摘要：在当今数字化与经济快速发展的时代，传统的 MPAcc 教学模式在培养适应复杂商业环境和数字化变革需求的高素质会计人才方面，逐渐显露出一定的局限性。在此背景下，引入前沿技术构建智能教学辅助系统成为提升MPAcc 教学质量与效果的关键举措。DeepSeek 作为先进的人工智能技术，具备强大的自然语言处理、数据分析与知识推理能力，在教育领域展现出巨大的应用潜力，通过将其应用于智能商业顾问系统的构建，能够为MPAcc 教学带来多方面的革新。然而，在利用DeepSeek 构建智能商业顾问系统并应用于MPAcc 教学的过程中，也面临诸如技术缺乏稳定性、系统不兼容、数据质量低、数据缺乏安全性以及教学应用性差等挑战。针对上述挑战，本文提出了一系列切实可行的解决方法与路径，包括技术优化、数据管理和教育应用推进策略等多个方面。

关键词：DeepSeek；智能商业顾问系统；MPAcc 教学；应用意义；挑战与对策

习近平总书记（2023）强调要推动教育数字化。“数智化”技术改变了传统财会领域的内容、流程及处理方式。[1]数智化时代改变了现有的商业模式，在促进经济发展的同时也对会计人才和会计人才培养提出了挑战。这变革对会计专业人才的能力素质提出了全新且更高的要求。MPAcc 作为向社会输送高端会计人才的主要途径，必须具备能够适应数智化时代新技术环境的能力，以满足对会计人才的新要求。[2]

在 2024 年4 月的第 61 届高等教育博览会（以下简称“高博会”）上，有众多教育技术单位和企业参展，现场展示的基于AI（ArtificialIntelligence，人工智能）技术的教育教学软硬件设施装备让人应接不暇。AI 技术应用于教育教学，尤其是高等教育，似已成不可逆转之势。[5]传统的MPAcc 教学模式在过往很长一段时间里，为会计领域输送了大量专业人才，在知识传授和技能培养方面发挥了重要作用。最近几年，会计专硕（MPAcc）因为就业形势好，报考和招生人数都在大幅增加，但是面对数智经济时代的挑战，其培养过程还是存在一些问题需要解决。[3]一方面，教学内容与现实商业场景存在一定程度的脱节，课堂案例更新速度滞后于行业发展，学生难以接触到最前沿的商业实践和复杂多变的实际问题，导致毕业后适应工作岗位的周期较长。另一方面，MPAcc的教学方法相对单一，以教师讲授为主，学生被动接受知识，缺乏自主探索和实践操作的机会，难以有效培养学生的批判性思维、创新能力以及解决复杂问题的能力。

在这样的背景下，引入先进的智能技术构建智能教学辅助系统成为推动MPAcc 教学改革、提升教学质量的必然选择。DeepSeek 作为人工智能领域的前沿技术，以其强大的自然语言处理能力、精准的数据分析算法和高效的知识推理机制，为构建智能商业顾问系统提供了坚实的技术支撑。它能够理解和处理复杂的商业语言，从海量的数据中挖掘有价值的信息，并基于这些信息为用户提供准确、专业的决策建议。在教育领域，DeepSeek的应用可以打破传统教学的局限，为MPAcc 教学带来全新的活力与机遇。通过模拟真实商业环境，为学生提供沉浸式的学习体验，整合多学科知识，拓宽学生的商业视野。因此，深入研究利用DeepSeek 构建智能商业顾问系统支撑MPAcc 教学的方法与路径，具有重要的现实意义和实践价值，有望为MPAcc 教学改革注入新的动力，培养出更多适应新时代需求的优秀会计专业人才。

1 利用DeepSeek 构建智能商业顾问系统对MPAcc 教学的应用意义

在传统 MPAcc 教学中，案例教学虽为重要环节，但案例常存在时效性不足、场景简化等问题。DeepSeek构建的智能商业顾问系统可改变这一现状，它能借助强大的算法和海量数据，实时获取最新商业动态，生成高度逼真的商业案例。该系统能将近期热门的企业并购案例，从前期战略规划、财务尽职调查，到并购过程中的估值谈判、资金筹集，再到后期整合的财务协同效应分析等各个环节，以丰富细节和数据呈现给学生。

DeepSeek 智能商业顾问系统可以整合金融、制造、互联网、医疗等多行业数据，涵盖宏观经济数据、行业动态报告、企业微观财务数据等，学生 系统可轻松获取不同行业发展趋势、竞争格局、商业模式等信息，打破专业知识局限，从更宏观视角 业顾问系统融合多学科知识资源，在分析商业问题时，能从不同学科视角提供解决方案。 教师 过该系统快速获取教学资料、案例库等，学生也能便捷获取学习资源，无需购买大量纸质教材和资料，降低教学成本。同时，线上教学模式打破时间和空间限制，学生可随时随地学习，提高学习效率，优化教学资源配置。

