小白鼠投邮包“大数据、人工智能来了，会计行业十年内将消失？”这一困扰业界的疑问已倒逼财经教育开启崭新升级。西南财大将大数据、人工智能等新一代信息技术融入会计教育，积极探索新技术背景下跨学科复合型会计人才培养新模式，在财经高校和会计行业中引起关注。

　　“大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展，让传统范式的会计教育面临巨大挑战。”西南财大会计学院院长马永强介绍，据2017年英国广播公司对“即将消失的职业”的预测，会计在被淘汰率最高的十大职业中排名第三，伴随着财务机器人的发展，越来越多的基础核算工作将被逐步自动化。

　　一方面是大量重复性、标准化的会计职能被替代，另一方面，既能基于会计专业判断又能融合大数据分析为企业做出有效决策的数据管理人员和分析师却有着巨大缺口。2017年11月，西南财大对会计业界和相关高校展开大调研后，学校清晰意识到：会计正从一个最初只关注事后核算、报告和财务数据的“账房先生”，日益转型升级为为不确定环境下进行复杂决策提供服务的“战略数据分析师”；会计类专业的未来在于财务、技术和信息科学的交叉融合。因此，会计人才培养模式的转型刻不容缓。

　　“会计教育必须着眼未来，朝着交叉学科的方向发展，培养能够适应大数据和人工智能发展，集会计财务、数据分析和机器学习等专业能力于一身，同时具备战略思维的高层次复合型人才。”西南财大党委书记赵德武说。围绕这一培养目标，西财2018年率先在全国开设“大数据会计”本科实验班专业，启动全新跨学科复合型会计人才培养模式。2019年，又将会计学、财务管理和审计学三个专业全面植入大数据分析和机器学习等课程；2020年，新人才培养模式扩展至除中外合作办学以外的所有专业，并从本科延伸到硕博研究生层面。

　　会计人才培养的“西财模式”充分体现了会计学科与计算机、信息科学等多学科的交叉融合，可以概括为“3+1”，即熟知会计与财务、数据分析、计算机编程三种逻辑，并且具备战略思维。其中，会计逻辑是根本，数据分析、计算机编程是工具。作为国际通用的“商业语言”，会计是目前唯一能够系统反映一个微观主体财务状况、经营成果和现金流量的信息系统，在商业社会具有不可替代性；数据分析、计算机编程逻辑这两个工具将为会计这一严谨的“专业算法”在数字经济时代发挥更好管理作用插上腾飞的翅膀。受此统领，学校在课程设置中增设了机器学习等计算机和数据分析“两种逻辑”的课程达到11门。如此给力的跨学科课程体系得益于西财强有力的跨学科复合型师资：西财有着全国最多的会计学海归博士，并拥有10余位既懂会计又懂技术的会计信息系统博士。

　　系列大数据分析和机器学习课程有助于培养多种技能的高层次复合型人才。“比如，现在我们教学生学会使用机器学习和深度学习的方法，通过输入以往舞弊公司的数据特征并建立智能预测模型，可以更准确更迅速地判断并预测某公司是否发生财务舞弊行为。”讲授“机器学习与智能决策”课程的教师王显珏说。

　　不可否认，“西财模式”大幅提高了基础数学课程的难度。不同于传统的会计专业，大数据实验班上的是数学分析课程而非高等数学。“我们的数学课，比其他专业的同学难多了！”2018级大数据实验班的蒋文杰说。在打牢专业基础、学习“门槛”知识这样的基本理念指导下，2020年11月底，在全国高校财务数智化大赛中，西财首届“大数据会计”学子王业億荣获全国一等奖。

　　西南财大会计人才培养的改革获得广泛认可，目前已有国内外40多所院校专程到西财调研会计人才培养转型的经验。毕马威华振会计师事务所成都首席合伙人方海杰说：“了解到西财的大数据人才改革后，我们非常希望招录一些具有扎实数学功底和机器学习思维的本科生加入团队，更新我们的审计流程。”