摘要：在新时代发展的背景下，新质生产力的发展推动会计行业从传统核算向“数智化价值创造”转型，对会计人才的能力提出了全新要求。本文系统剖析新质生产力对会计职业能力的需求，诊断现行会计人才培养在课程体系、教学方法、师资力量与实践平台方面的困境，最终从人才培养目标、课程体系、教学方法及实践体系建设等方面对培养模式进行重构，为会计教育供给侧改革提供理论支撑与实践参考。

关键词：新质生产力；会计人才培养；数智化转型

黄 琼

（哈尔滨学院 黑龙江 哈尔滨 150086）

引言

2023年中央经济工作会议明确提出以科技创新推动产业创新，特别是以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能，加快形成新质生产力。新质生产力的核心逻辑在于通过数字技术（大数据、人工智能等）与实体经济的深度融合，重构生产要素配置方式，推动产业价值链升级。会计作为赋能于企业高质量发展的现代化服务业，发展新质生产力对会计行业具有深远影响：其一，业务流程再造，原有的大量的报账、算账等重复性核算工作将被数字技术支撑的智能做账、自动发票核验、AI稽核等替代；其二，数据将成为核心资产，会计工作从“事后记录”转向“事前预测—事中管控—事后优化”的全流程数据驱动，财务数据与业务数据的融合分析成为核心任务；其三，风险形态变化，传统会计核算操作风险将转向为数据泄露、智能系统失控等新型风险。在此背景下，高校输出的“核算型人才”难以适应数智化岗位需求，现行会计人才培养模式与行业需求的错配日益凸显，企业需投入大量成本对会计人员进行二次培训。因此，基于“新质生产力→会计职业能力变革→培养模式重构”的逻辑，研究新质生产力下会计人才培养模式的重构，不仅能填补会计教育与行业实践的断层，也能为会计人才在新质生产力生态中实现“价值创造”定位提供路径。[1]

1新质生产力对会计职业能力的新要求

新质生产力背景下，会计岗位将从“财务核算岗”分化为“数据分析师岗”“智能财务运维岗”“战略财务岗”等新型岗位。结合我国企业智能财务实践，会计人员不仅须具备财务会计知识等基础职业能力，还须具备数字素养、商业洞察及伦理判断的能力，需要掌握财务大数据分析、智能系统运行维护等技能。因此，当前对人才能力的要求呈现“工具—知识—思维—伦理”四维升级。[2]

1.1工具层面：从“软件操作”到“智能工具驾驭”

传统会计人才仅需掌握用友U8、金蝶K3等财务软件，而新质生产力下企业加快数字化转型，会计人员也要进行数字化转型。会计人员需掌握Python、SQL等基础层工具，能独立处理大数据分析筛选；要熟练使用Power BI、SAP Business Objects等工具将财务数据转化为决策图表，进行供应链资金流实时监控，库存积压预警等；能够理解AI算法（如机器学习预测模型）、RPA流程（如智能报销机器人）的逻辑，参与智能财务系统的设计与优化，确保算法符合财务会计准则。

1.2知识层面：从“单一财务”到“跨界融合”

新质生产力背景下，业财融合，要求会计人才构建“财务会计+”的复合知识结构，成为复合型人才。除基本的财务会计、财务管理及审计知识外，还须具备信息技术、数据分析、商业与战略及法律与合规知识。在信息技术知识方面，需要深入理解大数据存储、云计算的基本原理，避免因技术认知不足导致数据处理失误。掌握常用的数据分析方法，在历史数据基础上，梳理和总结数据特征，挖掘数据潜在规律，运用回归分析等模型进行预测性分析，为业务决策提供优化方案。在商业与战略知识方面，需熟悉企业商业模式、产业发展趋势等，从而透过财务数据发现业务经营问题，如结合新能源汽车行业政策与电池成本数据，为车型定价提供战略建议。在法律与合规知识方面，除与会计相关的法律法规外，还需掌握网络安全法、数据安全法及个人信息保护法等法律法规对财务数据的要求，如处理客户支付数据时需符合相关的脱敏规范。

1.3思维层面：从“核算监督”到“价值创造”

新质生产力下，会计人员需突破会计核算的“账房先生”思维，形成包含数据思维、战略思维、批判性思维及创新思维的价值创造思维模式。数据思维，能够从数据中提炼出异常信息，结合企业业务特征洞察存在的问题，提出有依据的决策建议。如零售企业会计人员通过分析门店销售数据与库存数据，提出按需补货方案，从而降低库存成本。战略思维，能将财务分析与企业战略结合，为企业决策者提供战略决策依据。批判性思维，能识别智能系统的算法偏见，推动模型优化。创新思维，能结合企业具体情况，优化设计新型财务流程，使财务核算流程与商业模式匹配。

