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人工智能時代下的設計思維范文1
關鍵詞:人工智能；大數據；軟件
1人工智能及大數據的概念
1.1人工智能
人工智能是一門利用計算機程序模擬人類智能的科學,其應用領域十分廣泛,例如機器人、模式識別及專家系統等。人工智能的高科技產品,不僅實現了對人類思維的模擬,在某些方面還超過了人類。
1.2大數據
大數據是指海量信息的集合,一般用常規軟件工具無法對其進行有效的采集、存儲和處理,需要借助具有超強洞察力的大數據技術對其進行有效的采集、存儲、處理、分析和共享。大數據技術能夠有效地進行超大規模的并行處理,能夠有效地處理結構化及半結構化的數據,具有較強的數據挖掘能力及分析決策能力。
2人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求特點
2.1知識更新能力
人工智能及大數據技術日新月異,需要軟件專業技術專業人才具有較強的知識更新能力,較強的自主學習能力,以及較高的技術應用能力。但目前相當一部分軟件技術專業的大學生的自主學習能力不高,知識更新能力不強,亟需針對人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求特點改進培養方案,增加相關課程,培養學生對新知識的理解和掌握尤為重要。
2.2創新思維能力
人工智能及大數據時代下,需要軟件技術專業人才具備較強的適應創新能力,較強的開拓思維能力,以及較強的團隊協作能力。但目前相當一部分軟件技術專業的大學生的創新思維能力較差,新知識更新缺乏主動性,迫切行,學習意識不強。亟需針對人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求特點創新改革培養方案,確定切實可行培養策略是學科發展的需要和任務。
2.3大數據分析能力
人工智能及大數據對人才的大數據分析能力要求較高,主要包括數據采集、數據整理、數據描述、數據統計分析和深度學習等諸多方面的能力。但目前相當一部分軟件技術專業的大學生的大數據分析能力不夠,不能很好地進行數據采集、存儲、整理、描述、統計分析和歸納總結,亟需針對人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求特點創新培養體系。
2.4軟件開發及測試能力
人工智能及大數據對人才的軟件開發及測試能力要求較高,主要包括軟件分析、軟件設計、軟件實現和軟件測試等方面的能力。但目前相當一部分軟件技術專業的大學生的軟件開發及測試能力較差,不能夠有效地開展軟件的規劃、分析、設計、實現與測試等環節,亟需針對人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求特點提升學生的軟件開發與測試的實踐能力。
3建設策略
3.1轉變教學理念,順應人工智能及大數據時展要求
傳統的教學理念已經不能適應人工智能及大數據時代的要求,亟需轉變教學理念,從而適應人工智能及大數據時代的要求,進而提升軟件技術專業人才的培養質量。在人工智能及大數據背景下,學校應深入分析人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求特點,從而有針對性的制定培養目標、培養任務和培養方案。在制定培養目標時,應著重考慮軟件技術專業人才在人工智能及大數據時代應具備的能力素質。在制定培養任務時,應著重參考人工智能及大數據相關崗位的崗位要求。在制定培養方案時,應堅持以學生為主體,以學生為本,突出知識更新能力、自主學習能力、開拓創新能力、團隊協作能力、大數據分析能力和軟件開發及測試能力的培養。
3.2引導學生利用現代化、智能化的網絡平臺進行自主學習
為了更好地適應人工智能及大數據對軟件技術專業人才的需求,應引導學生利用現代化、網絡化和智能化的Web平臺進行自主學習,從而提升學生的知識更新能力、開拓創新能力、解決問題的能力和團隊協作能力。首先,在人工智能及大數據背景下,網絡上涌現了大量的人工智能及大數據相關的學習資源,但這些網絡資源存在良莠不齊的現象,因此教師應該引導學生如何搜索、鑒別和使用這些網絡學習資源。然后,教師可以引導學生自由分組開展人工智能及大數據相關的學習,通過興趣小組的方式激發學生對人工智能及大數據的學習熱情,提升學生的自主學習能力,提升在線學習的效率。最后,教師可以自建教學網站,對網絡資源進行篩選和優化,使學生能夠更好地進行網絡學習。
3.3構建大數據分析課程體系,提升學生的大數據分析能力
人工智能及大數據對軟件技術專業人才的數據分析能力要求較高,眾多人工智能及大數據相關企業亟需大量的具有較高大數據分析能力的軟件技術專業人才。因此,大數據分析能力是目前軟件技術專業人才培養的重要內容,應適時構建大數據分析課程體系,進一步提升軟件技術專業學生的大數據分析能力。首先,教師是教學的組織者,因此應注重教師的培養,只有提升了教師的大數據分析能力,才能更好地提升學生的大數據分析能力。然后,重點突出數據挖掘能力的培養,包括數據預處理能力和聚類分析能力等。
人工智能時代下的設計思維范文2
自1956年人工智能概念在達特茅斯會議提出以來, 人工智能的發展超出了人們的想象:1997年, IBM超級電腦深藍擊敗國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫;2016年, 由Google旗下的深度學習公司Deep Mind開發的人工智能圍棋程序Alpha Go戰勝了世界圍棋冠軍李世石, 這件事轟動了全世界[1]。隨后有關人工智能的熱點應用不斷推出, 比如無人駕駛、智能醫生、語音與人臉識別等, 讓我們認識到人工智能的應用已與生活息息相關。在教育領域, 人工智能應用也取得了重大突破, 比如2017年高考期間, 機器人艾達挑戰高考數學, 10分鐘就答完, 獲得134分, 激發了教育領域對人工智能的巨大熱情, 同時也引發了人們對教育的憂慮與反思[2]。2017年7月國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》, 提出人工智能產業競爭力在2030年要達到國際領先水平。目前世界主要發達國家先后從國家層面人工智能政策規劃, 將人工智能作為國家經濟發展、社會變革和國際競爭的新動力[1]。
1 人工智能定義和發展階段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。
2 人工智能應用狀況與反思
2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。
3 人工智能時代職業教育的發展策略
為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。
3.1 解放思想, 更新理念與制度
中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。
3.2 善用人工智能, 提升教學與管理
在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。
3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業
在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。
3.4 完善終身學習的職業教育體系
隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。
3.5 人文教育為道, 智能教育為用
在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。
4 結論
人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。
參考文獻
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[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].
