shè)課程圍繞培養(yǎng)目標(biāo)以大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、財(cái)務(wù)共享、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹鳎@些課程體現(xiàn)了培養(yǎng)目標(biāo)，以數(shù)據(jù)分析或者應(yīng)用技術(shù)為主。較少涉及底層技術(shù)以及與數(shù)據(jù)收集、處理密切相關(guān)的信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)開發(fā)，只有部分院校開設(shè)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫、程序設(shè)計(jì)和IT 審計(jì)等技術(shù)深度應(yīng)用課程，培養(yǎng)學(xué)生的信息系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)和開發(fā)能力。此外重慶理工大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院2003 年開設(shè)會(huì)計(jì)信息化綜合改革實(shí)驗(yàn)班。杭州電子科技大學(xué)2014年開始招生培養(yǎng)“計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)+會(huì)計(jì)學(xué)”人才。這兩所理工類高校持續(xù)開展會(huì)計(jì)信息化人才培養(yǎng)，在培養(yǎng)方案中充分關(guān)注到數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程中信息系統(tǒng)的規(guī)劃、設(shè)計(jì)和開發(fā)的問題。

會(huì)計(jì)學(xué)本身就是收集、整理、生成和分析利用會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)的學(xué)科，如何利用信息技術(shù)收集、整理、生成和利用會(huì)計(jì)信息是會(huì)計(jì)實(shí)現(xiàn)智能化的基礎(chǔ)，也是會(huì)計(jì)工作發(fā)展的關(guān)鍵。一旦實(shí)現(xiàn)智能化則會(huì)計(jì)核算工作崗位必將大幅減少直至消失，而智能化過程中智能會(huì)計(jì)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)、維護(hù)和審計(jì)等崗位必將大幅增加，因此單純側(cè)重新技術(shù)在會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)、運(yùn)營(yíng)和維護(hù)能力的培養(yǎng)。未來利用大數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析應(yīng)該是商科特別是會(huì)計(jì)類專業(yè)的基本技能，會(huì)計(jì)智能人才的不但要具備大數(shù)據(jù)分析和智能技術(shù)應(yīng)用能力，而且應(yīng)該具有數(shù)據(jù)全流程管理的能力，能夠?qū)?shù)據(jù)收集、整理、生成和利用的全過程進(jìn)行控制和優(yōu)化。

（三）組織實(shí)施

南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院由會(huì)計(jì)學(xué)系和信息管理系聯(lián)合實(shí)施會(huì)計(jì)智能方向改革，由信息管理系具有計(jì)算機(jī)等學(xué)科背景的教師負(fù)責(zé)相關(guān)課程的開設(shè)。西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院依托可持續(xù)師資計(jì)劃，在其大數(shù)據(jù)會(huì)計(jì)教務(wù)研究中心有既懂會(huì)計(jì)又懂計(jì)算機(jī)的博士團(tuán)隊(duì)推進(jìn)相關(guān)課程改造，同時(shí)聯(lián)合經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)學(xué)院、經(jīng)濟(jì)信息工程學(xué)院、統(tǒng)計(jì)學(xué)院，共同量身定做跨學(xué)科專業(yè)培養(yǎng)方案。山東財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院則依托外部專家和內(nèi)部引才，一方面先后在2018 年、2019 年邀請(qǐng)相關(guān)政府、企業(yè)和高校專家論證培養(yǎng)方案、編寫專業(yè)教材、建立實(shí)驗(yàn)室，另一方面積極招聘相關(guān)專業(yè)博士。浙江大學(xué)依托竺可楨學(xué)院，發(fā)揮浙大跨學(xué)科交叉培養(yǎng)優(yōu)勢(shì)，集結(jié)財(cái)會(huì)學(xué)科、計(jì)算機(jī)、人工智能、大數(shù)據(jù)等相關(guān)學(xué)科師資與資源，以跨學(xué)院跨系為主組建跨學(xué)科師資團(tuán)隊(duì)。會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)離不開跨院校、轉(zhuǎn)學(xué)科的復(fù)合型師資隊(duì)伍。

