大數據與會計專業智能財稅課證融合思路探究

摘要：隨著科技的飛速發展，當前時代正處于一個“大智云物移”的時代，信息技術深刻地改變著各行各業，尤其是財稅領域。當前企業面臨著巨大的轉型壓力，對智能財稅人才的需求也日益增長，要求人才培養供給側與產業需求側在結構與質量水平上相適應，這對高職會計專業人才培養提供了新的思路。本文介紹了大數據與會計專業智能財稅課證融合策略，從優化課程設置、實踐教學、運用網絡爬蟲技術與Python技術等層面進行分析，以此提升高職會計專業的教學效率。

關鍵詞：大數據；會計專業；智能財稅；網絡爬蟲技術

隨著人工智能、大數據、云計算等技術的廣泛應用，財稅工作越來越依賴智能化工具。因此，智能財稅人才培養應當注重云計算、大數據分析、機器學習等相關智能財稅技術的應用教學，并能夠強化信息技術進行高效、準確的財稅處理能力的鍛煉。這樣的人才在工作中具備較強的業務能力，理解企業財稅業務，能夠結合實際業務需求，運用智能技術優化財稅工作流程。同時，還能不斷學習新知識，掌握新技能，推動財稅工作的創新發展。在“1+X”智能財稅證書的推行背景下，當前高職院校積極進行智能財稅課程建設，構建完善的課程體系，結合企業實際需求，設計涵蓋智能財稅技術、業務、創新等內容的課程體系。將最新的智能財稅技術、理論、實踐引入到教學內容中，使學生能夠及時掌握行業前沿動態。加強實踐教學，建立智能財稅實訓基地，為學生提供實踐操作的機會，培養學生的實際操作能力。

一、大數據與會計專業智能財稅課證融合思路

（一）優化會計專業課程設置

當前時代，大數據和智能化技術對財稅領域產生了深遠影響。在高職會計專業課程設置中增加關于“大數據財務分析”“云計算與會計”“人工智能在會計中的應用”等課程，讓學生掌握智能財稅的基本概念、原理與應用，使學生能夠更好地應對日后的工作挑戰。會計專業的教材在處理交易性金融資產處置的內容時，既關注了會計分錄的編制，在涉及納稅業務方面也給予詳細的解釋，使得學生在學習過程中能夠深入理解經濟業務。為此，應及時更新教材，增加關于交易性金融資產處置中涉及的納稅業務內容，促進學生更好地掌握相關知識[1]。

（二）優化會計專業教學內容

在專業核心課程中，將智能財稅的相關內容融入其中，將智能報稅、智能審計、智能財務決策等方面的知識融入“財務會計”“管理會計”“稅務會計”等課程中。在傳統的財務會計和稅務會計課程中，智能財稅的相關內容可以作為子模塊或章節進行講解，讓學生了解智能財稅的基本概念、應用場景等。通過案例分析、實踐操作等方式，讓學生親身體驗智能財稅在實際工作中的應用，加深對相關知識的理解和掌握。加強財務會計與稅務會計之間的有機融合，讓學生明白這兩門課程雖然獨立，但在實際工作中卻是相輔相成的。通過比較財務會計與稅務會計在智能財稅方面的異同點，促進學生更好地理解財稅領域的整體運作機制，提高學生在實際工作中的應對能力。

（三）優化會計專業實踐教學

為了使學生更好地掌握智能財稅的應用技能，應加強實踐教學環節。建立智能財稅實驗室，讓學生在模擬真實的環境中操作和實踐，從而更好地掌握相關技能。引入實際企業案例，促進學生更好地理解智能財稅在實際工作中的應用，并學習如何解決實際問題。傳統的會計學實驗往往針對某一課程進行獨立實驗，例如財務管理、管理會計、財務會計、成本會計和審計等。針對某一課程的理論知識進行實踐操作，雖然有助于提升學生對單個課程的操作能力，但忽略了各課程之間的聯系和綜合運用。因此，在財稅一體化課程教學中，應打破獨立實驗的模式，實現實驗課程體系的一體化。在實驗體系中，不僅保留獨立的財務會計與稅法實驗，以使得學生對各課程的理論知識進行深入理解，同時設計綜合性實驗，將財務會計和稅法知識結合起來。此種綜合性實驗可以模擬企業的實際經濟業務，讓學生在實際操作中體驗財稅一體化的運作方式，從而培養學生的綜合運用能力。為了實現實驗課程體系的一體化，高職院校應加強與企業的合作，了解企業的實際需求和業務流程，并根據企業需求與業務流程設計綜合性實驗。為此，高職院校應注重教師隊伍的建設，鼓勵教師參加相關培訓與學術交流活動，提高教師的學術水平和教學能力[2]。

