智能會(huì)計(jì)技術(shù)背景下本科會(huì)計(jì)課程變革方向

謝志明，粟小穎，易 玄

（1.長(zhǎng)沙理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，長(zhǎng)沙 410015；2.中南大學(xué) 商學(xué)院，長(zhǎng)沙 410083）

0 引言

隨著“大智移云”等信息技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用的逐步深入，大量核算型會(huì)計(jì)工作被模塊化、智能化。對(duì)與競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、業(yè)務(wù)流程以及價(jià)值運(yùn)動(dòng)過程相關(guān)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、清洗，使之變成對(duì)決策有用的財(cái)務(wù)信息，成為智能化時(shí)代會(huì)計(jì)人員角色轉(zhuǎn)型的主要方向。為培養(yǎng)適應(yīng)智能化時(shí)代的本科會(huì)計(jì)人才，部分高校在人才培養(yǎng)模式、實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容以及教材建設(shè)方面取得了一定的成果，但與智能化會(huì)計(jì)能力結(jié)構(gòu)相適應(yīng)的課程建設(shè)的理論與實(shí)踐研究仍處在摸索階段。本科會(huì)計(jì)智能化課程體系變革是落實(shí)教學(xué)計(jì)劃，提高智能化會(huì)計(jì)教學(xué)水平和人才培養(yǎng)質(zhì)量的重要保證。因此，在研究智能會(huì)計(jì)技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)工作的影響的基礎(chǔ)上，探討本科智能化會(huì)計(jì)課程變革方向與內(nèi)容具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

1 智能會(huì)計(jì)技術(shù)對(duì)會(huì)計(jì)工作的影響

智能會(huì)計(jì)（Intelligent Accounting）是基于智能化環(huán)境產(chǎn)生的，以會(huì)計(jì)管理活動(dòng)論為理論基礎(chǔ)，通過智能化資源、智能化行為、智能化技術(shù)工具三要素，對(duì)泛在會(huì)計(jì)主體的價(jià)值運(yùn)動(dòng)進(jìn)行智能管理以實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化配置，協(xié)同微觀會(huì)計(jì)與宏觀經(jīng)濟(jì)政策的管理活動(dòng)［1］。其主要特征是通過智能化技術(shù)工具，例如大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈以及云計(jì)算技術(shù)等，提供智能化資源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自主采集、計(jì)算、處理、報(bào)告和自主修正，為智能決策，包括智能判斷、策略生成和策略選擇提供支持，實(shí)現(xiàn)人的智能行為［2］。大數(shù)據(jù)采集與分析處理是智能財(cái)務(wù)運(yùn)行的重要基礎(chǔ)［3］。數(shù)據(jù)采集來源包括業(yè)務(wù)流程節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)和會(huì)計(jì)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)源（如網(wǎng)頁文本、社交媒體數(shù)據(jù)等［4］），智能會(huì)計(jì)技術(shù)對(duì)不同來源的大數(shù)據(jù)在結(jié)構(gòu)、數(shù)量、變化速度、多樣性和可變性等方面的特征采集，以及大數(shù)據(jù)對(duì)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和會(huì)計(jì)過程的數(shù)字化畫像，對(duì)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)計(jì)量的及時(shí)性、全面性和準(zhǔn)確性產(chǎn)生積極的影響。

大數(shù)據(jù)會(huì)改變財(cái)務(wù)人員在工作中了解公司資產(chǎn)、特征和條件的能力，每項(xiàng)資產(chǎn)的多媒體記錄都會(huì)提供更準(zhǔn)確的資產(chǎn)記錄，因此支持公允價(jià)值會(huì)計(jì)［5］；還可以提供無形資產(chǎn)評(píng)估的新形式，比如對(duì)無形資產(chǎn)表外項(xiàng)目的長(zhǎng)時(shí)間跟蹤并且評(píng)估，并將其分發(fā)給利益相關(guān)方以增強(qiáng)信息披露。盡管基于會(huì)計(jì)的業(yè)務(wù)決策因素越來越復(fù)雜，但機(jī)器學(xué)習(xí)軟件系統(tǒng)可以通過示例學(xué)習(xí)，利用數(shù)據(jù)洞察以及建立預(yù)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化決策。此時(shí)，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的工作重心將轉(zhuǎn)移到訓(xùn)練人工智能應(yīng)用程序靈活使用決策分析與報(bào)表工具，衡量與最大化決策效果。

