大数据下财务分析课程教改浅析

摘要：大数据时代的到来，促使企业对财务信息质量要求发生了巨大变化，传统的报表分析数据已经不能满足现代企业决策管理需求，对高等职业教育培养会计类职业技能型人才提出了严峻挑战。针对高等职业教育会计领域培养新型大数据人才，研究探索关于财务分析课程的教学手段与方法的改革与创新，为会计的转型升级培养大数据人才提供新思路。

关键词：大数据；财务分析；课程；教学改革；创新

财政部《会计改革与发展十三五规划》指出会计的服务对象、服务领域、工作职能、工作手段、工作体制和工作机制都面临着重大转型升级。转型升级的目标包括积极融合新技术、新手段，推动会计核算技术的优化升级。规划指出，要探索会计信息资源有效利用机制，进一步推动各单位会计信息化水平不断提高，强化会计工作在信息利用、资本运营、价值管理、内部控制、风险防范等方面的职能作用。其中，培养合格的管理会计人才是会计十三五规划转型的关键，高校会计专业作为商业社会各类组织财务部门所必需人才的供给主体，在数字经济快速发展和企业对管理会计人才迫切需要的背景下，提高在校生对前沿信息技术的了解，加强大数据分析与会计专业理论的专业群交叉融合应用成为会计类专业人才培养方案优化必然考虑的内容。而实际工作中，特别突出的焦点问题表现在高校会计类专业财务分析课程的教学方面，尤其是教学手段和方法还没有跟上大数据财务分析的教学需要亟需改革和创新，为人才培养模式注入新的活力。

一、研究现状

在国外，大数据技术在财务分析手段和方法上的应用渗透到职业技能人才培养模式中的研究很少。在国内，近些年的大数据技术应用发展十分迅猛，大数据技术应用到财务分析中的相关研究也很多。在大数据财务功能定位、大数据财务模块设计及基于大数据财务的审计模式等方面，都有专家学者的深入研究。这些研究促使大数据技术在企业财务分析中应用的广度和深度快速发展，对企业的经营管理，特别是经济预测决策方面发挥着日益重要的作用，也正因如此，出现了对大数据财务分析人才的大量需求。但是，高校在会计类人才培养方面还没有跟上大数据快速发展的步伐，大数据技术在高校会计类职业技能型人才培养模式中的结合应用还处在起步阶段，在中国知网、百度学术等数据库收录的相关研究文献也还不多。

二、大数据财务分析人才需求状况

当前，大数据财务分析相关人才需求旺盛。《数字中国建设发展报告（2018年）》显示，2018年我国数字经济规模是31.3万亿，占GDP比重超过三分之一，达34.8%。随着大数据、云计算等技术的发展，数字化和智能化将带来未来企业的创变，未来所有企业或为数字化原生企业或为数字化重生/转型企业。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的各部门职位里，60%以上都在招聘大数据人才。但目前国内高校财务人才培养存在传统财务分析等实践课程内容仍属于小数据量、单指标体系、因果性分析偏多等问题，学生在获取、处理行业大数据的知识和能力方面培训明显不足，不能很好地为组织机构创造价值。数字化企业中为各部门和股东们提供内外部管理报表、实时的动态数据看板、市场经营预期效益以及经济政治政策环境抗风险能力预测已成为企业迫切的常规需求。《2018年财务人才需求大数据报告》研究表明，在岗位技能方面“数据处理能力”位于新型岗位要求的前三位，职业素养前三名依次为解决问题与思辨能力、团队合作能力、ICT素养。服务区域经济、对接企业需求，优化教学内容、更新教学手段、创新教学方法，培养财务相关岗位数据分析、经营问题的解读技能是学生所需，也使专业改革、课程升级迫在眉睫。

三、当前财务分析课程教学存在的问题

（一）教学手段陈旧，财务分析效率低，处理大数据的适应性较差

目前，高等职业教育中的会计类专业财务分析课程教学基本以教材、计算器和电脑中的Excel软件为主要教学手段，对数据处理能力有限，停留在围绕财务报表计算财务指标的简单分析层面上，处理单个企业或者较少数量企业的报表数据，分析结果的代表性和信息的有用性较弱[1]。当今企业财务分析面对的对象是大数据，诸如企业数量、指标种类、数据期数、数据总量等资料几十倍或者上百倍的增加，传统手段的财务分析无法实现全面透彻的分析。同时，数据量如果呈几何级增长之后，财务分析效率较低[2]，很难完成教学任务，也很难达成教学目标。所以财务分析手段随着会计的转型亟需更新。

