探访西交利物浦大学会计系如何实践出真知

面对数智时代，以下问题常常困扰着今天的财务会计学科教育者、学生甚至用人单位：今天的会计学科到底所学为甚，所思为何？书本上的知识过时了吗？还有必要学吗？究竟从哪里着手，才能让年轻的财会人们发挥自驱力、迅速成长？

2021年，西浦国际国际商学院会计系超过一半的老师集体学习和研究了澳洲会计师公会《数字化财务》财务微课，结合自身授课实践，总结了一些宝贵的启迪, 或将对更多高校在未来的实践与教学改革带来帮助。

学习数字化财务老师要先行

会计系主任：程鹏

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。

副教授，会计系副主任：Shi-min How

不断发展的现代技术让终身学习变成了每个会计师应该做的事。对于会计系的教师们，终身学习也将成为常态。

教师学习“数字化财务”课程，能够更好地将所学到的知识和技能仔细地、选择性地纳入教学模块中，会计本科学生因此更多地从中受益。学生们不仅将掌握至前沿、至热门的会计和金融知识，还接触到现代技术的发展和影响。

人机协同，提升学生在教学过程中的参与度很关键

助理教授，会计信息系统课程负责人：卢祥匀

科技不仅改变了企业的运营，同时也改变了老师的授课方式。

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。

讲师，高级审计，公司财报分析课程负责人：黄智颖

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。

将现实需求、实际应用场景，和已有数字化工具引进课堂

讲师，商业法、商业计划-税法课程负责人

Eoghan O'Brien

理论与实践、情景相结合，让学生们提前做好准备。

微课的模拟实践活动让学习者把理论知识应用到实际问题和情景中，帮我更加深入理解知识点，这使我很受启发。因此，在实际教学中，我也引用相关教学方法，让学生在学习理论同时，把知识运用到实际问题和情景中，测试他们对于知识点的掌握情况。

助理教授，管理会计课程负责人兼会计本科项目主任：左凌燕

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。

用数据分析，打开科研和论文新思路

副教授，本科、研究生毕业论文课程负责人：Mohamed Omran

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。

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