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人工智能下的高校会计专业人才培养范文

时间:2022-09-03 09:31:46

人工智能下的高校会计专业人才培养

[提要]随着人工智能在生活和工作中的普及,会计领域对其应用也愈加广泛,这对会计行业是一次革新,对会计人员无疑也是一个挑战。本文首先从探讨人工智能对会计行业的影响出发,分析高校人才培养计划现状,进而探究高校人才培养计划具体调整措施。

关键词:人工智能;会计;高校人才培养

近年来,随着互联网、高端科技的迅猛发展,人工智能逐步走入人们的生活与工作。人工智能在会计领域中的发挥确实在一定程度上带来了便利,但人工智能毕竟是人类开发所得的产物,想要完全取代人工的地位无疑是不切实际的。尽管如此,任何事物都具有两面性,会计人工智能的问世对会计行业毋庸置疑是一次革新,这对未来会计人才的综合能力也提出了新的要求。新的浪潮必然需要新的教育方案,高校作为为社会输送人才的关键区域,在人才培养方案上理应顺应时代做出调整。

一、人工智能在会计领域的应用

2018年,首届世界会计论坛暨第十三届中国CFO大会的召开,成为会计人工智能革新会计领域的标志。近年来,根据部分事务所的介绍及网络对会计人工智能的热议,人工智能在会计领域的工作主要是录入类、校对类等技术含量低的工作。这些工作大多具有高重复性与数据量庞大的特点,例如核对企业与各家银行多个账号往来的核对、对按周期编制的报表数据进行分类汇总和相关税务的核对。以抵扣增值税的进项税额为例,人工智能可自动查验扫描仪中的发票并进行登记,随后自动在发票确认模块中下载发票并识别文件,再与先前的所登记的发票相匹配,自动识别是否符合认证抵扣的条件。但相应的,我国人工智能技术尚未完全发展成熟。在会计主体趋于多样性的背景下,人工智能的效果未能完全满足社会的需要,人工智能在会计领域的运用体系还需要进一步完善。

二、人工智能对会计行业的影响

(一)提高会计工作效率。伴随着经济的发展,会计日益复杂的规章制度和有关核算的数据量不断增大,使得基础会计人员的工作量不断扩大,这就使得会计人员在有限的时间内,所要处理的数据量增多,自我提升的时间被压缩。而会计行业人工智能的出现,取代了会计工作中高重复性和需要占用大部分精力的简易操作步骤,它可以自动识别信息并录入,简单处理数据,统计数据并有着人类无法企及的计算能力等。人工智能的高效率工作结果,极大地解放了基层会计工作人员的工作,也为企业的日常运营节省了大量时间。

(二)提高信息质量,减少人为舞弊。会计数据的可靠性是会计的八大基本原则之一,也是会计人员工作时要遵守的首要原则。在过去的基础会计核算工作中,由于人为的参与,或多或少存在着手工核算失误或是人为蓄意造假等行为,这就给后续工作对会计数据的分析与应用造成干扰,这种影响小至使一个企业的整体管理决策方案出现漏洞,大则使一个国家的宏观和微观经济调控政策产生偏差。而人工智能是由专家编写相关程序实现统一化、标准化的数据处理流程,它的操作行为由代码所决定,在确定的会计工作系统中,每一位登录系统的人员都会有唯一的账号和密码,以及自己的权限,可以说分工明确,相比较而言,传统的会计工作中岗位相容程度较深,特别是在中小企业中,人工智能的应用对于职能的明确区分有助于遏制对信息的造假。这种模式下则或多或少的规避了人为因素的影响,减少了人工核算参与度,一定程度上提高了信息的质量,减少了人为舞弊的现象的发生率。

