會計專業學生的財務分析能力培養
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摘要：在大數據背景下，由于財務信息的數據量呈指數級增長，傳統的手工會計方式已經無法滿足現階段財務分析的需要，這對從事財務分析工作的會計人員提出了更高的要求。我們高校作為會計人才培養的重要基地，必須與時俱進，較好地將會計傳統課程和大數據課程有效的融合。本文主要從財務分析能力的培養路徑優化和培養方式優化兩方面來闡述如何在大數據背景下提高會計專業學生財務分析能力。
關鍵詞：大數據；會計專業；財務分析能力
1引言
在大數據時代，會計專業學生財務分析能力的培養面臨著全新挑戰。手工會計工作越來越多地被信息系統所取代，會計專業不僅需要學習傳統的會計課程，還需要學數據課程。大數據技術的迅速發展給企業帶來了諸多機會，會計人員必須與時俱進，較好地掌握大數據知識才能幫助企業提升價值，使其在市場競爭中取勝。因此，在大數據背景下會計專業學生財務分析能力的培養成為了教育界所面臨的重大問題。由于大數據知識具有復雜性，如原始數據采集、原始數據分析、原始數據清洗、數據挖掘建模分析等，這就需要會計人員掌握相關知識才可以運籌帷幄，所以，要在會計專業本科教育中實施大數據教學并形成實踐基地，助力企業進行大數據會計信息系統實施與研發[1]。本文通過對大數據背景下會計專業學生財務分析能力的培養途徑、培養方式的研究，逐步凝練符合未來時展需要的會計人才培養方案。
2部分企業會計人員財務分析能力現狀
2.1財務分析方法比較落后
一些企業的財務分析方法比較落后，一般僅采用比較分析法和比率分析法這兩種。這兩種方法只能反映企業過去的一些經營情況，并不能很好地反映當下企業的具體情況。即只是和企業自身比較，和過去同一個時期進行比較[2]。因此這種分析模式的時效性很差。
2.2信息資料很有局限性
從當前的企業環境來看，相關工作人員進行財務分析時所使用的資料就是企業某一特定時間段的幾張報表，根據這僅有的幾張報表，工作人員就開始進行財務分析，計算相關的比率、趨勢等等。值得注意的是，報表是根據會計方法制作出來的，僅僅反映貨幣化的相關信息。如果只是單純地依據貨幣信息來反映企業的各項指標，是不可靠的，具有極大的局限性。
2.3預示風險時效性差
現在企業所采用的分析方法都是根據企業的報表和其他指標來進行的，是對于完成的、并且具有結果的財務工作的分析，這就導致了分析結果并不能反映企業未來的發展，更無法預示未來可能發生的風險，也就無法提供一些對于企業未來應如何發展的舉措。這一局限性會影響到企業的經營工作的開展，也會在一定程度上制約企業的發展。
3.1大數據背景下會計專業財務分析能力的培養路徑優化
3.1.1培養應用型教師團隊
教師團隊不僅要掌握會計知識，還應該熟悉大數據相關知識。學校可以通過委派會計專業教師到國外去學習與財務分析有關的大數據信息應用技術，即“訪學計劃”來培養教師的大數據技術能力。在考查會計教師的外語溝通能力和會計專業技能后，選拔出最優教師，委派優秀教師到會計技術發達國家去學習各種數據挖掘技術，結合我國狀況開發適合本土的大數據會計系統。還可通過委派會計學教師到先進企業去學習全新的會計信息系統，即“委派計劃”。派去的人員是要有一定大數據技術的年輕教師到先進企業去參加實踐活動，在幫助企業建設大數據會計系統的同時，也能在優秀團隊實踐中增強年輕教師的能力，提升教授會計學生的能力，從而提高我國會計人員整體水平[3]。
3.1.2開放互動教學
