摘要 本文聚焦新质生产力发展背景，围绕AI赋能财会教育数智化人才培养路径展开研究。首先剖析研究背景：新质生产力推动教育数字化改革，AI重构财会职能催生“数智决策型”人才需求，而当前财会教育存在课程滞后、师资不足、实践短缺的供需断层。其次阐述核心培养内容，提出数智化财会人才需具备“懂财务、通技术、会创新、明伦理”四大能力——“懂财务”要求构建“财务-业务-战略”协同的认知体系，“通技术”需驾驭数据处理、智能工具与AI模型应用，“会创新”强调技术融合的问题解决与落地能力，“明伦理”注重数据安全、算法公平与职业责任。最后给出保障措施与研究展望：通过三位一体机制（政策协同争取资金与标准、校企合作整合实训资源、动态运维保障技术同步）确保路径落地；未来可深化财务大模型教育应用、推进跨学科融合培养、拓展全球化培养内容，为财会教育适配新质生产力需求提供方向。
关键词： 新质生产力；AI赋能；财会教育；数智化人才培养
一.研究背景与理论基础
(一）新质生产力发展催生教育改革新命题
新质生产力自2023年9月由习近平总书记首次提出后，已成为推动经济高质量发展的核心抓手，2024年政府工作报告将其列为十大工作任务首位，2025年中共中央政治局集体学习进一步明确需推动人工智能与产业创新深度融合。教育领域层面，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》与教育部《关于加快推进教育数字化的意见》均要求高等教育深度融合AI、大数据等技术，培养适配智能经济需求的复合型人才。财会作为衔接经济活动与管理决策的核心领域，其人才培养模式改革成为响应新质生产力发展战略的重要环节，亟需通过技术赋能实现转型。
（二）AI重构财会职能引发人才结构变革
数字化转型已成为财会领域不可逆转的趋势，IMA与德勤联合调查显示，未来三到五年AI在财会职能中的应用率预计将翻倍，16%的企业已使用生成式AI，44%计划五年内引入，AI技能被列为财会人员必备的第二大技术能力。毕马威调研报告进一步证实，71%的企业已在财务领域应用AI，但仅41%达到中等以上应用水平，核心瓶颈在于人才短缺。产业需求已从传统“核算型”人才转向具备“业财融合+数据分析+智能工具应用”能力的“数智决策型”人才，而传统财会人才的知识结构难以匹配智能审计、财务大模型应用等新场景需求。
三.)财会教育与数智化需求存在显著断层
当前财会教育体系难以衔接产业实际需求，呈现多重矛盾：其一，课程内容滞后，教材修订周期（3-5年）远慢于技术迭代速度（6-12个月），RPA、区块链财务应用等前沿内容缺失，仅37.04%的院校开设智能财会专门招生方向；其二，师资能力不足，63.4%的财会教师存在数字素养缺口，缺乏“财务+技术”双背景，难以指导智能系统实操与数据决策训练；其三，实践资源短缺，仅35%的财经类高校建立深度产教融合基地，仿真数据不足且教学软件落后于企业实际应用，导致实践教学流于形式。这种供需错配凸显了研究AI赋能路径的紧迫性。
二.AI赋能财会的数智化人才培养
(一）“懂财务”：筑牢数智化财务的专业根基
“懂财务”在数智化时代已远不止于传统手工记账与报表编制，而是指向一个多层次、复合型的财务认知体系构建。为适应AI技术对财务领域的深度重塑，财务人员需在能力结构上实现双重突破：一方面，应深入理解智能财务的底层逻辑与技术实现路径。不仅要掌握AI如何重构核心财务流程——例如智能发票系统借助OCR识别与算法校验，实现从“发票信息自动提取→会计凭证自动生成→税务数据一键同步”的全链路自动化处理；更要洞悉数智化工具背后的规则映射逻辑，如RPA机器人执行应付账款流程时，如何将“三流一致”等硬性财务准则转化为可识别、可执行的代码指令，确保技术应用不失财务本质。另一方面，必须强化财务与业务、战略的协同能力。财务人员应善于利用AI输出的多维度数据，精准诊断业务瓶颈，并设计出可执行的财务解决方案。更重要的是，要具备数智化财务的管理视野与决策支持能力，能够借助智能财务平台的实时数据看板，动态追踪成本结构、资金效率与价值动因，为企业的“降本、增效、控风险”提供前瞻性洞察，真正使财务数据成为驱动业务增长、支撑战略落地的核心引擎。
