人工智能背景下大數據與會計專業人才培養創新探索

摘要：本文通過分析人工智能對會計專業人才培養的影響，揭示了在會計行業智能化轉型的趨勢下，復合型會計人才已成為市場需求的關鍵。然而，當前的人才培養體系存在課程設置滯后、教學方法單一、師資隊伍在數智化方面的專業能力不足以及產教融合程度不深等問題。為有效應對這些挑戰，文章提出了一系列創新策略：一是重構課程體系，成立課程委員會，將人工智能技術與會計專業知識進行深度融合；二是將人工智能技術融入教學過程，以實現人才培養的個性化；三是提高師資隊伍在數智化方面的專業水平，鼓勵教師獲取相關資格證書、參與專業培訓和企業實踐；四是加強產教融合，設計特色實踐項目、開展人才交流活動、共同建設線上云平臺。通過實施多維度的教學改革，以期培育能夠滿足時代需求的數智化會計技能人才，進而推動會計行業的高質量發展。

關鍵詞：人工智能；大數據與會計；人才培養

引言

2025年3月，教育部召開國家教育數字化戰略行動部署會，以“人工智能與教育變革”為核心議題，提出將人工智能技術深度整合至教育教學的各個要素和全過程中。隨著數字化和智能化的迅猛發展，人工智能技術已深刻滲透至會計行業，重塑了傳統會計行業的發展格局。諸如DeepSeek、ChatGPT等人工智能大型模型的技術革新與應用，極大地改變了傳統會計工作流程，逐步替代了基礎會計崗位的工作，為會計行業的發展帶來了前所未有的挑戰。目前，大多數高職院校仍然采用傳統的教育模式，教學內容與行業內的前沿技術存在脫節，學生在智能財務工具應用、數據挖掘與分析等關鍵能力方面缺乏系統的培養，難以滿足會計行業對智能化人才的需求。在此背景下，高職院校大數據與會計專業迫切需要探索運用人工智能技術賦能人才培養的可行路徑，積極尋求教育模式的轉型與革新。

一、人工智能對大數據與會計專業人才培養的影響

（一）大數據與會計專業智能化轉型趨勢

隨著人工智能的不斷發展，會計行業正經歷由傳統核算向數智化決策方向的轉變。在財務核算方面，RPA財務機器人將傳統的賬務處理流程自動化，極大提升了財務核算的效率；在財務管理方面，人工智能強大的數據挖掘與分析能力，能夠幫助企業高效全面地進行財務分析與監督，提出合理的經營決策建議；在審計方面，人工智能則通過數據采集與預處理、風險識別與評估及生成可視化報告等方面為審計人員提供幫助。目前，國內會計行業人工智能技術的應用仍處于嘗試和探索階段，企業及事務所對人工智能的應用多停留于智能問答，較少延伸至真實業務[1]。但隨著DeepSeek等人工智能大模型的高速迭代發展，未來，人工智能將在自動化賬務處理、費用報銷審核、預算管理、數據錄入、數據分析及風險預警等業務場景逐步取代人工，單純從事基礎核算工作的會計崗位需求減少，具備數據分析、人工智能技術以及綜合管理能力的復合型會計人才成為市場剛需，大數據與會計專業智能化轉型迫在眉睫。

（二）人工智能對大數據與會計專業人才培養的新要求

高等職業教育緊密貼合產業發展需求，其人才培養目標旨在為社會輸送符合產業需求的高素質技能型人才。教育部黨組書記、部長懷進鵬強調，必須勇于改革創新，深入推動人工智能賦能教育變革，推動各級各類教育課程、教材、教學體系智能化升級，將人工智能技術融入教育教學全要素、全過程，全方位助學、助教、助研、助管、助國際交流。各級各類學校應引導師生正確使用智能工具，高校應圍繞人工智能加快學科和專業布局，加強人才培養和相關研究，更好地服務中國式現代化建設。在人工智能時代，學生需掌握更多數據分析、人工智能等方面的知識，傳統的基礎會計知識已無法滿足大數據會計工作的全部要求，高職大數據與會計專業正迎來多元化、個性化的教學新時代。同時，如何在海量財務數據中，運用數據挖掘工具和算法，為企業提供財務決策數據支持、數據系統異常應對、財務工作流程優化等工作方案的能力要素，也是新時代下對本專業學生提出的新要求。因此，將專業人才培養與人工智能緊密結合，是當前大數據與會計專業順應時代發展的必然選擇，也是時代背景對本專業人才培養提出的新要求[2]。