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[5]賀倩.人工智能技術在移動互聯網發展中的應用[J].電信網技術, 2017 (2) :1-4.
人工智能時代下的設計思維范文3
關鍵詞：知識管理；知識作業；工效學；作業效率；人工智能
一、問題的提出
知識經濟時代的到來使得腦力勞動者大量涌現，知識管理作為知識經濟時代的管理（知識管理的廣義定義）已成為企業實踐和管理學理論研究關注的焦點。不少企業特別是以知識工作者為主的企業，如：惠普、麥肯錫、清華同方等，已經通過建立知識庫、內部信息網絡建設等知識管理手段極大地提高了企業運行的效率。然而值得注意的是，目前相關研究和實踐大多僅關注對于知識這種資源的管理（知識管理的狹義定義）。即便是在這樣一種狹義上的研究也主要“側重于對知識管理的定義、目標和內容、策略與原則以及能支持知識管理的信息技術進行討論，而對知識管理的具體方法與手段既沒有展開，也沒有進行系統研究?！?/p>
應當指出，信息化建設對知識資源的管理是知識管理中非常重要的部分，但還不是問題的全部。事實上，在實踐中已經有不少企業由于片面強調構建企業內部知識共享平臺，建立管理信息系統等技術手段，而忽略企業管理中一些更為基本的問題從而導致其信息化建設失敗，不但沒有增強企業的競爭力，反而成為企業管理者和員工的負擔。在這方面，為數不少的失敗的ERP案例就是典型的例子。
管理的基礎問題和核心問題向來是并將永遠是工作效率的問題。盡管在經濟、社會發展的不同時期，組織系統的輸入和輸出內容可能完全不同，但人們管理的目的和本質總是追求最少的輸入和盡可能多的輸出（經濟效益或社會效益）。在組織效率中，最為基礎的問題是各項作業的效率。100年前，正是基于對體力勞動作業效率的追求和研究，使得管理從經驗管理走向科學管理，從而極大地提高了勞動生產率。因此要提高企業效率、實現管理的目標就必須關注企業生產的作業過程以及這些作業過程中的工作效率問題。
在知識經濟時代，知識作業取代體力勞動作業成為最普遍的勞動方式。因而在知識管理中，最基礎和核心的問題應當是腦力勞動的工作效率（知識作業工效）問題。為此，應深入知識作業過程進行工作效率研究，否則，如果忽視知識管理中的基礎性問題而片面強調外部的技術工具和手段，企業將難以從知識管理中真正獲益。而深入作業過程進行研究正是工效學的基本研究方式，知識作業的工效問題既是知識管理的基礎問題也是工效學研究應當關注的問題。工效學應開拓其在知識管理的基礎性領域——知識作業工效的研究，迎接知識經濟時代提出的挑戰。但目前的工效學的關注焦點仍在于對操作性體力勞動的效率以及人與機器、環境的適應性研究。即便是涉及知識管理，也大多只從環境對知識工作者身心健康的影響等如何提高腦力勞動者的工作舒適度這樣一些角度進行探討。這一領域的發展與知識經濟的時代環境極不協調。知識管理的需要以及工效學本身的發展要求盡快將工效學的關注焦點轉移到以腦力勞動為基礎的知識作業過程研究中來。
二、知識作業工效學研究的可行性和基本技術思路
1．知識作業工效學研究的可行性。
對知識作業效率的工效學研究就是要深入知識作業的過程，從作業效率的角度研究人如何能夠更有效地對知識信息和相關物質資料進行接收，加工與輸出，特別不能忽視的是中間的加工過程。由于腦力勞動的復雜性、內隱性、差異性以及難以定量等問題的影響，目前國內外對腦力勞動的研究還只停留在心理學方面的基礎性研究以及在人工智能研究方面的應用。在管理學理論和管理實踐應用中，人們大多將知識作業過程當作一個“黑箱”，通過關注“黑箱”兩端的輸入和輸出，并憑借外部技術手段來提高其輸出，忽略或者說是有意回避了中間的過程（由于腦力勞動過程的復雜性以及相關基礎性理論研究的不成熟）。
知識作業過程的研究雖然復雜，但從目前的“人工智能”和“腦力勞動機械化”的研究現狀來看，深入人腦思維過程對知識作業進行研究仍然可行。所謂“腦力勞動機械化”是由首屆國家最高科學技術獎獲得者吳文俊院士提出的：“用機器代替體力勞動作為人手的延伸可以稱之為體力勞動的機械化，用某種設備代替腦力勞動作為人腦的延伸可以稱為腦力勞動的機械化”。它實際上是人工智能的一個方面。從目前看來，人工智能的研究正在不斷取得突破性的進展。人工智能就其本質講是對人們已知的、有規律性的思維和行為的模仿，知識作業中人的思維和行為正有此規律性，因而從某種程度上講人工智能事實上已經對知識作業過程進行了模仿，而這一模仿必然建立在對腦力勞動作業過程進行研究并最終標準化、程序化的基礎上。由此，我們可以預見，知識作業的過程雖然復雜，但打開知識作業過程這一黑箱，深入黑箱進行研究，把黑箱變成“灰箱（greybox）”以至“白箱（whitebox）并非不可能之事。
2．知識作業工效學研究的技術思路。