（二）教学内容和方法简单，结果分析和呈现形式传统，提供的信息质量不高

教师的教学过程是以教材案例数据为主，大多是几张主要的财务报表的数据[3]。受教学手段不够先进的限制，教学方法简单又传统，讲授为主，辅助训练，讲练结合。通过四则运算法计算指标数据，以绝对数、相对数及简单图表的形式展示，对计算结果进行分析，说明企业的财务状况、经营成果或者业务的状态，形成财务报告。虽然有图有表有分析报告，但是，案例数据规模较小，数据代表性不强，反映的信息维度和指标种类都有限，导致信息质量不高，不能满足现代企业管理对业财融合全方位多角度可视化数据信息的需求，也不足以支撑信息使用者面对复杂商业环境做出正确经营预决策。

（三）传统的财务分析法不利于财务分析能力的拓展提升

目前教学中沿用的传统财务分析法，财务分析数据来源于财务记账过程和结果，形成教学案例，根据教材案例提供的数据计算分析，来掌握财务指标分析的基本原理及方法。但是，大数据时代，实际财务分析工作中需要数据，以提高信息代表性，提高财务分析质量。那么，财务分析的数据从哪里来、如何选择数据来源、如何收集到所需要的数据并能够达到一定的规模、如何将收集的数据进行加工整理成有效数据、又如何对大量数据进行快速准确高校分析等，就必须有相应的新手段、新技术、新方法来承载，而这些技术方法正是大数据分析所必需掌握的。大数据技术可以将获取数据种类、获取渠道大幅度拓宽，数据处理能力大幅度增强，是传统财务分析方法不可比拟的。

（四）师资队伍的大数据基础薄弱、素养不高，相关知识技能更新缓慢

大数据时代已经到来，对财务分析课程教师有了新的要求。首先，要有大数据意识，不能再抱着一本传统的统计教材，或者Excel在会计专业上相关应用的教材，去上财务分析课了。其次，要学习财务分析的大数据知识，学习大数据背景下财务分析方法，掌握大数据财务分析技能。第三，要研究大数据在财务分析中的应用，不断探索创新，为企业经营管理提供有力分析依据，助力企业管理层准确预决策。可是，大多数任课教师大数据基础薄弱，还没有准备好应对大数据带来的挑战。有的拒绝学习新的东西，墨守陈规；有的受基础所限，知识更新很慢；有的没时间学习新的知识技能等等，各种原因造成授课教师大数据素养不高，很难胜任大数据教学任务。

（五）缺乏大数据教学案例

财务分析课程的教学改革在火热进行中，企业的教学平台尚在建设、完善和试运行中，绝大多数院校大数据教学平台还没有完全建成。实际教学中，很难将大数据案例编进教材，使得大数据财务分析课程教学存在一定困难。

（六）学生的财务分析技能落后，与实际需求脱节

大数据时代的财务分析岗位，需要有多渠道获取大数据资源、数据清洗加工处理、多维度高效率财务分析、高质量可视化指标展示等能力。传统的教学手段和方法无法培养出合格的大数据财务分析人才，直接影响就业质量。

四、大数据财务分析课程教改思路

高校急切需要校企合作研究开发与时俱进的财务分析手段，创新财务分析教学方法，以解决高等职业教育中会计类专业学生理论功底不深厚、专业技能不见长的就业困境。

（一）重视大数据师资培训，提升教师的大数据素养

大数据师资培训是前提。自从“职教20条”以来，会计的转型发展就提上议事日程，相关企业积极研发大数据平台，争先恐后搞职业教育相关专业师资培训。但是，培训效果不够理想，有的学校很重视大数据师资培训，抓得很紧，对教师提出要求、为教师培训创造条件促进提高培训质量，而有的学校重视不够、措施不力，导致能够参加培训且拿到合格证书的老师寥寥无几。因此，必须从上到下系统监督管理相关专业师资队伍大数据培训，要让大数据培训证书像教师资格证一样受重视，这样就可以解决师资队伍大数据素养问题，提升适应新时代要求的大数据职业技能人才的培养能力。

（二）调整人才培养方案，将大数据内容融入职业教育课程体系

根据OBE反向设计原理，在充分调研产业和企业需求基础上，结合人才培养规律，大数据背景下会计类专业人才培养目标初步确定为：掌握复合的财务专业知识，掌握财务相关的大数据分析技术，掌握信息系统应用技术，具备良好的信息化素养；具备战略思维、协作沟通能力和创新精神；能够为企业战略规划、经营决策和业务运作提供大数据决策支持和智能化解决方案的复合型高级专门人才。课程标准在内容上需要充分考虑大数据财务分析的实际岗位需求，科学融入大数据技术，帮助学生掌握财务大数据相关的数据采集、数据挖掘建模、数据可视化呈现等方面的知识和能力，使学生具备财务大数据分析岗位基本素养。