2 运用 DeepSeek 构 建智能商业顾问系统应用于MPAcc 教学面临的挑战

2.1 技术兼容性难题

将DeepSeek 技术集成到现有的MPAcc 教学系统中，可能遭遇严重的兼容性问题。MPAcc 教学系统通常包含多种教学管理模块、学习资源平台以及各类教学工具，这些系统可能基于不同的技术架构和开发语言搭建。部分高校的 MPAcc 教学管理系统是基于传统的 Java 企业级框架开发，而 DeepSeek 技术可能采用的是新兴的Python 框架及其生态工具，两者在数据交互接口、通信协议等方面存在差异，导致系统集成时难以实现无缝对接，可能出现数据传输错误、系统响应异常等问题。另一方面，教学系统中可能存在大量的第三方插件和工具，如在线考试系统、电子教材阅读插件等，这些工具与DeepSeek 技术集成时，可能因版本不兼容、功能冲突等原因，影响整个教学系统的稳定性。

2.2 系统性能保障困境

智能商业顾问系统运行的稳定性与响应速度是影响教学体验的关键因素。DeepSeek 技术在处理大量复杂商业数据和学生频繁交互请求时，对服务器的计算资源、存储资源和网络带宽提出了极高要求。当学生同时使用系统进行案例分析、模拟决策等操作时，可能会出现服务器负载过高的情况，导致系统响应迟缓甚至崩溃。在期末课程设计期间，众多学生集中使用系统完成复杂的商业项目模拟，若服务器性能不足，系统可能无法及时处理学生的分析请求，造成长时间等待，极大地降低学生的学习积极性和学习效率。

2.3 数据质量把控难题

数据质量直接影响智能商业顾问系统分析结果的可靠性。在数据采集阶段，商业数据来源广泛，包括企业财务报表、行业研究报告、市场交易数据等众多资料，这些数据可能存在格式不统一、数据缺失、错误记录等问题。在数据清洗和整理过程中，由于商业数据的复杂性和多样性，难以制定统一的清洗标准和规则。不同行业、不同企业的数据特点差异较大，需要针对不同的数据来源和类型进行个性化处理。比如，在处理金融行业和制造业的数据时，数据清洗的重点和方法截然不同，这增加了数据处理的难度和工作量，也容易因处理不当而导致数据丢失或失真。

2.4 数据隐私与安全风险

MPAcc 教学涉及大量商业敏感数据，数据隐私与安全保护成为一大难题。智能商业顾问系统在数据存储和传输过程中，可能面临着被黑客攻击、数据泄露的风险。社会上不乏有一些不法分子通过恶意软件入侵系统，获取学生的学习记录和分析成果，侵犯学生的个人隐私。随着数据保护法规的日益严格，《通用数据保护条例》（GDPR）和我国的《数据安全法》等相继出台，智能商业顾问系统必须严格遵守相关法规，确保数据的合法使用和存储，这对系统的数据管理和安全防护措施提出了更高要求。

2.5 教师适应与教学方法转变挑战

培养具备数智化技能的 MPAcc 人才离不开具备数智化知识和技能的教师。目前，许多高校的 MPAcc 教师队伍中，具备数智化背景的教师比例不 定程度 影响了教 质量。 ]对于习惯传统教学方式的教师而言，适应新的智能商业顾问系统是一 项巨大的 技术的基本原理和操作方法，熟悉智能商业顾问系统的功能和使用流程，才能有效地将其融入教学中。 多教 缺乏相关的技术背景和培训，对新技术的接受和应用能力有限。在使用系统进行案例教学时，教师可能无法熟练运用系统的数据分析工具和模拟功能，从而影响教学效果。

教师还需要转变教学方法，从传统的知识传授者转变为学习引导者和促进者。在基于智能商业顾问系统的教学中，教师需要设计更具启发性和探究性的教学活动，引导学生利用系统进行自主学习和探索。这要求教师具备更强的教学设计能力和课堂组织能力，能够根据学生的学习情况和系统反馈及时调整教学策略。