2 智能化會(huì)計(jì)背景下會(huì)計(jì)人員的能力需求

智能會(huì)計(jì)技術(shù)可以簡(jiǎn)化大數(shù)據(jù)獲取過程并協(xié)助決策，采集和傳遞會(huì)計(jì)報(bào)告所需要的各種數(shù)據(jù)，但大量數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)過載、數(shù)據(jù)相關(guān)性以及非結(jié)構(gòu)化性質(zhì)的數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)歧義也會(huì)在很大程度上限制會(huì)計(jì)專業(yè)人員的判斷，從另一個(gè)方面降低提供會(huì)計(jì)報(bào)告的效率。針對(duì)這些問題，會(huì)計(jì)專業(yè)人員應(yīng)該掌握數(shù)據(jù)甄別能力（Data Discrimination Ability）、數(shù)據(jù)清洗能力（Data Cleaning Capability）和數(shù)據(jù)因果關(guān)系分析能力（Data Causal Analysis Ability），才能高效利用智能會(huì)計(jì)技術(shù)。

首先，分析和數(shù)據(jù)挖掘軟件工具提升了會(huì)計(jì)人員獲得數(shù)據(jù)的便捷性和廣泛性，但大量數(shù)據(jù)會(huì)使準(zhǔn)確識(shí)別相關(guān)線索變得困難，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)過載。因此，數(shù)據(jù)甄別能力作為會(huì)計(jì)專業(yè)人員向智能決策型人才轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)，要求會(huì)計(jì)專業(yè)人員清楚地了解數(shù)據(jù)質(zhì)量，包括數(shù)據(jù)的來源可靠性、決策相關(guān)性、數(shù)據(jù)冗余性等。其次，基于智能會(huì)計(jì)技術(shù)獲取的數(shù)據(jù)包含大量且含糊不清的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)人員職業(yè)判斷產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，需要會(huì)計(jì)專業(yè)人員具有數(shù)據(jù)清洗能力，即提高識(shí)別與審計(jì)過程目標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)類型的能力，尤其是非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。最后，由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)數(shù)量和類型的變化，或者是由于來源可靠性的差異和對(duì)觀察到的事件缺乏因果分析能力，會(huì)計(jì)專業(yè)人員在數(shù)據(jù)分析中極易產(chǎn)生數(shù)據(jù)歧義。當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析對(duì)歧義的容忍度較低時(shí)，通常傾向于選擇能解決明顯歧義問題的簡(jiǎn)單解決方案，該種解決方案往往避免或淡化可能導(dǎo)致最佳判斷的“歧義數(shù)據(jù)”（Ambiguous Data）。因此，會(huì)計(jì)專業(yè)人員應(yīng)該提高對(duì)數(shù)據(jù)歧義的容忍度，并且培養(yǎng)數(shù)據(jù)推斷和因果分析能力，在提供報(bào)告過程中使用預(yù)測(cè)模型可以應(yīng)用于模糊和高度主觀的判斷，以模擬各種相關(guān)因素之間的關(guān)系。

3 本科會(huì)計(jì)課程內(nèi)容的改革方向

通過CiteSpace 5.7.R2 軟件對(duì)國(guó)內(nèi)在智能會(huì)計(jì)技術(shù)背景下的課程設(shè)計(jì)研究成果的關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化分析，生成該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)可視化圖譜。可視化分析知識(shí)圖譜顯示的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率越高，說明該關(guān)鍵詞在該領(lǐng)域的關(guān)注度越高。如圖1 所示，課程設(shè)計(jì)、大數(shù)據(jù)、人才培養(yǎng)和數(shù)據(jù)改革的頻次分別為42、33、9和7；中心性分別為0.45、0.33、0.07 和0.6，這四個(gè)方向是關(guān)注度和影響力較強(qiáng)的。縱觀現(xiàn)有研究，目前關(guān)于智能會(huì)計(jì)技術(shù)背景下的人才培養(yǎng)和教學(xué)改革文獻(xiàn)大多數(shù)是基于大數(shù)據(jù)從發(fā)展路徑和教學(xué)模式兩個(gè)方面展開思考。而涉及智能會(huì)計(jì)技術(shù)背景下的“互聯(lián)網(wǎng)＋會(huì)計(jì)”課程內(nèi)容變革相對(duì)較少。伴隨著智能會(huì)計(jì)技術(shù)的發(fā)展，高校對(duì)會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的目標(biāo)需要順應(yīng)時(shí)代發(fā)展變化及時(shí)做出調(diào)整，重構(gòu)會(huì)計(jì)專業(yè)課程體系，整合會(huì)計(jì)課程教學(xué)內(nèi)容。智能會(huì)計(jì)技術(shù)下的決策型會(huì)計(jì)工作，要求學(xué)生不乏僅僅學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)方面的基礎(chǔ)理論知識(shí)，還需具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)挖掘能力、信息技術(shù)應(yīng)用能力，熟悉大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、人工智能在財(cái)務(wù)系統(tǒng)中的應(yīng)用，并能基于智能會(huì)計(jì)技術(shù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合財(cái)務(wù)分析，為企業(yè)管理層的決策部署提供財(cái)務(wù)信息支撐。

