摘要：数字经济时代，AI 技术的迅猛发展正在重塑财务行业的业态格局，这一变革对高职院校相关专业的人才培养体系提出了全新的挑战。本文从“ 岗课赛证” 融通理念出发导，以《财经大数据分析》课程为例，探讨AI 技术在高职财务数智化课程教学改革中的应用模式。通过分析当前高职财务教学的痛点，结合 AI 在财务自动化、智能分析、个性化学习等方面的赋能作用，构建“ AI+ 岗课赛证” 四维融通教学模式，促进了教师团队数智化教学能力的整体提升和课程体系的持续优化。

关键词：岗课赛证，人工智能，AI，财务数智化，教学改革

一、引言

数字经济时代，大数据、人工智能（AI）、RPA（机器人流程自动化）等技术正在重塑财务行业，传统会计核算逐步向智能财务分析、数据决策支持转变。高职院校作为培养技术技能型人才的重要阵地，亟需调整财务专业课程体系，以适应行业变革。全国职教大会明确提出“岗课赛证”育训融合的理念，要求将对接岗位、赛项和证书三方面融入到具体课程教学当中，打造育训并重的一体化课程体系，“岗课赛证”融通的教育理念即为将岗位需求为导向、课程内容为基础、技能竞赛为驱动、职业技能等级证书为标准的四位一体教学理念有机融合在一起，使两者互为补充、相辅相成，形成理论与实践紧密结合的一体化育人课程教学模式，进而促进学生提高自身实践能力及就业水平[1]。

AI 驱动的财务大数据分析、RPA 自动化流程等新兴教学内容和模式的引入，为财务类课程“岗课赛证”融通提供了新路径，使教学内容更加科学合理，学习过程也更具有针对性。但是，目前高职财务类课程在 AI 技术深度融合方面，但还存在着以下几方面问题：首先，课程内容滞后。传统类会计课程虽已逐步被智能财务、大数据分析等课程取代，但教学的深度不够，且课程内容更不上新技术的变化，课程存在滞后性。其次，实训体系薄弱。由于教学实训场地缺少 AI 财务仿真平台，所以，学生无法系统地掌握相关技能。再次，评价方式单一。目前依然采用以传统的考核方式为主，未能把AI 数据分析与动态能力挂钩。

基于此，本文提出“AI 赋能的高职财务数智化课程‘岗课赛证融通教学模式”，旨在探索AI 如何优化课程体系、强化实训能力、提升竞赛水平，并推动“1+X”证书考核与课程深度融合。

二、AI 赋能“岗课赛证”融通的理论基础

（一）“岗课赛证”融通的内涵

1、“岗课赛证”综合育人模式的四个关键维度

“岗课赛证”融通教育理念源于职业教育类型化发展的内在要求，其理论基础来源于杜威的“做中学”教育理念。从系统论视角来看，该模式由四个相互关联的要素构成，其中，“岗位维度”方面，表现为企业财务岗位呈现新兴智能需求，如智能财税、财务数据分析等新型岗位；“课程维度”方面，表现为专业课程体系与行业标准相对接，并将AI 技术应用到课程体系中；“竞赛维度”方面，表现为通过参与技能类竞赛（如“财务共享电子沙盘大赛、业财税融合大赛”等），提升学生实操水平；“认证维度”方面，表现为教学中引入行业认可的职业技能等级证书，如“1+X 企业财务与会计机器人应用”证书，客观评价学生的职业能力水平[2]。

AI 技术与“岗课赛证”综合育人模式的融合表现

AI 技术可促进岗位实践、课程教学、竞赛训练、能力认证四个维度深度融合，其中，“AI+ 岗位实践”表现为通过智能财务机器人模拟企业真实业务流程；“AI+ 课程教学”表现为利用生成式AI 辅助教学，提供个性化学习路径。“AI+ 竞赛训练”表现为基于 AI 数据分析优化竞赛训练，如智能财税竞赛的自动评分系统。“AI+ 能力认证”表现为结合 AI 题库和智能评测，提高“1+X”证书通过率。

（二）AI 在财务数智化教学中的应用场景

当前，AI 技术在高职财务教学中的典型应用主要包括智能财务机器人（RPA）、AI 数据分析工具、生成式 AI 助教、虚拟仿真实验室等。智能财务机器人（Robotic Process Automation，RPA）能够模拟人工操作，自动完成重复性高、规则明确的财务任务如发票处理、凭证录入、对账和报表生成等；AI 驱动的数据分析工具（例如 Power BI、Tableau 结合 AI 模块）能够快速处理海量财务数据，并生成可视化分析报告；生成式 AI（例如 deepseek、ChatGPT 等）可作为虚拟助教，辅助教师和学生完成教学任务，及时生成适时需要的教学和学习素材；虚拟仿真实验可基于 AI 的虚拟仿真实验平台为学生提供高度仿真的企业财务环境，如“财务共享中心数字孪生”模拟真实业务场景[3]。

