RPA与AI技术在会计实训教学中的融合模式研究

摘要：企业数字化转型背景下，为培养复合型会计人才，会计实训教学面临技术升级需求，RPA（机器人流程自动化）与 AI（人工智能）的融合成为提升教学实效性的重要方向。本研究旨在探讨RPA与AI技术融合对会计实训教学的创新价值，构建切实可行的融合教学模式，有效提高教学质量，进而提升学生的实践能力、技术应用能力，培养适应数字化时代人才发展需求的复合型人才。

关键词：RPA；AI；教学模式；实施策略

1.引言

在当今数字化时代，会计行业正经历着深刻的变革，RPA（机器人流程自动化）与 AI（人工智能）技术的出现和发展，对会计工作的方式和要求产生了重大影响。然而，当前会计实训教学往往滞后于行业实际发展，学生在实训中难以接触和运用这些先进技术，导致其职业竞争力不足。因此，为提高学生对RPA与AI技术的应用能力，培养适应数字化时代需求的高素质会计人才，研究RPA与AI技术在会计实训教学中的融合模式，探索其在会计实训教学中的有效应用，具有重要的理论和实践意义。

2.RPA与AI融合的技术基础及必要性

RPA（Robotic Process Automation）即机器人流程自动化，是一种基于规则的自动化流程处理工具，其核心原理是通过软件机器人模拟人类在计算机系统中的操作行为，依据预设规则自动执行重复性、规律性任务。其在会计领域具有广泛的应用价值，比较常见的应用场景有账务自动化处理，财务报表编制、税务申报、费用报销审核以及审计辅助工作等[1]。

AI技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多种技术，在会计中可实现财务数据分析、异常交易检测、智能预算预测等功能，赋予系统自主学习和决策能力。例如机器学习可对财务大数据进行挖掘，分析历史数据，预测企业未来的业务营收、利润、现金流等，为管理层制定长远战略。利用OCR（光学字符识别）技术可实现发票信息的快速识别；利用NLP（自然语言处理）技术对财务报告中的词汇进行语法分析；对财务文本中的商业目的和潜在的风险进行语义分析等。此外，还能通过分析大量咨询数据，识别企业财务管理中的普遍问题、薄弱环节，并为企业管理提供优化依据[2]。

RPA与AI的技术特性决定了两者融合的价值。RPA的特点是能够根据预定义的规则自动执行结构化数据和流程驱动类工作，如自动进行账务处理、批量录入数据等，但其缺乏自主学习和智能决策能力。而AI具备强大的数据分析、模式识别和自然语言理解，可处理非结构化的数据和复杂任务，但在大量重复性操作方面效率较低。两者融合能够实现优势互补，RPA负责流程的自动化执行，AI进行智能分析和决策，共同完成从数据采集、转换、处理到分析决策的全流程任务。RPA与AI的融合，能够帮助企业实现端到端的全数字化财务流程，在激烈的市场竞争为企业降本、增效，实现战略升级[3]。

3.RPA与AI技术融入会计实训教学的创新价值

数字化浪潮下，将 RPA与AI技术融入会计实训教学意义重大，具有显著的创新价值。首先，在教学场景层面，两者融合可以模拟企业真实的会计工作场景，让学生接触并处理更多复杂业务数据；学生可以利用RPA工具自动处理基础会计工作，借助AI技术分析解读财务数据，学会从海量数据中分析出有价值的信息，为企业决策提供依据。其次，在学生能力培养方面，RPA与AI技术的运用有助于增强学生实践能力与创新能力。在实训过程中，学生可以通过自主设计RPA流程来提升逻辑思维及动手操作能力；以AI的方式进行财务分析预测，激发数据思维和创新能力。例如，学生可运用RPA与AI技术开发智能财务机器人，实现发票自动识别、账务自动核对等功能，通过实训中的探索、实践、优化提升创新能力。此外，实训中融入RPA与AI应用的技术场景能够与企业实际岗位需求直接匹配，培养学生对技术发展的敏感度，缩短人才培养与岗位要求的差距，改变实训教学落后行业发展的局面。总之，将RPA与AI技术融入会计实训教学，能使教学内容更贴合实际工作需求，有助于学生更好地了解会计工作的全业务流程，提升实践操作能力，让学生适应数字化时代财会人才需求。

