前言：中文期刊网精心挑选了人工智能时代下的设计思维范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能时代下的设计思维范文1
关键词:人工智能；大数据；软件
1人工智能及大数据的概念
1.1人工智能
人工智能是一门利用计算机程序模拟人类智能的科学,其应用领域十分广泛,例如机器人、模式识别及专家系统等。人工智能的高科技产品,不仅实现了对人类思维的模拟,在某些方面还超过了人类。
1.2大数据
大数据是指海量信息的集合,一般用常规软件工具无法对其进行有效的采集、存储和处理,需要借助具有超强洞察力的大数据技术对其进行有效的采集、存储、处理、分析和共享。大数据技术能够有效地进行超大规模的并行处理,能够有效地处理结构化及半结构化的数据,具有较强的数据挖掘能力及分析决策能力。
2人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点
2.1知识更新能力
人工智能及大数据技术日新月异,需要软件专业技术专业人才具有较强的知识更新能力,较强的自主学习能力,以及较高的技术应用能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的自主学习能力不高,知识更新能力不强,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点改进培养方案,增加相关课程,培养学生对新知识的理解和掌握尤为重要。
2.2创新思维能力
人工智能及大数据时代下,需要软件技术专业人才具备较强的适应创新能力,较强的开拓思维能力,以及较强的团队协作能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的创新思维能力较差,新知识更新缺乏主动性,迫切行,学习意识不强。亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新改革培养方案,确定切实可行培养策略是学科发展的需要和任务。
2.3大数据分析能力
人工智能及大数据对人才的大数据分析能力要求较高,主要包括数据采集、数据整理、数据描述、数据统计分析和深度学习等诸多方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的大数据分析能力不够,不能很好地进行数据采集、存储、整理、描述、统计分析和归纳总结,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新培养体系。
2.4软件开发及测试能力
人工智能及大数据对人才的软件开发及测试能力要求较高,主要包括软件分析、软件设计、软件实现和软件测试等方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的软件开发及测试能力较差,不能够有效地开展软件的规划、分析、设计、实现与测试等环节,亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点提升学生的软件开发与测试的实践能力。
3建设策略
3.1转变教学理念,顺应人工智能及大数据时展要求
传统的教学理念已经不能适应人工智能及大数据时代的要求,亟需转变教学理念,从而适应人工智能及大数据时代的要求,进而提升软件技术专业人才的培养质量。在人工智能及大数据背景下,学校应深入分析人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点,从而有针对性的制定培养目标、培养任务和培养方案。在制定培养目标时,应着重考虑软件技术专业人才在人工智能及大数据时代应具备的能力素质。在制定培养任务时,应着重参考人工智能及大数据相关岗位的岗位要求。在制定培养方案时,应坚持以学生为主体,以学生为本,突出知识更新能力、自主学习能力、开拓创新能力、团队协作能力、大数据分析能力和软件开发及测试能力的培养。
3.2引导学生利用现代化、智能化的网络平台进行自主学习
为了更好地适应人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求,应引导学生利用现代化、网络化和智能化的Web平台进行自主学习,从而提升学生的知识更新能力、开拓创新能力、解决问题的能力和团队协作能力。首先,在人工智能及大数据背景下,网络上涌现了大量的人工智能及大数据相关的学习资源,但这些网络资源存在良莠不齐的现象,因此教师应该引导学生如何搜索、鉴别和使用这些网络学习资源。然后,教师可以引导学生自由分组开展人工智能及大数据相关的学习,通过兴趣小组的方式激发学生对人工智能及大数据的学习热情,提升学生的自主学习能力,提升在线学习的效率。最后,教师可以自建教学网站,对网络资源进行筛选和优化,使学生能够更好地进行网络学习。
3.3构建大数据分析课程体系,提升学生的大数据分析能力
人工智能及大数据对软件技术专业人才的数据分析能力要求较高,众多人工智能及大数据相关企业亟需大量的具有较高大数据分析能力的软件技术专业人才。因此,大数据分析能力是目前软件技术专业人才培养的重要内容,应适时构建大数据分析课程体系,进一步提升软件技术专业学生的大数据分析能力。首先,教师是教学的组织者,因此应注重教师的培养,只有提升了教师的大数据分析能力,才能更好地提升学生的大数据分析能力。然后,重点突出数据挖掘能力的培养,包括数据预处理能力和聚类分析能力等。
人工智能时代下的设计思维范文2
自1956年人工智能概念在达特茅斯会议提出以来, 人工智能的发展超出了人们的想象:1997年, IBM超级电脑深蓝击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫;2016年, 由Google旗下的深度学习公司Deep Mind开发的人工智能围棋程序Alpha Go战胜了世界围棋冠军李世石, 这件事轰动了全世界[1]。随后有关人工智能的热点应用不断推出, 比如无人驾驶、智能医生、语音与人脸识别等, 让我们认识到人工智能的应用已与生活息息相关。在教育领域, 人工智能应用也取得了重大突破, 比如2017年高考期间, 机器人艾达挑战高考数学, 10分钟就答完, 获得134分, 激发了教育领域对人工智能的巨大热情, 同时也引发了人们对教育的忧虑与反思[2]。2017年7月国务院印发了《新一代人工智能发展规划》, 提出人工智能产业竞争力在2030年要达到国际领先水平。目前世界主要发达国家先后从国家层面人工智能政策规划, 将人工智能作为国家经济发展、社会变革和国际竞争的新动力[1]。
1 人工智能定义和发展阶段