(三)参与企业重大决策。人工智能不仅仅可以进行数据的录入类、校对类等技术含量低的工作,他还可以凭借自身的存储容量之庞大,将数据分类并加以规整,建立起一个庞大的数据库系统。以便在企业需要做出重大决策时,可以快捷有效的追踪数据信息,并多角度、全方位的将数据进行比照,从而为企业做出投资、改革等重大决策提供有力数据证明。如,在进行利润预测时,未引入人工智能技术时,会计人员只能利用有限的数据来进行分析,且这种方法耗用的时间与人力规模相当。在应用人工智能技术后,人工智能系统可以自动识别有效信息,检索出数据库中涵盖的相关的所有过往数据,从而使得工作人员能够科学有效的利用数据,为工作提供有效信息,增强企业综合实力与竞争力。

(四)会计工作重心转变,部分工作岗位减少。由于人工智能技术的便捷,极大地解放了会计基层劳动力,随之很大程度上减少了企业的工资成本,越来越多的企业愿意使用人工智能代替人为工作,产生失业危机,进而很可能引起经济危机,阻碍社会经济发展。会计行业对传统会计人员的需求变化致使基础会计人员的岗位大量减少,促使社会对会计人员的要求进一步提升,无疑这对会计人员来说是一个挑战。会计人员不得不进行技能的更新与转型,主动更新自身会计知识的同时,扩大自身学习领域,掌握多学科技能,为社会供给具有核算加管理能力的复合型人才。

(五)信息安全隐患加大。人工智能的运用有赖于信息网络技术的发展,企业在使用人工智能处理会计信息数据的同时,避免不了要建立网络连接并通过网络进行数据的输入与输出。网络是把双刃剑,越是高科技的应用就越可能存在着安全漏洞的可能,这就给了居心叵测的不法分子可乘之机。当下,网络信息安全问题是大部分企业及国家关注的重中之重,而在网络连接和传输数据时存在着较高的安全隐患,一旦企业的机密会计数据被不法分子盗取和不法利用,这对企业的存亡和整个市场的稳定都存在着威胁,严重到国家机密在网络连接过程中被泄露,则会影响到整个世界的局势。

三、高校人才培养计划现状

(一)课程体系的结构设计单一,人才培养目标不精准。当下,高校的课程结构多偏向于传统财务会计,学生对核算以外的技能掌握不够熟练,特别是管理决策技能以及应用新兴技术的技能。而在现行趋势中,传统核算会计的地位已逐步弱化,社会更加需要的是拥有更高层级管理决策技能的复合型人才,这种人才不局限于为社会提供价值,更多的是利用自身综合技能为社会创造价值。管理会计在我国存在的时间并不长,加上其我国管理会计的发展与其他国家相比也有一定距离,高校的人才培养目标与社会实际所需存在一定的偏差,管理类课程量明显低于传统会计课程量。

(二)教学模式滞后1、教学方式古板。现阶段,高校教学多滞留于理论灌输,课堂基本由教师所主领。学生的学习动机很大程度的影响学生学习效果的呈现,学习动机既包括为了达到一定成绩的外在动机,也包括内在动机。内在动机强烈的学生对学习有着更高的积极性与兴趣,他们学习起来更加主动上进,并不惧挑战善于提升自我和突破自我。如今的课堂上学生的主体地位不够显著,致使学生的课堂参与感不够强烈,学习兴趣没有得到充分的开发,没有足够的空间和强烈的积极性完成自行探究任务,自主学习能力得不到充分提升。2、教学书本、设备落后。在人工智能背景下,高校的书本仍停留在过去所编写的内容中,案例分析多适用于过去的会计规章制度。校园内的智能设备也未引进或未做到及时更新,这就不能给学生足够的实践空间来体验新兴科技给会计领域所带来的改变和影响,从而无法精准定位自身层次,不利于学生为实现社会需要所必须得自我提升和转型。3、教学考察方式单一。延续历年来的传统,几乎所有高校的考察方式均为书面考察模式,这仅仅考察到了学生对基础知识和概念的领悟情况。而显而易见的是,由于会计具有极高的实践性,会计工作人员在工作中所需要的,不仅仅是单一的理念,思维能力、沟通能力、表达能力均占有着不可忽视的地位,单纯的书面考核未能涉及学生的多方位能力的检验,这容易让学生只顾重视知识学习而忽略了自身综合技能的增强。