圖1 智能會(huì)計(jì)技術(shù)背景下的課程設(shè)計(jì)研究關(guān)鍵詞和中心節(jié)點(diǎn)知識(shí)圖譜

在國(guó)內(nèi)高校中，重慶理工大學(xué)智能會(huì)計(jì)課程體系強(qiáng)調(diào)培養(yǎng)學(xué)生“數(shù)據(jù)＋流程＋算法”的能力導(dǎo)向，增設(shè)人工智能概論，深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)及實(shí)踐，Python，管理會(huì)計(jì)大數(shù)據(jù)等必修課程；選修課程中包括模式識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)管理、XBRL 基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、區(qū)塊鏈技術(shù)、RPA財(cái)務(wù)與審計(jì)機(jī)器人等模塊。南京理工大學(xué)在教學(xué)過程突出計(jì)算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用，強(qiáng)化大數(shù)據(jù)分析能力和智能決策能力。學(xué)科基礎(chǔ)課中增加了大數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)；專業(yè)核心課程增加了Excel 高級(jí)數(shù)據(jù)分析與可視化和企業(yè)稅務(wù)管理；選修課增加了財(cái)務(wù)共享服務(wù)與智能財(cái)務(wù)，大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)決策，基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)智能分析，IT審計(jì)和大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈成本管理。在國(guó)外高校中，維拉諾瓦大學(xué)、德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校和孟菲斯大學(xué)開設(shè)了數(shù)據(jù)分析課程，天普大學(xué)和科羅拉多大學(xué)丹佛分校在重點(diǎn)課程中加入了IT 審計(jì)。

本文通過對(duì)國(guó)內(nèi)外高校智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)方案的課程體系的設(shè)置進(jìn)行對(duì)比，歸納了“智能會(huì)計(jì)”核心課程體系。包括專業(yè)理論基礎(chǔ)課程，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具和綜合應(yīng)用課程三個(gè)部分。

3.1 專業(yè)理論基礎(chǔ)課程

專業(yè)理論基礎(chǔ)是智能化會(huì)計(jì)背景下會(huì)計(jì)人員提升信息甄別能力的核心。只有掌握了堅(jiān)實(shí)的專業(yè)理論知識(shí)，才能夠在大量的數(shù)據(jù)中識(shí)別出對(duì)會(huì)計(jì)決策有用的證據(jù)和信息，減少數(shù)據(jù)過載帶來的困擾。專業(yè)理論基礎(chǔ)包括財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、管理會(huì)計(jì)、稅法以及審計(jì)學(xué)等課程。

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)課程要求學(xué)生掌握會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制定規(guī)則及經(jīng)濟(jì)后果，并能將會(huì)計(jì)準(zhǔn)則應(yīng)用于交易和其他事件；評(píng)估用于編制財(cái)務(wù)報(bào)表的會(huì)計(jì)政策的適當(dāng)性；根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)編制財(cái)務(wù)報(bào)表，包括合并財(cái)務(wù)報(bào)表；解釋財(cái)務(wù)報(bào)表和相關(guān)披露以及解釋包含非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和信息的報(bào)告。

財(cái)務(wù)管理課程要求學(xué)生比較組織可用的各種融資來源，分析組織的現(xiàn)金流和營(yíng)運(yùn)資金需求；使用比率分析、趨勢(shì)分析和現(xiàn)金流分析等技術(shù)分析組織當(dāng)前和未來的財(cái)務(wù)狀況；評(píng)估用于計(jì)算組織資本成本的組件的適當(dāng)性；在評(píng)估資本投資決策時(shí)應(yīng)用資本預(yù)算技術(shù)以及解釋用于投資決策、業(yè)務(wù)規(guī)劃和長(zhǎng)期財(cái)務(wù)管理的收入、基于資產(chǎn)和市場(chǎng)估值方法。