人工智能的英文是Artificial Intelligence, 简称AI, 人工智能的内容不断丰富和发展, 至今还没有统一的定义。比较权威的说法认为[3]:人工智能是关于人造物的智能行为, 主要包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器, 短期目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中, 所以它包含了科学和工程双重目标。根据其功能强弱, 人工智能分为三类, 即弱人工智能、强人工智能还有超级人工智能。人工智能的发展大体上经历了三个阶段, 第一阶段是20世纪50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命题逻辑、谓词逻辑等知识表达和启发式搜索算法为代表;第二阶段是20世纪70~80年代, 提出了专家系统, 同时基于人工神经网络的算法研究发展迅猛, 伴随着半导体技术计算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐渐开始突破;第三阶段是自20世纪末以来, 尤其是2006年开始进入了大数据和自主学习的认知智能时代。随着移动互联网的快速发展, 人工智能的应用场景也开始增多, 特别是深度学习算法在语音和视觉识别上实现了巨大的突破[4,5]。人工智能的技术体系主要分为四个方面, 即机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互等。当今击败世界围棋冠军李世石的Alpha GO主要应用了机器学习中的深度学习算法。
2 人工智能应用状况与反思
2017年, 阿里的无人超市落地杭州, 进店、挑选商品、付款支付一气呵成, 消费者几乎在完全自主的状态下完成购物。与此类似, 昆山富士康公司裁员6万名工人, 全用机器人代替。京东、淘宝引入的智能机器人替代了原来的仓库管理、人工客服等岗位。因此有学者悲观地断言:在人工智能时代, 因为很多职业岗位或技能将被智能机器人所代替, 职业院校毕业生很有可能面临毕业就失业的窘境。笔者认为, 我们不应该重蹈历史上英国制定的限制汽车推广使用的《红旗法案》的悲剧。正是这个在今天看来毫无道理的, 但却持续了三十年的法案让德国和美国的汽车工业完全赶上来, 最终远超英国。人工智能应用必将淘汰或替代很多现有就业岗位, 但同时又会创造新的就业岗位, 这是一个伴随着产业智能升级的、长期的艰难过程, 对于职业教育来说, 这既是一个严峻的挑战, 也是一个难得的机遇。
3 人工智能时代职业教育的发展策略
为了更积极地适应人工智能时代, 除了国家层面的统筹规划、科学指导和政策、经费支持之外, 建议还要做好以下几个方面的发展规划。
3.1 解放思想, 更新理念与制度
中国工程院院士潘云鹤提出, 人工智能走向2.0阶段的真正原因是世界正从原来由人类社会与物理空间构成的二元空间, 向着由物理空间、人类社会与信息空间构成的新三元空间演变[6]。因此, 职业教育在教学和管理过程中应该加入人工智能等相关理念和技术, 同时其办学定位、人才培养方案、专业建设、课程内容、考核评价标准等方面都需要做出相应的改进。比如当前大多数职业院校非计算机类专业的课程安排中, 信息技术类课程课时偏少, 数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有, 这样的安排不利于提升学生的信息素养, 必须做出相应的调整, 同时适当减少将来可被人工智能应用替代的技能课程的课时, 比如电算会计、环境监测等。
3.2 善用人工智能, 提升教学与管理
在人工智能背景下, 教师们现有的重复性工作和大量数据积淀的教学任务, 比如批改作业或阅卷或课堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教师能腾出更多的时间, 更充分地关注学生的个性差异, 从而为学习者提供更精确的个性化学习服务, 教师也能够及时调整教学方法和手段, 优化教学评价方式, 补充教学资源, 减少备课重复性工作, 提升教学效率, 真正地做得因材施教, 同时学生们的学习方法和方式将不同程度地得到重构, 基于大数据的智能在线学习平台大量出现, 不同的学校、学科及专业课程不再封闭, 学习时时处处都可以进行, 碎片化与个性化学习将日益普遍。教师能完整地跟踪学生的整个学习过程, 比如学生上课是否睡觉、是否玩手机、是否在教室里与其他同学合作学习等, 都能够根据监测数据进行智能解析, 有利于更有效、更全面地对学生进行过程性评价。大部分课程考试将全部自动化, 考生资格审查利用人脸识别、监考与阅卷都由智能机器来完成。上述人工智能给教学带来的这些变化既需要网络硬件设施和相关软件系统来支撑, 更需要职业教育的教师们继续提升信息技能、深化和加强信息素养。
3.3 深化产教融合、优化实训筑牢就业
在人工智能时代, 职业院校应与相关行业统筹发展, 深化产教融合, 拓宽企业参与的途径, 深化引企入教改革, 支持引导企业深度参与职业院校的教育教学改革, 多种方式参与学校专业规划、教材开发、教学设计、课程设置、实习实训, 促进企业需求融入人才培养环节;鼓励以引企驻校、引校进企、校企一体等方式吸引优势企业与学校共建共享生产性实训基地;全面推行现代学徒制和企业新型学徒制, 推动学校就业与企业招工无缝衔接。比如职业教育将出现新师徒制, 行业领域的行家里手将通过互联网以VR或者AR技术言传身教的方式, 带领规模庞大的徒弟用碎片时间进行学习与实践。
3.4 完善终身学习的职业教育体系
随着人工智能应用的深入推广, 职业院校培养的技能型人才所掌握的技能如果不及时进行充电升级, 中低端的重复性强的工作将面临被智能机器人不同程度进行替代的危险。所以对于不少技能岗位, 守着一门技术吃一辈子老本的时代将一去不复返。因此, 职业教育要继续完善终身教育体系, 为职业教育学生的充电升级铺就一条纵深的通道。
3.5 人文教育为道, 智能教育为用
在人工智能的帮助下, 简单重复性的工作将被机器替代, 人们将从重复繁琐的事务中解脱出来, 转去从事更具有创造性、创新性或者更具有情感类的工作, 这些工作需要人与人之间的合作与沟通, 因此, 职业教育更需要注重学生思想道德水平、人文综合素质的培养, 这是做人之道, 在此基础之上激发学生们的学习主动性和创造力, 促进跨界思维的形成, 更好地掌握人工智能时代的相关职业岗位知识和相应的智能技能。著名理论物理学家霍金曾说:完全人工智能的研发可能意味着人类的末日。Tesla汽车和Space X公司创始人马斯克说:我们必须非常小心人工智能。如果必须预测我们面临的最大现实威胁, 恐怕就是人工智能了[7]。一群没有良好道德水平的, 但掌握了智能技术或设备的人们是危险的, 所以职业教育应该从学生入学起就开始, 不断提升学生的思想道德水平, 热爱社会、热爱生活、乐于助人、与人为善。只有这样, 人工智能应用才能更好地服务人们、造福社会。
4 结论
人工智能正在快速又深刻地改变我们的教学、生活和工作方式, 也对职业教育提出了严峻的挑战, 同时也是一个巨大的机遇。职业教育在面对人工智能时代的变革时, 须要从国家政策、理念与制度、教学管理、产教融合、终身学习等方面做好应对, 切实地把握人文教育之道对智能教育之用的统领原则, 培养能很好地掌控人工智能技术和应用的人才。
参考文献
[1]谢青松.人工智能时代职业教育的转型和发展[J].教育与职业, 2018 (8) :50-56.
[2]苏令.人工智能来了, 教育当未雨绸缪[EB/OL].[2018-05-15].
[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].郑扣根, 庄越挺, 译.北京:机械工业出版社, 2000.