（二）“通技术”：驾驭AI+财务的工具矩阵
“通技术”意味着财会人才不应仅停留在对技术工具的表层使用，更要具备将技术有效融入财务流程、创造业务价值的整合能力。具体来看，这一能力体系包含三个关键层次：首先，应具备扎实的数据处理与分析能力。能够灵活运用Python等工具应对实际财务场景——例如在分析月度销售数据时，能借助Pandas清洗异常记录，利用NumPy计算区域毛利率波动，并通过Matplotlib绘制“销售-利润”双轴趋势图，直观呈现业务表现；也能使用SQL从ERP系统中提取“各产品线近三年研发投入与营收占比”，为研发费用加计扣除等税务筹划工作提供数据支撑。其次，要精通智能财务工具的配置、部署与运维。例如在应用RPA处理应付账款流程时，能够自主设计并搭建机器人逻辑链，实现“发票与订单金额自动比对→差异标记→合规付款触发”的全流程自动化；并在出现识别错误或运行中断时，快速定位问题（如发票格式非标导致的解析失败），完成规则优化。同时，应熟悉智能财务平台的业财映射配置，能够将业务属性与财务科目精准关联，保障业务数据向财务信息的无缝同步。最后，还需理解AI模型在财务场景中的适用边界与逻辑机制。例如在运用机器学习模型预测现金流时，能够合理选择“历史营收”“应收账款周转率”等关键变量，并具备对输出结果的辨别能力——当预测值与实际偏差显著时，能追溯是否因变量缺失或训练数据异常所致，确保技术应用始终服务于财务决策的准确性与可靠性。
（三）“会创新”：锚定数智化场景的痛点与机遇
“会创新”要求财会人才具备从识别问题到设计解决方案的闭环创新能力，能够在真实业务场景中主动融合技术手段，实现财务流程与决策模式的突破。具体来看，这种能力体现在三个层面：其一，具备痛点导向的创新思维，能够从传统财务作业的低效环节出发，提出技术增强路径——例如针对审计抽凭耗时久、风险难控的问题，引入“NLP凭证解析+机器学习风险标记”构建智能抽凭系统，将抽样周期从3天压缩至2小时，识别准确率提升至95%；或针对制造业库存成本高企的难题，结合AI与物联网数据构建动态库存模型，实现库存周转率提升15%，资金占用下降20%。其二，具备前沿技术的场景化融合能力，能主动将区块链、财务大模型等新兴工具与财务实践结合——例如在跨境电商中借助区块链分布式记账特性，搭建“交易-结算-报税”一体化平台，化解对账慢、汇率风险高等痛点；或在编制财务报告时，借助大模型自动生成“管理层讨论与分析”内容，仅需少量人工调优即可输出贴合战略语境的高质量分析。其三，具备将创新构想转化为实际价值的执行能力，能够全程推动“需求调研-方案设计-原型开发-测试迭代”的落地闭环——例如在构建“智能税务筹划系统”时，从业务痛点出发，结合政策要求设计功能逻辑，通过试点验证持续优化，确保创新成果可复制、可推广、可衡量。
(四）“明伦理”：建立AI财务应用的合规坐标系
