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智能财务人才类型与培养模式：一个初步框架张敏吴亭史春玲贾丽（中国人民大学商学院 安徽财经大学会计学院 吉林师范大学经济管理与法学学院 晋中学院经济管理系）【摘要】与智能财务实践的快速发展相适应，众多中国高校已经开始培养智能财务人才。然而，作为一个全新的领域，智能财务教育还有诸多基础性问题需要厘清。本文拟通过研究回答一个基本问题：智能财务方向应该培养什么样的人才，如何设计相应的人才能力框架和培养方案？在本文中，我们初步提出了智能财务架构师、智能财务运营师、智能财务分析师和大数据审计师等四种智能财务人才类型，并针对每类智能财务人才搭建能力框架和培养模式。本文的研究结论对于尽快建立智能财务人才培养体系以及各高校进行智能财务人才培养都具有重要的参考价值。【关键词】智能财务；人才培养；人才类型；培养模式随着人类社会进入二十一世纪二十年代，智能财务实践和教学在我国大地上渐成燎原之势。这场变革正在深刻地改变传统会计管理工作和人才培养模式。它对于中国会计而言，至少有两方面的重要意义：其一，中国会计实践、教学与科研将迎来引领时代潮流、为国际会计界树立标杆的绝佳机会。我国现代会计实践、教学与科研一直在借鉴西方经验，而在财务智能化转型方面，中西方至少站在同一条起跑线上，在某些方面甚至更有优势。因此，我们应该有信心依托中国企业在智能化、数字化方面的最佳实践，全方位推进智能财务向纵深发展，输出中国经验。其二，提升会计地位的绝佳机会。传统会计属于核算型会计，会计信息的决策相关性较弱，价值创造力未能得到很好地发挥。而智能财务充分利用大数据、人工智能等技术，推动会计向管理型会计转变，突破传统会计的诸多局限，为企业决策提供强有力地支持，从而大幅度提升价值创造力，这是数智化时代会计保持和提升生命力的必然途径。要推动智能财务发展，人才是关键。目前，国内高校纷纷开始开设智能财务方向，正式吹响了财务人才培养变革的号角。不过，目前智能财务人才培养仍处于摸索阶段，各高校普遍面临着缺教材、缺方案、缺师资等诸多基础性障碍，变革之路任重而道远。教育的本质是有目的地培养人，其理论框架也是基于这一本质，从课程体系、教学过程、教学方法、教学评价以及师资培养等方面实现对人才的培养，进而实现教育与人、教育与社会的协调发展。据此，我们认为，在智能财务人才培养方面，首先需要厘清的一个关键问题是：智能财务方向应该培养什么样的人才，如何设计相应的人才能力框架和培养方案？在本文中，我们在对实务界和教育界进行调研的基础上，提出了智能财务架构师、智能财务运营师、智能财务分析师和大数据审计师等四种智能财务人才类型，并针对每类智能财务人才搭建能力框架和培养模式，供业界和学界同仁讨论。一、我国智能财务人才培养现状在探讨智能财务人才培养问题之前，首先需要厘清什么是智能财务。我们认为，智能财务是基于业务数据、财务数据以及其他数据，通过应用数字化、自动化和人工智能等技术，提升财务核算、过程管理和决策规划等财务全过程管理的自动化和智能化水平，为业务和战略赋能，从而提升管理的价值创造力的新型财务管理工作。从事智能财务工作的人员我们称之为智能财务人才。但是，从智通讯作者：吴亭，。本文所指智能财务中的财务是一个泛财务概念，包括财务管理、会计、审计等，简便起见，我们全文用智能财务这个概念。虽然各高校智能财务方向名称不同，但基本上都属于智能财务范畴。张敏、付建华、周钢战：智能财务基础数智化时代财务变革实践与趋势，中国人民大学出版社，能财务价值链的角度来看，从事智能财务工作的人才种类较多，包括智能财务应用机构人才、智能财务系统和工具的供给方人才以及政府监管部门人才。我们这里主要关注智能财务应用机构的人才，从应用机构对智能财务人才需求的视角探讨高校智能财务人才的培养问题。目前，国内已有部分高校在本科或者会计硕士研究生阶段开设了智能财务（会计）专业或者在原有专业基础上开设智能财务（会计）方向。