[4]王璐菲.美国制定人工智能研发战略规划[J].防务视点, 2017 (3) :59-61.
[5]贺倩.人工智能技术在移动互联网发展中的应用[J].电信网技术, 2017 (2) :1-4.
人工智能时代下的设计思维范文3
关键词：知识管理；知识作业；工效学；作业效率；人工智能
一、问题的提出
知识经济时代的到来使得脑力劳动者大量涌现，知识管理作为知识经济时代的管理（知识管理的广义定义）已成为企业实践和管理学理论研究关注的焦点。不少企业特别是以知识工作者为主的企业，如：惠普、麦肯锡、清华同方等，已经通过建立知识库、内部信息网络建设等知识管理手段极大地提高了企业运行的效率。然而值得注意的是，目前相关研究和实践大多仅关注对于知识这种资源的管理（知识管理的狭义定义）。即便是在这样一种狭义上的研究也主要“侧重于对知识管理的定义、目标和内容、策略与原则以及能支持知识管理的信息技术进行讨论，而对知识管理的具体方法与手段既没有展开，也没有进行系统研究。”
应当指出，信息化建设对知识资源的管理是知识管理中非常重要的部分，但还不是问题的全部。事实上，在实践中已经有不少企业由于片面强调构建企业内部知识共享平台，建立管理信息系统等技术手段，而忽略企业管理中一些更为基本的问题从而导致其信息化建设失败，不但没有增强企业的竞争力，反而成为企业管理者和员工的负担。在这方面，为数不少的失败的ERP案例就是典型的例子。
管理的基础问题和核心问题向来是并将永远是工作效率的问题。尽管在经济、社会发展的不同时期，组织系统的输入和输出内容可能完全不同，但人们管理的目的和本质总是追求最少的输入和尽可能多的输出（经济效益或社会效益）。在组织效率中，最为基础的问题是各项作业的效率。100年前，正是基于对体力劳动作业效率的追求和研究，使得管理从经验管理走向科学管理，从而极大地提高了劳动生产率。因此要提高企业效率、实现管理的目标就必须关注企业生产的作业过程以及这些作业过程中的工作效率问题。
在知识经济时代，知识作业取代体力劳动作业成为最普遍的劳动方式。因而在知识管理中，最基础和核心的问题应当是脑力劳动的工作效率（知识作业工效）问题。为此，应深入知识作业过程进行工作效率研究，否则，如果忽视知识管理中的基础性问题而片面强调外部的技术工具和手段，企业将难以从知识管理中真正获益。而深入作业过程进行研究正是工效学的基本研究方式，知识作业的工效问题既是知识管理的基础问题也是工效学研究应当关注的问题。工效学应开拓其在知识管理的基础性领域——知识作业工效的研究，迎接知识经济时代提出的挑战。但目前的工效学的关注焦点仍在于对操作性体力劳动的效率以及人与机器、环境的适应性研究。即便是涉及知识管理，也大多只从环境对知识工作者身心健康的影响等如何提高脑力劳动者的工作舒适度这样一些角度进行探讨。这一领域的发展与知识经济的时代环境极不协调。知识管理的需要以及工效学本身的发展要求尽快将工效学的关注焦点转移到以脑力劳动为基础的知识作业过程研究中来。
二、知识作业工效学研究的可行性和基本技术思路
1．知识作业工效学研究的可行性。
对知识作业效率的工效学研究就是要深入知识作业的过程，从作业效率的角度研究人如何能够更有效地对知识信息和相关物质资料进行接收，加工与输出，特别不能忽视的是中间的加工过程。由于脑力劳动的复杂性、内隐性、差异性以及难以定量等问题的影响，目前国内外对脑力劳动的研究还只停留在心理学方面的基础性研究以及在人工智能研究方面的应用。在管理学理论和管理实践应用中，人们大多将知识作业过程当作一个“黑箱”，通过关注“黑箱”两端的输入和输出，并凭借外部技术手段来提高其输出，忽略或者说是有意回避了中间的过程（由于脑力劳动过程的复杂性以及相关基础性理论研究的不成熟）。
知识作业过程的研究虽然复杂，但从目前的“人工智能”和“脑力劳动机械化”的研究现状来看，深入人脑思维过程对知识作业进行研究仍然可行。所谓“脑力劳动机械化”是由首届国家最高科学技术奖获得者吴文俊院士提出的：“用机器代替体力劳动作为人手的延伸可以称之为体力劳动的机械化，用某种设备代替脑力劳动作为人脑的延伸可以称为脑力劳动的机械化”。它实际上是人工智能的一个方面。从目前看来，人工智能的研究正在不断取得突破性的进展。人工智能就其本质讲是对人们已知的、有规律性的思维和行为的模仿，知识作业中人的思维和行为正有此规律性，因而从某种程度上讲人工智能事实上已经对知识作业过程进行了模仿，而这一模仿必然建立在对脑力劳动作业过程进行研究并最终标准化、程序化的基础上。由此，我们可以预见，知识作业的过程虽然复杂，但打开知识作业过程这一黑箱，深入黑箱进行研究，把黑箱变成“灰箱（greybox）”以至“白箱（whitebox）并非不可能之事。
2．知识作业工效学研究的技术思路。
如何进行知识作业的工效学研究？追寻管理学和工效学的发展史，人们可以发现：100多年前，泰勒（Taylor）的“时间-动作研究”(timeandmotionstudies)建立了以时间和动作研究设立的工作标准，推动了管理各项工作科学化进程，开工效学研究之先河并使传统的经验管理步入科学的殿堂。1912年著名的美国效率专家吉尔布雷思（Gilbreth）在美国机械工程师学会上首次发表《细微动作研究》，从众多的操作性作业活动中分离、抽取出18种一般操作活动动作要素（简称动素）。1930年美国康奈尔大学莫金逊以一种新的概念——“工作简化”，把科学管理的技术思路由工厂作业扩大到行政事务管理、商业、医院等各个领域。这些开创性基础研究工作，奠定了一条对作业进行“细分简化标准化”的研究思路，为提高作业效率和管理效率奠定了理论基础和技术思路，他们的成果至今还是管理学、工效学方面教科书的经典理论。