（三）创新教学手段与方法，攻克大数据教学难点

1.在校企合作、产教融合基础上，创新教学手段校企合作，开发、引进大数据处理分析平台[4]，融教材、技术、数据于一体，立足新时代财务管理改革与发展的趋势，以产教融合为驱动，以财务大数据平台为载体，以培养学生预测能力、决策能力、分析能力、规划能力以及创新能力为核心，通过对上市公司财务大数据数据模型的构建、数据可视化分析（饼图、线形图等）、企业经营状况分析（盈利能力、偿债能力等）、企业财务状况分析和企业内部控制分析（经营预警分析）等，提升学生对企业内各业务环节的经营活动进行大数据分析、预测、决策和规划能力及企业外部数据爬取、清洗能力。一是创新了教学手段，将数据、教材、软件资源全部融入平台。二是提升了数据获取能力，增大了数据规模，增强了大数据处理能力。三是提高了分析结果的质量，实现多元数据、多维指标的多角度财务分析，随时动态分析随时可视化呈现分析结果，满足了信息使用者的需求。2.依托校企深度合作的协同创新产业学院，师师联手，工学结合，创新教学方法企业工程师与学校教师同台合作，将课程实操、跟岗实训、岗位实习进行有机结合，建构层层渐进的大数据财务分析实训体系。学校教师为学生打下信息化、大数据基础，企业工程师走进大学课堂，带给学生的是实践经验、岗位技能、职业道德和工匠精神，与学生充分互动，研究大数据带来的机会与挑战，边研究边学习，边做边学，在体验中寻找问题、在解决问题中学习知识掌握技能，也便于融入课程思政教学，提高学生综合素养。一是教师与工程师联合穿插代课，教师偏重于基础知识、基本原理和基本实操。工程师侧重于岗位技能和操作技巧指导。二是教师与工程师共同创作教学资源，包括编写教材、大数据教学案例库、微视频、PPT和岗课赛证学习拓展资源等。三是教师与工程师共同研发大数据分析平台，以企业为主，针对平台的构架及功能研发，教师为辅，侧重于内容方面的逻辑关系和应用性设计，共同打造具有显著示范效应与特色的创新型大数据财务分析人才培育实践基地，为地方经济社会发展提供有力的人才和技术支撑。从人才培养体系整体出发，建立以大数据素养培养为主线，高层次、跨专业群、相互衔接的科学系统的实践教学体系，实现基础与前沿、经典与现代的有机结合。引入集成大数据、云计算等现代技术，改造传统的实验教学内容和实验技术方法，加强综合性、设计性、创新性实践，建立新型的适应学生能力培养、鼓励探索的多元实践考核方法和实践教学模式，推进学生自主学习、合作学习、研究性学习。3.研究创建大数据教学案例库，提供大数据教学新思路案例教学法是美国当今师范教育、师资培训中非常盛行而有效的一种方法，我国于20世纪80年代开始引入案例教学。案例教学需要以案例库为支撑，案例库的建设成为案例教学成败的关键[5]。以大数据分析方向为例确定案例库建设的目标、设计思路和内容框架，从实际应用出发，找出共性，主题分解，形成从大数据获取、数据清洗整理建模、数据分析、可视化呈现以及形成财务分析报告全过程完整案例，打包入库。有利于学生“搭积木”式地构建自身的知识体系，“渐进式”提升解决复杂工程问题的能力，培养大数据工程素质。实现会计类技术技能人才培养的转型，拓宽学生的就业领域，为社会提供紧缺经济数据分析人才，服务地方经济发展。

五、结语

在大数据时代，财务分析从事后向实时转变、财务指标更加丰富、财务数据的来源更加宽泛，而信息获取成本以及新知识、新技能所带来的企业变革是企业目前面临的主要挑战。企业的财务状况和经营状况的分析不仅仅局限于财务层面的分析，学生对数据信息的自主获取能力基本属于空白，且传统的分析手段和方法已经不能满足在科学信息高速发展和企业竞争日益加剧的市场经济条件下的企业业务状况的分析[6]。高校作为行业人才供应的输送站，需要与行业人才市场需求紧密衔接。因此，通过对财务分析课程教学目标和教学内容的调整、教学手段和方法的改革创新，建立以自主驱动学习为主的财务分析课程体系，培养学生利用财经网站、Excel和Python等工具，自主信息获取、挖掘、处理和数据统计分析的职业能力，在一定程度上缓解会计专业转型教学改革中急需解决的现实问题。

参考文献：

[1]王惠质.大数据时代对企业财务分析的影响[J].河北企业，2021（3）：102-104.

[2]董文汇.大数据背景下统计方法在企业财务分析中的应用[J].中国统计，2019（11）：78-79.

[3]金辉.大数据时代下的财务分析研究[J].财会学习，2019（25）：7-8.

[4]郭婧.大数据时代数据挖掘技术在财务分析中的应用[D].杭州：浙江工业大学，2018:47.

[5]黄贤英，卢玲，刘超.大数据分析方向案例库建设及案例设计探索[J].福建电脑，2020（12）：100-101.

[6]李岩，李晓明.大数据应用对会计专业教学影响研究[J].中国乡镇企业会计，2021（10）：166-167.

作者:吕海芬 杨蕊 吕志宇 单位:兰州资源环境职业技术大学 甘肃农业职业技术学院