“新文科”背景下人工智能財務管理復合型人才培養模式研究

0引言2019年，教育部、科技部等13個部門聯合啟動“六卓越一拔尖”計劃，要求全面推進新工科、新醫科、新農科、新文科建設。而“新文科”建設具體是指哲學社會科學與以人工智能、大數據為代表的新一輪科技革命交叉融合形成交叉學科、交叉融合學科及交叉專業的新文科的一系列建設事項和建設工作。隨著科學技術的蓬勃發展，大數據、人工智能技術不斷賦能企業管理，企業對財務管理人才能力需求發生了重大變化，傳統財務管理人才培養模式已不能適應新興技術快速發展的時代要求，如何在高校財務管理專業人才培養過程中提升學生的數智化能力已成為迫切需要研究的重要課題。教育界高度重視人工智能財務管理復合型人才的培養，國內外高校先后開設了與人工智能相融合的財會專業方向。但目前的改革實踐尚存在人才培養目標不清晰、專業課與人工智能技術未深度融合及復合型師資力量不足等問題。教育的本質是有目的地培養人，即按照人才培養目標規劃人才能力框架和培養方案，從課程體系、教學方法、師資建設等方面實現對人才的培養。而人才培養目標則需順應時代發展、滿足社會用人需求[1]。第一，面對數字化轉型的戰略需要，企業紛紛進行財務轉型和財務共享升級改造，隨之帶來的是財務職能重構和財務工作重心的轉移，這勢必導致企業對財務人員能力提出新的要求。第二，隨著人工智能等新技術的發展，企業中的財務管理工作越來越多地引進了新技術，如發票云、OCR識別技術、機器人流程自動化技術等[2]。這些新技術的應用一方面將財務人員從大量重復性、低附加值的勞動中解放出來，提升了企業的財務管理工作處理效率；另一方面對財務管理人員能力也提出了新的要求。因此，本文認為探討“新文科”背景下人工智能財務管理復合型人才培養模式的前提應先厘清數智化技術為企業的財務管理工作帶來了哪些變化，以及這些變化對財務管理人才能力產生了哪些新的要求，進而提出與企業需求一致的財務管理人才培養目標以及與培養目標相匹配的培養方案。本文從企業財務崗位現狀和高校人才培養現狀出發，結合企業需求探討“新文科”背景下人工智能財務管理復合型人才培養目標，并以人才培養目標為引領，設計人才培養框架和實現路徑，以期為高校培養滿足數智化時代企業需要的財務管理人才提供新的思路。1高校財務管理專業人才培養模式變革的必要性分析而從事與業務結合緊密的業務財務及專業財務的人員比例大幅提高。2.財務職能重構財務管理工作重點的轉移必然導致財務職能的重構。隨著財務共享模式的成熟落地及自動化和智能化技術的應用，企業中的財務核算工作不再占用大量人力資本，可以將財務人員從繁重的核算工作中解放出來，去從事更高階的、可以給企業帶來價值增值的工作[4]。在企業實踐中，很多企業將財務職能重構為共享財務（SSC）、業務財務（BP）和專業財務（COE)3類。財務共享中心是高效的核算平臺和財務數據中心，共享財務強調標準化、流程化、數據化。業務財務定位于財務中最懂業務、業務最懂財務的人，以支持業務績效為首要目標，強化對業務的主動預警及風險管控。專業財務也稱為戰略財務，特點是專業化和專家化，具備財務體系建設的能力、可以幫助企業提高經營決策效率，強化內部控制與財務風險管理。1.1人工智能等新技術給財務管理工作帶來的新變化1.2人工智能等新技術對財務管理人才能力需求分析1.財務工作重心轉移財務部門作為企業的核心部門之一，其工作重心和核心任務主要集中于會計核算。會計核算不僅是財務工作的基礎，也是確保企業財務健康運行的關鍵環節。通過準確的會計核算，企業能夠清晰地了解自身的財務狀況，從而做出正確的經營決策。此外，會計核算的結果也是編制財務報表的基礎，這些報表對于企業內部管理和外部利益相關者都至關重要。