探访西交利物浦大学会计系如何实践出真知

财会的数字化转型改变了会计人员的工作方式，对会计人员的培养因此也提出了更多的要求和挑战。

我认为，从本科教育来说，重点是培养学生的数据分析能力，特别是会计数据的洞察力。并且，数字化转型后，会计人员需要更多地从事战略管理规划相关的职责，需要更加重视学生领导力、沟通、商务合作、团队协作等方面的能力培养。

对于数字化转型和建设需要全面且深入。一知半解或是以偏概全都是不可取的。通过公会微课程的学习，老师和学生们能深入了解数字化在财务中的应用，还能通过真实案例的学习，培养自己多元、国际化的思维。

科技不仅改变了企业的运营，同时也改变了老师的授课、阅卷方式。

除课堂教学之外，学生可以通过学校的学习超市（Learning Mall）平台与老师和其他同学互动。学习超市提供了很多社区功能，老师可以发布课程资料，作业，也可以设置讨论区。这个平台就像一个元宇宙，每个人都在里边扮演一个角色，这个角色的参与度对你的真实学习有着很大影响。

在一些会计课程考试中，比如会计信息系统课程，我们引入了类似财务RPA的改卷模式，大大提高了阅卷的效率和准确性。RPA可以帮助老师把学生提交的会计软件进度文件重新导入该软件中，并导出用于判分的标准化报告，从而根据报告与标准答案进行对比、判分。原本人工操作需要10分钟的一份试卷导入导出操作，RPA只需要3分钟就能完成。原本人工需要5分钟完成的一份标准报告判分，RPA 5分钟就能完成200份，并且准确度是人工阅卷难以达到的标准。

根据所学到的行业数字化影响，老师补充课程内容、调整授课侧重点，让未来财务人员更快适应新环境、迎接新挑战。

比如在教授高级审计课程中，补充了热门话题、关于未来审计的方向以及计算机辅助审计技术导引。审计工作有些可以根据准则规则化，而有些工作需要靠审计师根据实际情况做出专业判断。这也让未来的审计师们去思考如何更好地“人”“机”协同，让“人”的重心转移到附加值更高的审计工作当中。

同样在教授公司财报分析课程中，更多地强调了分析公司财报的数据。行业财务机器人的出现，已经改变了原有的财务工作方式和观念，组织架构也相应地做出了变革。基础财务工作在减少，而从事公司运营分析决策支持的人员在增加。这些新环境、新挑战需要未来财务人员精通会计语言，分析数据，洞察业务，为企业提供更有见地的商业意见。

数据可视化工具帮助管理会计做出合理的商业决策。

在我所教授的“管理会计”这门课程中，学生们都明白数据信息是帮助管理者进行决策的重要依据，但面对“数据海洋”，管理者极易迷失在其中，无法达到至优的“成本与收益”。

通过微课程的学习，我不仅更加全面地了解到各种数据可视化工具，而且更深刻地了解到如何结合管理者或企业的需求，从庞大的数据中提炼并清晰地展示出可视化的数据报告，来帮助管理者整理和分析数据，以做出合理的决策，从而教导学生使用相关工具，衔接学校和社会。

通过微课的学习，我对数字分析有了更深层次的理解，并发现了新的论文撰写思路。

数据分析不仅仅是管理更多不同数据，同时还包括提出新问题、制定新假设和做出数据驱动的决策。在使用机器学习的应用程序中，高级数据分析可以识别变量之间的关系，并生成可能不是由预先确定的问题产生的见解。传统的数据生成和捕获是预先确定和预先设计的。这一点也是学生可以考虑在论文中运用的。