“明伦理”是数智化财会人才不可或缺的价值基石，旨在技术赋能的过程中始终守住合规底线、维护公平正义，形成兼顾效率与责任的伦理决策能力。恪守数据安全与隐私保护伦理。财务人员应严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规，在数据处理全流程贯彻合规要求。例如，在使用财务数据训练AI模型前，必须完成有效的脱敏处理，设定分级访问权限，杜绝未授权数据的使用与泄露风险，从源头上筑牢信息安全防线。警惕算法偏见，捍卫公平性原则。在设计与应用AI财务工具时，应主动识别并矫正可能存在的歧视性逻辑。例如，在构建客户信用评级模型时，需检验是否存在对小微企业的系统性低估，通过引入“纳税合规性”“经营稳定性”等非规模指标优化评分体系；在开发智能税务筹划系统时，应设置合规阈值，避免过度追求节税而忽视潜在风险，确保工具输出结果既高效又公正。明确职业判断的主体责任，坚守人机协同中的伦理边界。财会人员须清醒认识到AI的工具属性，不因技术自动化而弱化专业判断。例如，对AI生成的财务预测报告，需人工复核其关键假设与数据时效；对智能审计系统识别的高风险项目，仍需依托原始凭证与业务背景进行实质审核，避免盲目依赖技术输出。此外，还应主动跟进行业伦理规范（如中注协发布的《智能审计伦理指引》），持续提升在复杂技术环境中的伦理认知与应对能力。
三.结论
在此背景下，数智化财务人才的培养必须超越传统会计技能框架，转向以“技术理解力、业务洞察力、战略执行力” 为核心的三维能力构建。其中，“通技术” 是基础，旨在使财务人员从被动的工具使用者，升华为能驾驭技术、优化流程的复合型操盘手；“会创新” 是关键，推动其从执行者转变为以技术驱动效能、以数据支撑战略的先锋实践者；而“明伦理” 则是底线，确保技术创新在合规、可信的轨道上运行，成为构建负责任财务体系的价值守护者。唯有通过这三重能力的协同锻造，财务人才方能真正成为驱动企业数字化转型的核心力量，在AI赋能的浪潮中行稳致远。
(一）保障措施
为确保数智化财会人才培养路径有效落地，需从政策协同、资源整合与技术运维三个维度建立闭环支撑机制，破解传统培养中“政策缺位、资源分散、技术滞后”的瓶颈。 在政策保障上，应推动“政府—高校—行业”三方协同。可联合区域内高校与头部企业共同申报省级或国家级产教融合项目，争取专项资金用于AI财务实训平台建设；同时推动教育主管部门与财税部门联动，将“智能财务工具应用能力”纳入专业评估体系，明确相关课程学分要求，并为教师提供AI实务培训补贴，鼓励其参与企业真实项目，弥合教学与实务的差距。 在资源保障上，重点在于深化校企合作，构建“教学—实训—就业”一体化资源平台。可共建数智化财会人才培养基地，配备高性能硬件与企业级软件，搭建多行业虚拟财务场景；引入企业财务专家担任产业导师，开展RPA、智能税务等实战工作坊，并组织学生参与企业真实项目。同时，联合会计学会、注协等机构引入行业案例库与职业认证，增强人才培养的行业适配性与就业竞争力。 在技术保障上，应建立“动态迭代+安全可控”的运维机制。与工具厂商合作，定期根据师生反馈优化AI财务平台功能，确保实训内容与技术发展同步；加强数据安全管理，对实训所用真实财务数据实施脱敏处理与权限分级，防范信息泄露风险，为校企合作提供可靠的技术环境。
（二）研究展望
1.深化财务大模型在教育中的应用研究。探索基于大模型的个性化学习路径设计、虚拟仿真实训场景构建，以及与之相关的教育伦理问题，推动教学范式从“工具使用”向“智能赋能”转型。
2.推进跨学科融合培养模式的创新。加强“财会+AI+法律”“财会+AI+业务”等复合方向课程建设，结合行业细分场景（如制造业供应链、跨境电商财税）设计特色内容，并联合企业构建数智化财会人才能力标准，为分级培养与评价提供依据。
3.拓展全球化视野下的培养内容与路径。关注国际会计准则与AI工具的融合、跨境税务智能筹划等议题，培养具备国际竞争力与跨域业务处理能力的财会人才，支持企业参与全球竞争。
参考文献
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