本文以中国人民大学等 所高校的智能财务人才培养实践为例，分析智能财务人才分类培养现状。从表 可以看出，各高校在本科教育阶段均是在原有会计学或财务管理专业基础上增设智能会计（财务）方向班。从开设时间来看，西南财经大学开设时间最早，于 年率先设立会计学（大数据实验班）；从招生方式来看，绝大部分高校均是从现有生源中选拔组建；从选拔专业来源看，大多数高校均是面向会计学或工商管理类专业，也有少数高校面向全校所有专业；从选拔学生年级来看，部分高校面向大一新生选拔，也有部分高校面向大二或者大三学生选拔，差异较大。截至 年 月，各大高校暂无智能财务本科毕业生步入社会，说明我国智能财务人才培养仍处于初步摸索阶段。在硕士研究生阶段，表 中所列示的多所国内高校已增设智能财务相关专业（方向），其中大部分高校更加倾向于将硕士阶段“智能”人才定位为数据分析人才，即培养掌握大数据技术和智能化技术的单一数据分析人才。我们在梳理国内外高校智能财务人才培养方案过程中，发现除表 中所列高校以外，还有很多高校虽然未在本科或会计硕士研究生阶段单独设置智能财务（会计）方向班或“智能”培养方向，但增设了数据挖掘、数据分析、商业智能等相关课程。前期针对国内高校智能财务人才培养方案研究发现，几乎所有高校都未区分智能财务人才类型并配置不同的培养方案。很多高校还存在课程体系不够完善，智能财务课程数量不足（尤其是数智化技术与会计融合类课程），未能在实习、实践等环节增加智能财务相关要求等问题，导致难以培养出满足实务界需求的高质量的智能财务人才。究其原因，主要有以下几个方面：第一，对智能财务人才的供需现状了解不够深入。不少高校在建设智能财务方向时，由于各种原因，未能对智能财务人才的供需现状进行深入了解，很难根据实务界需要的人才类型、人才所需具备的专业能力有针对性地制订培养方案。第二，课程体系的设计思路尚需改进。虽然很多高校已经意识到智能财务课程设计的重要性，但是普遍缺乏完善的课程体系设计思路。目前，很多高校仅在传统会计专业核心课程的基础上增加几门智能财务、大数据技术或信息化相关的课程，而非根据实务界对智能财务人才的需求设计系统的课程体系。另外，在培养方案中，“业财技术”类课程数量和质量严重不足。第三，师资培养难度较大。由于转型成本等原因，很多会计专业教师在转型意愿、知识储备等方面尚未做好转型准备；更严重的问题是，目前教育界并无成熟的智能财务师资培养方案，极大地制约了各高校的师资培养工作。可见，智能财务人才培养在人才类型划分和培养模式上，依然存在很多问题，诸多方面亟待细化和完善。表 各高校“智能”人才培养类型（）本科阶段（）会计硕士研究生阶段序号学校专业（方向）序号学校人才培养方向（研究方向）中国人民大学会计学（智能会计）中国人民大学智能会计山东财经大学会计学（智能会计）北京交通大学业财融合与智能财务浙江大学会计学（智能财务）重庆理工大学大数据及人工智能财务南京财经大学会计学（智慧会计）东南大学人工智能与智慧会计西南财经大学会计学（大数据实验班）广东财经大学大数据会计上海财经大学财务管理（智能化）山东财经大学智能会计分析师东北财经大学会计学（澳洲 商业数据分析）河北大学会计信息系统与大数据、智能财务华东交通大学会计学（大数据方向）清华大学高级财务管理与大数据硕士项目南京理工大学会计学（智能会计）西南财经大学数据分析与财务决策南京审计大学会计学（智能财务）南京理工大学会计与数据分析数据来源：作者根据各高校网站公布信息和调研结果整理。二、智能财务人才的类型教育学理论认为：教育的目标是培养具有能动性的人，培养出的人才不仅要适应当前职业分工的需要，而且要适应未来产业结构和职业分工的变化（王道俊等，）。因此，智能财务人才的培养不仅要考虑当前财务职业的需要，而且要考虑未来财务行业因智能化发展趋势带来的分工变化。张敏等（）针对实务界的调查结果显示：传统的会计核算岗位、一般性会计管理岗位和非技术性岗位正在被机器替代，一些新型的财务岗位正在产生，企业正逐步形成业财一体化信息处理流程。