“人工智能+”時代財務機器人課程改革探索

關鍵詞：財務機器人；OBE教育理念；產學研融合；課程體系

0 引言

2024年政府工作報告提出，要深化“人工智能+”行動，打造國際競爭力的數字產業集群[1]。這進一步強調了人工智能技術在各個領域的應用和發展。在數字化時代背景下，智能財務是新質經濟的關鍵要素，其發展過程中面臨著多方面的挑戰，需要在高質量會計人才的培養方面持續突破。因此，需要推動傳統會計教育向數智化轉型，強化財務機器人的應用和實踐。本文從建設教師團隊、優化教育理念、課程體系和課堂效果等方面進行探討，對財務機器人課程教學進行改革，以培養出適應大數據時代的高素質財會人才。

1 國內外文獻研究分析

本文檢索了2020年1月至2024年6月期間的國內外相關文獻。中文文獻來源于中國知網（CNKI），英文文獻來源于Web of Science核心合集數據庫。檢索的主題詞為“RPA、財務機器人、會計信息系統、財智會計、教學改革、課程思政、教學方法”等，檢索出160 篇中文文獻、106 篇英文文獻。運用文獻分析工具CiteSpace軟件繪制財務機器人課程教學改革知識圖譜，以此對課程教學改革的研究熱點和課程演化趨勢進行分析。

1.1 課程教學改革的研究熱點關鍵詞分析

通過CiteSpace 軟件數據整理顯示，2020 年至2024年期間財務機器人課程教學改革的國內文獻研究熱點關鍵詞包括高校、財務機器人、智能財務、人工智能技術、會計人才培養、產教融合、教學改革、教學設計、實踐教學等。其中財務機器人、人工智能、智能財務、教學改革熱詞頻次最高。國外文獻研究熱點關鍵詞包括會計專業、信息技術、數據分析、感知學習、學生學習成果、采納、挑戰、游戲化的在線會計課程體驗。其中，會計專業、數據分析、感知學習、學生學習成果熱詞頻次較高。由此揭示，國內高校側重會計專業人才培養與智能財務方向相結合，推動會計專業教學改革向數智化轉型，陸續設置與財務機器人相關課程，符合大數據與智能財務的發展方向。相對而言，國外“會計信息系統”“信息通信技術”“在線學習”和“區塊鏈”等關鍵詞表明，教育方式正向數字和分散的學習環境轉變。這強調了“會計”“教育和技術”等核心領域是該領域的基礎和驅動力，特別關注數據分析和在線學習模式。

1.2 課程教學改革的演化趨勢

運用CiteSpace軟件中時間線視圖方法分析，將文獻每個時間切片，節點類型為關鍵詞，節點的篩選方式為g-index，篩選條件g2 ≤ kΣi ≤ gCi，k ∈ Z+，通過增減比例參數k 調節網格大小，生成2020年至2024年財務機器人課程教學改革的演化趨勢：人才培養由會計信息系統向人工智能到大數據技術階段及BI工具運用，體現了財務機器人課程教學改革的方向[2]。分析演變趨勢發現國內外教學理念有一定差異：國內課程教學方法和教學手段重點放在技術應用層面，課程內容設計和實驗教學設計方面較欠缺。思政元素融入不足，現有課程教學方法上更多以ERP為原型，以強規則、強流程設置實現業務到財務的核算，強調技術方面的理論介紹和應用，還需要從學生對課程體驗和軟件使用感受的角度進行教學方法創新方面進行提升[3]。國外文獻反饋的信息中，會計專業課程建設更重視會計技能提升和會計信息系統構建，關注學生行為習慣，提倡運用數學和計量教學培養學生觀察力以及數據分析與處理能力。

2 財務機器人課程建設面臨的挑戰

2.1 技術更新迭代速度快但課程改革滯后

從技術層面而言，財務機器人已經成為提升財務管理效率、降低運營成本的重要工具。隨著AI大模型技術的突破，“RPA+AI”兩者由分離狀態向最高階段認知自動化階段高速融合，預示著全新的自動化時代的到來，見圖1。根據Market Insight 2023年2月發布的“中國RPA市場發展洞察（2022） 報告”表明，2022年中國RPA 的產業滲透率為10%～13%，仍處早期階段。RPA與生成式AI的集成應用將構建更卓越的智能自動化能力，至2026年35%的大型RPA企業用戶將利用這項能力提升客戶服務效能[4]。因此，企業的財務機器人積極布局“RPA+AI”技術，仍處在“增強自動化”或“超級自動化”階段內，只能自動處理非結構化數據和簡單數據判斷，未真正達到認知自動化階段。目前與財務機器人相關的實踐教學平臺公司眾多，例如北京融智國創科技有限公司、新道科技股份有限公司、財智未來（山東）教育科技有限公司、云擴科技等。這些公司主要提供包括教學軟件、實訓平臺以及相關的技術支持和咨詢服務，其技術更新迭代速度難以與企業的財務機器人應用同步。實訓平臺功能與財務機器人課程的教學要求之間的不協調性逐漸呈現。高校在選擇財務機器人學習平臺時，還需要綜合考慮技術實力、教學資源、實踐機會、易用性、行業影響力、成本效益以及與高校需求的契合度等多個因素，課程的時效性也會受到影響。

2.2 缺少穩定的數智化會計教師團隊

財務機器人課程需要RPA技術與財務專業知識深度融合，借助RPA技術實現財務業務自動化處理，課程的實踐性和應用性十分突出[5]。該課程要求教師跨越傳統的教學界限，探索如何將傳統教學手段與數智化模式有效融合并創新應用，給會計教師帶來了顯著的教學挑戰。此外，高校會計教師大多數更專注于會計專業理論研究，對大數據技術方面的知識儲備較少，對財務機器人的技術原理、應用邏輯、技術發展趨勢等方面研究不夠深入，較為依賴購買的教學平臺。這往往會導致教學內容的時效性落后于外界會計實務應用發展，不利于數智化會計教師團隊的建設[6]。