三、智向何方

隨著巨量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，大數(shù)據(jù)分析不但是會(huì)計(jì)學(xué)應(yīng)該具備的能力，而且應(yīng)該是所有商科專業(yè)學(xué)生應(yīng)該具備的能力。會(huì)計(jì)智能人才同時(shí)需要具備數(shù)據(jù)處理和信息系統(tǒng)規(guī)劃、分析、設(shè)計(jì)和開發(fā)能力。其根本原因在于人工智能總體發(fā)展水平仍處于起步階段，當(dāng)前雖然專用人工智能領(lǐng)域已取得突破性進(jìn)展，但通用人工智能領(lǐng)域的研究與應(yīng)用仍然任重而道遠(yuǎn)，目前的數(shù)據(jù)分析技術(shù)僅是后端應(yīng)用，與會(huì)計(jì)智能化整體要求相差甚遠(yuǎn)。人工智能等新一代信息技術(shù)尚未成熟和應(yīng)用，建成智能會(huì)計(jì)為時(shí)尚早，會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)更是任重道遠(yuǎn)。

縱觀信息化的發(fā)展及其對(duì)會(huì)計(jì)的影響，人類目前已經(jīng)歷三次信息化浪潮，具體如表3 所示。當(dāng)前第三次浪潮剛剛開啟、方興未艾，大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)遠(yuǎn)未成熟，智能化應(yīng)用發(fā)展還處于初級(jí)階段。信息化為人類提供了新的技術(shù)方法，也改變了人類的經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境；信息化的發(fā)展不但改變會(huì)計(jì)工具和方法，而且也在改變會(huì)計(jì)工作環(huán)境。面對(duì)第三次信息化浪潮，要研究新一代信息技術(shù)在會(huì)計(jì)中的應(yīng)用，努力實(shí)現(xiàn)智能會(huì)計(jì)，不但是數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)，也應(yīng)該包括數(shù)據(jù)收集、處理、分析的全流程能力的培養(yǎng)，由于信息技術(shù)不斷發(fā)展，智能會(huì)計(jì)建設(shè)也不會(huì)一蹴而就，而是一個(gè)不斷完善、發(fā)展的過程。在科學(xué)研究中探索發(fā)展智能會(huì)計(jì)未嘗不可，但在高校會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)中應(yīng)該遵循謹(jǐn)慎性原則，穩(wěn)妥推進(jìn)，在專業(yè)方向命名中應(yīng)該與會(huì)計(jì)電算化、會(huì)計(jì)信息化一脈相承，命名為會(huì)計(jì)智能化，可能更為合適。

新一代信息技術(shù)并未顛覆已有信息技術(shù)，而是在傳統(tǒng)信息技術(shù)基礎(chǔ)上創(chuàng)新發(fā)展逐漸完善的。雖然量子計(jì)算機(jī)理論研究和實(shí)踐探索逐漸進(jìn)步，但短期難以替代傳統(tǒng)馮·諾依曼計(jì)算機(jī)，信息系統(tǒng)依然是輸入、處理和輸出三個(gè)處理流程，處理過程依然需要存儲(chǔ)和控制。物聯(lián)網(wǎng)可以改變信息輸入，自動(dòng)獲得信息；人工智能和大數(shù)據(jù)可以優(yōu)化信息處理過程；云計(jì)算和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)可以為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和輸出提供便捷方式；區(qū)塊鏈可以保證數(shù)據(jù)處理過程的可靠性。但這些技術(shù)并未從根本上改變信息系統(tǒng)的工作原理和基本方法，而是對(duì)現(xiàn)有方法技術(shù)的優(yōu)化。因此高校會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)，應(yīng)該學(xué)習(xí)運(yùn)用新的信息技術(shù)，不但能夠?qū)σ延袛?shù)據(jù)進(jìn)行分析，而且應(yīng)該結(jié)合信息系統(tǒng)要求學(xué)習(xí)掌握信息系統(tǒng)輸入、處理和輸出的方法和技術(shù)，核心是掌握信息系統(tǒng)分析、規(guī)劃和開發(fā)的能力。

四、智者應(yīng)對(duì)