二、人工智能背景下大數據與會計人才培養存在的問題

（一）課程體系的滯后性

盡管大數據與會計專業已經開始逐步整合RPA財務機器人、業財一體化以及財務決策實訓等現代元素到課程體系中，但目前的教學內容依然過于側重于基礎理論，未能深入結合人工智能技術進行能力培養，這使得課程體系顯得滯后。學生們在參與傳統會計課程和實訓時，主要接觸到的是模擬案例分析，與真實業務場景的銜接并不順暢。同時，課程中缺乏對數據挖掘、人工智能算法等應用能力的培養。這種狀況導致學生在面對復雜的實際工作時難以靈活應對，無法有效培養學生適應智能會計工作的能力，進而使得畢業生難以勝任具有專業性的高難度工作。

（二）教學方法存在局限性

現行教學方法在智能化會計人才培育方面存在明顯的局限性。課堂教學中，以教師講授為主的教學方法仍占據主導地位。這種教學方法往往重在講解理論知識和演示操作步驟，學生被動模仿學習，缺乏主動思考的機會，無法培養實際應用能力。盡管高職教育領域已逐步推進教學信息化建設，許多高職院校通過整合云端學習管理系統、虛擬仿真實訓平臺等數字化教學工具對教學方法進行優化升級，但在教學實踐層面仍未取得顯著成果。一是由于部分教師對信息化教學平臺研究不夠深入，只是簡單地將其中的部分功能用于課堂演示與操作，沒有充分發揮信息化教學的優勢；二是現有在線教學平臺功能開發不夠完善，學生在使用過程中更多為單向接收資源，缺乏針對學生基于學習數據分析的精準互動，學生難以實現個性化學習。

（三）師資隊伍建設有待強化

在當前階段，盡管高職院校已顯著加強了“雙師型”教師隊伍的建設，但在大數據與會計專業領域，大部分“雙師型”教師所掌握的主要是經濟管理類的知識與技能，而具備人工智能技術背景的教師相對較少，且教師在應用人工智能技術方面的能力尚顯不足。在將大數據分析工具、人工智能算法等技術與會計課程進行融合的教學過程中，教師往往難以進行深入教學，這限制了學生對數智化新技術的興趣和理解的提升。此外，教師因忙于日常教學活動，對行業發展的敏感性不足，缺乏將人工智能與會計相結合的應用經驗。由于專業背景和行業實踐能力的不足，教師在培養符合當前時代背景下行業所需的數智化會計技能人才方面面臨挑戰[3]。

（四）產教融合深度發展的迫切需求

產教融合作為構建校企合作平臺、引入企業項目經驗的重要途徑，對于促進高職大數據與會計專業的發展具有關鍵性作用。當前，大多數高職院校在產教融合方面存在合作層次淺顯、合作模式單一、合作領域狹窄等問題，導致專業人才培養的動力不足。盡管多數實踐課程已融入企業經營案例，但實踐內容往往僅停留在表面，教學內容與真實企業業務之間存在明顯差異，難以再現真實業務的多樣性和復雜性。此外，眾多產教融合實踐項目仍沿用過時的歷史數據，內容陳舊，與當前行業發展的銜接效果不佳，從而導致產教融合的效能低下，項目成果落后于行業發展的現狀。

三、人工智能背景下大數據與會計人才培養創新策略

（一）重塑課程體系

在人工智能背景下，為了提升大數據與會計人才培養質量，原有的課程體系必須進行重塑。首先，高職院校應基于大數據與會計專業的特性組建課程委員會。委員會成員涵蓋本專業教學骨干、校內大數據與技術等相關專業教學骨干、行業資深專家及企業業務骨干等。由課程委員會依據行業現狀及發展趨勢，共同制定符合行業發展的課程體系。通過課程委員會，了解行業內各崗位對人才最新要求，同時將人工智能與專業知識更加緊密融合，系統性地培養會使用人工智能工具、更契合崗位要求的數智化技能型人才。其次，加強跨專業、跨領域合作，建設構建連接人工智能的教學資源信息庫及會計教學平臺。利用人工智能框架，整合不同行業的企業真實會計案例，開發智能案例庫，通過構建智能賬務處理、財務分析、風險預警等板塊，讓學生在探究式、互動式教學中，自主使用平臺與人工智能技術學習與實踐，培養出具有人工智能應用能力的大數據與會計專業人才。

（二）將人工智能技術應用于教學過程

利用人工智能技術對學生學習情況進行全面深入地分析，有助于教師豐富并提升教學方法，實現個性化人才培養。首先，教師可借助人工智能輔助工具豐富教學手段，通過引用在線學習平臺資源與模塊，設計多樣化教學活動，活躍課堂氣氛，提升學生參與度，增強學習動機及成就感。其次，大數據與會計專業的學生常面臨知識點碎片化、實踐與理論銜接不暢等問題，教師可通過人工智能技術，將大量碎片化知識點挖掘并發布于在線學習平臺，讓學生可以隨時隨地進行學習與實操，不受時間與空間的限制。最后，教師可利用學習管理系統、在線學習平臺等工具，收集學生在學習過程中的行為數據，如學習進度、學習痛難點、作業考試成績等，運用大數據分析算法掌握學生的學習風格、學習能力及知識掌握程度。根據不同學生學習數據分析結果，教師可借助人工智能技術對課程教學進行設計，將課程知識點與學習數據進行融合，生成個性化教學案例，為每位學生量身打造適配性更高的教學方案，貼合學生需求，實現更好的教學效果。

