新文科背景下大數據審計人才培養模式優化研究

張建順

(南京審計大學政府審計學院,江蘇南京,211815)

一、引言

黨的二十大報告指出,要貫徹新發展理念,著力推動高質量發展,主動構建新發展格局。[1]中國式現代化建設對我國高等教育發展提出了新要求,需要對我國高等教育課程設置及人才培養模式進行全面改革,從而為經濟發展提供智力支持。為了加快建設中國特色、世界一流的大學和優勢學科,2019年,教育部、科技部等13個部門共同推出“六卓越一拔尖”計劃2.0,全面啟動新文科、新工科、新醫科和新農科建設。[2]其中,新文科建設承擔著構建中國特色哲學社會科學體系,提升國家軟實力,以及文科專業數字化賦能等重要任務。

大數據審計人才培養是新文科建設的重要內容,充分體現了文理學科交叉融合,是審計學科在大數據時代以及人工智能技術發展背景下的最新發展。習近平指出,審計是黨和國家監督體系的重要組成部分,是推動國家治理體系和治理能力現代化的重要力量。國家審計是國家治理體系健康運行的“免疫系統”,能夠通過發揮“預防、揭示、抵御”功能,防止權力濫用和治理失敗。[3]大數據審計從審計數據、審計方法等多個維度突破了傳統審計方法的局限,能夠有效提升審計監督效能,是貫徹落實科技強審和審計信息化建設理念的最新實踐。

在實踐中,無論是政府審計工作還是社會審計工作都急需大數據審計人才。與此同時,大數據審計崗位對大數據審計人才的信息技術掌握程度、大數據審計思維以及創新應用能力有較高的要求。然而,在高校審計專業建設中,大數據審計專業建設明顯滯后于社會需求,一方面開設大數據審計專業院校數量較少,無法滿足社會日益增長的大數據審計人才數量需求,另一方面大數據審計專業開設質量明顯不高,無法滿足社會日益增長的大數據審計人才質量需求。在新文科建設背景下,需要優化大數據審計人才培養模式,培養出更多高質量大數據審計人才,推進我國審計事業高質量發展。

基于此,本研究在系統總結大數據審計應用現狀及人才需求基礎上,從課程思政與師資建設,優化數據審計課程體系與教學方法以及推進大數據審計產教融合三個維度,提出大數據審計人才培養模式優化建議。一方面,從新文科建設背景出發,探討大數據審計人才培養模式,能夠豐富新文科建設理論與實踐;另一方面,大數據審計人才培養模式優化建議能夠為完善大數據審計人才培養方案,構建大數據審計人才產學研體系,提升學生大數據審計實務能力提供有效指導。

二、大數據審計發展趨勢與人才培養現狀

(一)大數據審計發展趨勢

傳統審計主要依賴人工查找和分析審計數據,尋找審計線索,由于審計任務重、審計對象多,在審計人員資源和時間約束下,主要使用抽樣審計方式獲取審計數據。然而,隨著大數據技術發展,審計對象數字化程度提升,傳統抽樣審計方式缺點逐漸顯現。例如,傳統抽樣審計方式在面對體量大、類型繁多、業務復雜的審計場景時審計效率不高,且難以實現審計全覆蓋。[4]近年來,隨著互聯網技術進步以及大數據分析技術的成熟,大數據審計開始逐漸應用到審計實踐中。[5]大數據審計從審計數據、審計方法等多個維度突破了傳統審計方法的局限,極大地提升了審計監督效能,是黨中央關于科技強審和審計信息化建設戰略的最新實踐。在審計數據方面,與傳統審計過度依賴財務數據相比,大數據審計突破了財務數據限制,能夠充分利用網絡數據及關聯方數據進行多數據源對比與關聯分析。在審計方法方面,傳統審計利用審計人員進行專業判斷,而大數據審計基于大數據分析模型以及網絡實時連接,能夠真正實現審計全覆蓋和動態實時審計。