三、AI 赋能的" 岗课赛证" 融通教学模式构建

（一）以“岗”定课，AI 驱动的课程内容重构

首先，做岗位需求分析，精准匹配企业智能财务人才需求。通过 AI 技术深度分析企业招聘数据，构建动态更新的岗位能力图谱。采用自然语言处理技术爬取主流招聘平台数据，对“财务数据分析师”“RPA 工程师”等新兴岗位进行技能需求分析，识别出Python 财务分析、智能税务筹划等核心技能要求。建立岗位能力数据库，每季度自动更新，确保教学内容与行业需求同步。

其次，做课程模块优化，分层递进培养体系。构建“基础—进阶—综合”三级课程体系。基础模块为聚焦大数据与财务管理、财务机器人基础操作，引入 UiPath 等 RPA 工具进行自动化流程实训。进阶模块为涵盖 Python 财务分析、智能税务筹划等内容，结合 PowerBI 等工具开展数据可视化分析。综合模块为依托科云、中联、新道、网中网等平台，设计业财一体化实战项目，培养复合型能力

最后，做动态课程更新机制。利用 AI 技术实时跟踪财税政策变化，自动生成教学案例。建立课程内容预警机制，当检测到重要政策调整时，自动提醒教师更新教学内容。

（二）以“AI+ 赛”促学，智能竞赛训练体系

一方面，开发智能题库系统，通过历年赛题分析自动生成训练题目。构建竞赛策略优化模型，为业财税融合、企业经营管理沙盘等比赛提供决策支持。设计个性化训练方案，根据学生表现智能调整训练重点。另一方面，引入智能财税竞赛平台，支持多人在线对抗。开发 AI 虚拟对手系统，可模拟不同难度级别的企业场景。完善团队协作功能，支持角色扮演式训练[4]。

（三）以“AI+ 证”验能，智能评测与证书对接

实现动态难度调整，精准评估学生能力水平。开发智能错题分析功能，自动推送针对性强化训练。建立证书通过率预测模型，提前识别风险学生。

（四）以“AI+ 教”赋能，教师能力提升与资源建设

建立企业实践基地，强化教师实战经验；同时，建设企业真实案例库，提供完整项目资源。开发虚拟教研室系统，支持跨校协作。建立资源智能推荐机制，实现精准推送。

通过以上四个维度的系统构建，形成完整的 AI 赋能教学体系，实现人才培养的精准化、个性化和智能化。该模式不仅提升了教学效率，更确保了人才培养质量，为财务数智化转型提供了有力的人才支撑。

四、《财经大数据分析》课程教学改革与实践

（一）教学改革实践过程

《财经大数据分析》课程的案例实践教学立足于高职院校财务数智化转型的实际需求，以真实企业业务场景为载体，通过人工智能技术的深度融入，不断引入 AI 技术，整合教学模式，重构了智能化教学流程。在课程设计之初，教学团队深入调研了区域内中小微企业的财务数字化岗位需求，特别关注了财务数据分析师这一新兴岗位的典型工作任务，将其转化为具有教学价值的实践项目。课程实施过程中，我们选取了具有代表性的企业案例作为贯穿始终的教学主线，例如，在某电商财税案例中，学生们需要处理 2000 多张真实进项发票，这个过程中不仅涉及传统的票据审核技能，更需要掌握OCR 文字识别、增值税票验真等智能化工具。通过Python自动化脚本的编写，学生能够将原本需要三天手工完成的工作压缩到两小时内完成，这种将真实工作场景搬进课堂的做法，让学生直观感受到技术对传统财务工作的变革力量。该工作场景与浙江省职业技能大赛业财税融合赛项要求相结合，在学生学习的过程中，教师可针对性选拔优秀学生参赛。与此同时，为实现岗课赛证的有机融通，课程团队整合了智能报账机器人、经营预警雷达图和税务风险扫描仪等创新工具，有效融入了 _1+X 证书的考核内容。学生既能接触到用友、科云、新道、中联等软件，又能体验最新的大数据分析技术，在取得职业资格证书同时，其学到的技能可直接应用于实习单位。

AI 技术的深度应用是《财经大数据分析》课程课程最鲜明的特色。在教学过程中，智能教学助手持续为学生提供个性化支持，不仅能够自动检查 Python 代码的规范性，还会根据学生的错误模式推荐相应的微课资源。与《财经大数据分析》相衔接的企业经营模拟沙盘中，学生可以通过与虚拟财务总监交流，在沉浸式环境中完成复杂的财务分析任务。课程评价体系也因技术赋能而发生变革，我们构建的多维度评估模型既关注技术指标的达成度，更重视解决实际问题的创新性[4]。