如何進行知識作業的工效學研究？追尋管理學和工效學的發展史，人們可以發現：100多年前，泰勒（Taylor）的“時間-動作研究”(timeandmotionstudies)建立了以時間和動作研究設立的工作標準，推動了管理各項工作科學化進程，開工效學研究之先河并使傳統的經驗管理步入科學的殿堂。1912年著名的美國效率專家吉爾布雷思（Gilbreth）在美國機械工程師學會上首次發表《細微動作研究》，從眾多的操作性作業活動中分離、抽取出18種一般操作活動動作要素（簡稱動素）。1930年美國康奈爾大學莫金遜以一種新的概念——“工作簡化”，把科學管理的技術思路由工廠作業擴大到行政事務管理、商業、醫院等各個領域。這些開創性基礎研究工作，奠定了一條對作業進行“細分簡化標準化”的研究思路，為提高作業效率和管理效率奠定了理論基礎和技術思路，他們的成果至今還是管理學、工效學方面教科書的經典理論。
100年來，沿著經典科學管理奠定的“細分簡化標準化”研究思路，圍繞著如何提高工作效率和管理效率等核心問題，研究者們深入作業過程和管理過程進行大量研究，大大提高了生產和管理效率。隨著社會和科學技術的飛速發展，知識經濟時代的到來使人類勞動和工作方式已發生根本性轉變，以體力為主的操作性作業的“時間——動作”分析和動作要素分析等經典理論與方法已不能滿足以腦力勞動為支撐的知識作業研究的需要。然而，盡管經典科學管理與現代管理研究的對象有著本質的差異，經典科學管理深入作業過程和管理過程“細分簡化標準化”的研究思路，仍是研究知識作業（腦力勞動）工效可以借鑒的基本學術思路。這對于知識作業工效問題的研究具有理論方法和實現技術上的繼承性和延伸性，是在新的領域內的深入，也是對一般工程操作研究在知識作業研究方面的提升與拓展。人工智能研究所取得的成就充分說明了對某些腦力勞動進行標準化研究的可行性。如同對操作性作業的分析與研究一樣，通過對知識作業過程的研究，也可以類似于“時間——動作”研究和動作要素分析的基本理論方法和技術思路為指導，分解知識作業，抽取與定義知識作業的工作要素，探討知識作業的一般環節、程序、過程，合理地組織知識作業的工作要素并再設計標準化作業方式，以科學地提高知識作業的工作效率和基于個體工作效率的管理效率。
三、知識作業的工效學研究對知識管理的基礎性意義
工效學注重通過作業過程研究來提高系統效率，其基于作業過程的研究成果曾極大地豐富了管理學的內容，許多成果成為管理實踐中的基礎性要求。可以預見，在知識經濟時代，注重知識作業的效率研究將同樣有助于這一時代的管理實踐，并如同對體力勞動的作業研究是傳統管理（相對于知識管理）的基礎一樣，知識作業的效率研究必將奠定知識管理的基礎。
知識作業的工效學研究對于知識管理具有基礎性意義。其一：它可以提供較全面的知識工作職業分類標準，目前國內外還沒有這樣的一個分類標準（現有的分類標準涉及知識型職業較少，大多為技能型職業。可參見《中華人民共和國職業分類大典》）。要建立這樣一個分類標準，就必須深入各種知識作業過程，考察、細分和比較各職業之間的相對作業難度，從而建立他們之間可比較的等級劃分標準，給知識工作者一個社會化的價值評估標準。這將有利于更科學地定義腦力勞動和評價腦力勞動的價值，為企業聘用人才，激勵人才提供標準，對于社會對人才的培育以及人才自身的成長將起到積極的引導作用；其二：如同泰勒對體力勞動的“時間——動作”研究為體力勞動提供標準動作從而提高了傳統生產方式下的社會勞動生產率一樣，對知識作業的工效學研究可以為一些重復性腦力勞動設定標準化“操作程序”（從某種程度上講這就是這些腦力勞動機械化的前提），從而極大地提高這些腦力勞動的工作效率?？刂评碚摰牡旎嗣绹鴶祵W家N．Wieaer曾說過：“第一次工業革命是人手由于機器競爭而貶值，現在的工業革命便在于人腦的貶值，至少人腦所起的較簡單的較具有常規性質的判斷作用將要貶值”?？梢灶A見，在腦力勞動作為主要勞動方式的知識經濟時代，通過知識作業的工效學研究，使一部分重復性腦力勞動程序化（貶值）將為整個社會勞動效率的提升起到基礎性作用。
參考文獻：
1．左美云．國內外企業知識管理綜述．科學決策，2000，（3）：32－37．
人工智能時代下的設計思維范文4
關鍵詞：數字經濟；財務會計；管理會計；人工智能
隨著大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等技術的創新、應用和推廣，數字經濟已深入到各個領域、各個層面，會計信息出現幾何式地爆發增長，數字經濟逐漸凸顯出顛覆和重塑財務管理領域的威力，使得單純的財務會計或管理會計難以滿足現代企業高速發展的需要，現代企業的發展需要財務會計和管理會計的協同發展。
一、財務會計與管理會計的內涵及關系
財務會計是對企業經濟業務進行確認、記錄、計量和報告，向信息需要者提供財務信息的經濟管理活動。管理會計是深度參與企業戰略規劃、管理決策、內部控制與績效管理活動，并為這些活動提供有價值的信息，以促進企業順利實現戰略目標的經濟管理活動。1.財務會計與管理會計的共通點一是同屬于會計體系，財務會計與管理會計共同構成了有機的會計系統，兩者相互依存、制約和補充。二是目標相同，財務會計與管理會計作為會計的兩個分支，兩者共同為實現企業價值最大化服務。2.財務會計與管理會計的差異一是遵循準則不同。財務會計必須嚴格按照會計制度、會計準則、稅務法律法規等強制要求定期出具財務報表、進行稅金申報等。管理會計沒有固定的方法、標準、周期，根據管理者的需求和實際情況設定指標，一切以提高企業效率為準繩。