冯秀帼丨AI时代会计教育的十字路口:挑战、共识与行动

冯秀帼

《会计之友》杂志社编审兼总策划

冯秀帼

2026年6月6日，香港恒生大学。粤港澳高校会计联盟第五届智能会计教学研讨会在此进入核心议程，真正属于思想交锋的，是这一天。本次会议由香港恒生大学商学院会计学系承办，以"跨界融合：新时代会计教育的变革与挑战"为主题，英文原题中用的"Transdisciplinary"，意在强调的不仅是跨学科，更是超越学科边界的深度融合。来自全国高校、行业协会及专业机构的100余位专家学者与业界代表齐聚一堂，直击热点、见解独到、亮点纷呈、思想交融、启智增思，并结合教学实践分享经验、剖析问题、共探对策。身为参会一员，也是《会计之友》——"Friends of Accounting"——的代表，我既是观察者，也是这场对话的参与者。全程感受浓郁学术氛围，内心有感而发，将所见所悟整理成文，与大家交流分享。

粤港澳高校会计联盟成立于2022年，由粤港澳三地20所高校共同发起，秘书处设于哈尔滨工业大学（深圳）。联盟每年举办智能会计教学研讨会，前两届由哈工大（深圳）和广东外语外贸大学承办，第三届由广东财经大学承办，第四届由广东金融学院承办，本届轮值至香港恒生大学。这一接力本身，就是"跨界融合"的生动注脚。

AI浪潮之下，会计教育已然行至转型十字路口。新技术带来全新挑战，也倒逼教育模式迭代升级。本次研讨会凝聚了行业共识：守专业之本，融数智之技。作为期刊编审，我深感唯有顺势而为、积极行动，持续革新教学理念与培养模式，才能让会计教育适配时代发展，培育出兼具专业能力与数字思维的新时代财会人才。

一、我们面临的真实困境（现状）

（一）技术可行，但制度滞后

如今技术浪潮奔涌向前，变革步伐不断加快。人工智能（Artificial Intelligence，即AI）、大数据、大语言模型（Large Language Model，简称LLM）等新兴技术持续突破，深刻重塑行业发展形态。然而，现行财务报告准则是否已为AI驱动的全量数据自动核查和实时连续审计做好准备？准则制定与监管制度的更新速度，明显落后于技术迭代节奏。

（二）人才断层与技能鸿沟

常见的情况是，IT人员缺乏会计逻辑，而会计人员对技术底层不够熟悉。中小型事务所即便有能力购置AI工具，内部团队却往往看不懂、审不了AI输出的结果。学生面临的知识体系急剧膨胀：会计核心知识之外，还需掌握数据分析、信息安全、网络安全、信息系统审计等跨学科内容，甚至还有人提及"量子计算"等前沿概念——但事实上，没有人能精通全部。因此，未来的会计教育必须强调团队协作和终身学习能力。

（三）责任归属模糊

传统法律框架多沿用"疏忽原则"（Negligence Principle，即普通法系中"未尽合理注意义务即构成过错"的归责标准）——即使用AI工具却不去复核结果，即构成疏忽。然而，AI会产生"幻觉"（Hallucination，指AI生成虚假但看似合理的信息），当输出超出人类直接控制时，旧有法律规范能否覆盖责任划分？自2019年起，部分业界机构开始在服务合同中加入"知情同意"条款，明确告知客户"会用你的数据训练AI，并可选择退出"，这被视为责任边界清晰化的一种尝试。此外，AI决策的透明度和可解释性、算法偏见（Algorithmic Bias，指AI系统因训练数据不均衡而产生的系统性歧视）、数据隐私保护等问题，也对传统会计伦理框架提出了全新挑战。

（四）评估体系失效

据与会学者分享，已有欧洲高校因ChatGPT对传统笔试形成冲击，开始探索以面试、项目答辩等替代闭卷考试。这一趋势在北欧教育体系中尤为引人关注——那里向来以"信任与自主"为教育底色，当AI能够生成看似完美的标准答案时，"考答案"的评估逻辑便面临根本性挑战。这让我想起之前写过的一篇文章——当AI能写出标准答案，"考答案"的逻辑便从根本上动摇了。那篇文章讨论的是教育的普遍困境，而今天的研讨会让我看到，会计教育正在给出自己的回答。

