人工智能赋能下高校会计人才培养模式改革与课程体系优化研究

当数字化浪潮横扫会计行业之时，人工智能已经成为会计人才培养范式重塑的核心动力。高校会计教育只有打破传统框架，用系统性思维促进培养模式的转变和课程体系的重构，实现前沿技术在整个教学过程中的深度整合，方能培育出兼具专业素养与创新能力的复合型人才。它既是迎接产业变革的必然选择，也是促进会计教育高质量发展，实现人才培养和产业需求准确衔接的关键路径选择，对于产业长期发展和人才梯队建设具有深远意义。

一、人工智能赋能下高校会计人才培养模式改革方向

（一）革新课程体系，融入前沿知识

各院校应全面改革会计专业课程体系。在保持传统核心课程的同时，将人工智能等前沿知识课程进行大量的整合。增加数据挖掘与分析课程以帮助学生获得从大量财务数据中挖掘出关键信息和利用数据分析工具进行数据处理的能力；我们为学生提供智能财务的课程，旨在让学生深入了解财务机器人在会计领域的实际应用以及智能财务系统的操作和管理方式。通过课程设置培养学生应用新兴技术处理会计问题的技能，打造知识结构多元，符合时代发展要求的会计人才[1]。

（二）强化实践教学，模拟真实场景

实践教学是人工智能赋能会计人才培养的重中之重。高校要增加投入建设仿真会计实践教学环境。组建智能财务实验室、引进先进财务软件和智能工具、仿真企业真实财务工作流程等，使学生体验人工智能在会计领域中的运用。组织学生到企业实习，让他们把理论和实践相结合，促进解决实际问题，为进入企业打下基础。

二、人工智能赋能下高校会计人才培养模式课程优化策略

（一）嵌入智能财务工具实训课程模块

人工智能繁荣发展的今天，高校会计教育也需紧跟时代步伐，主动转型。教育工作者应当积极地将智能财务工具整合到教学体系中，确保学生能够熟练地掌握和应用这些工具，从而为他们未来的职业生涯打下坚实的基础。运用智能财务工具不仅能够促进学生高效处理财务数据，而且能够培养学生的数据思维和分析能力，从而更好满足数字化时代会计人才培养需求。

在此基础上，教师可以选择用友 U8、金蝶 K3 这样的主流财务软件来进行教学。以企业在一个完整的会计周期内的经济活动为实例，从初始凭证的输入开始，引导学生使用财务软件来处理账务，这包括记账、计算和结账等多个步骤。学生在办理账务时可能出现凭证录入不正确，科目选择不恰当等情况，教师可以指导学生运用软件纠错功能检查并纠正。在账务处理结束之后，借助该软件报表生成功能实现资产负债表，利润表以及现金流量表的自动生成。此时，教师可组织学生分析报表数据，如通过计算偿债能力指标（资产负债率、流动比率等等），让学生了解企业的财务状况；通过分析盈利能力指标（毛利率、净利率等），掌握企业的经营成果。通过这种实训可以使学生真正体会到智能财务工具应用于会计工作的高效性和便捷性，促进他们实际操作和数据分析能力的提高。

（二）构建业财融合 AI 案例教学资源库

在企业对业财融合要求不断提高的背景下，高校会计人才培养需要重点关注学生业务和财务的深度融合。作为教学资源建设者的教师要积极建设业财融合 AI 实例教学资源库。教师在教学过程中要广泛搜集企业在实际经营过程中所涉及的业财融合案例，并利用AI 技术进行深度分析和加工，抽取关键信息和知识点，把它们整理成为适用于教学的案例资源，给学生提供大量有针对性的学习材料，帮助学生深入了解业财融合在实践中的运用情况[2]。