二是服務對象、報告目的不同。財務會計主要通過對外報送各類報表、報告、披露財務信息等，服務單位外部具有經濟利益關系的相關者，主要起到“反映”的作用，通常被稱為“外部會計”。管理會計主要分析、研究經營活動中的具體問題、具體事項，提出、優化解決方案，為內部各層級管理者提供決策依據，主要起到“控制”的作用，通常被稱為“內部會計”。三是工作核心不同。財務會計的工作核心為業務反映，合法合規地反映企業在過去經營管理過程中人力、財力、物力等要素在供應、生產、銷售各個階段、各個環節上的采購、使用、消耗、分布等情況，保證企業定期財務報告的財務狀況、經營成果、現金流量的真實性、準確性、完整性，財務會計反映的業務主要發生在過去，是過去實際已經發生的經營管理活動。管理會計的工作核心為過程管理，對經營管理活動在事前進行預測、在事中進行跟進和控制、在事后進行回顧和分析，做到總結過去，汲取過去的經驗、教訓，從而更好地控制現在和指導未來；管理會計報表不受時間的約束和限制，可以編制未來的報表，也可以編制業務進行中的報表，還可以編制各期對比分析報表，時間維度、報表內容可以完全根據管理過程的需要而編制。四是工作內容、報告格式不同。財務會計的工作內容是企業全部的會計要素，是完整反映、監督企業的全部生產經營過程，所編制的報告信息需要按照統一格式。管理會計的工作內容可以是企業整體，也可以是企業內部的一部分，所提供的內部報告沒有統一格式，甚至報告的種類也沒有統一規定。
二、數字經濟時代財務會計與管理會計協同發展的必要性
1.相關概念（1）數字經濟。數字經濟是指以使用數字化的知識和信息作為關鍵生產要素、以現代信息網絡作為重要載體、以信息通信技術的有效使用作為效率提升和經濟結構優化的重要推動力的一系列經濟活動。大數據、云計算、區塊鏈和人工智能是數字經濟的重要構成要素，數字經濟的發展主要依賴這些技術的共同發展。（2）大數據。大數據是指一種數據集合。大數據技術的核心在于對海量數據進行專業化的挖掘、穿透、分析等加工處理，最終實現數據增值的成果。（3）云計算。云計算是一種互聯網下的信息技術，本質是數據、信息、資源的集中和共享。（4）人工智能。人工智能就是使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。人工智能的實質是算法和數據，是大數據、云計算、區塊鏈結合發展的更高階段。2.數字經濟時代對會計發展的要求一方面，財務轉型源于企業生存和發展的內在需求。隨著市場競爭日趨激烈，為爭取更大的市場份額，在成本壓力上升、利潤壓縮的環境下，大多數企業只能通過選擇提高決策水平、提升內部管理能力實現企業價值的最大化，這要求財務人員必須參與到企業決策和管理的全過程，收集分析財務信息、提供財務判斷，以支持企業決策和管理的科學性、準確性、及時性。另一方面，數字經濟技術為轉型提供了可行性?；ヂ摼W、大數據等技術的飛速發展，人工智能具備了完成基礎財務會計工作的能力，并且完成的準確性、時效性大幅度提高，釋放出了大量的財務基礎操作人員、復核人員，使得財務人員把時間和精力投入更高附加值的工作中成為可能。如，參與企業戰略制定、預算管理、成本管控等工作，并為這些工作提供有價值的信息。同時，數字經濟技術可以準確、快速地提供、加工、處理大量的數據信息。可見，數字經濟時代，當企業同時存在轉型需求，又具備轉型條件時，轉型成為必然。但是，財務會計向管理會計轉型并不意味著管理會計取代財務會計。之所以目前企業都在提倡財務轉型，是因為過去我國企業沒有開展管理會計工作，在目前數字經濟時代，需要有一部分財務人員轉而從事管理會計工作。但是這并不意味著財務會計不再重要，因為財務會計是管理會計的基石。同時，管理會計的發展又能倒逼財務會計提供更多、更規范、更有價值的企業經濟活動信息，促進財務會計更好發展。因此，只有財務會計和管理會計協同發展，才能更好地為企業管理與決策服務，更好地促進企業發展。
三、財務會計與管理會計協同發展存在的問題
1.Y公司簡介及財務會計與管理會計發展現狀Y公司是A股上市的快消品行業公司，行業的市場增長率25%。Y公司產品的市場占有率65%、市場增長率40%。Y公司作為A股上市公司，在完善財務會計體系的基礎上建立了管理會計體系，但目前財務會計體系與管理會計體系獨立運行。管理會計體系建立背景：在Y公司年度經營匯報會上，對于廣告費的投放金額，市場部匯報的是800萬元，財務部匯報的是1000萬元。對此，市場部的觀點是企業本年度簽訂了800萬元的合同。財務部的觀點是雖然當年公司簽了800萬元的廣告合同，約定自當年6月份開始在電視上播放8個月，當年共播放7個月，按照權責發生制原則入賬，廣告費當年的入賬金額應當為700萬元。但是，按照同樣的權責發生制原則，上一年度簽訂的廣告合同在本年度播放，應當計入本年度的費用是300萬元，合計1000萬元，并且在財務報表中只能按照1000萬元報出。為解決該類問題，財務部門牽頭梳理各管理層級、各部門的需求，協同信息管理部門利用數字經濟技術建立財務會計與管理會計協同發展體系：維護管理會計基礎信息，建立管理會計取數邏輯，自動生成管理報表，提供給內部管理者；維護財務會計基礎信息，建立財務口徑取數邏輯，自動生成財務報表，提供給外部利益相關者。