100年来，沿着经典科学管理奠定的“细分简化标准化”研究思路，围绕着如何提高工作效率和管理效率等核心问题，研究者们深入作业过程和管理过程进行大量研究，大大提高了生产和管理效率。随着社会和科学技术的飞速发展，知识经济时代的到来使人类劳动和工作方式已发生根本性转变，以体力为主的操作性作业的“时间——动作”分析和动作要素分析等经典理论与方法已不能满足以脑力劳动为支撑的知识作业研究的需要。然而，尽管经典科学管理与现代管理研究的对象有着本质的差异，经典科学管理深入作业过程和管理过程“细分简化标准化”的研究思路，仍是研究知识作业（脑力劳动）工效可以借鉴的基本学术思路。这对于知识作业工效问题的研究具有理论方法和实现技术上的继承性和延伸性，是在新的领域内的深入，也是对一般工程操作研究在知识作业研究方面的提升与拓展。人工智能研究所取得的成就充分说明了对某些脑力劳动进行标准化研究的可行性。如同对操作性作业的分析与研究一样，通过对知识作业过程的研究，也可以类似于“时间——动作”研究和动作要素分析的基本理论方法和技术思路为指导，分解知识作业，抽取与定义知识作业的工作要素，探讨知识作业的一般环节、程序、过程，合理地组织知识作业的工作要素并再设计标准化作业方式，以科学地提高知识作业的工作效率和基于个体工作效率的管理效率。
三、知识作业的工效学研究对知识管理的基础性意义
工效学注重通过作业过程研究来提高系统效率，其基于作业过程的研究成果曾极大地丰富了管理学的内容，许多成果成为管理实践中的基础性要求。可以预见，在知识经济时代，注重知识作业的效率研究将同样有助于这一时代的管理实践，并如同对体力劳动的作业研究是传统管理（相对于知识管理）的基础一样，知识作业的效率研究必将奠定知识管理的基础。
知识作业的工效学研究对于知识管理具有基础性意义。其一：它可以提供较全面的知识工作职业分类标准，目前国内外还没有这样的一个分类标准（现有的分类标准涉及知识型职业较少，大多为技能型职业。可参见《中华人民共和国职业分类大典》）。要建立这样一个分类标准，就必须深入各种知识作业过程，考察、细分和比较各职业之间的相对作业难度，从而建立他们之间可比较的等级划分标准，给知识工作者一个社会化的价值评估标准。这将有利于更科学地定义脑力劳动和评价脑力劳动的价值，为企业聘用人才，激励人才提供标准，对于社会对人才的培育以及人才自身的成长将起到积极的引导作用；其二：如同泰勒对体力劳动的“时间——动作”研究为体力劳动提供标准动作从而提高了传统生产方式下的社会劳动生产率一样，对知识作业的工效学研究可以为一些重复性脑力劳动设定标准化“操作程序”（从某种程度上讲这就是这些脑力劳动机械化的前提），从而极大地提高这些脑力劳动的工作效率。控制理论的奠基人美国数学家N．Wieaer曾说过：“第一次工业革命是人手由于机器竞争而贬值，现在的工业革命便在于人脑的贬值，至少人脑所起的较简单的较具有常规性质的判断作用将要贬值”。可以预见，在脑力劳动作为主要劳动方式的知识经济时代，通过知识作业的工效学研究，使一部分重复性脑力劳动程序化（贬值）将为整个社会劳动效率的提升起到基础性作用。
参考文献：
1．左美云．国内外企业知识管理综述．科学决策，2000，（3）：32－37．
人工智能时代下的设计思维范文4
关键词：数字经济；财务会计；管理会计；人工智能
随着大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的创新、应用和推广，数字经济已深入到各个领域、各个层面，会计信息出现几何式地爆发增长，数字经济逐渐凸显出颠覆和重塑财务管理领域的威力，使得单纯的财务会计或管理会计难以满足现代企业高速发展的需要，现代企业的发展需要财务会计和管理会计的协同发展。
一、财务会计与管理会计的内涵及关系
财务会计是对企业经济业务进行确认、记录、计量和报告，向信息需要者提供财务信息的经济管理活动。管理会计是深度参与企业战略规划、管理决策、内部控制与绩效管理活动，并为这些活动提供有价值的信息，以促进企业顺利实现战略目标的经济管理活动。1.财务会计与管理会计的共通点一是同属于会计体系，财务会计与管理会计共同构成了有机的会计系统，两者相互依存、制约和补充。二是目标相同，财务会计与管理会计作为会计的两个分支，两者共同为实现企业价值最大化服务。2.财务会计与管理会计的差异一是遵循准则不同。财务会计必须严格按照会计制度、会计准则、税务法律法规等强制要求定期出具财务报表、进行税金申报等。管理会计没有固定的方法、标准、周期，根据管理者的需求和实际情况设定指标，一切以提高企业效率为准绳。二是服务对象、报告目的不同。财务会计主要通过对外报送各类报表、报告、披露财务信息等，服务单位外部具有经济利益关系的相关者，主要起到“反映”的作用，通常被称为“外部会计”。管理会计主要分析、研究经营活动中的具体问题、具体事项，提出、优化解决方案，为内部各层级管理者提供决策依据，主要起到“控制”的作用，通常被称为“内部会计”。三是工作核心不同。财务会计的工作核心为业务反映，合法合规地反映企业在过去经营管理过程中人力、财力、物力等要素在供应、生产、销售各个阶段、各个环节上的采购、使用、消耗、分布等情况，保证企业定期财务报告的财务状况、经营成果、现金流量的真实性、准确性、完整性，财务会计反映的业务主要发生在过去，是过去实际已经发生的经营管理活动。管理会计的工作核心为过程管理，对经营管理活动在事前进行预测、在事中进行跟进和控制、在事后进行回顾和分析，做到总结过去，汲取过去的经验、教训，从而更好地控制现在和指导未来；管理会计报表不受时间的约束和限制，可以编制未来的报表，也可以编制业务进行中的报表，还可以编制各期对比分析报表，时间维度、报表内容可以完全根据管理过程的需要而编制。四是工作内容、报告格式不同。财务会计的工作内容是企业全部的会计要素，是完整反映、监督企业的全部生产经营过程，所编制的报告信息需要按照统一格式。管理会计的工作内容可以是企业整体，也可以是企业内部的一部分，所提供的内部报告没有统一格式，甚至报告的种类也没有统一规定。