管理會(huì)計(jì)課程為應(yīng)用技術(shù)和方法支持管理決策，包括產(chǎn)品成本計(jì)算、差異分析、庫存管理以及預(yù)算和預(yù)測(cè)；應(yīng)用適當(dāng)?shù)亩考夹g(shù)分析成本行為和成本驅(qū)動(dòng)因素；分析數(shù)據(jù)和信息以支持管理決策以及評(píng)估產(chǎn)品和業(yè)務(wù)部門的表現(xiàn)。

稅法課程則是解釋稅法規(guī)制演變及主要內(nèi)容條款，稅務(wù)處理合規(guī)性和申報(bào)要求；為個(gè)人和組織準(zhǔn)備直接和間接稅收計(jì)算以及解釋稅收籌劃、避稅和逃稅之間的區(qū)別。

審計(jì)學(xué)課程要求學(xué)生掌握審計(jì)準(zhǔn)則和其他適用于財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)的相關(guān)法律、法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)；按照風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向?qū)徲?jì)流程，評(píng)估重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)施進(jìn)一步審計(jì)程序；搜集充分、適當(dāng)?shù)膶徲?jì)證據(jù)，評(píng)價(jià)解釋鑒證業(yè)務(wù)的關(guān)鍵要素，得出合理的審計(jì)結(jié)論。

3.2 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具

大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具課程使學(xué)生熟練進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，從而獲取數(shù)據(jù)清洗能力，在未來工作中能從來自多個(gè)非財(cái)務(wù)來源的大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取并篩選相關(guān)信息進(jìn)行分析。會(huì)計(jì)課程體系中新增了深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐，Python，區(qū)塊鏈與財(cái)會(huì)審計(jì)，XBRL 技術(shù)，模式識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)管理，RPA 財(cái)務(wù)與審計(jì)機(jī)器人，人工智能概論，信息系統(tǒng)審計(jì)以及數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容的學(xué)習(xí)，通過對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具理論的吸收，技術(shù)的掌握與應(yīng)用，學(xué)生可以了解大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具發(fā)展對(duì)組織環(huán)境和商業(yè)模式的影響；明白大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具如何支持?jǐn)?shù)據(jù)分析和決策；解釋大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具如何支持組織中風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、報(bào)告和管理；掌握大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具分析數(shù)據(jù)和信息；使用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具提高溝通的效率和效果；應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具提高組織系統(tǒng)的效率和有效性；分析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)流程和控制的充分性；確定對(duì)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具流程和控制的改進(jìn)。

3.3 綜合應(yīng)用課程

綜合應(yīng)用課程是將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具和專業(yè)內(nèi)容相結(jié)合，包括大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)決策、企業(yè)稅務(wù)大數(shù)據(jù)分析以及IT 審計(jì)，幫助學(xué)生掌握信息推斷和因果分析能力。在分析和解決問題時(shí)結(jié)合專業(yè)知識(shí)和其他應(yīng)用技術(shù)以減少偏見。在識(shí)別和評(píng)估信息和數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)用批判性思維和系統(tǒng)性思維，為管理者提供決策方案。

在大數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)決策課程中，學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)的是將更多的時(shí)間花在數(shù)據(jù)分析而不是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換上。通過對(duì)信息披露的權(quán)威媒體、互聯(lián)網(wǎng)資源的數(shù)據(jù)收集，以及對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)庫中宏觀經(jīng)濟(jì)、特定行業(yè)和具體案例公司的文件采集與分析，學(xué)生可以進(jìn)行體驗(yàn)式學(xué)習(xí)，從而模擬公司財(cái)務(wù)信息分析過程和程序。Boyer and Lyons（2011）提供了一個(gè)教學(xué)案例，要求學(xué)生使用電子表格軟件采集業(yè)務(wù)交易的日記賬分錄，并在課程中觀察對(duì)公司財(cái)務(wù)報(bào)表和財(cái)務(wù)比率的影響［6］。

