2024年，财政部印发的《会计信息化工作规范》提出，鼓励单位积极探索大数据、人工智能、移动互联网、云计算、物联网、区块链等现代信息技术在会计领域的应用，提升会计信息化水平。人工智能技术在财务领域的广泛应用，不仅能够提升企业财务工作的效率及准确性，还推动着企业财务向智能化、数字化方向转型。高职院校作为人才培养的重要阵地，现有的大数据和财务管理专业人才培养模式存在人才培养与行业需求不匹配、课程设置亟待优化等问题，已难以满足当下快速发展的智能财务需求。基于此，高职院校应结合人工智能技术在财务领域的发展趋势，探索契合行业需求的大数据与财务管理人才培养新路径，以推动教育与产业的深度融合。

人工智能与高职财务教育现状

智能技术在企业财务场景已实现深度融合，构建起以 RPA、OCR及规则引擎为核心的自动化作业体系。RPA依据预设会计规范自主完成凭证录入、账目核对及结账全流程，费用报销场景下系统精准识别电子报销单信息，核验发票真伪与合规性后直接回填核算系统，减少人工录入偏差与审核周期。财务共享服务中心依托智能识别技术，对异构票据及业务数据实施标准化规整，达成跨区域、跨部门财务作业协同，压缩整体运营成本；数据智能驱动财务职能迭代，逻辑回归模型应用于偿债能力与资金链风险预警，深度神经网络实现销售收入等指标多因子拟合及滚动预测，为预算制定、库存管控提供决策依据，财务岗位核心从传统事务性核算，向数据驱动的管理决策端快速偏移。高职财务教育当下虽紧随技术潮流，但课程体系与企业实际需求对接、AI工具实操实训、数据思维塑造等方面仍存精进空间，人才培养模式需适配行业智能化转型诉求。

人工智能对财务人才能力重塑

智能技术深度重构财务人才核心能力框架，传统核算能力已非核心要义，数据处理维度需顺畅落地企业财务与业务系统的数据采集、清洗，熟练运用智能财务系统开展建模分析，将结果转化为预算编制、风险监测及资源配置的可落地决策方案。机器学习在财务场景的建模应用能力不可或缺，分类模型可用于识别偿债风险与资金链隐患，深度学习助力销售等指标滚动预测，能清晰阐释模型假设与误差成因，进而修正管理口径。算法思维需深度融入专业学习进程，“财务大数据分析与可视化”等任务导向型教学载体，支撑真实数据建模、可视化呈现及复盘分析，最终形成智能系统操作、风险预警及智能分析的综合素养。

高职财务人才培养模式探索

课程体系动态优化

按 “基础—进阶—综合实践” 递进式结构重塑课程群，先压缩传统财务理论中重复、滞后的知识模块，将课时主动分配给编程基础、人工智能导论及大数据技术课程，使学生构建可操作的数据处理与建模能力基础，再借助跨学科融合课程实现财务与算法的深度衔接。具体可在专业核心课程体系中嵌入 “财务大数据分析与可视化” 课程，围绕真实业务问题构建教学内容，运用机器学习开展财务风险预测、依托大数据方法优化预算管理，要求学生全程参与 “数据采集—清洗—建模—解释—管理建议” 完整流程，通过可视化呈现与书面报告展示成果，确保技术能力转化为管理实践可用的结论。建立 “快响应” 动态更新机制，由专业教师、企业财务负责人及行业协会代表共同组建课程建设委员会，按季度追踪行业发展与技术革新对岗位能力的影响，及时更新教学大纲、实践案例与评价标准；教师通过 “进企实践+学术交流” 渠道将行业新工艺、新流程、新工具引入课堂。

“数智化”师资建设

先规划年度化教师发展路线图，明确人工智能与大数据方向的学分制培训内容及能力认证清单，按季度组织 Python财务分析、机器学习建模等专题研修活动，支持教师通过在线课程与线下研修渠道考取大数据分析师、机器学习工程师等职业证书，并将新知识与新工具转化为可用于教学的案例及作业素材。同步设定 “进企业—上项目—带学生” 实践学期，安排教师进入企业财务共享中心、数据分析与内控部门参与随岗学习，深度投身智能流程优化与系统运维工作，增强结合真实场景开展教学设计的能力。