二、数字经济时代财务会计与管理会计协同发展的必要性
1.相关概念（1）数字经济。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。大数据、云计算、区块链和人工智能是数字经济的重要构成要素，数字经济的发展主要依赖这些技术的共同发展。（2）大数据。大数据是指一种数据集合。大数据技术的核心在于对海量数据进行专业化的挖掘、穿透、分析等加工处理，最终实现数据增值的成果。（3）云计算。云计算是一种互联网下的信息技术，本质是数据、信息、资源的集中和共享。（4）人工智能。人工智能就是使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。人工智能的实质是算法和数据，是大数据、云计算、区块链结合发展的更高阶段。2.数字经济时代对会计发展的要求一方面，财务转型源于企业生存和发展的内在需求。随着市场竞争日趋激烈，为争取更大的市场份额，在成本压力上升、利润压缩的环境下，大多数企业只能通过选择提高决策水平、提升内部管理能力实现企业价值的最大化，这要求财务人员必须参与到企业决策和管理的全过程，收集分析财务信息、提供财务判断，以支持企业决策和管理的科学性、准确性、及时性。另一方面，数字经济技术为转型提供了可行性。互联网、大数据等技术的飞速发展，人工智能具备了完成基础财务会计工作的能力，并且完成的准确性、时效性大幅度提高，释放出了大量的财务基础操作人员、复核人员，使得财务人员把时间和精力投入更高附加值的工作中成为可能。如，参与企业战略制定、预算管理、成本管控等工作，并为这些工作提供有价值的信息。同时，数字经济技术可以准确、快速地提供、加工、处理大量的数据信息。可见，数字经济时代，当企业同时存在转型需求，又具备转型条件时，转型成为必然。但是，财务会计向管理会计转型并不意味着管理会计取代财务会计。之所以目前企业都在提倡财务转型，是因为过去我国企业没有开展管理会计工作，在目前数字经济时代，需要有一部分财务人员转而从事管理会计工作。但是这并不意味着财务会计不再重要，因为财务会计是管理会计的基石。同时，管理会计的发展又能倒逼财务会计提供更多、更规范、更有价值的企业经济活动信息，促进财务会计更好发展。因此，只有财务会计和管理会计协同发展，才能更好地为企业管理与决策服务，更好地促进企业发展。
三、财务会计与管理会计协同发展存在的问题
1.Y公司简介及财务会计与管理会计发展现状Y公司是A股上市的快消品行业公司，行业的市场增长率25%。Y公司产品的市场占有率65%、市场增长率40%。Y公司作为A股上市公司，在完善财务会计体系的基础上建立了管理会计体系，但目前财务会计体系与管理会计体系独立运行。管理会计体系建立背景：在Y公司年度经营汇报会上，对于广告费的投放金额，市场部汇报的是800万元，财务部汇报的是1000万元。对此，市场部的观点是企业本年度签订了800万元的合同。财务部的观点是虽然当年公司签了800万元的广告合同，约定自当年6月份开始在电视上播放8个月，当年共播放7个月，按照权责发生制原则入账，广告费当年的入账金额应当为700万元。但是，按照同样的权责发生制原则，上一年度签订的广告合同在本年度播放，应当计入本年度的费用是300万元，合计1000万元，并且在财务报表中只能按照1000万元报出。为解决该类问题，财务部门牵头梳理各管理层级、各部门的需求，协同信息管理部门利用数字经济技术建立财务会计与管理会计协同发展体系：维护管理会计基础信息，建立管理会计取数逻辑，自动生成管理报表，提供给内部管理者；维护财务会计基础信息，建立财务口径取数逻辑，自动生成财务报表，提供给外部利益相关者。2.财务会计与管理会计协同发展存在的问题及困境（1）将财务会计与管理会计独自运行，而不是协同发展。某种意义上，财务会计是管理会计的基础，管理会计是财务会计的提升，Y公司建立的管理会计体系独立于财务会计体系运行，财务会计以权责发生制为基础，管理会计以收付实现制为基础，因此目前不能解决它们之间数据不一致的本质问题，阻碍了管理会计的应用与发展。（2）将无财务会计经验的人员配备到管理会计岗位。目前，Y公司将个别无任何财务会计经验的人员配备到管理会计岗位，管理会计只能出具管理角度的数据，对于与该管理角度数据相关的财务会计数据，没有理论基础和实务经验，导致管理会计与财务会计完全是两组数据，极端情况下出现满足管理需求的数据未在财务会计角度进行及时披露。如上述管理广告费的管理会计人员，其专业是品牌设计，无任何财务经验，在年度预测时，提报的广告费用是800万元，但财务会计最后决算出的广告费用是1000万元。这也就意味着，年度决算利润比预测利润少了200万元，该差异直接导致Y公司应当披露预测数据但没有披露，造成Y公司信息披露不合规。（3）出现重管理会计、轻财务会计的倾向。Y公司为推进管理会计的顺利实施，配备了大量的人力、物力、财力至管理会计，甚至抽调了一部分理论基础扎实、执行能力强的财务会计人员至管理会计项目组，以致出现财务会计人员紧张的情况。实际上，Y公司作为A股上市公司，对财务会计信息承担定期披露的义务，披露信息的准确性、及时性至关重要，不能在发展的过程中顾此失彼。（4）存在基础数据重复维护现象。自从Y公司建立管理会计以来，经常听到财务人员抱怨“天天在维护基础数据”，财务会计系统维护一次，管理会计系统维护一次，两套基础数据在很大程度上是相同的。如在维护广告费用的基础信息时，项目名称、合同金额、供应商名称等接近90%的信息是相同的，财务会计系统仅需要增加维护受益期间。在这种情况下，相同数据维护两次，造成人力资源的极大浪费。（5）存在取数逻辑重复设置问题。信息管理部在设置取数逻辑时发现，管理会计的某一段取数逻辑，在设置财务会计系统的取数逻辑时已经设置过，存在取数逻辑重复设置。取数逻辑的重复设置，一是造成不必要的取数环节增加，降低取数效率；二是造成存储空间的浪费。