（五）教育与社会脱节

不少学者反思：数十年潜心治学、撰文立说，如何才能让学术研究真正赋能社会发展？如何才能让成果落地、惠及社会、创造价值？这份怅惘，亦是学界长久以来的憾事。学生毕业后能做好员工，但缺乏创办公司、解决真实商业问题的综合能力。

二、区域视角：中国香港、中国内地与国外的不同现状与共识

（一）区域优势、主要挑战与当前举措

中国香港

· 优势/现状：五所大学位列世界前100（QS 2026年6月最新发布排名：香港大学第11、香港中文大学第32、香港科技大学第44、香港理工大学第54、香港城市大学第63）；实行普通法系（Common Law System，即判例法体系），信息、资本、人才自由流动；拥有InnoHK（香港特区政府重点支持的创新研发平台，全称Innovation and Technology Fund for Research and Development）、北部都会区规划，初创生态圈已涌现独角兽企业。

· 主要挑战：大学与产业物理空间分离，人才流动不畅；AI相关课程师资不足；考试仍偏重记忆性内容。

· 正在做的事：积极推动构建"大学+产业"生态系统，涵盖七个整合维度（物理靠近、人才流动、深度嵌入、研究议题共同制定、治理与激励对齐、知识产权架构、产业资金进入实验室）；香港会计师公会（Hong Kong Institute of Certified Public Accountants，简称HKICPA，香港法定专业会计师组织）开始采用复杂案例考核学生的思维过程。

中国内地

· 优势/现状：国内多所知名院校（如上海财经大学、西南财经大学等）已落地"会计+AI"课程体系；国家电网利用财务数字孪生技术（Digital Twin，即通过实时数据构建业务模拟模型，实现虚实映射与动态优化）提供增值服务，新型商业模式已得到验证。西安邮电大学刘飞副教授在本届会议上分享了《大模型时代财会人员软技能需求演变——基于招聘广告的研究》，聚焦2024年底前及2025年初以后两个阶段，分析大模型广泛应用前后用人单位对财会人员软技能需求的演变特征。这种"从招聘广告里读时代"的研究方法，让数据自己说话，比空泛的呼吁更有说服力。

· 主要挑战：课程改革需要行政支持，部分高校推进步伐较慢；教师自身亟需技术升级。

· 正在做的事：以国内某知名大学为例，开设五个本科方向，基础课涵盖人工智能导论、算法、机器学习（Machine Learning，即让计算机从数据中自动学习规律的算法）、自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP，即让计算机理解人类语言的技术）、数据结构，专业课包括AI会计、数据挖掘、智能财务机器人等，并设置丰富选修课；所有新聘年轻教师均要求具备AI教学能力。

国外（以欧美及亚洲其他先进地区为例）

· 优势/现状：麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology，简称MIT）、苏黎世联邦理工学院、首尔大学等已实现大学与产业的深度嵌入（博士生可有一半时间在企业实验室工作）；特许公认会计师公会（Association of Chartered Certified Accountants，简称ACCA，全球最具影响力的国际会计师组织之一）全面引入AI，推出"可就业能力模块"替代原有伦理模块，涵盖数字技术、AI、创新创业；波士顿大学改用面试替代笔试，部分传统考试已被AI击穿（如欧洲高校案例）；技术伦理争议广泛讨论，Netflix（奈飞）董事长公开呼吁重视人文素养。

