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数字化会计人才数据挖掘能力研究 摘要：大数据技术的迅猛发展，对会计人员职业能力提出新的要求。本文分析了大数据时代对会计职业能力框架的影响，提出高校会计专业应调整专业培养目标，加快课程改革，开设数据挖掘课程。针对数据挖掘课程内容多理论深而学生基础弱的问题，提出重构信息技术课程体系，增加统计学、编程语言、数据挖掘类课程，突出数据挖掘应用能力培养，建设数据挖掘教学资源库等教学改革建议。 关键词：数据挖掘；会计专业；大数据；职业能力 大数据已经成为当今世界重要的发展领域。2015年8月国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，指出数据已成为“国家基础性战略资源”，纲要旨在全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。接着党的十八届五中全会提出实施国家大数据战略，十九大报告则进一步强调，要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。财政部《会计改革与发展“十三五”规划纲要》中也随之提出，要“密切关注大数据、‘互联网+’发展对会计工作的影响，及时完善相关规范。”大数据技术的发展，对会计既是挑战也是机遇。越来越多的会计工作逐渐被信息系统所替代，但同时，大数据时代也衍生出数据分析等新的岗位。这些岗位不仅要求掌握传统会计知识，还要求具备数据采集、数据清洗、数据挖掘等知识和技能。面对大数据时代对会计人员提出的新要求，高校会计专业必须在课程体系中增加数据挖掘课程模块，培养学生数据分析能力，适应社会发展的需要。 一、文献回顾 在今天的大数据时代，许多先进的管理思想与信息技术，如企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）、供应链管理（SCM）、客户关系管理（CRM）等，相继在企业中应用，这些信息系统里积累了大量的原始数据，而这些数据主要用于业务处理，由于数据量庞大，几乎不可能做到靠人工逐条查看数据并从中找到有价值的信息。数据挖掘技术因此应运而生。从广义上讲，数据挖掘是从大量的、不完整的、有噪声的随机数据中提取出隐含的、有用的信息和知识的过程。它源于数据库理论，是融合了机器学习、人工智能、现代统计学的交叉学科。在会计领域中，学界和业界研究和探索了数据挖掘在会计舞弊的识别、客户贡献率评价、成本管理、企业危机预警等领域应用的可行性和有效性，探讨了在会计信息系统中引入数据挖掘、将数据挖掘工具用于会计决策支持系统的可行性，同时也对大数据时代数据挖掘技术对管理会计变革的影响进行了探讨和展望。在以往数据挖掘课程教学实践中，往往存在课程内容多、理论性强，实践教学使用的数据量小、操作难度大，学时少，传统教学形式效果差等问题。针对这些问题，相关学者也提出了一些建设性的意见，而传统数据挖掘课程的教学内容与实践环节针对的是计算机、统计学等专业的学生，而经管类专业学生的数学基础与编程能力偏弱，在经管类专业开设数据挖掘课程，无论是对教师还是学生都是一个具有挑战性的任务。 二、大数据时代对会计职业能力框架的影响 会计职业能力框架是提升会计人员的整体素质和会计工作质量的有效保证。国内外从上世纪80年代开始进行会计职业能力框架的系统研究，综合这些研究成果，可将会计人员职业能力框架表述为专业知识与技能、通用能力和职业道德三个维度，每个维度又由若干子维度组成。大数据、人工智能、区块链技术的发展对会计人员职业能力框架的影响是全方位的。人工智能使得基础的会计核算工作逐步被电脑取代，大数据技术实现了业务与财务数据的无缝对接，会计的功能由“价值反映”提升为“价值创造”，财务会计的重要性下降，相比之下管理会计重要性则日益凸显。与财务会计不同，管理会计面向企业管理决策，需要会计人员具备较强的分析和解决问题的能力以及较高的信息素养，能够利用信息技术和数据分析挖掘工具，以更高级的数据分析方法处理海量数据，理解日益复杂的商业环境。会计由核算型向决策型转变，职业道德变得更加重要，不可或缺。2018年，美国管理会计师协会（IMA）将其管理会计人员职业能力框架由规划与报告、制定决策、技术、运营、领导力修改为战略管理、报告与控制、技术与分析、商业能力与运营、领导力、职业道德与价值观，其中技术与分析能力包括信息系统、数据治理、数据分析与挖掘、数据可视化，均与大数据密切相关，这一变动清晰地反映了大数据对会计职业能力框架的影响。但目前来看，大多数高校会计专业计算机课程开设较少，学生普遍缺乏数据处理与分析能力，这显然无法适应未来会计职业的发展。在大数据背景下，高校会计专业应及时调整人才培养目标，注重提高知识结构的通用性，加强通用能力特别是数据分析与挖掘能力的培养。在课程设置上改变过分强调规则性和专业化的倾向，加快课程改革，开设数据挖掘及相关系列课程，以全面提升学生的数据分析与挖掘能力，增强学生未来的发展潜力。 三、数据挖掘课程