四、数字经济时代财务会计与管理会计协同发展对策
1.建立科学的财务会计与管理会计协同发展模式财务会计与管理会计最好的关系是协同发展。财务会计要做到的是保证数据核算严格按照会计准则、政策法规；管理会计要做到的是既要能听得懂业务在说什么、理解到业务需要什么，又需要深入领悟财务会计的核算原理，只有同时做到，才能有效地提出财务会计与管理会计协同发展的方案。如在系统中设置由权责发生制转换为收付实现制的换算算法，确保两者数据本质上的一致性等。以广告费用为例，假设广告费用的年度预算是800万元，按照权责发生制以前年度签订合同受益期在今年的金额是300万元。财务人员应当非常清楚今年签订的合同受益期在今年的金额不应超过500万元，同时要辅导市场部理解：预算800万元，不是可以签订合同的金额是800万元；当合同的受益期部分在以后年度时，可以签订合同的金额可能高于或等于800万元；当合同的受益期全部在当年时，可以签订合同的金额不高于500万元。在此基础上，利用数字经济技术生成包括已签合同金额、费用已入账金额、尚可签订合同金额、费用尚可入账金额等信息的报表，及时动态地反馈至市场部、管理者，以作为市场部签订广告合同、管理者审批广告合同的信息基础。通过该过程，将广告费用的管理会计数据同财务会计数据进行有效衔接，实现有效控制广告费用的预算超支抑或广告费用投入的不足。2.避免重复工作、提高运行效率维护一套全面、真实、完整的基础数据，形成数据库系统，同时建立财务会计、管理会计的取数逻辑、分析逻辑、穿透逻辑、报表模型等，根据各自的需求自数据库系统读取基础数据，实现一套基础数据同时生成财务会计报告和管理会计报告的需求，最大程度避免基础数据的重复维护，提高数据提取效率。可行的情况下，将财务会计数据设计为管理会计数据的来源，避免取数逻辑的重复设置，以最少的数据维护，满足财务会计和管理会计数据的提取。3.充分运用数字经济技术借助大数据、云计算、区块链等数字经济技术对原始数据信息进行有效整合和管理，深入地、全方位地挖掘数据价值，人工智能完成基础的、指令性的财务会计工作，释放更多人力、时间完成财务会计的高难度工作、管理会计工作，以及财务会计与管理会计的协同发展工作。
五、结语
综上所述，数字经济技术已经深入到各领域，更是颠覆和重塑着财务管理领域，在此背景下，财务会计与管理会计的协同发展势在必行，同时数字经济技术又为两者的协同发展提供了技术可行性。充分利用数字经济技术实现财务会计与管理会计的协同发展，财务人员必须顺势挑战、创新思维，由管理兼具赋能，由会计核算兼具支持管理和业务决策，必须夯实财务会计基础，提高管理会计水平，实现财务管理的价值，实现企业增值的目的，最终实现股东财富最大化的目的。
参考文献
1.陈娅.新形势下管理会计与财务会计的融合思考.经济管理文摘，2021（17）.
2.董洁.企业管理会计与财务会计融合策略思考.财经界，2021（24）.
3.刘小玲.如何促进企业财务会计和管理会计协同发展研究.商场现代化，2019（24）.
4.周彩英.互联网视角下纺织企业财务会计与管理会计协同发展展望.市场观察，2019（11）.
人工智能时代下的设计思维范文5
中医医家师承授受,师者言传身教,因材施教,学者体悟心会,成为古代中医药人才培养的主要模式,使中医中药在漫漫历史长河中得以延续、发展。然而,千年传承,百年困惑,当古文化与新文明发生了对接,当元阴元阳碰撞了0和1代码,中医药学的教育传承如何从原始的手工作坊体系走向机器化批量生产道路,古代自然哲学式、思辨式的中医论述如何换装为强大的现代科学体系,变成用现代科学语言表达的唯象理论,便成为一直以来的核心论题。
职称网
1 现代中医教育体系及思维模式
目前,中医教育以学院教育为主,采用基础教育、专业教育、临床实习三段式教学模式,以及理性思维为主导的思维导向,以系统性、完整性的学科分科教育为基础,突出了课堂、教师、教材的中心地位。现代中医已经实现了从师承教育到学院教育的转变,重视教育目标和培养模式的共性,注重学生扎实的理论基础和自主学习的能力,以及辨证论治理论思想的培养,使得现代中医师的培养走向规模化。
然而,审视规模化教育体制下的教育模式,并不能让我们高枕无忧,因为,我们所期待的“秀才学医,如笼抓鸡”并没有出现,取而代之的则是枯燥、抽象,甚至晦涩难懂的尴尬处境,很多想往中医的初学者,才触皮毛,便生退却之心,因为“不协调”,玄妙晦涩的理论论述与人工智能化的机器识别,浩如烟海的古籍与海量数据便捷检索的自动化体系,古代自然哲学式的思辨方式与现代严谨缜密的逻辑推理,加之系统化微观化高精密仪器化的西医学导向的医疗体制体系与整体性宏观性四诊合参式的中医辅助医疗地位,让很多学子望而却步,而即使高学历中医学子,无论在临床治疗水平与中医学术造诣上也很少有人能望老中医项背。2 全脑思维契合中医教育传承模式探索2.1 全脑开发的理论基石
1981年美国加州理工学院罗杰·史培利博士提出了左右脑理论,并因此获得诺贝尔医学奖。这项理论将大脑分为左半球和右半球,认为左右脑有着不同的智能。左脑操纵语言,偏重概念思维,具有逻辑思维功能；右脑知觉空间关系,欣赏音乐绘画,偏重直觉思维,具有形象思维功能。哈佛大学心理学博士詹姆斯·怀特研究发现,一般人只用了大脑潜能的10%,甚至更低；而95%的人荒废了右脑,即仅仅使用一半的大脑,另一半的大脑被闲置起来。如果我们能够充分地运用左右脑,则会产生意想不到的效果。
全脑学习就是充分调动左右脑多元智能参与学习活动,双管齐下,平衡发展,最大限度发挥大脑潜能。全脑学习由知识、方法技能的学习和情感态度的学习3个方面构成,让学习者左右脑互动,音乐、图像等于大脑互动,学习者与知识互动。
2.2 当前的教育大环境需要全脑教育
职称网