高职财务人才培养保障路径

课程与评价保障

组织财务、计算机及数据治理领域师资联合开展教材遴选与开发工作，将 “1+X” 证书的能力要素融入章节框架与案例数据，教师既参与教材编写，也在日常教学中对照证书考核要点更新教案与作业内容，使知识点与岗位技能实现一一对应关系，实现课内教学内容与职业标准的结构性衔接。在评价维度上，设立由专业教师、企业专家及行业协会代表构成的课程建设委员会，按季度依据行业发展和技术革新修订评分量表与能力画像，将数据采集、数据清洗、模型构建、可视化呈现及管理解释等关键环节纳入过程性考核，形成 “任务-证据-量表” 的完整闭环；委员会同步调整教学大纲与案例库资源，确保教学内容与岗位需求保持方向一致、节奏同步的迭代状态。将证书技能要点映射到课程目标与实训任务中，通过阶段化测评校准学生能力达成度，使学历教育、职业培训及上岗要求实现机制化融通，保障学生在学习过程中既能筑牢理论根基，又能在动态评价体系中持续校正并提升应用能力，真正达成产教融合的协同效应。

师资与资源保障

在教师端需制定年度化进修清单与认证路径，定期参与人工智能和大数据领域相关培训与研讨活动，通过在线课程考取大数据分析师、机器学习工程师等职业证书，并将新工具转化为可用于教学的案例与作业素材；同步启动 “进企实践—随岗研修” 计划，安排教师在企业共享中心与数据分析部门熟悉智能业务流程及系统运维工作，提升结合真实场景开展教学设计的能力。在资源端聚焦 “数智化教学平台” 建设任务：在财务大数据实验室、智能财务决策虚拟仿真实训室及财务机器人实训中心部署数据处理平台、机器学习框架及智能财务系统，邀请企业专家参与平台共建及项目引进工作，保障教学案例的真实性与工具链的先进性；学校同步加大财务教学软件投入力度，按学期开展软件更新与维护，配套建设校内财务共享中心作为稳定的实践基地。为弥补专门技术领域短板，常态化引进行业从业者和科研人员担任兼职教师与项目导师，构建 “校内教师+行业导师” 的联合授课与指导机制。

校企合作与反馈机制

以共建实训基地为核心抓手，企业提供真实业务数据、典型操作流程及智能化工具，选派资深财务与技术人员担任兼职导师，学生在企业标准框架下参与发票审核、费用报销、凭证处理、共享中心运营等端到端任务，学校据此按阶段收集用人方对学生工作准确率、任务时效性及操作合规性的量化评价，同步记录任务执行中呈现的技能短板，将反馈精准传导至课程内容更新与能力画像修订环节，构建 “产学双向闭环”。

可通过搭建数据共享接口与实训日志系统，把学生在企业任务中产生的操作记录、错误类型及改进建议实时归档，由校企双方联合分析并拟订改进方案，使反馈突破结果层面局限，渗透到过程管理环节，助力学生在学习阶段实现能力迭代优化。为推动反馈工作常态化、制度化，将企业专家与行业协会代表纳入课程建设委员会，周期性审议人才培养目标、考核评价标准及教学案例库，确保教学内容与岗位需求维持动态匹配，以评估结论反向调整下一轮教学计划与项目清单，形成从合作到协同、从协同到共同育人的稳定机制。

结束语

人工智能与大数据深度应用推动财务管理向智能化、共享化转型，高职院校财务专业人才培养随之迎来新机遇与新挑战，依托课程体系动态调整、数智化师资打造及教学方法革新，学生智能数据分析与跨部门协同能力得到有效提升；课程评价、资源平台及校企反馈为培养模式改进提供保障。随着智能财务工具与行业生态演进，高职教育需强化跨学科融合与产教协同，构建可持续优化的人才培养体系，支撑财务管理领域数字化转型与高质量发展。

基金项目：广东省高等学校教学管理学会民办高校教学质量管理专业委员会关于2025年度课题立项，项目名称：人工智能赋能下大数据与财务管理专业人才培养模式研究，项目来源：广东省高等学校教学管理学会民办高校教学质量管理专业委员会2025年度课题立项，项目编号：GDZLGL25165。

作者简介：梁辉盛  私立华联学院讲师