大數據時代審計人才培養模式研究＊

曹李朵，林 潔

（鄭州經貿學院會計學院，河南 鄭州 450007）

“大數據”的概念首次提出是在2008 年9 月的一期美國《自然》雜志上。全球知名咨詢公司麥肯錫是第一個提出“大數據”的公司。麥肯錫表示：“如今，數據已滲透到各個行業和業務部門，是一個重要的生產因素。”大量數據的挖掘和使用預示著新一輪的生產力增長和消費者剩余。毋庸置疑，大數據的到來使得各行各業都受到了廣泛影響，審計行業也不例外，審計人員若不掌握大數據審計的相關知識，則面臨著“審不了真實的數”，審計人如何應對來自大數據的機遇和挑戰，高校作為審計人才輸出的搖籃，如何利用大數據培養社會經濟生活所需要的審計人才，應引起各高等學校的深思。因此，構建適合大數據時代的審計人才培養模式就顯得尤為重要。

1 大數據對審計行業產生的影響

智能財務、財務共享、業財融合等促進被審計單位信息化水平不斷提高，大數據審計技術的應用對于審計在數據采集、處理、存儲、分析及安全等方面有著巨大的影響，審計落后于技術發展是當前審計的大問題。在大數據時代，審計工作更加數字化、信息化、智能化，大數據對審計人員的素質要求很高，一是熟練掌握會計和審計基本理論知識；二是掌握Python、數據庫知識、SPSS等進行數據挖掘和數據分析；三是要有相當豐富的審計經驗，只有對各個行業領域的業務知識進行深入了解，才能在數量眾多關聯信息中發現隱含的線索[1]。大數據時代審計人才的需求是高級復合應用型審計人才，高校作為培養人才的重要基地，需要承擔大數據時代審計人才培養的任務，改革現有審計人員培養模式，基于大數據重建審計人才培養模式，培養適應社會需求的高級審計人才。

2 高校審計人才培養現狀

2.1 “培養目標”定位與大數據時代審計人才需求不符

中國教育在線網（高考志愿填報網，https://gkcx.eol.cn/special）以“本科”“審計學”專業為搜索關鍵詞找到的高校中有99 所高校公布了培養目標，培養目標中能體現大數據時代所需要的審計人才的知識、技能的高校有17 所，占比為17.17%。主要體現出的關鍵詞為“微機操作技能”“審計數據分析能力”“信息系統審計”“計算機審計”“基于信息化的業務處理能力”，由此可以看出，當前高校在審計人才培養中對于培養目標定位與大數據時代需要的審計人才不符。剩下82所高校對審計人才培養目標的定位主要是注重對審計及與其相關的知識和能力的培養，大多數高校定位于培養復合型人才，但對復合型人才缺乏具體的解釋。

2.2 就業能力不符合大數據時代發展需求

大數據時代，高校在審計人才培養的過程中以培養現代化、專業化、技能型高素質人才為目標，著重培養學生的專業知識能力、數據分析能力，使學生在畢業后能夠勝任財務、會計、審計等工作。數字化帶來企業流程重構，新的工作特征顯現，數字化人才需求大量涌現。智聯招聘調查數據顯示，在企業人才招聘中，約50%以上用人單位對畢業生的要求是具備一定能夠進行信息化應用能力，而多數大學生普遍認為自己缺乏實踐能力和信息化應用能力。學生對信息化應用的理解仍然停留在審計軟件應用的初期水平，沒有和大數據背景接軌，導致學生就業能力與審計崗位需求不匹配[2]。

3 高校審計人才培養中存在問題

3.1 課程設置存在缺陷，導致無法適應大數據

統計發現，本科審計學專業核心課程為社會審計，開設內容主要包括會計系列、財務管理、審計系列等相關或者類似課程，培養方向主要是財務審計，政府審計與內部審計方向較少。信息技術課程的開設方面，難以培養適合大數據審計時代需要的人才，大多數學校僅開設與計算機審計相關的基礎課程，較少學校開設如數據庫、大數據、人工智能等信息技術課程。大部分高校在課程設置上，一般會根據學校定位與自身的實際情況，且在進行人才培養方案制定時并沒有特別嚴格的制定標準，因此各高校具有一定的自主性。隨著新技術的快速發展，教師需要更新知識體系，將新技術融入教學。與大數據的發展相比，有一定的滯后性。在大數據背景下，在審計教學中需要注重學生專業能力、大數據分析能力等綜合能力的培養。開設更多與計算機和大數據分析相關的課程[3]。目前，大多數高校都十分重視計算機與審計實驗課程的結合。但是，由于缺乏計算機與審計應用的復合型教師，將審計提升到“大數據”層面還存在一些障礙。