3 利用DeepSeek 构建智能商业顾问系统支撑MPAcc 教学的解决方法与路径

3.1 强化技术协作研发

高校应积极与DeepSeek技术团队及教育技术开发商建立紧密合作关系。首先需要成立专门的联合研发小组，共同致力于解决DeepSeek 技术与MPAcc 教学系统的兼容性问题。小组中的技术人员需深入分析教学系统的架构、接口规范以及数据交互模式，同时结合DeepSeek 技术的特点，开发适配层或中间件，实现两者的无缝对接。针对教学管理系统与 DeepSeek 技术在数据格式上的差异，研发数据格式转换工具，确保数据在不同系统间准确传输与解析。其次还需定期组织技术研讨会，邀请行业专家、技术骨干共同探讨技术难题的解决方案。

3.2 建立性能监测与优化体系

一方面，应部署专业的系统性能监测工具，实时监控智能商业顾问系统的运行状态。这些工具能够收集系统的各项性能指标，如服务器CPU 使用率、内存占用率、网络带宽利用率、系统响应时间等相关数据。通过对这些指标的分析，及时发现系统性能瓶颈和潜在问题。

另一方面，需要根据性能监测数据，制定系统优化策略。对于因数据量增长导致的性能下降问题，可以采用数据分区、索引优化等技术，从而提高数据查询和处理效率。同时，定期对系统进行升级和扩展，根据教学需求增加服务器硬件资源，可以通过扩充内存、升级CPU、增加存储设备等方法，以确保系统能够稳定、高效地运行，满足学生和教师的使用需求。

3.3 优化数据质量管控流程

必须建立完善的数据采集规范和明确数据来 标准和采集频率 对于企业财务报表数据，要求从权威的财务数据平台获取，并确保数 数 据进行初步的格式校验和完整性检查，对于不符合要求的数据及 的填充方法，可以基于历史数据的均值填充、回归预测填充等 据清洗和审核流程。在数据清洗阶段，运用数据挖掘和机器学习 重复数据等问题。同时，建立数据审核团队，由专业的数据分析师和 域专家组成，对清洗后的数据进行人工审核，确保数据质量。

3.4 全面数据安全保障措施

数据安全对学生、老师和企业等各个方面，都关系很深，一旦被非法利用后果不堪设想。所以应采用先进的加密技术，对存储在智能商业顾问系统中的商业敏感数据和学生个人信息进行加密处理。在数据传输过程中，使用SSL/TLS 等加密协议，防止数据被窃取或篡改。对重要数据进行多重备份，并将备份数据存储在不同地理位置的服务器上，以防止因硬件故障、自然灾害等原因导致数据丢失。还应建立严格的数据访问控制机制，根据用户角色和权限分配不同的数据访问级别。教师和学生只能访问其教学和学习所需的数据，对于敏感数据的访问，需要进行严格的身份认证和授权审批。同时，定期对系统的安全漏洞进行扫描和修复，加强系统的安全防护能力，确保数据隐私与安全。

3.5 教师能力提升培训计划

教师是 MPAcc 人才培养的核心力量，高校应该注重加强教师培训和管理，提高教师的数字化素养和教学能力，培养一支高素质、专业化、创新型的教师队伍。[4]高校应制定系统的教师培训方案，包括技术操作培训和教学方法培训两个方面。在技术操作培训中，邀请DeepSeek 技术专家和教育技术人员为教师进行系统的操作培训，使教师熟悉智能商业顾问系统的各项功能和使用方法。通过实际案例演示和操作练习，帮助教师掌握系统的数据分析工具、模拟决策功能等，提高教师运用技术工具的能力。在教学方法培训中，开展基于智能系统的教学方法研讨和实践活动。邀请教育教学专家为教师讲解基于信息技术的教学理念和方法，如项目式学习、问题导向学习等，引导教师将这些教学方法融入到基于智能商业顾问系统的教学中。组织教师开展教学实践交流活动，分享在教学过程中的经验和心得，共同探讨解决教学中遇到的问题，不断提升教师的教学能力和专业素养。

参考文献：

[1] 刘迅，向同.“数智化+会计教育”交融视域下MPAcc 实践应用能力提升路径研究[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2024，21（08）：138-142.

[2] 韩岚岚，李昕阳.数智化时代会计专业硕士人才培养改革研究[J].烟台职业学院学报，2024，19（04）：39-44.

[3] 杨 行 翀 . 数 智 经 济 背 景 下 会 计 硕 士 （MPAcc） 人 才 培 养 体 系 创 新 研 究 [J]. 产 业 与 科 技 论坛，2024，23（20）：200-202.

[4] 水会莉，唐佳航，程晓娟.论数智+MPAcc 人才培养[J].商业会计，2024，（14）：130-134.

[5] 别敦荣.AI 技术应用于大学教育教学的理论阐释[J].中国大学教学，2024，（05）：4-9+2.