4.RPA与AI技术在会计实训教学中的融合模式

基于建构主义学习理论及情境认知理论，RPA与AI技术在会计实训教学中的融合模式的构建需遵循两个要点，一是要注重培养实际场景的应用能力，要求技术应用不能脱离会计专业知识范畴，即在实训教学中，实训内容要紧密围绕企业实际的财务工作流程，如智能报销、自动化审计、财务共享中心运营等场景，让学生在真实业务情境中学习技术应用。二是强调教学过程从基础到高阶逐步推进，这是学习新兴技术应用时避免知识断层，打好基础、稳步提升的关键路径[4]。教学中要先进行RPA与AI工具的基础操作，再开展技术融合、实现人机协同的综合应用教学。因此，本文提出了“分层+项目”双轮驱动的教学模式，是传统分层教学与项目教学深度整合的一次教学模式探索，强调以“能力进阶”为主线，形成“技术认知-技能应用-协同创新”的层层递进的教学架构，既实现技术能力的阶梯式培养，又能通过真实项目实践提升学生的综合应用能力，为培养适应企业需求的财务科技人才提供全新路径。以下将从项目层级构建、项目内容选取以及教学方法等方面具体说明该模式的实践过程。

4.1构建三级项目库

“分层+项目”双轮驱动的教学模式在构建项目体系时，需尽可能设计包含不同行业、不同规模企业的典型会计场景，形成基础型-应用型-综合型的三级项目体系：基础型项目针对RPA和AI技术的单独应用展开，例如利用RPA工具中的浏览器自动化开发自动打开股票查询网页，下载股票价格信息的机器人，或者应用OCR技术发票信息识别等。应用型融合RPA和AI技术，聚焦单个会计业务模块的自动化，如在增值税纳税申报业务中，设计RPA财务机器人负责申报数据填报，AI辅助政策匹配；综合型项目则涉及多模块多系统协同，如在讨论制造业成本核算全流程优化时，结合企业ERP系统利用RPA财务机器人处理生产数据采集，AI进行成本动因分析等。

4.2选取RPA+AI协同处理项目

项目选取要注意真实性和综合性，真实性是指项目来源要基于企业真实会计项目进行教学转化，可与财务共享中心、会计师事务所等机构合作开发项目包，包含原始业务数据、历史解决方案、考核评价标准等要素；实现从企业中来，到企业中去的项目实践理念，通过真实会计项目的全流程实践，实现RPA与AI技术的融合应用能力培养。综合性是指项目应更多的选取体现RPA与AI技术融合的业务内容。

目前，RPA与AI技术融合协同处理的业务主要体现在四个方面：一是在账务处理与数据分析方面，RPA能够完成自动采集业务系统中的原始数据，自动生成记账凭证并过账，AI则对账务数据进行分析判断，通过机器学习识别异常交易模式并预警，如识别潜在舞弊风险，实现从数据处理到风险监管的协同效应。二是在税务管理中，无论是涉税数据的收集、纳税申报表的生成以及申报缴纳等均可由RPA机器人完成，而结合AI技术则可利用NLP监控税收政策变化，分析变化的影响进而更新RPA机器人操作流程，实现税务管理的自动化和智能化。三是在财务预测与决策支持环节，RPA可以从多数据源获取历史财务数据、业务数据，为预测模型提供数据输入；AI利用机器学习实现财务预测模型构建，提供决策方案与风险测评。四是在审计工作中，RPA自动收集并初步归类审计证据；AI通过机器学习，对数据进行筛选异常、利用自然语言处理分析审计文档提取关键信息，有效提高审计效率和审计。

4.3采用五级闭环教学法

“分层+项目”双轮驱动的教学模式实施时应注重对项目建设的需求分析与方案设计，改变以往只强调开发后框架的应用，而不注重前端设计与需求分析；打破只关注技术应用而不重视技术需求设计的教学习惯，让学生真实感受企业实际场景下完整的项目开发过程，形成需求分析、方案设计、开发配置、成果检验与复盘优化为一体的五级闭环教学模式。在需求分析阶段要求学生借助流程图法梳理会计业务痛点，明确该项业务中是否具备RPA与AI技术融合应用条件。在方案设计阶段，要求学生构建“RPA+AI”技术应用架构，明确RPA负责执行的自动化业务流程以及AI承担的智能化业务功能。在开发配置阶段，学生基于“RPA+AI”技术架构完成项目开发，并进行运行测试。最后进行成果检验和复盘优化，从流程优化、效率提升、业务覆盖度等维度总结改进方向，完成项目学习的闭环实践。