（二）教学改革中存在的问题

1、数据安全与隐私保护的挑战

《财经大数据分析》课程，通过爬虫等技术，可以爬取企业网站的财务数据，如发票信息、交易流水、上市公司财报等。在教学过程中，如何确保数据脱敏、防止商业信息泄露成为关键问题。部分企业因担心数据安全，不愿提供真实业务数据，导致教学案例的仿真度不足。

2、学生技术基础薄弱，学习曲线陡峭

高职学生的数学、编程基础普遍较弱，而财经大数据分析涉及Python 数据处理等较高阶技能，容易导致部分学生产生畏难情绪。例如，在构建财务预测模型时，部分学生因无法理解算法原理而仅能机械套用代码，难以真正掌握分析逻辑。

3、AI 模型的可解释性不足，影响财务决策可信度

在财务分析中，决策者往往需要清晰的逻辑支持，而机器学习模型常被视为 " 黑箱 "，其预测结果难以用传统财务理论解释，导致分析报告缺乏说服力。

4、师资队伍的技术能力不足

财经大数据课程要求教师既懂财务知识，又具备数据分析能力，但多数财经类专业教师对 Python、机器学习等技术的掌握有限，难以有效指导学生完成复杂的数据分析任务。

（三）解决方案与改进措施

1、建立安全合规的数据治理机制

一方面，校企共建脱敏数据集。例如，与会计师事务所、财税服务公司合作，对真实业务数据进行脱敏处理，构建教学专用数据库。另一方面，引入数据安全实训模块：在课程中增加数据伦理与合规内容，让学生掌握数据脱敏、加密存储等安全技术。

2、分层教学，降低学习门槛

在教学中，让技术较弱的学生先掌握 Excel+BI 工具等可视化工具，完成基础的财务数据分析。对编程能力较强的学生，引导其使用 Python 进行数据清洗和建模，同时引入低代码平台，降低算法应用难度。优秀学生可参与企业真实项目，如帮助中小企业优化税务申报流程，提升实战能力，同时为职业技能大赛做参赛准备。

3、动态调整课程内容，对接行业最新需求

首先，定期调研企业数智化趋势，如智能财税、RPA 财务机器人、区块链电子发票等，及时更新课程案例。其次，引入行业认证课程，例如，将 _1+X 证书标准融入教学，确保学生所学技能符合企业用人标准。再次，开设企业真实项目工作坊，例如，与代理记账公司合作，让学生处理真实企业的银行流水对账、税务申报优化等任务[5]。

4、加强师资培训，构建跨学科教学团队

AI 迅速发展的时代背景下，教师技术能力需不断提升，教师可以参加 Python 数据分析、财务机器人学习等专项培训，也可以邀请企业财务数字化专家担任兼职教师，负责实战案例教学。与此同时，建立跨专业教研组。联合计算机类专业的教师共同开发课程，弥补单一学科的知识盲区。

五、结语

随着人工智能和数字化技术的快速发展，高职财务教育将迎来更深层次的变革。未来财务数字化课程应建立动态调整机制，及时融入区块链、智能决策等前沿技术，将“AI+ 岗位实践”、“AI+课程教学”、“AI+ 竞赛训练”、“AI+ 能力认证”，四个维度有效融合，探索“数字孪生”教学场景，让学生在虚拟仿真环境中进行全流程财务实训，培养数据驱动的财务思维。此外，师资培养需突破传统模式，构建“技术专家 + 企业财务 + 教育设计”的协同机制，提升教师在智能税务、机器学习审计等领域的教学能力。评价体系可引入动态数字画像技术，通过多维度学习数据分析，生成学生能力图谱，实现精准化培养[6]。同时，应推动“政行企校”多方协作，开发符合行业新职业标准的微证书课程，并加强技术伦理教育，确保学生具备数字化能力的同时，坚守职业操守。最终目标是培养既精通智能财务工具，又具备商业决策潜力的复合型人才，适应未来财务领域的智能化需求。

基金项目：2023 年浙江省省属高校基本科研业务费项目（浙江建设职业技术学院教育教学研究项目）：“岗课赛证”融通下的财务数智化课程教学改革与实践，项目编号：Y202356

参考文献：

[1] 马瑞真 .“ 岗课赛证” 融通在大数据与会计专业教学改革中的应用与实践 [J]. 科教导刊，2025（09）89- 91.

[2] 秦臻臻 . 大数据时代财务会计向管理会计转型的策略 [J]. 商业会计，2024（8）：102- 103.

[3] 李闻一，王锦 . 人工智能在财务领域的应用现状及发展趋势研究 [J]. 会计之友，2024（10）：14- 20.

[4] 杨文杰 . 人工智能技术在财务共享中心会计核算中的应用探究 [J]. 国际商务财会，2025（10）：14- 20.

[5] 朱树 .AI 重塑会计行业成本架构与效益格局的探究 [J]. 中国电子商情 .2025，31（10） ：85- 87.

[6] 孙如雪 . 大数据背景下人工智能对于会计行业的影响及对策分析 [J]. 商场现代化，2024（19）：186- 188.