商学院的财务管理课程体系

1.专业课程体系的调整

 

商学院在财务管理课程体系设置方面增加了数据分析和大数据技术课程，一些大学甚至开设了专门的智能金融专业。2.1中国大学课程体系的改革

 

在财务管理和会计专业建设过程中，一些高校利用其在大数据分析方面的教学和科研优势，鼓励财务管理等商科专业选修信息技术课程，甚至作为必修课程，这在理工大学商学院得到了积极的回应。在南京理工大学经济管理学院智能会计专业建设过程中，开设了Excel高级数据分析与可视化、大数据分析、金融共享服务与智能金融、商业智能分析、大数据金融决策、大数据供应链成本管理、IT审计等大量开放式选修课。山东财经大学智能会计专业开设了“机器学习与数据挖掘”、“智能财务共享”、“大数据与智能财务决策”、“Python数据分析”核心课程，加强了“智能会计概论”、“智能会计信息系统”、“智能财务共享”、“智能财务决策”、“智能财务分析可视化”等智能会计系列教材的建设。香港中文大学（深圳）经济管理学院作为内地提供复合国际人才的学院，会计专业课程包括“会计与金融文本分析”、“会计分析数据挖掘”、“会计数据库与数据可视化”、“计算机技术导论：程式设计方法”、“计算机实验”、“数据分析导论”、“数据挖掘技术”等，部分课程与金融专业共享。

 

2.开设智能金融专业

 

浙江大学和长沙理工大学除了智能会计专业外，还积极探索智能金融专业的建设。2019年，浙江大学管理学院在朱克珍学院开设智能金融专业，明显体现了“公司金融+人工智能+大数据”的深度整合，开设了“人工智能导论”、“深度学习理论与应用”、“智能机器人原理与技术”、“数据编程”、“数据管理与数据挖掘”、“数据建模与数据可视化”等课程。相比之下，浙江大学智能金融专业更注重人工智能创新能力的培养。浙江大学管理学院鼓励学生辅修计算机、数学等交叉课程，这在英国也很常见。上海财经大学会计学院开设了财务管理（智能）专业，包括程序语言(Python)》《SQL数据库基础》、《智能金融前沿专题（区块链、机器学习）》、《大数据分析与数据挖掘》。长沙理工大学财务管理（智能方向）、南京理工大学和山东财经大学智能会计专业更注重大数据的分析和应用。值得注意的是，即使没有智能金融或智能会计专业，一些高校也通过与科技公司的合作，加强了智能金融实验室的建设，促进了工业、大学和研究的协调发展。例如，云南财经大学、西南财经大学、上海财经大学以建立智能金融与大数据研究所或会计智能教学改革研究中心的形式，促进金融数字智能人才的培养。

 

3.英国大学的做法:以选修课为主的模式

 

在应对信息技术对商业教学体系的挑战时，英国商学院主要采用两种教学改革模式：一是在会计和金融专业的选修课上增加大数据分析课程；二是开设计算机与商业交叉专业。为了适应信息技术的快速发展，一些大学商学院鼓励学生辅修第二学位或提供双学位教育。英国商学院提供双学位教育的便利条例之一是课程数量少，这也是鼓励甚至要求学生接受双学位教育的前提。会计与金融专业的核心课程基本上包括四门，即财务会计、管理会计、公司财务和投资。在此基础上，其他课程进一步演变为初级和高级课程，以及特殊课程。伦敦政治经济学院在选修课程组上提供信息系统课程模块，开设创新数字系统与服务、信息系统开发与管理、信息交流技术、数字创新研究项目、软件工程等课程。利兹大学、华威大学、杜伦大学、巴斯大学和爱丁堡大学都开设了计算科学和商学专业(ComputerScienceandBusiness)。在接受数据科学、算法与数据结构等课程的基础上，选择商科课程。总的来说，英国商学院的会计和金融课程并不多，但难度也不低。根据伦敦政治经济学院提供的会计和金融课程，斯蒂芬·罗斯的公司金融、理查德·布雷利等《公司金融原则》、伯克等《公司金融》、资产定价、金融市场、公司金融、投资课程的指定教材，如紫薇·博迪等。这些经典教材采用了“积木”的内容模式，可以根据不同的教学对象和学分选择不同的内容。这意味着除了核心专业课程外，学生还将有更多的时间选修其他领域的课程，甚至是双学位课程。

 

4.结语

 

基于历史原因，商学院会计系不仅设置了会计专业，还设置了财务管理专业，导致财务管理专业与会计专业在人才培养目标和专业课程设置上没有实质性差异。信息技术革命引发的企业商业模式的变化促进了教育界对会计专业的反思，传统金融专业也受到了科技变革的影响。然而，教育界应该进一步反思数智时代财务管理专业的定位，是直接停止招聘还是改革？通过对英国商学院会计金融专业的比较分析，作为复合型人才培养的典型专业，我国财务管理专业应定位为会计金融专业，强调利用财务数据和非财务数据进行商业决策能力的培养。从这个角度来看，财务管理专业比会计专业更有优势，这也是英国商学院很少单独开设会计专业的原因之一。相比之下，我国智能金融专业建设的速度和进步远快于英国，部分高校进行了积极探索。但在实践中，高校不能采取一刀切的方式，要注意处理以下三个方面。首先，企业数字化转型意味着企业产品服务、业务流程、商业模式等创新速度加快，对金融和非金融信息深度和广度的要求不断提高。企业决策越来越依赖于数据挖掘、机器学习等人工智能。因此，财务管理人才的培养目标应包括数据思维和大数据分析技能，促进拉动式学习方法的培养。这就要求本科生接受高级语言程序设计的学习和训练。从适用场景来看，Python已成为一种流行的高级语言。当然，中央财经大学金融科技专业也提供了Ｒ语言、Matlab等替代选修课。其次，金融管理专业的复合性是其重要的专业优势，这是传统会计专业所不具备的。从商业教育的角度，克服了金融专业微观金融与宏观金融课程庞大体系的负面因素，体现了以微观金融为基础、微观金融与宏观金融相结合的特点。三是智能金融专业建设要体现教材建设、实验室建设、科研立体化的路径。正是现代信息技术引发的市场创新的广度和深度加快，课程内容尚未形成，课程内容设计具有鲜明的实验属性。实验项目的价值在于鼓励学生参与教师主要研究或领导的科研项目，提高学生的参与度。教师还可以通过科研项目深化教学内容改革，促进发现和解决问题的能力。