· 主要挑战：AI伦理与监管框架尚不完善，社会接受度不一。

· 正在做的事：ACCA在考试中嵌入AI工具，允许考生在限定范围内使用AI获取信息，然后自行判断并给出答案，真实场景考题加限用AI正在成为新趋势。

（二）跨区域共识

与会专家在热烈讨论后达成一个看似矛盾的共识：会计的"芯"没有变，但会计的"形"必须变——具体而言：

· 会计根本没变——谨慎性、真实公允、实质重于形式、持续经营、受托责任、资本保全等核心原则依然成立。

· 人的责任不可替代——无论技术如何发展，最终决策和伦理责任必须由人承担。一位香港会计师公会的考官分享了一个案例：考生用ChatGPT生成了一份看似完美的审计报告，但在面试追问中，当被问到"如果AI给出的数据与客户口述的经营状况矛盾，你信谁"时，考生愣住了。那一刻，考场安静得能听见空调运转的声音。这就是"人的责任"——不是写在准则里的条文，而是面对矛盾时，你敢不敢按下暂停键。

· 技术技能仍是地基——但必须叠加数据分析、商业洞察、战略思维、伦理判断、风险管理、数据叙事（Data Storytelling，即把数据洞察转化为可推动决策的故事）、好奇心等"人的能力"。

（三）评估必须改革

从考答案转向考过程，从闭卷笔试转向案例面试、项目展示、演讲与追问等多维考核方式。香港会计师公会（HKICPA）已开始采用复杂案例考核学生的思维过程；内地某知名大学则在高阶课程中引入"AI辅助+人工答辩"模式——学生可用ChatGPT生成初稿，但必须在答辩中解释每一个数字的来源与判断逻辑。

三、未来走向：会计师角色的重新定义

（一）从信息处理者到洞察诠释者

会计师不再是单纯的记账、对账、编制财务报告，而是将数据转化为业务洞察，用战略眼光解读数字，并讲述一个能推动决策行动的故事。数据叙事能力将成为核心竞争力。

（二）从技能拥有者到持续学习者

每天都有新AI工具涌现，没有持续学习的动力就会迅速落伍。好奇心是最基础的能力。

（三）从个人专家到协作领导者

会计师必须能与IT工程师、数据科学家、业务部门高效协作，能够管理AI、质疑AI、领导AI。

（四）教育从"交易"到"形成性旅程"

教育不只是输出合格员工，而是培养能创造企业、解决复杂问题、有温度、有责任感的人。教育的终极目标，不是培养"工具人"，而是塑造"灵魂的卓越"——即有温度、有责任感、有伦理判断力的人。

四、我们该怎么做？——可执行的行动清单

清单是冷的，但执行清单的人是热的。以下五条，不是菜单的罗列，而是行动的火种。

（一）对教育机构（大学/学院）

课程不是菜单的罗列，而是知识脉络的重新编织。

· 课程层面：建立"会计+AI"方向，基础课涵盖算法、机器学习、自然语言处理（NLP）、数据结构，专业核心课包括AI会计、数据挖掘、智能财务机器人，选修课可设图像处理、深度学习等。所有教师招聘时，须至少具备一门AI相关课程的教学能力，或持有数据科学、信息系统等交叉学科背景。引入真实行业案例（如国家电网的财务数字孪生项目），让学生在校期间即接触完整业务场景。

· 评估层面：基础课仍可用传统闭卷考试（确保核心知识掌握），高阶课则改为案例面试、项目展示、演讲加追问（这些环节AI无法代答）。分层次处理——如同学驾驶需笔试和路考，不同科目、不同层面采用不同考核方式。可允许学生在限定范围内使用AI工具（如ChatGPT）获取信息，但必须提交个人的判断过程和逻辑依据。

· 实践层面：建立"大学—产业"物理融合空间，如创新走廊、联合实验室、共享办公区；允许教授进入企业任职，工程师走上讲台（拆墙、开门）；博士生可一半时间在企业实验室，从事真实课题研究。

· 教师发展：教师个人不仅要自学Python/SQL（结构化查询语言，数据库操作的基础语言）等工具，还应主动开展AI对会计教学影响的教学研究，以实证方法检验新教学模式的有效性。