1.4伦理层面：从“职业操守”到“数智伦理判断”

会计的职业性质决定其从业人员须具备高水平的职业道德素养，在新质生产力下，数字技术的应用带来新型伦理挑战，除一般性的职业操守外，会计人员须具备数据相关伦理辨识与应对能力。数据隐私保护能力，能区分必要数据与敏感数据，如处理员工工资数据时需隐藏身份证号、银行卡号等敏感信息。算法偏见识别能力，能发现智能财务系统中的公平性问题。AI伦理决策能力，能在效率与合规间平衡，如智能审计机器人发现某笔交易存在疑点时，会计需判断是否需人工复核，避免算法误判导致的合规风险。

2现行会计人才培养模式的困境

财政部印发的《会计改革与发展“十四五”规划纲要》虽明确“培养数字化会计人才”的目标，但依据各高校现行会计人才培养方案及用人单位反馈信息，会计教育普遍存在“重核算、轻技术、弱管理”、校企合作流于形式，校内实践平台的数智化升级不足的问题，难以满足新质生产力发展的需要。

2.1课程体系滞后

大部分高校现行课程体系仍以传统财务会计课程为核心，信息技术类与跨界类课程占比过低，部分院校甚至未开设相关课程。而开设信息技术课程的院校，大多也是“浅尝辄止”，课程不成体系，内容停留在财务软件操作，未涉及Python、SQL等工具的深度应用。据毕业生反馈，在校期间所学数据分析工具无法满足实际工作需要，入职后往往还需花时间自学，才能胜任数据处理工作。企业战略与风险、数据安全与合规等跨界课程往往缺失，导致学生缺乏商业洞察与伦理判断能力。

2.2教学方法单一

现行高校会计教学仍以“教师讲授+教材灌输”为主，实践能力与创新思维培养不足。教师教学方式固化，大部分的课程采用“PPT讲解+习题练习”模式，缺乏互动性与实践性。案例教学、项目式学习等先进教学方法应用不足，所用案例未能及时更新，缺乏高质量的与企业紧密联系的数智化教学案例。

2.3师资力量薄弱

会计专业教师多为会计专业背景，知识结构单一，大部分教师仅具备会计学硕士或博士学位，缺乏计算机、数据科学等跨学科背景，无法胜任会计大数据分析等课程的教学。同时，教师实务经验不足，“双师型”教师短缺。大部分教师毕业后直接进入高校，没有企业财务部门或数字技术公司工作经历，难以胜任智能财务系统的实际应用场景教学指导工作。

2.4实践教学脱节

高校当前的实践教学主要由校内实训平台和校企合作实践基地两部分构成。但高校实践教学未能跟上企业数智化转型步伐，实训平台与企业实际差距显著，未体现企业应用的前沿技术。如多数院校的实训平台仍使用用友U8、金蝶K3等传统财务软件，而企业已普遍应用智能财务系统（如用友YonBIP、SAP S/4HANA等），学生毕业后需重新学习新系统。数据资源匮乏，实训所用数据多为模拟数据，与企业真实的“财务+业务”融合数据差距大，学生无法锻炼数据清洗、异常检测等实战能力。实习基地形式化，校企合作多为短期参观与简单实习，学生难以接触智能财务、数据审计等核心岗位，无法提升实践能力。

3面向新质生产力的会计人才培养模式重构路径

基于新质生产力对会计职业能力的需求与现行培养模式的困境，需要对会计人才培养模式进行重构，实现会计人才从“核算型”向“数智化价值创造型”转型。

3.1 以复合创新型人才为培养目标

人才培养目标是高校会计人才培养模式的核心，决定了人才培养的基本架构。新质生产力背景下，需要突破传统“记账、算账、报账”型会计人才的培养目标，明确培养“懂会计、通技术、善管理、塑价值”的复合创新型会计人才。“懂会计”即掌握财务会计、管理会计的核心原理，能应对复杂交易的会计处理。“通技术”即能熟练应用Python、SQL等工具，理解智能财务系统的逻辑；“善管理”即能结合商业模式进行财务分析，为管理决策提供支撑；“塑价值”即能通过数据洞察优化业务流程等，为企业创造价值。