2017年世界審計組織成立了大數據工作組,確定了全球范圍內大力推廣大數據審計工作的基本方針。大數據技術進一步發展以及人工智能技術的不斷成熟,推動審計業務朝著智能化、信息多維化、審計可視化、審計平臺化迅速轉變。基于數據分析流程,當前大數據審計分析主流方法可以劃分為大數據獲取技術、大數據統計分析和機器學習模型。隨著大數據技術不斷發展以及審計業務質量要求提升,大數據審計技術在審計實踐中得到廣泛應用和快速發展。例如,現有研究利用SQL查詢技術發現騙取失業保險基金的審計疑點,通過網絡爬蟲獲取公開數據輔助審計決策,通過3S技術獲取空間數據用于領導干部自然資源資產離任審計。[6-8]大數據統計分析方法主要用于進行數據比對,識別數據異常,從而獲取審計證據。相比于傳統抽樣審計方法,大數據統計分析方法能夠實現審計全覆蓋并進行實時審計。例如,現有研究使用大數據統計分析方法,基于財政收入大數據,探索推動財政收入更具真實性、完整性與合規性的標準化審計分析方案,并納入審計常態化監測中。[9]機器學習技術是近年來人工智能快速發展的主要推動力。在大數據審計實踐中,部分研究者開始構建并應用機器學習模型,尋找審計線索。例如,現有研究通過構建隨機森林模型評估政策跟蹤審計落實情況,預測政策后續執行效果;通過構建知識圖譜大數據審計模型,對醫療保險工作中過度醫療、疾病防控以及醫療資源部署等問題進行審計。[10-11]

以ChatGPT為代表的生成式人工智能出現,使得構建審計專家模型成為可能。[12]未來通過整理高質量審計案例和審計法規依據,訓練審計專家模型,進行輔助審計,能夠有效緩解審計人員數量和質量雙重約束的困境。

(二)大數據審計人才培養現狀

隨著經濟高質量發展對審計工作要求的提高以及大數據審計方法的廣泛使用,大數據審計人才市場需求快速增加。然而,大數據審計人才供應存在不足。一方面,大數據審計專業開設學校較少,難以滿足快速增長的市場需求;另一方面,大數據審計專業培養內容與市場需求不匹配,畢業生難以直接上手大數據審計實務。

當前大數據審計人才培養主要存在以下問題。第一,大數據審計課程專業師資力量缺乏。大數據審計是一個新興學科,是信息技術與審計交叉的產物,要求專業教師不僅要有豐富的審計專業知識以及審計思維,還要掌握前沿的大數據分析方法及代碼編寫能力。然而,當前高校審計學師資多為會計、審計專業,屬于文科背景,雖然擁有較高的會計審計專業素養,但是大數據技術知識儲備不足。部分高校會借調計算機專業教師為大數據審計專業學生開設大數據分析技術課程,然而計算機專業教師會計審計專業知識可能存在不足。此外,當前多數審計專業教師是博士畢業后直接進入高校工作,擅長從事理論研究工作,審計實務經驗欠缺,導致教學中理論教學占比過高,審計實踐課程不足,不利于提升學生大數據審計實踐能力。第二,大數據審計人才培養與實踐需求存在脫節。當前許多高校開設的大數據審計專業,實際上是大數據課程加審計學課程,缺乏大數據與審計的深度融合。大數據課程主要介紹SQL查詢語言,Python數據分析與可視化,以及機器學習課程。審計課程主要介紹審計抽樣方法,審計意見與審計報告等傳統審計學知識。二者并未有效融合,使得學生在學完課程之后仍然難以熟練地將大數據技術應用到審計工作中。從教學方式來看,大數據審計課程主要集中于理論教學,使用傳統課堂教學手段,大數據審計實踐課程占比不高,不利于學生了解大數據審計技術具體應用,因而學生畢業后難以直接上手大數據審計項目。第三,缺乏大數據審計產教融合。大數據審計技術產生于審計實踐也必須服務于審計實踐,然而當前大數據審計課程建設滯后于大數據審計實踐,無法及時響應大數據審計技術最新發展。一方面,當前高校對教師的考核側重于科研項目與學術論文,使得高校教師缺少對大數據審計產教融合的積極性,將產教融合放在科研項目申請與學術論文寫作任務之后。另一方面,相對于計算機、化工等工科專業,大數據審計產教融合市場效益見效速度明顯遜色,部分企業可能出于短期利益考慮,推動大數據審計專業產教融合意愿不強。當前,大數據審計的產教融合方式主要包括審計實踐課程的合作、學生實習基地共建等形式。然而,這些產教融合方式涉及的大數據審計內容相對有限,學生難以深度參與大數據審計項目,提升大數據審計技術。可以看出,產教融合在大數據審計專業中尚未完全貫穿人才培養全過程。大數據審計專業產教融合實踐需要在深度和廣度上進一步提升。

