面對數智時代，以下問題常常困擾著今天的財務會計學科教育者、學生甚至用人單位：今天的會計學科到底所學為甚，所思為何？書本上的知識過時了嗎？還有必要學嗎？究竟從哪里著手，才能讓年輕的財會人們發揮自驅力、迅速成長？

2021年，西浦國際國際商學院會計系超過一半的老師集體學習和研究了澳洲會計師公會《數字化財務》財務微課，結合自身授課實踐，總結了一些寶貴的啟迪, 或將對更多高校在未來的實踐與教學改革帶來幫助。

學習數字化財務老師要先行

會計系主任：程鵬

財會的數字化轉型改變了會計人員的工作方式，對會計人員的培養因此也提出了更多的要求和挑戰。

我認為，從本科教育來說，重點是培養學生的數據分析能力，特別是會計數據的洞察力。并且，數字化轉型后，會計人員需要更多地從事戰略管理規劃相關的職責，需要更加重視學生領導力、溝通、商務合作、團隊協作等方面的能力培養。

對于數字化轉型和建設需要全面且深入。一知半解或是以偏概全都是不可取的。通過公會微課程的學習，老師和學生們能深入了解數字化在財務中的應用，還能通過真實案例的學習，培養自己多元、國際化的思維。

副教授，會計系副主任：Shi-min How

不斷發展的現代技術讓終身學習變成了每個會計師應該做的事。對于會計系的教師們，終身學習也將成為常態。

教師學習“數字化財務”課程，能夠更好地將所學到的知識和技能仔細地、選擇性地納入教學模塊中，會計本科學生因此更多地從中受益。學生們不僅將掌握至前沿、至熱門的會計和金融知識，還接觸到現代技術的發展和影響。

人機協同，提升學生在教學過程中的參與度很關鍵

助理教授，會計信息系統課程負責人：盧祥勻

科技不僅改變了企業的運營，同時也改變了老師的授課方式。

除課堂教學之外，學生可以通過學校的學習超市（Learning Mall）平臺與老師和其他同學互動。學習超市提供了很多社區功能，老師可以發布課程資料，作業，也可以設置討論區。這個平臺就像一個元宇宙，每個人都在里邊扮演一個角色，這個角色的參與度對你的真實學習有著很大影響。

在一些會計課程考試中，比如會計信息系統課程，我們引入了類似財務RPA的改卷模式，大大提高了閱卷的效率和準確性。RPA可以幫助老師把學生提交的會計軟件進度文件重新導入該軟件中，并導出用于判分的標準化報告，從而根據報告與標準答案進行對比、判分。原本人工操作需要10分鐘的一份試卷導入導出操作，RPA只需要3分鐘就能完成。原本人工需要5分鐘完成的一份標準報告判分，RPA 5分鐘就能完成200份，并且準確度是人工閱卷難以達到的標準。

講師，高級審計，公司財報分析課程負責人：黃智穎

根據所學到的行業數字化影響，老師補充課程內容、調整授課側重點，讓未來財務人員更快適應新環境、迎接新挑戰。

比如在教授高級審計課程中，補充了熱門話題、關于未來審計的方向以及計算機輔助審計技術導引。審計工作有些可以根據準則規則化，而有些工作需要靠審計師根據實際情況做出專業判斷。這也讓未來的審計師們去思考如何更好地“人”“機”協同，讓“人”的重心轉移到附加值更高的審計工作當中。

同樣在教授公司財報分析課程中，更多地強調了分析公司財報的數據。行業財務機器人的出現，已經改變了原有的財務工作方式和觀念，組織架構也相應地做出了變革。基礎財務工作在減少，而從事公司運營分析決策支持的人員在增加。這些新環境、新挑戰需要未來財務人員精通會計語言，分析數據，洞察業務，為企業提供更有見地的商業意見。

將現實需求、實際應用場景，和已有數字化工具引進課堂

講師，商業法、商業計劃-稅法課程負責人

Eoghan O'Brien

理論與實踐、情景相結合，讓學生們提前做好準備。

微課的模擬實踐活動讓學習者把理論知識應用到實際問題和情景中，幫我更加深入理解知識點，這使我很受啟發。因此，在實際教學中，我也引用相關教學方法，讓學生在學習理論同時，把知識運用到實際問題和情景中，測試他們對于知識點的掌握情況。

助理教授，管理會計課程負責人兼會計本科項目主任：左凌燕

數據可視化工具幫助管理會計做出合理的商業決策。

在我所教授的“管理會計”這門課程中，學生們都明白數據信息是幫助管理者進行決策的重要依據，但面對“數據海洋”，管理者極易迷失在其中，無法達到至優的“成本與收益”。

通過微課程的學習，我不僅更加全面地了解到各種數據可視化工具，而且更深刻地了解到如何結合管理者或企業的需求，從龐大的數據中提煉并清晰地展示出可視化的數據報告，來幫助管理者整理和分析數據，以做出合理的決策，從而教導學生使用相關工具，銜接學校和社會。

用數據分析，打開科研和論文新思路

副教授，本科、研究生畢業論文課程負責人：Mohamed Omran

通過微課的學習，我對數字分析有了更深層次的理解，并發現了新的論文撰寫思路。

數據分析不僅僅是管理更多不同數據，同時還包括提出新問題、制定新假設和做出數據驅動的決策。在使用機器學習的應用程序中，高級數據分析可以識別變量之間的關系，并生成可能不是由預先確定的問題產生的見解。傳統的數據生成和捕獲是預先確定和預先設計的。這一點也是學生可以考慮在論文中運用的。

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