我们国家所实行的应试教育所开发的是左脑,实际上大脑左半脑是辅助的,右半脑是主要的,深层次的思考,深层次的创意,深层次永久性的记忆靠右脑,而我们恰恰忽视了右脑的开发,目前国家所倡导的素质教育,就是要我们开发右脑,多用右脑,多训练右脑可以事半功倍,甚至可以提高几百倍。英国哈莫尔曾说过：“右脑的图像思维能力是惊人的,调动右脑思维的积极性是科学思维的关键所在。”就大部分天才来说,他们能够很有效地使用大脑,取得杰出的成就,原因是他们大多能够充分协调、合理地使用大脑。爱因斯坦就曾说过：“我思考问题时,不是用语言进行思考,而是用活动的跳跃的形象进行思考。”此外,瓦特看到火炉上的水烧开后壶盖不停地动,发明了蒸汽机；鲁班被草划破了手,发明了锯；世界著名画家达·芬奇从画鸡蛋开始,成为一代巨匠等,均是左右脑协调发展的典范。
2.3 古代中医教育传承体系中的全脑式教育
就全脑式教育而言,我国有先天的优势,因为汉字是象形文字,而运用象形文字本身就是用的右脑。此外,在传统中医教育中,我们意外发现全脑式教育竟然无处不在。首先,在古代特定的社会同构体中,传统的中医药学以其特定的思维方式,即形象思维为主导,采用形象思维下的形象比较、倒果求因、类比推理等思维方法,成为当时社会的主导；其次,传统中医药的望、闻、问、切四诊合参以及经络铜人等多感官、多知觉体验式的医疗、传承手段,不仅强化了感性认识,而且不自觉地早已运用、挖掘了右脑潜能；第三,古代中医是古代自然科学与中国传统文化相结合的产物,具有多学科的特点,因此,历代名医多博览群书、吸纳百家,通晓佛、道、儒等学说,这种文理兼通的多元思维模式使得中医理论在形成之初就成为形象思维与逻辑思维完美结合的经典之作；第四,古代中医师承教育的最大特点是强调教学的实践性,重视临床能力的培养。而将课堂与临床合二为一,理论学习与临证实践融为一体,恰恰又是抽象思维与形象思维、左脑与右脑的有效契合。
2.4 现代互联网高速经济时代下的全脑思维新模式
1989年,美国率先推出了全国性的脑科学计划,把1990－2000年命名为“脑的十年”,并制定了以开发右脑为目的的“零点工程”。之后,国际脑研究组织(IBRO)和许多国家的相应学术组织纷纷响应。欧洲出台了“欧洲脑的十年”计划,日本启动了为期20年的“脑科学时代”计划和“脑科学与教育”研究项目,全脑教育已经呈现出“全民普及”的态势。
在现代互联网高速经济时代,中医教育更应抓住这次革命性、全球性脑风暴的机遇,综合应用数据挖掘、人工智能、虚拟仿真等现代多媒体、数字信息技术,增加内在知觉体验,平衡开发大脑潜能,将整体思维嵌入机器代码,将临床搬进课堂。
2.4.1 音乐冥想
音乐诱导具有集中注意力、提高记忆力、增强想象力、开发智力等多种效应。接受这种有节奏的声波振荡,可以使人体各部分本能地、协调一致地按照规定的节奏、旋律、情感进行细微振荡,促使细胞正常分裂,加强新陈代谢,使人的心跳、血流、肌肉收缩、肠胃蠕动得到最好的、最统一的节奏调整。右脑被称为“音乐脑”,经常进行音乐诱导,能改变右脑的劣势地位,转换脑的能量平衡,从而使脑电波发生变化,达到使右脑活化的目的[1]。因此,基于中医五行理论开发五行音乐,将成为身体平衡与右脑活化的高效粘合剂。
2.4.2 多感官、多知觉体验
职称网
迄今为止,许多人没有意识到自己还有其他5种知觉可以用来想象。时常练习用多种知觉来想象,可以增加图像的清晰度和鲜明度,从而刺激右脑思维活性。不管你的目的是什么,能运用越多的感官来引起强烈的图像,成功的机会就越大。能够运用越多知觉创造一个鲜丽的内在经验,你的想象就会变得越有意义,收获也就越多。
2.4.3 虚拟化、智能化体验式传承体系
国际著名传播学家、教育新秩序的倡导者余也鲁教授指出：“文字发明前,人类多用右脑；文字普遍使用后,我们多用左脑……现在电视出现,重心又移到右脑,这会引发一些什么变革呢？”这里实际上提出了一个平衡用脑,运用全脑学习的问题。天津普教系统就曾进行过一个颇具影响的教学科研课题,即运用多媒体教学,提供形象教材,引导学生交替使用左右脑,从而使形象思维与抽象思维的交织上升为灵感思维与创造思维,达到平衡用脑目的[2]。
中医理论的形成并不是从实验中来的,而是象控制论的黑箱论那样,通过无数的信息反馈得出的[3],而这种反馈信息就是各种知觉信息构成的形象素材,并结合逻辑思维判断所形成的阶段式螺旋上升式的思维创造。因此,应运用虚拟化、智能化的辅助手段实现多感官、多知觉的信息体验,建立虚拟课堂、虚拟实验、虚拟临床,甚至虚拟“药物园”、虚拟针灸铜人等仿真交互环境,加强感性认识,增加辨证施治方法、药物性味归经以及方剂组成等理论的理解、记忆和运用,以虚拟医院为实验室,以虚拟患者或病历作为实验课的素材,进行完全虚拟化的临床科研设计、临床诊疗、临床观察及临床总结。
此外,可以利用情感暗示教学调动大脑无意识领域潜能,以培养学生的直觉思维、发散思维,以及对知识接受的自觉性；利用情景联想、脑力激荡、灵感捕捉来培养创造思维等等。
这种全新的多感官、多知觉体验式教学模式,一方面寓教于乐,化抽象为形象,化复杂为简洁,融知、情、意、趣与一体,以有效调动学生主体性学习热情,充分体现“教师主导,学生主体”的双边作用；另一方面,形象思维与抽象思维反复交替印证的过程,也即思维启发、灵感创造的过程,虚拟化整体教学实现了课堂教学与临床教学的实时交互,温故而知新,继承后创新,更使因材施教、差异教学成为主体选择下的水到之渠。在此,主体性、交互性、启发性、创造性、差异性的教育教学新模式得到综合体现。
职称网
3 结语
全脑思维,新模式古用,既是新时代传统教育的活性剂,也可以说是传统中医思维的复古。互联网时代经济、现代思维节奏决定了中医教育现代化步伐,抽象思维与形象思维,情景教学与实战演练,多感官刺激与全脑学习,师承教育与规模化、现代化学院教育的全方位结合,将为中医的教育传承事业搭建起一座传统与现代、现代与未来的教育桥梁。
【参考文献】
[1] 王世群.全脑学习势在必行[J].山东教育,2001,14(2)：7－8.