数智化技术引领下的业财一体化信息处理流程唤起了智能财务工作流程的变革，智能财务人才正处于动态变化的环境之中。教育学理论认为环境是人的发展的外部条件，人才的培养需要依据环境的不同进行有针对性地开展。智能财务人才培养要适应财务职业环境的变化，必须有针对性地培养智能财务工作需要的人才。一个完整的智能财务工作流程需要财务人员懂业务、懂财务、具备定制智能财务系统（平台）能力，并能协调各方运营和维护智能财务系统（平台），利用该系统（平台）生成的海量数据进行大数据财务分析，向信息需求者披露高质量的决策有用信息。具体包括：智能财务系统设计、智能财务运营、智能财务分析和智能审计等环节。依据智能财务工作的流程，我们将智能财务人才类型划分为智能财务架构师、智能财务运营师、智能财务分析师和大数据审计师等四大类，并对其进行分类培养，如图 所示。图 智能财务工作流程与智能财务人才类型（一）智能财务架构师财务工作的数智化转型离不开智能财务系统的支持。随着人工智能的发展和各种智能分析工具地应用，传统的财务系统已经无法承载和连接数智化时代财务工作所需要的复杂数据，企业财务系统的数字化乃至智能化转型迫在眉睫。智能财务系统的搭建需要从业务流程梳理和优化出发，完成智能财务平台的定制和开发，将财务管理变为企业的“产品”，最终实现会计的价值创造职能。然而，在系统搭建的过程中如果企业内部没有既懂财务和业务，又懂系统架构的复合型人才，财务数智化转型将难以实现。因此，能够融合财务、业务、技术等三方知识的系统架构师将是未来真正有价值的人才。（二）智能财务运营师通过应用智能财务系统，财务逐步向业务领域纵深延展，此时会计的职能已从传统的核算职能转变为价值创造职能，而会计人员首要具备的就是业财融合的思维和统筹全局的战略高度。年 月财政部发布 会计改革与发展“十四五”规划纲要 亦指出，“十四五”期间会计改革与发展的目标之一将是以数字化、智能化技术为依托，以推动会计审计工作数字化转型为抓手，实现会计职能对内拓展升级，提升单位管理水平和风控能力。财务运营作为现有会计岗位之一，其主要职责就是建立及优化与业务匹配的财务运营分析体系，为管理层决策提供财务管理数据和分析支持。而数智化时代下这一岗位也将与机器学习、自然语言处理、智能流程自动化等数智化技术深度融合，形成业财融合的财务业务中台，为创造企业价值服务，实现会计职能的对内拓展和升级。财务运营师作为这一岗位的核心人才，最终升级为智能财务运营师。（三）智能财务分析师为提高财务的决策支持力，企业财务分析的对象不仅包括财务系统中的数据集，还包括纷繁复杂的外部数据。传统的财务分析主要是基于财务报表的事实，并结合内外部经济环境提出建议，进行决策支持。而数智化时代下的财务分析人员所面对的事实就是海量的大数据，充分利用数智化技术将企业放到整个市场环境中进行全面分析已变成大势所趋，智能财务分析师也应运而生。对于企业内部，智能财务分析师可以利用企业散乱的数据，将数据挖掘、数据分析等技术与业务场景相结合，利用工具构建模型，通过多种方案模拟推演并控制各类风险，进行方案评估，提升决策支持力。对于企业外部，智能财务分析师可以利用大数据分析技术在海量数据中分析客户行为特征，并利用人工智能技术挖掘潜在客户，为投融资决策和资本运作提供决策依据。（四）大数据审计师审计作为泛财务的另一个重要方面，是对财务信息真实性的再鉴定，其核心就是从纷杂的数据中发现风险点和这里的技术指的是数字化、智能化技术，也被称为数智化技术。全文中提及的技术都是指数智化技术。智能财务运营师这一概念首先由中国人民大学王化成教授提出。重大错报，因而数据分析是重中之重（张敏，）。传统的审计主要是在人工模式下基于结构化数据进行的抽样审计，然而随着大数据、人工智能等技术的发展，审计工作将逐步转变为智能模式下基于多维数据进行的详细审计。结构化数据与非结构化数据、内部信息与外部信息、财务信息与非财务信息都可以纳入数据池用于分析，同样数据分析工具和智能化工具也使全样本审计变为可能。为了顺应时代发展，数智化时代下的审计人员