3.2 构建融合式课程体系

打破传统“专业基础课—专业核心课—选修课”的线性结构，构建“核心会计课程+技术赋能模块+商业洞察模块+伦理法律模块”的融合式课程体系。[3]核心会计课程以传统的《财务会计》《管理会计》及《审计学》等课程为主，培养学生掌握核心财务会计知识的能力；技术赋能模块聚焦数据分析、人工智能、区块链与RPA等技术在会计中的应用，开设《智能财务分析》《RPA会计机器人开发实务》《大数据审计》等课程，提升学生的技术操作与工具应用能力；商业洞察模块通过《战略管理》《商业模式创新》等课程，增强学生对产业生态与企业运营的理解；伦理法律模块则以《会计职业道德》《中华人民共和国数据安全法》《AI伦理与会计合规》等课程，培育学生的责任意识与法治思维。

课程体系的实施需注意两点：其一，可采用跨模块融合教学，以加强各模板课程间的关联度，如在《审计学》课程中融入“AI审计工具应用”内容，在《管理会计》课程中加入“数据建模预测成本”案例等；其二，分层选修，技术赋能模块分为基础层（Python基础等）与进阶层（机器学习会计应用），学生可根据兴趣选择，满足不同岗位需求。

3.3采用以学生为中心的实践导向教学方法

为提升学生知识应用能力，要摒弃教师中心的教学模式，采用以学生实践为导向的教学方法，提升学生的实践能力与创新思维。

项目式学习（PBL），以企业真实问题为项目主题，如为某电商企业设计智能财务分析方案，学生分组完成“数据采集→清洗→分析→报告撰写”全流程，教师仅提供指导，培养学生数据分析与协作能力。引入企业财务决策沙盘、智能审计模拟系统等工具，让学生在高度仿真环境中体验数智化会计工作，提高学生知识灵活应用与应变能力。案例教学，引入企业数智化转型的最新案例，组织学生分析与讨论，提升学生批判性和创新思维能力。

3.4多途径提升师资质量

为破解教师知识结构单一问题，构建“会计+数字技术”融合培养机制，可采取以下多种途径，改善教师知识结构及实务经历欠缺短板。

跨学科联合授课，邀请计算机专业教师讲授纯计算机技术类课程，《会计大数据分析》课程由会计教师与计算机教师共同授课，分别负责财务逻辑与技术实现，提升课程的专业性与实用性。优化师资结构，引进计算机、管理科学与工程背景的复合型师资；同时，建立智能会计教师发展中心，加强对现有师资智能化计算机技术培训，使其具备专业与计算机融合课程的教学能力。推行“校企双向流动”机制弥补教师实践能力不足，即引进企业人员担任校内实践课程指导教师，同时，要求校内教师定期轮换赴企业挂职，参与实战项目，提升教师实务教学能力。

3.5校企共建实践平台

突破传统“校内实训+校外实习”的单一模式，构建“智能财务产业学院+数智化会计实训室+分级实习基地”的数智化实践生态，建立连接理论与现实的关键桥梁。

共建智能财务产业学院，高校与企业（软件公司、会计师事务所、大型企业等）联合成立产业学院，共同制定培养方案、开发课程与实训项目，实现资源共享、人才共育及过程共管。建设数智化仿真会计实训室，配备先进的服务器、数据处理软件与智能财务系统，引入企业真实脱敏后数据集，学生可进行“数据清洗、异常检测、财务预测”等实战训练。建立实习基地分级制度，将实习基地分为负责传统核算岗位实习的会计基础工作实习基地与负责智能财务、数据审计等岗位实习的数智化会计岗位实习基地，分别签订实习协议，明确实习内容，保证学生的实习效果。

结语

通过分析新质生产力对会计职业能力的影响，剖析现行培养模式的困境，得出三点核心结论：一是新质生产力推动会计职业能力从“工具—知识—思维—伦理”升级，要求会计人才具备“数智化价值创造”能力；二是现行会计人才培养存在课程体系滞后、教学方法单一、师资薄弱、实践脱节四大困境，难以满足行业需求；三是需通过目标—课程—教学—实践的重构，实现会计人才从“核算型”向“复合创新型”转型。新质生产力的发展为会计行业带来挑战，更带来机遇。只有推动会计教育供给侧改革，培养适应数智化转型的新型会计人才，才能让会计在新质生产力生态中发挥价值创造的核心作用，为经济高质量发展提供支撑。

课题名称：黑龙江省教育科学规划重点课题，新质生产力驱动下商务经济专业课程思政与专业教育深度融合研究（课题编号：GJB1425222）

参考文献：

[1]张春风.数智化时代背景下会计学新质人才的培养模式研究[J].廊坊师范学院学报（社会科学版）,2025(04).

[2]宋丽君，马德水.数智化时代应用型本科高校会计专业人才培养模式与路径探讨[J].商业会计,2025(16).

[3]汪炜,王秀萍.数字经济背景下智能会计专业建设研究与探索[J].黑龙江教育（高教研究与评估),2025(04).

审核：刘   坤

责编：明贵栋

编辑：刘   彬