2.3 課程培養方案及課時安排不合理

財務機器人技術的持續進步與革新，正引領財務業務應用領域的邊界不斷向外延伸與擴展。雖然現在執行的財務機器人培養方案，在保留原有的核心要素外，還融入了智能化轉型的導向以及對復合型人才培養的內容，然而結合會計專業培養目標和學生具體學情，面對該課程復雜多樣的課程內容與缺乏具體性的課程培養目標，會加大在課程內容選擇與組織上的挑戰與難度。目前高校財務機器人課程總課時在32 至64課時不等，課時取決于課程的性質（如必修課或選修課）、教學目標、教學內容以及實踐環節的設置。而且在大多數高校的培養方案里將該課程設置為專業選修課，難以突出課程的特色和重要性。另外，會計專業學生須掌握的專業課程較多，導致課程的課時分配相對有限，這限制了該課程在教學內容深度和廣度上的進一步拓展與深化。

2.4 教學效果評價持續性不夠

傳統的教學效果評價主要通過考試評分進行。經過信息化教學改革，教學評價轉向考試與PPT展示相結合，使用教學軟件輔助功能完成學生平時成績記錄，利用微信打分小程序進行學生互評，實現課程考核智能化。但這主要是對軟件操作部分分數統計技術上的改進以及促進學生較好地完成自主學習。然而，財務機器人課程的評價體系還應包括理解和分析財務數據、制定決策的能力以及課程拓展能力的持續性評價。

3 財務機器人課程改革的優化策略

3.1 引入先進的教育理念

OBE（Outcomes-based Education） 教育理念，又稱為成果導向教育、能力導向教育、目標導向教育或需求導向教育，是一種以學生的學習成果為導向的教育模式。OBE教育模式主要由三個部分組成，包括計劃教育目標（PEO） 、計劃學習成果（PLO） 和課程學習成果（CLO） 。在OBE理念下，CLO是學生在學習課程后取得的成果。單個課程可能包含一個或多個CLO，例如學生應能夠理解財務機器人的基本原理、掌握操作方法、能夠解決財務機器人應用中的常見問題等。CLO 映射到PLO，對學習目標進行細化為更具體、可操作的層面。需要根據學生個體差異和學習需求設計教學，選擇教學方法和評估方式。最后PLO 映射到PEO，明確培養目標，為財務機器人課程的設計提供了總體方向。通過這三個部分的有機結合，可以確保財務機器人課程的教學內容與行業需求緊密對接，提高教學效果和人才培養質量。

3.2 深化產學研合作，緊跟技術前沿

隨著科技的發展和經濟的轉型，產學研深度融合已成為高校建設良好教學團隊和培養人才的有效路徑。因此，在數智化會計專業團隊建設過程中，應由專業帶頭人、骨干教師、青年教師等根據研究方向、知識結構以課程組形式組成信息化教學團隊。團隊應定期關注財務技術和機器人領域的最新發展和趨勢，特別是新功能、新工具或改進版本的發布。積極參與科技行業研討會、大數據相關培訓課程或專業會議，了解最新的研發技術和應用場景。同時，通過與企業合作、設立聯合信息化實驗室和研究中心等方式來培養會計專業人才，把人才聚集、前沿研究和成果轉化緊密結合在一起。

3.3 調整培養方案，升級課程體系

智能財務背景下的會計專業培養方案旨在培養具備財務基礎知識、智能技術應用能力和數據分析能力的高素質人才，以滿足企業在“人工智能+”背景下對財務分析和決策的需求。1） 增強智能技術知識。熟練使用會計信息系統、財務共享服務系統、財務數據可視化和財務機器人等專用工具和方法。2） 具備大數據挖掘與分析能力。3） 具有較強智能會計拓展能力。能夠將云計算、財務共享服務和大數據決策知識融會貫通，綜合利用并能對會計信息系統、財務共享服務及會計機器人的工作成果進行綜合審計[6]。梳理課程之間邏輯關系，升級課程體系見表1。按照會計智能化人才培養的基本要求對課程類別和教學內容進行篩選。在選擇課程時，要體系健全，突出重點，充分考慮教學資源和學生綜合能力，合理分配理論課程和實驗課程課時，形成循序漸進的課程體系。

3.4 構建多維度的課程評價體系

1） 學生評估。設計包括知識測試、技能評估和項目成果評估的多種評估方法，以評估學生掌握的財務機器人技能。使用定量和定性的評估工具，例如問卷調查、個案研究或學生表現評價。

2） 實時反饋機制。提供即時的學生反饋，例如通過在線平臺或應用程序收集學生的意見和建議。及時調整課程內容和教學方法，提高學習效果和學生參與度。

3） 追蹤畢業生就業情況。跟蹤畢業生在就業后的表現和在實際工作中應用財務機器人技能的能力和成功程度。收集他們的反饋意見，以評估課程對職業發展的實際影響。

4） 培養終身學習和創新精神。組織學生參與創新項目比賽，培養其創新精神和解決問題的能力。強調終身學習的重要性，引導學生不斷學習和適應新技術，以應對快速變化的財務和科技環境。

綜上所述，財務機器人在教學、實踐和學習過程中的潛在價值主要體現在提高教學效率、增強實踐性教學、提升學生技能和應對現實工作需求等方面。通過有效地整合和利用這些技術工具，才能更好地培養出具備技術能力和實際應用能力的財務專業人才。