（二）对专业协会（HKICPA、ACCA等）

考试不是筛子，而是镜子——照见真实的思维过程。

· 继续强化案例型考试，评分重点放在思维过程和判断逻辑，而非最终数字答案。

· 明确不同层级的AI使用边界：基础资格考不允许使用AI；高阶专业阶段可模拟真实工作场景，在限定范围内使用AI。ACCA的做法值得借鉴——在考试中嵌入AI，考生限用AI获取信息后自行判断答案。

· 更新实践经验要求：学生必须展示分析数据、阐述商业问题、向利益相关者呈现发现的能力。与大学合作开发导师制和跟岗实习，让学生提前适应真实AI工作环境。

· 行业协会应牵头为中小型事务所提供免费的AI审计日志解读培训，以及共享AI审计平台资源，降低技术应用门槛。可联合政府"再工业化资助计划"或AI企业，分担培训成本。

（三）对教师个人

教师不是知识的搬运工，而是灵魂的点火者。

· 自己先持续学习：至少掌握Python/SQL基础，理解机器学习基本原理，能读懂AI审计日志。

· 改变教学方式：减少单向讲授，增加案例讨论、角色扮演、AI工具实操（如让学生用AI生成报表后人工校验）。

· 培养"灵魂的卓越"：不仅传授技术，更要引导学生关注伦理、关怀、社会责任。

自己先持续学习：至少掌握Python/SQL基础，理解机器学习原理，能看懂AI审计日志。改变教学方式：减少单向讲授，增加案例讨论、角色扮演、AI工具实操（比如让学生用AI生成报表然后人工校验）。培养“灵魂的卓越”：不仅教技术，更要引导学生关注伦理、关怀、社会责任。

（四）对会计师事务所及企业

技术不是买来即可，而是需要人驾驭的野马。

· 建立内部AI治理框架：明确最终责任由人承担；设立"AI审查官"岗位，专职复核AI输出。

· 投资于员工再培训：不能只购买工具，还要确保团队具备复核、验证AI结果的能力。

· 与大学联合制定研究议题：将企业真实痛点转化为大学研究课题，从源头解决实际问题。

· 采用"知情同意"条款：若使用客户数据训练AI，必须提前获得许可。自2019年起，合同中加入"会用你的数据训练AI，可退出"已成为行业合规底线。

· 对于资源有限的中小型事务所：可借助行业协会提供的共享平台和培训资源，降低独立建设AI能力的成本。

（五）对学生/年轻从业者

工具会过时，但提问的能力不会。

· 主动学习至少一门数据分析工具（Python/SQL），理解AI的基本逻辑。

· 刻意练习批判性思维：永远追问"为什么"，不照单全收AI的答案。

· 锻炼数据叙事能力：将数据洞察转化为管理层能听懂、能决策的建议。

· 保持好奇心：定期体验新AI工具，但始终牢记人的判断和伦理责任不可外包。

五、我们以什么样的姿态拥抱AI？

不是恐惧，不是盲从，而是清醒地驾驭。

感恩与珍惜：我们身处和平、安全的中国。世界正高度分裂，许多人正承受战争之苦，而我们享有和平与安稳，要感恩、要珍惜。作为学者、教育者，更应担负责任。

乐观但务实：AI会替代重复劳动，却无法替代人的判断、温度、关怀和伦理抉择。那20%不可替代的东西，恰恰最珍贵。

合作而非零和：大学、产业、协会、政府必须像生态系统一样缠绕共生。香港完全可以同时成为全球教育枢纽和创新科技中心，不必二选一。

从今天开始行动：不必等待完美方案。每所学校改一门课、每位老师试一次面试、每个学生练一次数据叙事——就能往前迈一大步。

结语：知识与活力并重

今天，一边是研讨会，一边是会计师运动会。这提醒我们：会计专业从来不只是资产负债表上的数字，更是人的事业——有韧性、有活力、有温度。AI可以替代80%的重复劳动，但那20%关于判断、关怀与伦理抉择的部分，恰恰是我们最该守护的——不是疆土，而是灯火。

研讨会散了，运动会也散了。但有些东西留了下来，像灯火，在资产负债表照不到的地方，亮着。