二、大數據與會計專業智能財稅課證融合的實踐分析

（一）基于智能財稅課證要求運用網絡爬蟲技術

網絡爬蟲技術是一種自動抓取互聯網信息的程序，能夠按照一定的規則自動抓取特定網站上的數據。在大數據時代，網絡爬蟲技術被廣泛應用于數據采集、信息抽取等領域。會計專業智能財稅課證是高職會計專業的必修課程，該課程的主要內容包括財務數據分析、財務報告的編制與審核、企業財務管理、稅費計算與繳納等方面。該課程還包括計算機軟件操作技能與大數據分析技能等方面的培訓，以使學生更好地適應信息化時代的需求[3]。

在會計專業智能財稅課證中，使用網絡爬蟲技術，學生可以快速獲取大量的財務數據與相關信息，進而對此類數據進行整理與分析。學生可以利用網絡爬蟲技術獲取最新的稅收政策、稅率調整等信息，以更好地為企業進行稅務籌劃。學生可以利用網絡爬蟲技術對企業內部的財務數據進行采集和分析，發現潛在的風險和問題，提出相應的解決方案。為了更好地應用網絡爬蟲技術，構建相應的爬蟲模塊，該模塊包括數據采集、數據處理、數據分析與數據展示等功能。數據采集功能用于獲取互聯網上的相關信息，數據處理功能用于清洗、整合、分類數據，數據分析功能用于挖掘數據的潛在價值，數據展示功能則用于將數據分析結果可視化地呈現出來。基于以上各功能模塊的配合使用，可以更加全面地了解企業的經營情況，發現潛在的風險和問題。

以下是某企業財務信息爬蟲的示例代碼，從一個網站上提取企業的盈利數值，并將其存儲在一個表格中。

import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd

# 定義目標網站的URL url = 'https：//example.com/company/financials'

# 發送HTTP請求并獲取網頁內容

response = requests.get（url） soup = BeautifulSoup（response.text， 'html.parser'）

# 查找企業盈利數值的元素 profit_tag = soup.find（'div'， class_='profit'）

# 提取盈利數值并存儲在列表中 profit_values = [float（p.text） for pin profit_tag.find_all（'p'）]

# 將盈利數值存儲在Pandas DataFrame中 df = pd.DataFrame（{'Profit'： profit_values}）

# 將數據存儲到CSV文件中 df.to_csv（'company_financials.csv'， index=False）

在上述代碼中，首先定義了目標網站的URL，然后使用requests庫發送HTTP請求并獲取網頁內容。使用BeautifulSoup庫查找企業盈利數值的元素，并將其提取到列表中。將列表中的盈利數值存儲在PandasDataFrame中，并將其保存為CSV文件。某企業財務信息爬蟲技術運用之后的盈利、成本、利潤及相關數據分析結果見表1-表2。

利潤總額=收入—成本=730萬元，進行利潤率分析，利潤率=利潤總額/收入總額=55%，毛利率=利潤總額/（收入總額—成本總額）=47%。凈利潤率=凈利潤/收入總額=56%。分析企業資產周轉率，總資產周轉率=收入總額/總資產平均余額=1.5次，存貨周轉率=營業成本/存貨平均余額=3.8次，應收賬款周轉率=收入總額/應收賬款平均余額=5.2次，進行資產負債率分析，資產負債率=負債總額/資產總額=42%。

（二）基于智能財稅課證要求運用可視化技術

在信息化時代，數據可視化已成為一項重要的技術，尤其在會計專業中。智能財稅課證作為會計專業的重要課程，也廣泛應用了可視化技術。在教學中使用各種圖表、圖形與圖像處理工具，將復雜的財務數據轉化為直觀的視覺效果，有助于促進學生更好地理解與分析數據。Excel是會計專業中常用的辦公軟件，提供了柱狀圖、折線圖、餅圖等多種圖表類型，用于展示財務數據與報表。基于此類圖表，學生可以直觀地看到數據的變化趨勢與分布情況，進而進行財務分析[4]。Tableau、PowerBI專業的可視化工具也廣泛應用于財稅數據分析中。可視化技術將復雜的數據集以直觀、易懂的方式呈現出來，學生可以快速了解數據的特點和規律，發現數據中的異常點，有助于學生更好地發現會計疑點，提高財稅處理的效率。在智能財稅課證中，可視化技術可以應用于多個場景。例如，在稅務申報中，學生可以使用可視化工具進行稅收數據的分析和預測，從而更好地制定稅務籌劃方案。在財務管理中，學生可以利用可視化技術對企業的財務報表進行深入分析，發現潛在的風險。