因此，會計核算在財務工作中占據著核心地位，是確保企業財務透明度和規范運作的基礎。然而，隨著企業財務共享模式的建立及更多智能化技術（如機器人流程自動化、智能識別技術等）的運用極大地提高了會計核算的效率，會計核算崗位用工需求逐漸減少，企業財務工作的重點從會計核算轉向輔助戰略決策和支持業務管理與監控[3]。財務工作重心的轉移會直接導致在企業中從事基礎財務會計核算工作的人員大幅減少，隨著人工智能技術的發展，財務工作重心轉移、財務職能重構必然影響和改變著企業對財務管理人才的能力需求。1.專業基礎能力目前，財務管理人才培養陷入一個誤區，認為既然財務工作重心已由會計核算轉向輔助戰略決策和業務支持，與財務核算相關課程應該縮減甚至砍掉，為此不少高校都縮減了中級財務會計、高級財務會計等課程的授課學時。但學生進入用人單位后，用人單位普遍反映專業基礎不扎實。原因在于，業務支持與戰略決策都是更高階的財務管理工作，財務專業基礎知識掌握不扎實，便很難辨析經濟業務的實質，無法幫助企業運用專業知識解析和重構商業規則與流程。因此，盡管隨著人工智能技術的發展，會計核算工作逐步被機器取代，但作為企業的財務管理人員，會計職業判斷能力不能丟失，畢竟企業的業務并不是一成不變的，在新業務、新業態不斷涌現的當下，如何合法合規進行會計處理需要財務管理人員具備扎實的專業基礎能力。2.數智技術能力隨著人工智能技術的發展，傳統信息化能力的培養已經滿足不了企業對財務管理人員能力的需求。現階段，企業財務系統的數字化乃至智能化轉型紛紛提上日程，在系統搭建過程中，企業需要既懂財務和業務，又懂系統架構和智能化技術的復合型人才。這就要求財務管理人員具備較高的數字化、智能化知識和技術基礎，對數據資源和智能化技術有系統的認知，能夠運用數智技術解決企業在數字化轉型過程中面臨的實際問題。3.數據分析能力財務管理人員對企業業務支持管理和監控以及輔助戰略決策的重要手段之一是對企業的內部數據和紛繁復雜的外部數據進行分析。數智化時代下，財務管理人員面對的分析對象是數據規模大到無法通過目前主流的軟件工具在合理時間內進行管理和處理的海量數據。因此，財務管理人員需要運用數據挖掘、數據分析等大數據技術與業務場景相結合，構建模型，進行如方案評估、客戶行為特征分析等大數據分析，為企業投融資決策、銷售決策等提供決策支持。1.3高校財務管理人才培養的新變化為緊跟時代變化，培養滿足時代需要的財會人才，國內部分高校已經開始采取行動應對人工智能等技術的發展可能對財務人才培養帶來的沖擊[5]。在專業（方向）設置方面，2018年西南財經大學率先開設了會計學（大數據實驗班)，隨后，中國人民大學、山東財經大學、浙江大學等高校紛紛增加了智能財務相關的專業（方向）；在課程設置方面，在總課時有限的情況下，壓縮了部分專業課的課時，新增了與智能技術相關的課程，如Python基礎、大數據分析、數據挖掘與商務智能、財務機器人等。2高校財務管理專業人才培養面臨的挑戰盡管各大高校紛紛調整財務管理人才培養方案，設置與智能財務相關的專業（方向），開設了與人工智能、大數據等技術相關的課程，但均處于摸索階段，對于培養人工智能背景下的滿足時代需求的復合型財務管理人才還面臨很大的挑戰。主要體現在以下幾個方面：2.1人工智能財務管理復合型人才培養目標不夠清晰正如前文所述，隨著人工智能等新技術在企業中的廣泛應用，財務工作的重心和財務職能發生重大變化，對財務人才能力的需求也將發生重大變化。但是目前由于各種原因，不少高校尚未厘清數智化時代財會工作的重心，更無法梳理出對財務管理人員的能力需求，導致人工智能財務管理復合型人才培養目標不夠清晰，只能隨波逐流，在壓縮專業課的基礎上增加一些編程類的課程，導致學生專業基礎不扎實的同時編程也僅僅處于入門階段，無法應用于實際工作中。