2.財務會計與管理會計協同發展存在的問題及困境（1）將財務會計與管理會計獨自運行，而不是協同發展。某種意義上，財務會計是管理會計的基礎，管理會計是財務會計的提升，Y公司建立的管理會計體系獨立于財務會計體系運行，財務會計以權責發生制為基礎，管理會計以收付實現制為基礎，因此目前不能解決它們之間數據不一致的本質問題，阻礙了管理會計的應用與發展。（2）將無財務會計經驗的人員配備到管理會計崗位。目前，Y公司將個別無任何財務會計經驗的人員配備到管理會計崗位，管理會計只能出具管理角度的數據，對于與該管理角度數據相關的財務會計數據，沒有理論基礎和實務經驗，導致管理會計與財務會計完全是兩組數據，極端情況下出現滿足管理需求的數據未在財務會計角度進行及時披露。如上述管理廣告費的管理會計人員，其專業是品牌設計，無任何財務經驗，在年度預測時，提報的廣告費用是800萬元，但財務會計最后決算出的廣告費用是1000萬元。這也就意味著，年度決算利潤比預測利潤少了200萬元，該差異直接導致Y公司應當披露預測數據但沒有披露，造成Y公司信息披露不合規。（3）出現重管理會計、輕財務會計的傾向。Y公司為推進管理會計的順利實施，配備了大量的人力、物力、財力至管理會計，甚至抽調了一部分理論基礎扎實、執行能力強的財務會計人員至管理會計項目組，以致出現財務會計人員緊張的情況。實際上，Y公司作為A股上市公司，對財務會計信息承擔定期披露的義務，披露信息的準確性、及時性至關重要，不能在發展的過程中顧此失彼。（4）存在基礎數據重復維護現象。自從Y公司建立管理會計以來，經常聽到財務人員抱怨“天天在維護基礎數據”，財務會計系統維護一次，管理會計系統維護一次，兩套基礎數據在很大程度上是相同的。如在維護廣告費用的基礎信息時，項目名稱、合同金額、供應商名稱等接近90%的信息是相同的，財務會計系統僅需要增加維護受益期間。在這種情況下，相同數據維護兩次，造成人力資源的極大浪費。（5）存在取數邏輯重復設置問題。信息管理部在設置取數邏輯時發現，管理會計的某一段取數邏輯，在設置財務會計系統的取數邏輯時已經設置過，存在取數邏輯重復設置。取數邏輯的重復設置，一是造成不必要的取數環節增加，降低取數效率；二是造成存儲空間的浪費。
四、數字經濟時代財務會計與管理會計協同發展對策
1.建立科學的財務會計與管理會計協同發展模式財務會計與管理會計最好的關系是協同發展。財務會計要做到的是保證數據核算嚴格按照會計準則、政策法規；管理會計要做到的是既要能聽得懂業務在說什么、理解到業務需要什么，又需要深入領悟財務會計的核算原理，只有同時做到，才能有效地提出財務會計與管理會計協同發展的方案。如在系統中設置由權責發生制轉換為收付實現制的換算算法，確保兩者數據本質上的一致性等。以廣告費用為例，假設廣告費用的年度預算是800萬元，按照權責發生制以前年度簽訂合同受益期在今年的金額是300萬元。財務人員應當非常清楚今年簽訂的合同受益期在今年的金額不應超過500萬元，同時要輔導市場部理解：預算800萬元，不是可以簽訂合同的金額是800萬元；當合同的受益期部分在以后年度時，可以簽訂合同的金額可能高于或等于800萬元；當合同的受益期全部在當年時，可以簽訂合同的金額不高于500萬元。在此基礎上，利用數字經濟技術生成包括已簽合同金額、費用已入賬金額、尚可簽訂合同金額、費用尚可入賬金額等信息的報表，及時動態地反饋至市場部、管理者，以作為市場部簽訂廣告合同、管理者審批廣告合同的信息基礎。通過該過程，將廣告費用的管理會計數據同財務會計數據進行有效銜接，實現有效控制廣告費用的預算超支抑或廣告費用投入的不足。2.避免重復工作、提高運行效率維護一套全面、真實、完整的基礎數據，形成數據庫系統，同時建立財務會計、管理會計的取數邏輯、分析邏輯、穿透邏輯、報表模型等，根據各自的需求自數據庫系統讀取基礎數據，實現一套基礎數據同時生成財務會計報告和管理會計報告的需求，最大程度避免基礎數據的重復維護，提高數據提取效率。可行的情況下，將財務會計數據設計為管理會計數據的來源，避免取數邏輯的重復設置，以最少的數據維護，滿足財務會計和管理會計數據的提取。3.充分運用數字經濟技術借助大數據、云計算、區塊鏈等數字經濟技術對原始數據信息進行有效整合和管理，深入地、全方位地挖掘數據價值，人工智能完成基礎的、指令性的財務會計工作，釋放更多人力、時間完成財務會計的高難度工作、管理會計工作，以及財務會計與管理會計的協同發展工作。
五、結語
綜上所述，數字經濟技術已經深入到各領域，更是顛覆和重塑著財務管理領域，在此背景下，財務會計與管理會計的協同發展勢在必行，同時數字經濟技術又為兩者的協同發展提供了技術可行性。充分利用數字經濟技術實現財務會計與管理會計的協同發展，財務人員必須順勢挑戰、創新思維，由管理兼具賦能，由會計核算兼具支持管理和業務決策，必須夯實財務會計基礎，提高管理會計水平，實現財務管理的價值，實現企業增值的目的，最終實現股東財富最大化的目的。
參考文獻
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人工智能時代下的設計思維范文5