三、新文科建設背景下大數據審計人才培養模式優化建議

大數據審計技術的廣泛應用趨勢以及人才培養的不足共同導致了大數據審計人才供求失衡。大數據審計作為新文科建設中學科交叉融合的典型代表,需要對人才培養模式進行優化,為我國審計事業發展培養更多的優秀大數據審計人才,貫徹落實科技強審戰略,更好地發揮審計“免疫系統”功能,提高國家和社會治理能力,為經濟高質量發展提供審計保障。本文從課程思政與師資建設,優化大數據審計課程體系與教學方法,以及推進大數據審計產教融合三個維度,提出大數據審計人才培養模式優化建議,以期為新文科建設背景下培養高質量大數據審計人才提供參考。

(一)重視課程思政與師資建設

大數據審計雖然是一門技術屬性較強的課程,但是維護國家和人民利益是審計工作的根本出發點,在實踐中科學運用大數據審計技術,與違法違規、貪污腐敗行為作斗爭是大數據審計人才培養的目標。如果大數據審計人才培養只重視大數據審計知識傳授和技能培養,不重視課程思政建設,就不利于學生在審計工作中樹立社會主義核心價值觀,導致其貫徹國家戰略和維護經濟安全的意識不夠,面對利益誘惑可能會出現審計職業道德滑坡,削弱審計監督效果。因此,在大數據審計教學中,教師要在講授專業知識技能的同時,強化社會主義核心價值觀引領意識,自覺將課程思政融入教學全過程。優化教學設計,使課程思政與審計專業課程更緊密地互聯互通,實現嵌入融合。例如,在授課過程中通過強調審計文化的重要性,幫助學生樹立審計事業對于國家發展推動作用的積極信念,培養學生的家國情懷,提升其社會責任感。在教學方法上采用分組討論、情景演繹、榜樣介紹等多樣化方式,突出情感體驗,引導學生思考審計人員的責任與使命。

高質量師資是培養大數據審計人才的關鍵。大數據審計技術隨著在審計實踐中的廣泛應用而迅速發展,這對任課教師掌握和更新大數據審計知識技能的速度提出了更高的要求。當前高校大數據審計師資學科背景單一,導致實際教學中大數據和審計沒有高度融合。因此,需要加強對大數據審計教師的培養,大力培育“雙師雙能型”教師,完善相應考核機制,激勵會計審計專業背景教師積極學習大數據分析技術。探索教師分類型培養,將教師分為科研型與教學型,充分發揮各自優勢,共同推進大數據審計課程建設,提高學生培養質量。在教學實踐中,還可以聘請有豐富大數據審計經驗的校外導師,共同參與大數據審計學生培養。

(二)優化大數據審計課程體系與教學方法

新文科建設的核心特點是多學科交叉與深度融合。大數據審計并非簡單的大數據課程加審計學課程,而是要將大數據技術與審計深度融合,實現用大數據為審計賦能的目標。大數據審計培養目標不僅要求學生能夠掌握審計基本理論及大數據技術知識,還要求學生能夠將大數據技術應用到審計工作中,提高審計工作效率。大數據審計課程體系要與大數據審計實踐相適應,構建起包括學科基礎課、專業主干課在內的大數據審計課程體系。鑒于大數據審計技術對信息技術基礎的要求不斷提高,需要在學科基礎課程中加強對數據庫、計算機網絡及程序設計課程的教學。專業主干課需要及時增加最新的大數據審計方法課程,除了傳統的SQL查詢、Python數據分析在審計實踐中的應用,還需要重點講解大數據審計前沿方法,如深度學習模型以及以ChatGPT為代表的語言大模型在審計工作中的應用。