2.2課程和教材在專業和技術上的融合性不夠雖然高校已經意識到智能化技術類課程的重要性，并引進了一些技術類課程，但是與財務管理專業知識融合的不緊密，甚至有的只是單純地講技術，導致學生學習的積極性不高。學生無從知曉這類課程的內容如何應用到未來的工作中，因此無法確定這類課程的學習價值。與課程設置類似，目前市場上財務管理專業與人工智能、大數據分析融合的相關教材仍然較少。2.3融合性課程師資力量不足專業與技術的融合性課程既需要授課教師深譜專業知識同時還精通編程和智能化技術。從師資隊伍來看，絕大多數的授課教師并不具備交叉學科的知識背景，只能通過教師自主學習積極轉型去實現。但無論是專業教師去學習智能化技術，還是智能化技術背景的教師去學習專業知識，這都需要一定的時間，并且還受教師轉型意愿、學習能力等因素的限制。3“新文科”背景下人工智能財務管理復合型人才培養模式優化建議3.1明確人才培養目標新文科強調文理交叉、學科融合，旨在通過現代信息技術融入傳統文科課程，為學生提供綜合性的跨學科學習。人工智能財務管理復合型人才培養模式正是在這一背景下應運而生，旨在培養既懂財務管理，又懂人工智能技術的復合型人才，以滿足社會經濟發展對財務管理人才的新需求。從對企業的調研來看，盡管一些人工智能技術已經上線代替了部分人工操作，但還無法完全取代財務管理工作，因為企業是在動態發展過程中的，新業態新模式的上線仍需要大量的人為判斷，數據分析、投資決策、預算偏差查找等工作需要結合具體業務做出判斷，因此，企業仍需要有扎實的財務管理專業基礎的員工。但目前，一些高校為了增加人工智能技術課時減少了部分專業基礎課的課時，導致畢業生專業基礎不扎實，與我們的培養目標背道而馳。本文認為，“新文科”背景下人工智能財務管理復合型人才的培養要扎實財務管理專業知識的同時，讓學生涉獵人工智能技術，懂其原理知其應用即可，不必精通開發，因為學生的時間和精力是有限的，在有限的學習時間內，讓學生即精通財務管理又精通計算機人工智能技術是不可能完成的任務。3.2結合專業開發融合性課程目前，各高校引進了一些大數據、人工智能、機器學習方面的課程，但由于多是計算機專業的教師授課，授課內容并未與財務管理專業背景相結合，學生并不了解學到的知識該如何應用到未來的工作中，學習積極性并不高。高校應組織相關教師結合目前大數據、人工智能技術在企業的實際應用情況設計開發一些交叉融合課程，如智能財務分析、財務數據挖掘、財務預測與決策支持系統、財務機器人等，將人工智能技術的應用引入財務管理專業課程中，通過實際應用場景案例教學、任務驅動實驗教學、小組討論與分析等教學方法創新，增強學生的體驗感和課堂參與度，培養學生跨學科應用的能力。3.3加快融合性課程師資力量的培養由于專業培養的細化，絕大多數教師并不具備交叉學科的學習背景，財務管理專業教師并不具備計算機專業背景，更無法勝任人工智能技術的教學任務。多數高校只能聘請計算機專業教師授課，造成技術與專業的脫節。因此，融合性課程的開發離不開融合性課程師資力量的培養。一方面，鼓勵教師通過自學掌握人工智能技術的基本原理；另一方面，學校可以通過校企合作方式為教師提供機會，讓教師去企業學習和進修，學習人工智能技術在企業中是如何應用于財務管理工作的。學校還可以積極與人工智能技術軟件開發企業合作，將企業實際應用的人工智能財務應用軟件引入課堂，并由企業提供軟件應用的師資培訓，提升人工智能財務管理復合型師資力量。4結語隨著人工智能等新技術在企業管理中的推廣與應用，企業對“AI+財務管理