(三)师资力量不够雄厚。师资力量在高校整个人才培养计划中起着至关重要的作用,它对于人才培养的结果有着决定性影响。多年来,由于高校的教学目标多侧重于培养财务会计人才,导致对于管理知识的传授不够到位,教师未能关注到历年来管理会计体系的建设与学习。另外,大部分教师只针对于现阶段所教授的专业掌握深刻,对于计算机应用和大数据处理等方面的了解有所欠缺。

(四)学生所学知识领域狭隘,综合素质有待提升。在高校中,不同专业的划分使得各不同专业的学生在学习上明确了一个总的引领方向,但这不应该成为学生所需要学习领域的枷锁从而限制学生对其他领域知识的学习。高校的培养计划中,主要侧重于开展与专业具有高度相关性的课程,而欠缺对跨学科知识的充实,例如随着人工智能技术的逐步成熟,计算机应用的掌握已是大势所趋,高校在计算机技术课程开展的数量和深度上都有一定的欠缺。不仅如此,会计人才的综合素质的培养也是高校所忽视的一点,会计人才的道德观念、自主学习能力等方方面面都对其终生学习产生深远影响。历年来高校往往没有专门针对综合素质的培养设立具体人才培养方案。

四、高校人才培养计划调整建议

(一)转变人才培养目标。以往的财会人员工作主要倾向于供给信息,因此大部分高校的教学工作的开展多围绕于“核算型”培养。若继续维持这种教育模式,必然无法适应时代背景下会计行业的发展。基于现行的发展模式,会计职能中的管理职能的地位逐渐显著,会计工作的主要功能也由显示价值转为创造价值。高校应审时度势,顺着时代的需求,既紧抓学生专业知识的学习,也要增强学生的管理能力和数据分析能力。经人工智能处理的数据大多具有单一性、简易性、标准性,而高校培养出的新型会计人才,应会运用人工智能不具备的多元性,对人工智能进行补充,还可以通过评估、判断等,最大化的利用人工智能处理所得的信息,并使之助力于会计人员做出更合理的决策与实施更有效的管理,努力将学生打造为懂财务、通管理的高端混合型人才。

(二)增强培养管理会计的力度。高校对管理会计类课程的增设有助于提高课程设置与人才培养目标的契合度,可有效的提高人才培养质量。人工智能虽可以快速有效地完成工作,但它不具备主观能动性,没有可以开发的创新思维能力,工作多处于被动状态。人工智能做不了与顾客、高层人员沟通与协调的实务,也不具备对突发情况和人际关系进行分析的能力。因此,高校应充分利用资源,增设管理会计类课程量,如开设成本控制、绩效测评等需要人类主观能动决策的课程,考虑将会计人才向管理会计方向培养,使学生创造价值的潜力得到充分的开发。

(三)将智能引入课堂,增加实践课程。在时展的潮流下,每一个行业新的发展实质为新技术与新知识的萌发,将智能化引入课堂的意义日益重要,如在课堂上让学生真实体验人工智能在会计中的操作,或带领学生去企业实地参观人工智能在会计领域的操作,增加实践的课程量。其目的不仅仅是使当代学生掌握智能化应用的使用方法,还更多的侧重于挖掘学生的思维创新技能和利用智能化解决问题的能力。在新型人才培养模式下,将智能化引入课堂有助于学生对会计中的智能化产生兴趣,吸引学生进行人机互动。与此同时,还可以让学生认识到智能化应用的大势所趋,引发学生对未来职业生涯的规划,并且能够让学生意识到本身与人工智能的差距,从而在今后的学习中不断提升自我,使得高校培养出的会计人才更适应社会的需求。