應用型教師團隊與學生實踐活動的有機結合可以促進學生對大數據知識的學習興趣。要想培養良好的應用型教師團隊，教師和學生的互動必不可少。這主要原因有兩方面：一方面在全新培養環境下，學生不只是在課堂上學習知識，也會親身參與企業大數據會計系統的開發與實踐，他們在實踐中會有自己的想法和深入的體會，如果將學生的想法與一線教師進行深入交流能拓展教師的思路，并對教師研究新的大數據會計系統提供全新方案。另一方面，經過“訪學計劃”或“委派計劃”培訓的教師擁有新穎、切合實際的會計系統知識，能夠在日常的教學中傳授這些知識并鼓勵學生從事新型大數據會計工作，這有利于學生在參與實踐活動時使用原始數據采集、原始數據分析、原始數據清洗、數據挖掘建模分析等技術幫助企業尋找不足和缺點，并為管理層提出適當的解決建議來降低企業風險，從而增加企業利潤。
3.1.3建立校企合作機制
建立校企合作是學生在正式邁入社會工作前的鋪墊，讓學生在實習基地可以有針對性的進行學習。校企合作是學校、企業和學生在三方協議下完成的，學校為學生選擇合適的實踐單位創造機會，學生為今后在企業發展得更好而提高自己，企業為學生提供良好實習環境，這是互惠互利、雙贏的局面。利用校企合作基地幫助學生獲取大數據會計知識，并獲取數據系統操作技巧。具體而言，校企合作基地的建立需要與學校的“訪學計劃”和“委派計劃”相結合。
3.2大數據背景下會計專業財務分析能力培養方式優化
3.2.1傳統課程與大數據課程的有效融合
會計人員的財務分析能力培養主要基于對各門傳統課程的綜合掌握和運用。傳統課程主要包括財務會計、財務管理、管理會計、預算會計、成本會計和審計等課程。大數據課程主要包括數據分析課程、數據挖掘課程與信息系統操作課程等。數據分析課程主要傳授回歸分析法、案例分析法、需求分析法。數據挖掘課程主要傳授聚類挖掘建模分析知識、離群數據挖掘建模分析知識。信息系統操作課程主要基于校企合作基地，即教師通過“訪學計劃”參與國際會議與交流，并在學校的支持下聘請專家到校企合作基地進行指導，開發適合我國企業的大數據會計系統并培養相應的實踐型會計人才。同時，教師通過“委派計劃”，在學校支持下聘請國內高端財務會計人才到校企合作基地進行指導并提高學生對大數據會計的應用理解能力。大數據時代，對高級會計人員的能力培養已經提升到協助高層管理者管理的要求，要將傳統課程與大數據課程進行有效的融合，通過大數據模型構建，從繁復的信息中篩選出管理層所需信息就成為會計人員需要掌握的必要技能。
3.2.2數據收集、整理和分析能力的有效提升
大數據時代下財務人員從海量的數據資源中搜集并篩選與自己的分析對象和分析目的相關性較強的資料信息，需要具備原始數據采集能力、原始數據分析能力、原始數據清洗能力、數據挖掘建模分析能力等，只有這樣才能有效利用大數據為企業服務，從繁復的信息中找到適合高層管理者做出決策的數據。
4結論
目前具備大數據財務分析能力會計人員供需矛盾日益加劇，我們應用型本科院校會計專業應該及時調整人才培養方案、優化師資隊伍及加強校企深度融合。我們培養的學生必須要掌握原始數據采集能力、原始數據分析能力、原始數據清洗能力、數據挖掘建模分析能力等。同時需要意識到市場是檢驗我們人才培養質量的重要標準，我們應該積極接受市場的反饋并及時調整我們人才培養方案。
參考文獻：
[1]李爽，譚文浩.基于會計實踐教學的會計人才培養[J].財會通訊，2011(11)：154-157.
[2]何妮.基于提升財務分析有效性的思考[J].現代營銷，2018(3)：230-231.
[3]夏菁,周婉怡.大數據背景下會計人才的全新培養模式思考[J].財會月刊，2018（2）:124-128.
作者:劉曉野 單位:哈爾濱劍橋學院