人工智能时代下的设计思维范文6
关键词：中小企业；会计岗位；技能需求
“十四五”时期，随着信息经济的发展，尤其是互联网技术的发展，互联网技术在会计领域的应用使会计行业实现了业财融合，会计管理逐渐规模化、集团化、融合化发展。面对这一变化，要求会计人员不仅要具备扎实的专业理论知识，还要具备信息化处理能力，形成立体思维，从海量的财务数据中提炼出有价值的信息资源，并进行分析预测，进而为企业决策提供有价值的信息服务。
1调研情况概述
根据本校学生的就业分布情况，本课题组成员以调研中小微企业为主，主要调研地集中在湖南省(长株潭地区、郴州地区、邵阳地区、常德地区、益阳地区等)、广东省(深圳、东莞等)和江苏浙江一带。对多个省市的企业、毕业生以及在校生进行了线上线下访谈、问卷调查、实地参观等多方式的调研。具体实施情况包括以下几个部分：第一，利用知网、万方等工具查找相关文献，确定基本调查方案；第二，以毕业生为突破口，联系了20余家企业进行线上线下的深度访谈，详细了解中小企业对财会类专业人才的需求、企业会计岗位的核心技能需求以及企业对会计专业岗位核心职业能力要求等；第三，设计调查问卷并发放给企业会计人员，发放调查问卷100份，回收有效问卷89份，此外，还与10位优秀毕业生进行了访谈。
2调研结果分析
2.1会计人员常见岗位所需核心技能。随着数字化、智能化的推进，财务领域一大批新兴技术影响着财务工作的方法与流程，会计工作由偏重核算的传统财税会计工作向智能财税业态升级转型。通过对“未来具备数字化思维素养的财经人才的需求”调研，会计人员由传统核算人员向智能财税型人才转型，必须满足企业内部会计核算岗位、出纳岗位、财务分析岗位、审计岗位、税务管理岗位职能的智能化需要。因此，财会人员应具备数据分析和预测能力、战略分析能力、管理决策能力等职业核心能力[1]。
2.2中小企业会计岗位需具备的核心技能需求2.2.1素质需求。会计人员承担着企业主要的经济管理工作，只有具备较强的综合能力与素质，才能满足企业的需求。通过线上线下访谈得知，企业对毕业生的诚实守信、遵纪守法、热爱劳动、履行道德准则和行为规范等方面尤为看重。由此可见，作为会计类的工作人员，必须具有会计职业道德，具有职业创新意识和创新精神，具备沟通协调能力，能严格遵守各项法律法规。2.2.2学历需求。企业中对会计人才的学历要求如图1所示。由图1可知，五成以上的企业要求的学历是专科及以上，有17%对学历没有具体的要求。这个结果是综合所有调研企业得到的，但是不同类型的企业对会计人才的学历要求存在差异。从所调研的中型企业来看，在引进会计人才时主要以本科学历为主，但是本科文凭并不是必需的，有3~5年实践经验的会计人员更受欢迎；小型企业、私营企业、自主创业企业对会计人才的硬性标准较低，基本定位于专科毕业，他们更注重应聘人员的业务能力。2.2.3资格证书需求。超过95%的企业认为具备资格证书的会计人员会计理论知识更扎实，会计实务技能更熟练，对于考取了会计资格证书的应聘人员会优先录取。计算机等级证书也是中小企业在招聘时关注的重点之一，通过调研发现：被调研的企业都使用了财务软件，财务工作已全部变成了无纸化网络操作模式，财务人员必须要能熟练操作计算机。对外语等级证书方面，大部分中小型企业对会计岗位的外语要求不高，未有要求财务人员必须持有英语类证书才能就业的企业。图2企业对会2.2.4专业知识能力需求。从调研中可知，会计人员必须掌握的专业知识包括：①必备的思想政治理论、科学文化基础知识和中华优秀传统文化知识；②经济、财政、税务、金融、企业管理、市场营销等基础知识；③计算机、大数据基础、经济法、会计信息系统应用、统计学等基础知识；④纳税实务、会计实务、成本核算与管理、财务大数据分析、企业财务管理、管理会计实务、审计的理论知识；⑤企业财务共享服务业务处理、云财务智能会计以及其他智能财务相关专业知识；⑥应用文写作、沟通技巧、计算机知识等。除此之外，企业对会计人员的财务分析与管理能力的要求也在逐年提高，这就要求会计人员也需具备根据会计资料并结合企业实践找出问题、查出原因并为改善企业经营管理提出意见或直接参与企业管理的能力。2.2.5核心职业能力要求。企业规模大小不同，设置的岗位细化程度也不同，根据调研结果可知，按照单位类型，会计岗位群主要由会计核算岗、出纳岗、财务分析岗、税务管理岗、审计岗构成，具体岗位核心职业能力要求一般如表1所示。
3提升会计岗位核心技能的建议
传统的财务会计工作模式已经不能适应当前社会经济的飞速发展，企业未来将需要大批精通大数据的高端人才，因此，会计人员需要转变观念，拓宽知识，增强财务数据分析能力，以此来提升会计岗位核心技能。
3.1转变观念，适应发展。会计人员作为财务管理工作的责任主体，应适应经济发展形势，将专业知识与经济发展、时政热点紧密联系，从业务能力、职业素养、知识水平等多方面来不断提高综合素质[2]。会计人员应树立服务意识，要有公允、客观的态度，严谨的工作作风和精益求精的工匠精神，养成良好的职业习惯，具备良好的职业道德。
3.2加强学习，培养较强的数据和信息敏感性。大数据时代给会计工作带来了新的挑战和新的要求。会计岗位群的核心工作不再是单纯的提供数据报表，更重要的是，要从财务数据中提炼出有价值的信息，并基于大数据的分析和预测，为企业决策提供有价值的服务。因此，会计人员不仅要满足于完成本身传统的工作，同时也应摆脱传统思维模式，从企业需求出发，加强学习，提升自身财务技能[3]。
3.3立足高职教育，优化会计专业教学。基于高职教育的特色，高职财会类专业所培养的主要是面向现代服务业、中小企业、金融行业、会计师事务所、非营利组织等基层业务和管理岗位，能服务地方经济建设的复合型技术技能型财务人才。因此，要加强高职会计专业学生会计核心职业能力的培养。在教育部公布的《职业教育专业目录(2021年)》中，将财务管理专业、会计专业、审计专业分别更名为“大数据与财务管理”专业、“大数据与会计”专业、“大数据与审计”专业。专业名称的变化实际上也反映了专业建设的新要求，高职会计教育需要重新定位人才培养目标，改变人才培养观念，提高人才培养能力，推进会计专业升级和数字化改造，从而培养出符合市场需求的复合型技能型人才。
参考文献
[1]望晓枢.大数据时代下财经商贸类岗位技能需求的转变[J].现代商业，2020(30)：117~118.
[2]鲁怀珍.人工智能时代财务会计转型分析[J].营销界，2021(24)：162~163.