具体而言，教师可以通过各种渠道搜集实例，比如财经新闻，企业年报，行业研究报告等等。以制造业企业为例，教师可以选择一个有代表性的公司来介绍他们的产，销，买业务流程。在制造过程中，我们结合公司的实际生产数据，例如原材料的使用和人工的工作时间，利用AI 技术来进行成本的预估和深入分析。通过建立成本预测模型，使学生能够观察到 AI 如何基于历史数据及相关要素对未来生产成本进行预测。在销售环节中，通过 AI 对顾客购买行为进行数据分析，对销售额进行预测，结合销售毛利率和应收账款周转率这两个财务数据对销售业务进行收益评价。采购环节，借助于 AI 对供应商数据的分析来选择供应商和控制采购成本。教师可以指导学生考虑如何利用AI 技术将业务流程和财务数据进行深度整合，以达到优化企业运营决策的目的。通过对业财融合 AI 这类案例进行深入剖析，可以使学生掌握业财融合方法和技术，提高解决现实问题能力。

（三）开发跨学科人工智能基础理论课程

在人工智能为高校会计人才培养赋能的新背景下，教师需要积极突破学科壁垒，实现人工智能基础理论和会计专业知识的深度结合，从而培养学生跨学科思维和综合应用能力。教师要通过参与学术研讨会等方式，积极参与跨学科知识学习和更新，积极探索人工智能技术可能在会计领域中的应用情景、行业交流活动等来不断开拓自己的知识视野和储备课程开发所需的大量资料。

以 Python 编程与财务数据分析课程开发为例，教师可以首先整理会计专业学生需要掌握的核心技能，然后重点关注财务数据的清洗、可视化分析等关键环节。实现 Python 编程知识向会计专业语言的转换，并设计“财务报表中异常数据的确定”教学单元。课程实施时，教师可以对上市公司披露的财务报表进行真实数据甄别，并建设包括资产负债表和利润表在内的多维度数据案例库。在授课时，采用阶梯式任务设计，指导学生使用 Python 公司的 Pandas 库预处理财务数据，使用 Matplotlib库制作可视化图表并分析企业营收趋势和成本结构。通过构建错误数据识别规则模型使学生掌握利用编程工具处理财务数据质量的技巧，将人工智能技术和会计专业知识进行有机结合。

（四）设计智能审计模拟仿真实践项目

在人工智能技术飞速发展的背景下，智能审计已经成为审计行业发展的新趋势。高校会计人才的培养需要与时俱进，通过对智能审计的模拟仿真的实践项目的设计，有利于学生对智能审计工具和方法的掌握，有利于促进学生审计实践能力和职业素养的培养[3]。

在 “基于 RPA 的应收账款审计” 模拟实践项目中，教师可模拟企业跨期应收账款审计的相关场景，引入财务机器人流程自动化也就是RPA 工具，教师首先要构建起囊括不同客户信用等级、交易时间以及回款记录的仿真数据集。同时，设置客户对账异常、账龄计算错误等一系列审计风险点，在实践过程当中，教师引导学生运用 RPA 工具，依照审计流程自动抓取 ERP 系统里的应收账款数据，借助预设规则来进行数据比对以及异常标记。比如说，针对那些长期没有回款的客户，利用RPA 自动生成预警报告，以此来分析客户信用的变化趋势，教师还可以设计一些突发的情境，如，系统数据格式出现异常、数据源临时发生变更等情况，使得学生在解决实际问题的进程中，掌握智能审计工具的灵活运用技巧，提升应对复杂审计场景的实践能力。

三、结语

在会计教育的领域内，人工智能技术的运用不仅彻底改变会计操作的各种工具和流程，而且还重新塑造会计专业人士的能力准则和职业素质要求。高校如果继续沿用传统的理论传授为主导，实践环节较弱的培养模式会造成人才供给和行业需求之间结构性失衡。基于这一背景，探讨人工智能赋能下高校会计人才培养模式改革和课程体系优化路径对提高会计人才培养质量和学生就业竞争力有一定的实践意义。

参考文献

[1] 李美晖 . 基于人工智能应用的高校会计专业人才培养路径研究 [J]. 商业会计 ,2025,(13):138-141.

[2] 李小龙 . 数智化会计人才培养的实践教学体系构建研究 [J].金融理论与教学 ,2025,43(03):91-99.

[3] 李梦兰 . 智能化背景下会计人才培养研究 [J]. 中国集体经济 ,2025,(19):174-177.