在企業(yè)稅務(wù)大數(shù)據(jù)分析課程中，學(xué)生需要掌握包括稅收籌劃、稅收分析和稅收政策敏捷反應(yīng)的綜合稅務(wù)分析能力。在稅收課程中可以通過國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的各種年鑒或者國(guó)家稅務(wù)總局的統(tǒng)計(jì)年鑒，以及Wind 或者Choice 等軟件工具查詢?cè)诰€內(nèi)部稅收代碼數(shù)據(jù)庫和相關(guān)的在線稅法來源；并使用納稅申報(bào)單編制軟件。更進(jìn)一步的是學(xué)生應(yīng)該學(xué)會(huì)使用稅收分析方法對(duì)大量的稅收數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與總結(jié)。老師可以與學(xué)生討論大數(shù)據(jù)和稅務(wù)分析用法的實(shí)際案例。Stuebs，Wilkinson，and Arnold（2012）通過讓學(xué)生解決技術(shù)稅收問題，提供結(jié)合了稅收和技術(shù)能力的教學(xué)案例研究。在他們的案例研究中，指導(dǎo)學(xué)生查詢稅法研究數(shù)據(jù)庫并應(yīng)用該研究做出適當(dāng)?shù)臎Q定［7］。Powerlytics 為老師和學(xué)生提供了收費(fèi)的訪問權(quán)，可訪問其有關(guān)個(gè)人、合伙企業(yè)和公司納稅申報(bào)表的匯總數(shù)據(jù)庫。老師可以使用可視化軟件（Tableau）和稅收數(shù)據(jù)分析技術(shù)來分析Powerlytics 提供的大量數(shù)據(jù)。

IT 審計(jì)課程的內(nèi)容為學(xué)生提供了許多學(xué)習(xí)信息系統(tǒng)審計(jì)的機(jī)會(huì)。學(xué)生分組協(xié)作，將賬戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入GAS 系統(tǒng)，分析數(shù)據(jù)，并使用郵件合并技術(shù)創(chuàng)建確認(rèn)信。安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所還通過其學(xué)術(shù)資源中心（EY ARC）為學(xué)者提供各種資源并且開發(fā)了分析框架，提供了可幫助學(xué)生發(fā)展分析能力的案例。學(xué)生可以完成由Daigle 和Lampe（2011）提供的模擬案例操作來提高計(jì)算機(jī)輔助審核技術(shù)（CAAT），從而理解ACL（Audit Command Language）如何用于連續(xù)審核以發(fā)現(xiàn)潛在的欺詐行為，以及連續(xù)監(jiān)視以檢測(cè)訪問控制風(fēng)險(xiǎn)和安全性［8］。另外審計(jì)人員可以通過數(shù)據(jù)可視化實(shí)現(xiàn)以大量數(shù)據(jù)為中心的結(jié)構(gòu)化審計(jì)。Caseware 通過其IDEA Academic Partnership 提供對(duì)IDEA 數(shù)據(jù)分析和可視化軟件的低成本訪問，包括為老師提供的免費(fèi)課程材料。此外IDEA Academic Partnership 提供了案例操作演示文本，因此學(xué)生可以通過查詢交易數(shù)據(jù)并可視化輸出學(xué)習(xí)如何識(shí)別財(cái)務(wù)報(bào)表層次以及認(rèn)定層次的重大錯(cuò)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)。

4 結(jié)語

智能會(huì)計(jì)技術(shù)的應(yīng)用推動(dòng)了會(huì)計(jì)工作由核算型向智能決策型發(fā)展。在智能化工作背景下，專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)處理應(yīng)該掌握數(shù)據(jù)甄別、數(shù)據(jù)清洗和因果分析能力。本文通過CiteSpace 5.7.R2 軟件對(duì)國(guó)內(nèi)在智能會(huì)計(jì)技術(shù)背景下的課程設(shè)計(jì)研究成果的關(guān)鍵詞進(jìn)行可視化分析，結(jié)合國(guó)內(nèi)外高校智能會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)方案的課程體系的設(shè)置，歸納了“智能會(huì)計(jì)”核心課程體系，并對(duì)專業(yè)理論基礎(chǔ)課程、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)與工具和綜合應(yīng)用課程三大核心課程體系模塊進(jìn)行了詳細(xì)的說明，以期對(duì)后續(xù)的智能會(huì)計(jì)課程內(nèi)容設(shè)計(jì)和改革提供一定的理論指導(dǎo)和應(yīng)用參考。