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人工智能在会计专业的应用与实践

摘要：随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用日益广泛。会计专业作为应用型学科，面临着如何与人工智能技术深度融合，培养符合时代需求的复合型人才的挑战。文章基于对国内外高校会计专业教学现状的调研，分析了人工智能在会计专业跨学科教学中的应用现状，探讨了人工智能与会计专业跨学科教学融合的必要性和可行性，并从教学内容设计、教学方法创新、教学资源开发、教学评估优化等方面，提出了人工智能在会计专业跨学科教学中的具体应用路径。

中图分类号：F061.3；G71文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2024）09-078-04

一、人工智能在会计专业跨学科教学中的重要价值

人工智能技术以海量数据处理、智能分析预测、自动化流程再造等独特优势，为会计专业教学变革带来重要价值。

（一）有助于培养学生的复合型专业素养

人工智能时代对会计人才提出了全新要求，单一的财务核算知识已远远不够，数理思维、数字化技能、跨界整合能力成为复合型会计人才的核心素养。将大数据分析、人工智能等前沿技术融入传统会计课程教学，开设数据科学等交叉学科课程，有助于加强学生的数理逻辑训练，提升数据分析与建模能力。同时，通过跨学科实践项目、创新创业实践等搭建跨专业协作平台，可以锻炼学生协同攻关的综合能力，培养具备“会计+新工科”复合专长和创新潜质的应用型人才，为智能财务、大数据审计等新兴领域输送急需的高素质人才资源。

（二）有助于创新会计教育教学模式

人工智能技术为会计教育教学变革提供了新路径新方法。教师可以利用知识图谱揭示会计学科内外知识脉络，优化教学设计。基于自适应智能算法，可以精准推送个性化学习内容，因材施教。通过虚拟仿真、智能导师系统等，可以创设沉浸式情境体验，模拟财务决策，促进“教、学、做”深度融合。利用大数据分析技术，可以透明化学生学习全过程，实时评估学习效果，改进教学策略。此外，面向智能财税、区块链等新应用场景，教师还可以与产业界联合开发项目化、案例化的实践教学资源，让学生在真实业务环境中强化实操能力，从而开创智慧化的会计教育新生态。

（三）有助于加速会计学科的升级再造

人工智能、大数据等现代信息技术与会计专业教学的融合，不仅为传统会计学科注入新活力，更催生了智能审计、区块链会计等一系列前沿交叉研究方向和应用场景，引领会计学科的变革发展。课程体系调整为会计学科交叉融合奠定基础，教师通过交叉学科教研项目可以捕捉前沿研究动向，探索数据驱动审计、区块链赋能电子发票等新应用，深化“会计+人工智能”跨学科理论研究。会计教育数字化转型也为学科创新积累数据资源，通过分析学生学习行为数据，结合考试成绩、就业质量等，可以洞见人才培养规律，反哺学科建设。由此，人工智能引领的跨学科教学实践将成为加速会计学科升级再造的关键引擎。

二、人工智能在会计专业跨学科教学中面临的困境

当前，人工智能在会计专业跨学科教学中的应用尚处于探索起步阶段，面临诸多困境和挑战。

（一）跨学科师资力量匮乏

会计学与人工智能属于完全不同的学科领域，两者的知识体系、方法工具存在较大差异。目前，既精通会计业务又熟悉人工智能技术的复合型师资非常匮乏。多数会计专业教师缺乏系统学习前沿科技知识的机会和渠道，对大数据分析、机器学习等技术发展和应用缺乏全面了解。在教学过程中，教师往往难以准确把握人工智能典型应用场景下的关键知识点，专业素养的局限性制约了跨学科教学的广度和深度。此外，教师缺乏将前沿技术与会计理论创新相结合的科研实践经验，跨界研究的积累不足，难以引领学科交叉的探索方向，使得高质量的跨学科课程开设举步维艰。

（二）人才培养体系有待优化完善

审视当前会计专业本科教学，在人才培养方案制定、课程体系构建等方面，对前沿科技元素的融合考虑不足。部分高校会计专业教学大纲仍然以传统财会业务技能培养为主，对大数据分析、人工智能导论等新兴技术课程的设置比例偏低。专业课程体系对学生数学、统计学等理工科基础和Python编程、算法设计等工程实践能力的要求不够明确，导致学生数理基础薄弱、动手编程能力不强，难以适应跨学科学习要求。同时，人才培养环节缺乏将前沿技术与行业应用场景深度融合的实践教学平台，实训项目针对性和综合性不足。会计学科与理工学科的交叉融合尚未形成常态化的合作机制，专业壁垒依然明显，资源共享不充分，难以形成协同育人合力。

（三）教学资源智能化水平不高

虽然人工智能、大数据等新兴技术为会计学科注入新动能，但面向新技术应用的配套教学资源极度匮乏。教师在备课过程中，难以获取高质量的人工智能项目案例，缺乏将前沿技术与财税业务深度融合的实验操作项目，优秀的线上线下相结合的智慧教学资源严重不足，影响了教学效果。多数院校的多媒体教学系统功能较为简单，缺乏交互性和智能化的应用设计，难以实现学情分析、学