（三）基于智能財稅課證要求運用Python技術

在會計專業智能財稅課程中，Python技術的應用可以促進學生更好地掌握財稅數據處理方法。Python語言具有簡單易學、功能強大與靈活多變的優勢，可以促進學生快速掌握數據處理和分析的技能。Python提供了pandas、NumPy、matplotlib和seaborn等工具，可以方便地進行數據采集、清洗、分析與可視化呈現。在智能財稅課程中，學生可以使用Python技術處理和分析大量的財稅數據。在運用Python技術過程中，學生可以更加深入地了解財稅數據處理的技巧，并應用于實際工作中。Python技術的應用可以提高學生的數據處理能力，為未來的職業發展打下堅實的基礎。在會計專業智能財稅課程中，Python技術的應用有助于促進學生更好地理解財稅數據的內在規律與關聯。基于Python技術，學生可以更加高效地處理大量的財稅數據，為企業的決策提供有力的支持。運用Python技術，學生可以更好地獲取財稅法規與政策信息，對財稅數據進行處理，從而更好地理解相關法規與政策[5]。

（四）基于智能財稅課證要求運用BI軟件

在當今的數據驅動時代，數據分析已經成為企業決策的重要依據，而BI軟件則是實現這一目標的關鍵工具。BI（Business Intelligence）軟件是一種功能強大的數據分析工具，可以支持用戶從各種數據源中提取、整理和分析數據，并生成可視化的報表和圖表。用戶使用BI軟件，可以快速地了解數據趨勢、發現問題、預測未來，從而更好地支持決策制定。在高職智能財稅課程中，學生使用BI軟件進行財務數據分析，有利于掌握財務指標與比率的計算方法，學習如何運用BI軟件進行稅務數據的分析，更加高效地處理大量的財務與稅務數據，發現數據背后的規律與趨勢，為企業提供更加精準的財務與稅務決策支持。在實踐操作與案例分析過程中，學生可以更好地理解企業的經營情況與財務狀況，提高數據分析能力。除了在課程中的應用，BI軟件在會計專業證書考試中也有著廣泛的應用。會計證書考試要求考生掌握BI軟件的使用，以檢驗考生在實際工作中的數據處理能力。BI軟件可以分析客戶的購買行為、購買偏好、購買力等，預測客戶的未來購買趨勢，從而制定更有效的銷售策略。在企業財務系統中引入BI軟件有利于監測企業的應收賬款，確保企業的現金流穩定。還可對企業的財務狀況進行全面地分析，包括資產負債表、利潤表、現金流量表等，促進企業更好地掌握財務狀況。BI軟件也可以跟蹤合同的執行情況，對合同的變更、續簽等進行提醒與管理，有助于提高企業的合同管理效率。BI軟件可以對庫存情況進行實時監控，預測未來的庫存需求，避免庫存積壓與浪費，強化企業庫存管理。

三、結束語

智能財稅涉及大數據、云計算、人工智能等多方面的技術，將其應用于會計領域，可以大大提高財務信息處理的效率和質量。為了更好地適應這一發展趨勢，大數據與會計專業應將智能財稅的相關課程與專業核心課程進行融合，以培養具備智能財稅應用能力的會計人才。當前的高職院校會計專業教學中，基于網絡爬蟲技術、Python技術、BI軟件的運用，有助于提升學生的數據分析能力。同時，學校應積極開展校企合作，共同培養智能財稅人才。總之，院校與教育工作者應結合當前智能財稅的發展趨勢，不斷深化人才培養模式，強化校企合作機制，使得學生能夠更好地了解實際業務需求，掌握實用技能，提升數據素養和職業競爭力。

作者單位：蔡芳芳 江蘇省海門中等專業學校

參考文獻

[1]任偉峰，張勇，周志翠.大數據與會計專業現代學徒制人才培養模式實踐與思考[J].商業會計，2022，（23）：127-129.

[2]宋建軍，阮欣怡，王曉輝.高職財會類專業“1+X”書證融通探析——以衢州職業技術學院大數據與會計專業為例[J].現代職業教育，2024，（01）：77-80.

[3]彭帆，張兆輝，鄭淼.跨境經濟下高職會計與電商專業融合人才培養優化策略[J].中國產經，2023，（24）：32-34.

[4]常平平.“1+X”證書制度下會計人才現代學徒制人才培養模式研究[J].工業技術與職業教育，2022，20（06）：77-81.

[5]張葆華，陸珊.“以賽促改”背景下高職會計專業教學管理體系構建研究[J].教育教學論壇，2022，（51）：45-48.