我國(guó)在人工智能前沿理論創(chuàng)新方面總體上尚處于“跟跑”階段，大部分創(chuàng)新偏重于技術(shù)應(yīng)用，在基礎(chǔ)研究、原創(chuàng)成果、頂尖人才、技術(shù)生態(tài)、基礎(chǔ)平臺(tái)、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范等方面距離世界領(lǐng)先水平還存在明顯差距。在高校會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)上，更應(yīng)該實(shí)事求是、穩(wěn)步推進(jìn)，對(duì)比分析以上高校會(huì)計(jì)智能化人才培養(yǎng)方案，本文針對(duì)高校會(huì)計(jì)智能人才課程建設(shè)提三點(diǎn)粗淺的建議。

（一）積極主動(dòng)緊跟潮流

對(duì)于智能會(huì)計(jì)、智能財(cái)務(wù)人才培養(yǎng)，高校應(yīng)該主動(dòng)作為，緊跟潮流，積極參與，加大新技術(shù)專業(yè)教學(xué)研究，同時(shí)保持謹(jǐn)慎性原則。從“會(huì)計(jì)智能化”開始，踴躍參加相關(guān)培訓(xùn)和學(xué)術(shù)研討會(huì)，了解行業(yè)最新發(fā)展和最佳實(shí)踐，提高自身的數(shù)智化教育能力。

（二）整合資源頂層支持

會(huì)計(jì)智能化涉及多個(gè)學(xué)科，雖以會(huì)計(jì)學(xué)人才培養(yǎng)為主，但無法脫離計(jì)算機(jī)、網(wǎng)絡(luò)工程、人工智能等學(xué)科的支持和配合。從各高校組織實(shí)施情況來看，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、浙江大學(xué)均是集全校多個(gè)學(xué)科學(xué)院之力進(jìn)行會(huì)計(jì)智能人才培養(yǎng)。南京理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院雖然沒有跨學(xué)院整合師資，但整合了學(xué)院內(nèi)部信息管理等多個(gè)學(xué)科的師資力量。山東財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)則突出發(fā)揮外部專家的作用，也大力引進(jìn)智能會(huì)計(jì)相關(guān)師資。會(huì)計(jì)智能化發(fā)展過程中應(yīng)該做好頂層設(shè)計(jì)，整合相關(guān)資源，在許可范圍內(nèi)給予大力支撐，在課程設(shè)置上爭(zhēng)取外專業(yè)外院系的支持，做好教學(xué)創(chuàng)新，內(nèi)部加強(qiáng)師資培訓(xùn)，打造合格的師資隊(duì)伍。

（三）務(wù)實(shí)創(chuàng)新穩(wěn)步前進(jìn)

智能會(huì)計(jì)建設(shè)是任重道遠(yuǎn)的，人才培養(yǎng)需要適當(dāng)超前，但不能脫離實(shí)際。會(huì)計(jì)智能化人才應(yīng)該吸收已有高校的經(jīng)驗(yàn)，注重?cái)?shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)，掌握成熟的大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，能夠熟悉應(yīng)用Python 等數(shù)據(jù)分析工具。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)用，數(shù)據(jù)分析能力應(yīng)該是會(huì)計(jì)專業(yè)甚至是商科類專業(yè)應(yīng)該具備的基本能力，真正的會(huì)計(jì)智能化人才應(yīng)該注重會(huì)計(jì)與智能的結(jié)合，不能將能力僅局限于單純的工具應(yīng)用和已有數(shù)據(jù)的分析，應(yīng)該加強(qiáng)數(shù)據(jù)全流程能力的培養(yǎng)，注重培養(yǎng)數(shù)據(jù)獲取、處理能力，培養(yǎng)信息系統(tǒng)規(guī)劃、設(shè)計(jì)和開發(fā)能力，掌握信息系統(tǒng)規(guī)劃和設(shè)計(jì)，熟悉信息系統(tǒng)開發(fā)，培養(yǎng)學(xué)生信息科學(xué)素養(yǎng)，提高適應(yīng)未來信息技術(shù)進(jìn)步的能力。要緊密結(jié)合會(huì)計(jì)學(xué)專業(yè)特色，而不能泛泛而談信息系統(tǒng)，以泛代專。理論相對(duì)完善、但技術(shù)快速發(fā)展尚在完善中的人工智能、區(qū)塊鏈等目前宜于以了解和熟悉基本理論為主，密切關(guān)注技術(shù)動(dòng)態(tài)，將成熟技術(shù)及時(shí)轉(zhuǎn)化為課堂內(nèi)容。