（三）提升師資隊伍數智化專業水平

“雙師型”教師是大數據與會計專業教學改革的重要師資力量，在專業發展與人才培養中發揮著關鍵作用。在人工智能背景下，高職院校應全面提升師資隊伍的數智化專業水平。首先，在會計師、審計師等財會經管類證書之外，鼓勵教師考取大數據財務分析師、智能財稅職業技能等級證書等與人工智能緊密結合的證書，將教師隊伍培養為人工智能賦能的大數據與會計專業教學團隊，完成從單一會計教學升級為多元數智化會計啟智育能的轉型。其次，圍繞大數據技術在財務會計中的應用開展培訓，組織教師學習數據分析、挖掘技術、人工智能算法等數智化技術，助力教師將數智化技術全面融入教學實踐。最后，定期將教師送往行業標桿企業學習實踐，在真實業務場景中學習最新行業趨勢與實操經驗，促使其不斷對專業知識技能迭代更新，將行業先進數智化技能納入教學體系[4]。

（四）深化產教融合

當前，盡管高職大數據與會計專業在產教融合方面存在一定程度的合作，但合作規模與深度均顯不足，難以達成優化人才培養的目標。因此，在人工智能技術迅速發展的背景下，必須對現有的產教融合模式進行持續的優化與創新，以滿足市場對人才需求的快速變化。首先，校企雙方應依據行業發展最新動態和企業實際業務流程，共同設計具有人工智能與會計特色的實踐項目。例如，運用人工智能技術分析企業經營流程中的關鍵問題，并開發及測試利用智能財務機器人解決這些問題的方案。其次，建立人才交流機制，定期安排師生前往企業進行工作交流，并邀請企業中精通人工智能會計應用的技術專家進入校園進行教學。在人工智能時代，人才需求呈現多元化和復合型特征，通過加強人才交流，有助于增進師生與企業之間的相互理解，消除信息不對稱，從而培養出更符合企業實際需求的人才。最后，校企合作構建線上產教融合云平臺，邀請企業入駐并在平臺上發布財務項目需求，學生可在線參與項目，由專業教師和行業導師共同指導和審核。項目完成后，平臺將收集企業評價和反饋信息，以協助本專業改進教學方法和課程設置。同時，對于在項目中表現突出的學生，優先向相關企業推薦實習機會，實現人才的精準對接，為學校與企業之間建立高效溝通的橋梁。

四、結論

在人工智能驅動會計行業數智化轉型的背景下，高職院校大數據與會計專業的人才培養面臨巨大的挑戰，教學改革刻不容緩。傳統會計崗位正被智能財務機器人、自動化核算系統取代，企業急需精通智能財務知識與大數據分析技術的復合型人才。然而當前高職院校的人才培養體系與行業需求之間存在顯著鴻溝，高職院校必須抓住時代背景帶來的機遇，積極探索新的人才培養路徑，實現專業轉型升級。當前，高職院校面臨著課程體系滯后、教學方法存在局限性、師資隊伍數智化水平薄弱、產教融合不夠深化等問題，人才培養面臨多重困境。為應對以上困境，高職院校需從多維度實施教學改革，從實施教學改革重塑課程體系、將人工智能技術應用于教學過程、提升師資隊伍數智化水平及深化產教融合等方面，助力培育適應時代背景的數智化會計技能人才。通過實施上述教學改革策略，高職院校將提高專業人才培養的時效性，實現院校與行業協同發展，在幫助學生于激烈的就業環境中脫穎而出的同時，為會計行業數智化轉型提供了堅實的人才支撐，推動人工智能時代背景下會計行業高質量發展。

參考文獻：

[1]孫靜.數智化背景下高職會計專業實踐教學改革探究[J].老字號品牌營銷，2024（23）：207-209.

[2]胡鈺.AI背景下管理會計課程教學改革研究[J].新會計，2024（11）：21-24.

[3]張海麗.人工智能背景下高職會計人才培養適應性研究[J].佳木斯職業學院學報，2024，40（09）：185-187.

[4]趙曉潔，劉琳琳.AI驅動下的高職院校會計教育數字化轉型[J].公關世界，2024（17）：117-119.

（作者簡介：楊夏伯，貴州財經職業學院大數據與會計專業助教）