中醫醫家師承授受,師者言傳身教,因材施教,學者體悟心會,成為古代中醫藥人才培養的主要模式,使中醫中藥在漫漫歷史長河中得以延續、發展。然而,千年傳承,百年困惑,當古文化與新文明發生了對接,當元陰元陽碰撞了0和1代碼,中醫藥學的教育傳承如何從原始的手工作坊體系走向機器化批量生產道路,古代自然哲學式、思辨式的中醫論述如何換裝為強大的現代科學體系,變成用現代科學語言表達的唯象理論,便成為一直以來的核心論題。
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1 現代中醫教育體系及思維模式
目前,中醫教育以學院教育為主,采用基礎教育、專業教育、臨床實習三段式教學模式,以及理性思維為主導的思維導向,以系統性、完整性的學科分科教育為基礎,突出了課堂、教師、教材的中心地位?，F代中醫已經實現了從師承教育到學院教育的轉變,重視教育目標和培養模式的共性,注重學生扎實的理論基礎和自主學習的能力,以及辨證論治理論思想的培養,使得現代中醫師的培養走向規模化。
然而,審視規?；逃w制下的教育模式,并不能讓我們高枕無憂,因為,我們所期待的“秀才學醫,如籠抓雞”并沒有出現,取而代之的則是枯燥、抽象,甚至晦澀難懂的尷尬處境,很多想往中醫的初學者,才觸皮毛,便生退卻之心,因為“不協調”,玄妙晦澀的理論論述與人工智能化的機器識別,浩如煙海的古籍與海量數據便捷檢索的自動化體系,古代自然哲學式的思辨方式與現代嚴謹縝密的邏輯推理,加之系統化微觀化高精密儀器化的西醫學導向的醫療體制體系與整體性宏觀性四診合參式的中醫輔助醫療地位,讓很多學子望而卻步,而即使高學歷中醫學子,無論在臨床治療水平與中醫學術造詣上也很少有人能望老中醫項背。2 全腦思維契合中醫教育傳承模式探索2.1 全腦開發的理論基石
1981年美國加州理工學院羅杰·史培利博士提出了左右腦理論,并因此獲得諾貝爾醫學獎。這項理論將大腦分為左半球和右半球,認為左右腦有著不同的智能。左腦操縱語言,偏重概念思維,具有邏輯思維功能；右腦知覺空間關系,欣賞音樂繪畫,偏重直覺思維,具有形象思維功能。哈佛大學心理學博士詹姆斯·懷特研究發現,一般人只用了大腦潛能的10%,甚至更低；而95%的人荒廢了右腦,即僅僅使用一半的大腦,另一半的大腦被閑置起來。如果我們能夠充分地運用左右腦,則會產生意想不到的效果。
全腦學習就是充分調動左右腦多元智能參與學習活動,雙管齊下,平衡發展,最大限度發揮大腦潛能。全腦學習由知識、方法技能的學習和情感態度的學習3個方面構成,讓學習者左右腦互動,音樂、圖像等于大腦互動,學習者與知識互動。
2.2 當前的教育大環境需要全腦教育
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我們國家所實行的應試教育所開發的是左腦,實際上大腦左半腦是輔助的,右半腦是主要的,深層次的思考,深層次的創意,深層次永久性的記憶靠右腦,而我們恰恰忽視了右腦的開發,目前國家所倡導的素質教育,就是要我們開發右腦,多用右腦,多訓練右腦可以事半功倍,甚至可以提高幾百倍。英國哈莫爾曾說過：“右腦的圖像思維能力是驚人的,調動右腦思維的積極性是科學思維的關鍵所在?！本痛蟛糠痔觳艁碚f,他們能夠很有效地使用大腦,取得杰出的成就,原因是他們大多能夠充分協調、合理地使用大腦。愛因斯坦就曾說過：“我思考問題時,不是用語言進行思考,而是用活動的跳躍的形象進行思考?！贝送?瓦特看到火爐上的水燒開后壺蓋不停地動,發明了蒸汽機；魯班被草劃破了手,發明了鋸；世界著名畫家達·芬奇從畫雞蛋開始,成為一代巨匠等,均是左右腦協調發展的典范。
2.3 古代中醫教育傳承體系中的全腦式教育
就全腦式教育而言,我國有先天的優勢,因為漢字是象形文字,而運用象形文字本身就是用的右腦。此外,在傳統中醫教育中,我們意外發現全腦式教育竟然無處不在。首先,在古代特定的社會同構體中,傳統的中醫藥學以其特定的思維方式,即形象思維為主導,采用形象思維下的形象比較、倒果求因、類比推理等思維方法,成為當時社會的主導；其次,傳統中醫藥的望、聞、問、切四診合參以及經絡銅人等多感官、多知覺體驗式的醫療、傳承手段,不僅強化了感性認識,而且不自覺地早已運用、挖掘了右腦潛能；第三,古代中醫是古代自然科學與中國傳統文化相結合的產物,具有多學科的特點,因此,歷代名醫多博覽群書、吸納百家,通曉佛、道、儒等學說,這種文理兼通的多元思維模式使得中醫理論在形成之初就成為形象思維與邏輯思維完美結合的經典之作；第四,古代中醫師承教育的最大特點是強調教學的實踐性,重視臨床能力的培養。而將課堂與臨床合二為一,理論學習與臨證實踐融為一體,恰恰又是抽象思維與形象思維、左腦與右腦的有效契合。
2.4 現代互聯網高速經濟時代下的全腦思維新模式
1989年,美國率先推出了全國性的腦科學計劃,把1990－2000年命名為“腦的十年”,并制定了以開發右腦為目的的“零點工程”。之后,國際腦研究組織(IBRO)和許多國家的相應學術組織紛紛響應。歐洲出臺了“歐洲腦的十年”計劃,日本啟動了為期20年的“腦科學時代”計劃和“腦科學與教育”研究項目,全腦教育已經呈現出“全民普及”的態勢。