5.RPA与AI 技术融入会计实训教学的实施策略

5.1优化课程体系

目前的会计实训课程体系没有针对RPA+AI的智能化发展趋势设计相应的课程框架体系，大多数仍然停留在传统的会计核算体系，即使引入RPA或AI内容，也多是简单叠加，课程缺乏对会计流程数字化重构的教学，无法让学生建立技术改造会计工作的系统思维。因此要对现有的会计实训教学进行重新设计，增加RPA+AI的财务应用实训核心课程，集成流程自动化、智能分析、人机交互等教学模块；推动跨学科融合，增加财务数字化方向的选修课。同时，在课程内容设计上，注重理论和应用相结合，增加技术应用的案例分析和实训比重。

5.2建设双师型师资队伍

高校会计教师多以理论教学为主，缺乏RPA开发应用和AI的实践经验来指导学生开展技术融合实训。虽然部分教师通过培训掌握了一定技术知识，但在教学过程中仍存在理论与实践脱节问题。因此，在教学中要注重对双师型师资的打造，组织教师从事企业的RPA与AI项目实践，如到企业财务部门挂职锻炼，提升自身的实践技能，邀请企业技术专家、业务骨干进校授课，开展技术讲座和实训指导，弥补学校教师实践经验不足的缺陷。

5.3加强实训资源开发

目前市场上缺乏针对会计实训教学的RPA与AI融合实训平台，不同厂商开发的RPA和AI平台在数据接口、执行逻辑等方面也存在的差异性，导致数据互通与流程对接困难；教学案例库、仿真数据等教学所需资源较少，难以满足教学需求。因此，高校要积极与企业、软件厂商合作，引入企业级RPA与AI实训平台，确保教学工具与企业实际应用接轨。共建教学案例库，搜集制造业、金融业、零售业等行业RPA与AI应用案例，将其转化为教学项目和实训任务。同时，建立仿真数据资源库，模拟企业财务数据环境，为学生提供丰富的实践资源。

5.4创新教学评价体系

教学过程中发现部分学生对RPA与AI技术存在认知偏差，担心技术替代人工导致自身职业发展受限，产生抵触情绪，忽视了人机协同在财务工作中的核心价值；且学生普遍存在计算机编程基础薄弱、数据分析能力不足等问题，在学习使用RPA与AI工具过程中，难以理解复杂的技术原理和操作流程，影响学习效果。为此，在教学评价时要注重构建多元评价维度，不仅考核学生RPA流程设计、AI模型应用等技术操作能力，还要评价其流程优化方案设计、财务问题分析与解决等综合能力，并以过程化评价方式，将评价内容涵盖在实训项目报告、小组讨论记录等具体的场景过程中，持续性地评价学生学习过程与能力拓展成效。

6.结论

随着会计行业的智能化转型，企业对具备RPA与AI技术应用能力的会计人才需求日益增加。RPA与AI技术融合能够有效解决传统会计实训教学与企业实际需求不匹配的问题，切实提升教学效果，增强学生数字化能力。本文提出的“分层+项目”双轮驱动的教学模式为RPA与AI技术在会计实训教学中的应用提供了可操作、可复制的实践路径，通过课程体系建设、师资培养、资源构建、评价机制改革等实施策略，可保障融合模式的有效落地，助力院校更好地开展智能化会计实训教学，推动会计教育的现代化发展。

参考文献

[1]李璕,刘永智.数字经济视角下RPA财务机器人的应用对会计人才培养模式的影响[J].国际商务财会,2025,(07):33-36.

[2]王甜甜.人工智能在财务会计领域的应用研究[C]//中国建设会计学会.中国建设会计学会2024年学术交流会论文集（下册）.中铁十五局集团第四工程有限公司;,2024:628-633.

[3]芮欣雅.“RPA+AI”技术应用背景下的审计职业教育培训创新研究[J].对外经贸,2025,(03):149-152.

[4]李嘉,杨懿丁.AI技术在高校财会教学中的创新应用与教学模式转型研究[J].秦智,2025,(04):79-81.

作者简介：王文萍（1993-），女，汉族，硕士，郑州升达经贸管理学院助教，研究方向：管理会计、财会教育。

基金项目：郑州升达经贸管理学院2025年度立项课题：问题导向教学模式在《财务决策实训》课程中的探索及应用（编号：SD-YB2025041）。