在教學中要革新大數據審計教學理念,強化大數據與審計學的融合,向學生講述如何使用大數據技術提高審計工作效率和審計監督效能。此外,還要在教學方法上進行創新。一方面,突破傳統的以理論講授為主的教學形式,多采用案例教學方式,向學生講解大數據審計在實踐中是如何進行操作的,幫助學生在大數據案例中感受大數據審計技術的優勢,有助于學生畢業后直接上手大數據審計項目,提高就業競爭力。另一方面,需要提高大數據審計實踐課程比例,因為大數據審計實質上是一門應用型學科,需要學生在實踐中理解大數據審計需求的產生以及大數據審計相對于傳統審計的優勢,幫助學生在實踐中掌握大數據審計方法。如果有條件,可以探索建設大數據審計實驗室,編寫大數據審計模擬實驗軟件,通過虛擬仿真教學,幫助學生更好地理解和應用大數據審計技術方法。

(三)推進大數據審計產教融合

大數據審計學科是適應新時期經濟社會發展需要而產生的,是貫徹新發展理念,構建新發展格局的體現。貫徹落實科技強審和審計信息化建設戰略,培養經濟安全監督衛士,需要積極推進大數據審計產教融合。

大數據審計產教融合的核心思路是實現高校大數據審計專業建設、大數據審計社會需求、學生學習動力和教師教學能力的有機融合。第一,對接大數據審計社會需求,以校企共建方式共同推動應用型大數據審計課程體系的構建,聘請行業企業專家參與開發大數據審計產學研合作特色系列教材與產教深度融合課程,創新大數據審計教學方法,培育“雙師雙能型”教師隊伍。第二,圍繞大數據審計行業需求,高校與行業、企業合作建立大數據審計聯合實驗室和大數據審計創新創業實踐教育基地。校內校外師資共同進駐平臺,指導學生參與大數據審計實踐項目與創新研究課題。構建高校、行業和企業長效合作機制,深化人才培養供給側結構性改革,為培養大數據審計高素質復合型應用人才提供有力支撐,積極探索“大數據審計實驗班”“大數據審計校企合作班”等人才培養模式。第三,積極推動大數據審計產學研成果轉化,服務國家審計與社會審計事業,助力大數據審計發展。高校積極與行業、企業對接大數據審計業務需求,堅持雙贏原則,共同修訂大數據審計人才培養方案中與產業發展脫節的部分,使學校需求、學生需求與企業需求無縫對接,實現專業教育、職業能力教育、創新創業教育的有機融合。重點支持高校與行業、企業圍繞大數據審計前沿問題、關鍵技術開展協同創新,推進大數據審計創新成果和核心技術產業化。第四,高校建立大數據審計產教融合保障體系,推進產教融合持續向深度、廣度進行拓展。將大數據產教融合工作納入績效考核,建立年度工作計劃和年末績效評估制度。建立校企定期研究與協調溝通機制,研討大數據審計合作課題,及時評估產教融合效率、效果與效益,適時調整合作計劃與人財物投入安排。

四、結語

隨著大數據和人工智能技術快速發展,以及審計高質量發展需求,大數據技術廣泛應用到國家審計和社會審計實踐中。與大數據審計人才需求快速增加形成鮮明對比的是,當前高校大數據審計人才培養數量和質量明顯滯后于社會需求。大數據審計人才培養是新文科建設的重要內容,大數據審計也是貫徹落實科技強審和審計信息化建設理念的最新實踐。推進大數據審計專業發展,對于培養經濟監督安全衛士,充分發揮審計 “免疫系統”功能,推動國家治理體系和治理能力現代化,貫徹新發展理念,構建新發展格局,服務經濟高質量發展具有重要意義。本研究在系統總結大數據審計發展趨勢及人才培養不足基礎上,從課程思政與師資建設,優化大數據審計課程體系與教學方法,以及推進大數據審計產教融合三個維度,提出了大數據審計人才培養模式優化建議,以期為新文科建設背景下培養高質量復合型大數據審計應用人才,實現大數據審計專業教育、職業能力教育、創新創業教育的有機融合提供有效指導。