(四)拓宽教学领域。人工智能系统在会计中的应用,有赖于多种因素相互作用。未来的会计工作者,理应具备将会计知识与多方技能融会贯通的本领。在整个人工智能的开发过程中,会计知识与计算机应用是相辅相成的。因此,高校应加强学生的计算机应用技能,提高其创造力与创新思维能力,如开展学习课程并组织相关竞赛以赛促学、引用高端虚拟技术提高学生视觉思维能力、实践智能应用提升管理决策能力。打造出既掌握关键的专业知识,又拥有开发智能应用技术的高端人才,使得学生进入社会后可以充分利用在校内培养的优势,为向高层次人才转型做准备,紧跟时代和技术发展的步伐,做人工智能的创造者。

(五)加强学生自主学习能力。由于信息时展迅速,大学里的学习,是为将来的终身学习打下根基。高校培养出的会计人员不应局限于掌握校园内所学知识,应具有一定的自主学习能力,能够将实践与理论知识有机结合,提升终生学习的能力,从而使其在科学技术日新月异的环境下不被时代所淘汰。目前,高校针对学生自主学习能力的提高方面,不妨从以下两个方面切入:一是开发自主学习场所,营造学习氛围。虽然基本所有高校均有设立图书馆与自习室,但始终没有开放一个可以让学生自主学习,互相探讨的场所,而且学校的专业书籍资源不够充足,电子阅览室开放时间也有限制,这大大约束了学生自主学习能力的发展。二是提供自主学习时间与机会。大部分会计专业的课程安排比较紧凑,学生缺乏充足的课余时间来完成自主学习能力的培养。另外,大多教师保持着传统的教育观念,课堂上持续使用灌输式教学,忽视了学生的创新思维能力的培养与自主探索精神的发展,进而对学生的自主学习能力产生影响。因此,高校应合理安排专业课程,课堂上教师应给予学生充分的机会与空间,彰显学生的主体地位,提高学生的课堂参与积极性,打造良好的自主学习课堂。

(六)采用多元化教学和考核方式。单一的课堂教学有着很大的局限性,高校可以变革传统教学方法,如采用慕课的形式进行线上教育,充分利用互联网技术所提供的优势,让学生在实体课堂之余也能进行学习,并可以重复播放,不受学习时间和地点的限制,有助于学生对知识的掌握和吸收,让学生实现更快捷、更有效的学习。学生的学习成果可以不单单局限于每学期期末的书面考核,可将最终考核成绩按比例分散至学期间的教学周期中。如,鼓励学生进行课堂上台展示、布置小组任务提交成果等,这不仅考察了学生的知识掌握,还可以锻炼学生的沟通表达能力与团队协作能力,多元化的考核方式也一定程度上激发了学生对于学习的兴趣和投入程度、减轻了学生学期末的学习压力。

(七)增强师资力量。在现行发展下,教师作为人才培养的领军者,应紧密关注会计领域的风吹草动,时刻进行自我更新并充实知识库存,努力学习人工智能背景下对于人工智能技术和管理决策知识的欠缺。高校可积极组建教师学习分享团队,不仅为学生营造良好的学习氛围,也为教师的学习助力。此外,可以聘请资深智能研究专家为教师进行培训,拓宽教师教学范围,也可以进行校企联合,与企业沟通协调,让教师实地参与人工智能背景下企业的运作,增加教师的实践经验,也为教师课堂中的实例分析提供依据。

五、结语

人工智能的出现是时代进步的标志,与此同时它对传统模式的续存也提出了新的挑战。虽然人工智能在会计领域中的应用对未来会计人员是个挑战,但会计人员始终具备着人工智能所不具备的多元化优势。高校应积极应对大环境的改变,及时对人才培养方案做出调整,紧跟行业变化潮流,调整人才培养目标,加强人机结合,丰富学生多元知识领域与技能的学习,增强师资力量等,为社会供给拥有综合技能的新型复合型人才。

参考文献:

[1]傅元略.智慧会计:财务机器人与会计变革[J].辽宁大学学报(哲学社会科学版),2019.47(1).

[2]张宇.会计人工智能应用的探索[J].现代营销(经营版),2019(6).

[3]邢啊凤,陶雪梅,彭瑞峰.人工智能时代下对会计行业的思考[J].财会学习,2017(10).

作者:陈薇 毛腊梅 单位:铜陵学院

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