在現代互聯網高速經濟時代,中醫教育更應抓住這次革命性、全球性腦風暴的機遇,綜合應用數據挖掘、人工智能、虛擬仿真等現代多媒體、數字信息技術,增加內在知覺體驗,平衡開發大腦潛能,將整體思維嵌入機器代碼,將臨床搬進課堂。
2.4.1 音樂冥想
音樂誘導具有集中注意力、提高記憶力、增強想象力、開發智力等多種效應。接受這種有節奏的聲波振蕩,可以使人體各部分本能地、協調一致地按照規定的節奏、旋律、情感進行細微振蕩,促使細胞正常分裂,加強新陳代謝,使人的心跳、血流、肌肉收縮、腸胃蠕動得到最好的、最統一的節奏調整。右腦被稱為“音樂腦”,經常進行音樂誘導,能改變右腦的劣勢地位,轉換腦的能量平衡,從而使腦電波發生變化,達到使右腦活化的目的[1]。因此,基于中醫五行理論開發五行音樂,將成為身體平衡與右腦活化的高效粘合劑。
2.4.2 多感官、多知覺體驗
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迄今為止,許多人沒有意識到自己還有其他5種知覺可以用來想象。時常練習用多種知覺來想象,可以增加圖像的清晰度和鮮明度,從而刺激右腦思維活性。不管你的目的是什么,能運用越多的感官來引起強烈的圖像,成功的機會就越大。能夠運用越多知覺創造一個鮮麗的內在經驗,你的想象就會變得越有意義,收獲也就越多。
2.4.3 虛擬化、智能化體驗式傳承體系
國際著名傳播學家、教育新秩序的倡導者余也魯教授指出：“文字發明前,人類多用右腦；文字普遍使用后,我們多用左腦……現在電視出現,重心又移到右腦,這會引發一些什么變革呢？”這里實際上提出了一個平衡用腦,運用全腦學習的問題。天津普教系統就曾進行過一個頗具影響的教學科研課題,即運用多媒體教學,提供形象教材,引導學生交替使用左右腦,從而使形象思維與抽象思維的交織上升為靈感思維與創造思維,達到平衡用腦目的[2]。
中醫理論的形成并不是從實驗中來的,而是象控制論的黑箱論那樣,通過無數的信息反饋得出的[3],而這種反饋信息就是各種知覺信息構成的形象素材,并結合邏輯思維判斷所形成的階段式螺旋上升式的思維創造。因此,應運用虛擬化、智能化的輔助手段實現多感官、多知覺的信息體驗,建立虛擬課堂、虛擬實驗、虛擬臨床,甚至虛擬“藥物園”、虛擬針灸銅人等仿真交互環境,加強感性認識,增加辨證施治方法、藥物性味歸經以及方劑組成等理論的理解、記憶和運用,以虛擬醫院為實驗室,以虛擬患者或病歷作為實驗課的素材,進行完全虛擬化的臨床科研設計、臨床診療、臨床觀察及臨床總結。
此外,可以利用情感暗示教學調動大腦無意識領域潛能,以培養學生的直覺思維、發散思維,以及對知識接受的自覺性；利用情景聯想、腦力激蕩、靈感捕捉來培養創造思維等等。
這種全新的多感官、多知覺體驗式教學模式,一方面寓教于樂,化抽象為形象,化復雜為簡潔,融知、情、意、趣與一體,以有效調動學生主體性學習熱情,充分體現“教師主導,學生主體”的雙邊作用；另一方面,形象思維與抽象思維反復交替印證的過程,也即思維啟發、靈感創造的過程,虛擬化整體教學實現了課堂教學與臨床教學的實時交互,溫故而知新,繼承后創新,更使因材施教、差異教學成為主體選擇下的水到之渠。在此,主體性、交互性、啟發性、創造性、差異性的教育教學新模式得到綜合體現。
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3 結語
全腦思維,新模式古用,既是新時代傳統教育的活性劑,也可以說是傳統中醫思維的復古。互聯網時代經濟、現代思維節奏決定了中醫教育現代化步伐,抽象思維與形象思維,情景教學與實戰演練,多感官刺激與全腦學習,師承教育與規模化、現代化學院教育的全方位結合,將為中醫的教育傳承事業搭建起一座傳統與現代、現代與未來的教育橋梁。
【參考文獻】
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人工智能時代下的設計思維范文6
關鍵詞：中小企業；會計崗位；技能需求
“十四五”時期，隨著信息經濟的發展，尤其是互聯網技術的發展，互聯網技術在會計領域的應用使會計行業實現了業財融合，會計管理逐漸規?；?、集團化、融合化發展。面對這一變化，要求會計人員不僅要具備扎實的專業理論知識，還要具備信息化處理能力，形成立體思維，從海量的財務數據中提煉出有價值的信息資源，并進行分析預測，進而為企業決策提供有價值的信息服務。
1調研情況概述
根據本校學生的就業分布情況，本課題組成員以調研中小微企業為主，主要調研地集中在湖南省(長株潭地區、郴州地區、邵陽地區、常德地區、益陽地區等)、廣東省(深圳、東莞等)和江蘇浙江一帶。對多個省市的企業、畢業生以及在校生進行了線上線下訪談、問卷調查、實地參觀等多方式的調研。具體實施情況包括以下幾個部分：第一，利用知網、萬方等工具查找相關文獻，確定基本調查方案；第二，以畢業生為突破口，聯系了20余家企業進行線上線下的深度訪談，詳細了解中小企業對財會類專業人才的需求、企業會計崗位的核心技能需求以及企業對會計專業崗位核心職業能力要求等；第三，設計調查問卷并發放給企業會計人員，發放調查問卷100份，回收有效問卷89份，此外，還與10位優秀畢業生進行了訪談。