3.2 考核內容與方式單一

在管理和考核體系方面，對學生的后續發展重視不夠，考核內容及方法單一，且考核注重短期成果。目前，高校的考核大多是結構化考核（平時成績+期末成績），平時成績占比較小。平時成績的主要形式有出勤、表現、小組作業、個人作業，這對于學生的職業道德和職業技能的考核是不夠的。社會實踐、專業競賽、論文發表作為考核的加分項，而不是作為必要性考核的內容，不利于個人綜合素質和能力的培養，激勵效果也不好。部分高校只關注學生在校期間獲得的學分成績、競賽得獎、就業情況，對學生就業后的長期關注不夠，無法有效得到審計人才培養質量的反饋。

3.3 復合型師資欠缺

大數據時代審計職業轉型的共同痛點是復合型教師短缺。根源在于兼具審計和計算機知識的教師稀缺，再加上教師知識結構更新困難。據調查，即使是國內著名的財經大學，復合型審計教師也非常稀缺。對普通高校，復合型審計教師引進亦是非常困難的，只能借助于現有教師知識體系的更新，因大多數的審計老師都是審計、財務出身，與大數據審計知識跨度相差巨大，所以可能存在技術知識轉移障礙，導致教師付出高昂代價重構完整的知識結構，學習成本高，向大數據轉型動力不強。

3.4 重理論輕實踐

在教學內容上，一些高校偏重理論教學，對實踐教學重視不夠，導致部分學生的專業能力不能滿足社會需求，畢業后只懂審計，不懂管理與決策。在教學方式上，大多數高校審計教學以線下講授為主，以網絡教學為輔，案例教學和體驗教學很少使用，教學與實踐的結合不夠充分。目前，大多數課堂仍是“以教材為基礎的填鴨式理論教學”。這使審計實務學生在實際操作過程中不能達到理論與實踐的統一結合。與此同時，這種教育模式不能為學生建立一個完整的邏輯框架的審計理論，學生只是學習到了最基本的審計理論，對各種知識之間的橫向比較和縱向比較亦不能做到融會貫通。

4 大數據時代審計人才培養模式的構建

4.1 加強師資隊伍建設

在大數據時代只有擁有高水平且掌握現代信息技術的師資隊伍才能贏得競爭優勢，因此，高校應注重復合型師資隊伍的建設。高校應建立公平的評聘機制，調動教師的積極性。同時，也應有計劃地安排教師培訓，鼓勵教師走出去，參與社會實踐及知名企業的培訓。加強大數據在審計教學及科研中的應用，促進科研成果向審計教學的轉換。

4.2 重構教學內容與課程體系

從教學內容和課程上看，重構課程體系，建立跨學科合作的人才開發體系，加大審計行業“數據科學家”培養，組建數據分析團隊，開發“點線面體”課程體系，如：“崗位課程+專業基礎課程+專業核心課程+人文素質課程”。重構后的課程應突出管理會計、統計分析、大數據分析、信息管理等課程的教學，使學生掌握數據庫、管理信息系統、Python，熟悉運用Excel、SPSS等數據信息處理工具[4]。

4.3 校企合作共同培養審計人才

“產學研”合作不僅可以促進高校科研成果的轉換，還可以提高學生大數據審計實踐能力和企業的科學技術水平。軟件公司或者企業并不熟悉高校審計專業的實踐特性及規律，學生在學校亦接觸不到企業實際大數據審計的數據，同時高校審計教師在企業實踐及相關技術方面有所不足，因此采用企業、軟件公司、學生及高校教師合作進行“產學研”的合作模式對高校審計人才培養是一種新的嘗試及探索。

4.4 創新教學方法與考核方式

從教學方法和方式上看，信息化促進了教學方法的創新和改革，在線教學和數字化教學將成為主流教學形式，如“半開放式（線上+線下教學）+連接式”。多種多樣的網絡教學資源可以滿足學生對知識的需求。高校應當強化就業后的考核與評估，實現雙重考核（在校成績考核+就業考核）。大數據時代，充分利用大數據技術對學生畢業后的相關信息進行持續跟蹤，如就業方向、就業穩定性、滿意度、工資薪金等方面，探索和驗證大數據時代審計人才培養的效果，并根據反饋的結果及時調整審計人才培養方案，以適應社會發展對審計人才能力的要求。

5 結論

綜上所述，大數據時代的到來，給各行各業帶來了不小的挑戰，同時也為人才培養模式改革的研究與構建提供了機遇。企業亟須既懂審計又懂大數據技術的復合型人才，用數據為企業創造價值。高校審計培養人才應打破傳統的方式方法，重構人才培養模式，培養符合時代發展的人才。