2調研結果分析
2.1會計人員常見崗位所需核心技能。隨著數字化、智能化的推進，財務領域一大批新興技術影響著財務工作的方法與流程，會計工作由偏重核算的傳統財稅會計工作向智能財稅業態升級轉型。通過對“未來具備數字化思維素養的財經人才的需求”調研，會計人員由傳統核算人員向智能財稅型人才轉型，必須滿足企業內部會計核算崗位、出納崗位、財務分析崗位、審計崗位、稅務管理崗位職能的智能化需要。因此，財會人員應具備數據分析和預測能力、戰略分析能力、管理決策能力等職業核心能力[1]。
2.2中小企業會計崗位需具備的核心技能需求2.2.1素質需求。會計人員承擔著企業主要的經濟管理工作，只有具備較強的綜合能力與素質，才能滿足企業的需求。通過線上線下訪談得知，企業對畢業生的誠實守信、遵紀守法、熱愛勞動、履行道德準則和行為規范等方面尤為看重。由此可見，作為會計類的工作人員，必須具有會計職業道德，具有職業創新意識和創新精神，具備溝通協調能力，能嚴格遵守各項法律法規。2.2.2學歷需求。企業中對會計人才的學歷要求如圖1所示。由圖1可知，五成以上的企業要求的學歷是?？萍耙陨希?7%對學歷沒有具體的要求。這個結果是綜合所有調研企業得到的，但是不同類型的企業對會計人才的學歷要求存在差異。從所調研的中型企業來看，在引進會計人才時主要以本科學歷為主，但是本科文憑并不是必需的，有3~5年實踐經驗的會計人員更受歡迎；小型企業、私營企業、自主創業企業對會計人才的硬性標準較低，基本定位于?？飘厴I，他們更注重應聘人員的業務能力。2.2.3資格證書需求。超過95%的企業認為具備資格證書的會計人員會計理論知識更扎實，會計實務技能更熟練，對于考取了會計資格證書的應聘人員會優先錄取。計算機等級證書也是中小企業在招聘時關注的重點之一，通過調研發現：被調研的企業都使用了財務軟件，財務工作已全部變成了無紙化網絡操作模式，財務人員必須要能熟練操作計算機。對外語等級證書方面，大部分中小型企業對會計崗位的外語要求不高，未有要求財務人員必須持有英語類證書才能就業的企業。圖2企業對會2.2.4專業知識能力需求。從調研中可知，會計人員必須掌握的專業知識包括：①必備的思想政治理論、科學文化基礎知識和中華優秀傳統文化知識；②經濟、財政、稅務、金融、企業管理、市場營銷等基礎知識；③計算機、大數據基礎、經濟法、會計信息系統應用、統計學等基礎知識；④納稅實務、會計實務、成本核算與管理、財務大數據分析、企業財務管理、管理會計實務、審計的理論知識；⑤企業財務共享服務業務處理、云財務智能會計以及其他智能財務相關專業知識；⑥應用文寫作、溝通技巧、計算機知識等。除此之外，企業對會計人員的財務分析與管理能力的要求也在逐年提高，這就要求會計人員也需具備根據會計資料并結合企業實踐找出問題、查出原因并為改善企業經營管理提出意見或直接參與企業管理的能力。2.2.5核心職業能力要求。企業規模大小不同，設置的崗位細化程度也不同，根據調研結果可知，按照單位類型，會計崗位群主要由會計核算崗、出納崗、財務分析崗、稅務管理崗、審計崗構成，具體崗位核心職業能力要求一般如表1所示。
3提升會計崗位核心技能的建議
傳統的財務會計工作模式已經不能適應當前社會經濟的飛速發展，企業未來將需要大批精通大數據的高端人才，因此，會計人員需要轉變觀念，拓寬知識，增強財務數據分析能力，以此來提升會計崗位核心技能。
3.1轉變觀念，適應發展。會計人員作為財務管理工作的責任主體，應適應經濟發展形勢，將專業知識與經濟發展、時政熱點緊密聯系，從業務能力、職業素養、知識水平等多方面來不斷提高綜合素質[2]。會計人員應樹立服務意識，要有公允、客觀的態度，嚴謹的工作作風和精益求精的工匠精神，養成良好的職業習慣，具備良好的職業道德。
3.2加強學習，培養較強的數據和信息敏感性。大數據時代給會計工作帶來了新的挑戰和新的要求。會計崗位群的核心工作不再是單純的提供數據報表，更重要的是，要從財務數據中提煉出有價值的信息，并基于大數據的分析和預測，為企業決策提供有價值的服務。因此，會計人員不僅要滿足于完成本身傳統的工作，同時也應擺脫傳統思維模式，從企業需求出發，加強學習，提升自身財務技能[3]。
3.3立足高職教育，優化會計專業教學?；诟呗毥逃奶厣?，高職財會類專業所培養的主要是面向現代服務業、中小企業、金融行業、會計師事務所、非營利組織等基層業務和管理崗位，能服務地方經濟建設的復合型技術技能型財務人才。因此，要加強高職會計專業學生會計核心職業能力的培養。在教育部公布的《職業教育專業目錄(2021年)》中，將財務管理專業、會計專業、審計專業分別更名為“大數據與財務管理”專業、“大數據與會計”專業、“大數據與審計”專業。專業名稱的變化實際上也反映了專業建設的新要求，高職會計教育需要重新定位人才培養目標，改變人才培養觀念，提高人才培養能力，推進會計專業升級和數字化改造，從而培養出符合市場需求的復合型技能型人才。
參考文獻
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