SMU 课程丨数据分析能力框架——10.23 会计与财务数据分析硕士课程线上说明会回顾（一）

MPA&MSA微信线上说明会

大家好，我是新加坡管理大学会计学院，专业会计硕士和财务大数据分析硕士项目主任王纪伟老师，今天很高兴能够和大家在线上说明会聊一聊。我主要和大家分享一下新加坡管理大学最近几年在会计学科方面所做的一些教学改革以及我们对未来会计领域行业走势的分析，希望对大家以后的学习、工作、生活均有帮助。

首先跟大家分享当今会计行业所面临的挑战。以我自身为例，90年代初我在国内大学就读会计专业。那个时候会计专业地位并不高，很多同学的第一选择并不是会计专业。大家知道会计是商业的语言，如果没有活跃的商业活动会计行业就不会承担很大的责任，会计行业的发展和作用也会受限。

随着90年代开始中国经济的发展崛起，中国在上海、深圳陆续成立中国证券市场，中国的经济正式进入腾飞阶段。正因为中国经济不断的发展，整个会计行业也出现了不一样的变化。如今会计成为一个比较热门的专业，进入门槛大幅提高，同时也从侧面反映出会计行业存在的价值，它的价值实际上是和经济活动密切相关。

当年我在读大学的时候才开始接触计算机，计算机的体积也很大，所以我们基本上只能在学校的机房里慢慢学习，与如今几乎人手手机电脑不同，那个时候几乎没有人有计算机。那时已经处于工业革命的3.0阶段，计算机的发明对很多工作已经造成了很大的冲击，包括对会计行业。最明显的冲击就是计算机中工作表格和会计电算化的使用，让会计工作发生了翻天覆地的变化，自动化也开始慢慢出现，许多工作逐渐被计算机所取代。而从2014年或2015年开始，整个行业慢慢开始发生更大的变化，这也就是工业革命4.0阶段所带来的冲击。

工业革命4.0时代主要表现为新的科学技术的出现，例如人工智能自动化、区块链、云计算、云存储等，给会计以及其他行业带来了更大的冲击，尤其是在自动化方面，很多重复性的工作的确正在慢慢被计算机取代。

但同时，大家可以看到从事财务及相关的专业人员其实并没有减少，从数量上反而增多了，这是为什么呢？原来在科技发展过程中也会创造出很多新的工作。比如审计，最开始我们只是审计财务报表，而现在审计包含了很多内容，从财务报表一直延伸到内部控制的审计、可持续发展报告的审计、网络安全的审计、算法的审计等，这些都是随着新科技的不断发展衍生出来的，是会计从业人员在此之前没有接触过的。

在未来职场什么样的人才会得到市场认可？一种是专业人才，比如从事会计、财务、金融、市场、营销类的人才；另外一种是技术人才，比如从事传统IT、程序员、网络安全这类专业的技术人才。但两类人才之间最大的问题，就是他们之间难以互通。也就是说，财务工作者不了解网络安全工作者的工作内容，同时从事网络安全的人也不懂得会计方面的具体做法。

所以未来的人才培养，将在三个方面进行加强：领域专家、精通技术、擅长沟通。而我们培养的学生要成为专业人员和技术人员之间的纽带，要懂得技术人员所做的事情。简单来说就是会计人员或者财务人员要成为一名翻译家，不仅要会讲商业的语言——会计，同时还要会讲技术和计算机方面的语言，要成为双语专才。

如今随着新技术的不断涌现，究竟应该掌握哪些技术呢，什么样的技术是现在最流行的？那就是会计行业的ABC。不同于传统管理会计的ABC，全新的ABC是技术方面的代表。A代表的是Artificial Intelligence，也就是人工智能；B代表的是Blockchain，就是区块链；C代表的是Cloud，也就是云计算。

不知道大家有没有注意到，ABC都同时指向非常重要的东西“D”，也就是Data数据。例如人工智能，最大的特点就在于自动化，让数据的收集成为可能，也就是我们所说的数字化Digitalization；区块链最大的特点就是对数据的安全发生了革新，保证了数据安全；云计算让我们能够通过网络，进行大量的数据方面的计算，同时也能够通过云进行数据分享，所以ABC的同一个指向都是数据D。

对于未来的发展趋势，大家都非常关注数据方面。无论大数据小数据，未来的财务人员与数据都是分不开的。从历史来看，财务人员一直以来都在和数字与数据打交道，并且会延续到未来，所以数据和分析将会成为未来会计领域一个新的前沿。

数据分析具体要做些什么呢？我来为大家简单描述一下：（见上图）

首先是描述分析，就是做简单的数据统计，包括最大值、最小值、方差等等。但是描述性统计非常简单，所以真正能够给我们带来附加值的是后面两项，预测性分析和决策优化分析。

其次是预测性分析，就是从数据中预测出未来会发生的事情。例如你借款给客户，客户是否会按时还款、是否会发生其他的情况，也就是我们所谓的信用分析，这实际上就是一种预测性的行为。

最后是决策优化分析，就是从数据中获得比较好的策略，然后通过策略对企业的经营行为进行优化。

所以基于这点，我们未来的发展方向就是数据和分析。有鉴于此，新加坡管理大学会计学院通过近两年的研究和实践，设计出一套数据与分析的能力框架（Data and Analytics Competency Framework，见上图）。数据分析能力框架一共分为三部分：

第一部分为基础部分（FOUNDATION）。基础部分应用工具主要是现在我们所运用的工作表，以及近两年流行通用的数据可视化的工具。所有财务人员必须掌握如何运用这些基础数据分析工具进行数据分析。

如果你想朝着数据分析方向进一步提升，基础部分是远远不够的。要想成为一个数据分析方面的专家，甚至想成为数据科学家，或者想在企业里从事数据相关的工作，你还必须朝着更高的数据分析方面发展。因此，框架中还包含了中级部分和高级部分。其中，在中级部分（INTERMEDIATE）中必须要学会至少一种程式语言，比如现在比较流行的Python或者R，同时也必须了解如何操作一个大型的数据库，也就是必须要懂得数据库的查询语言，比如SQL。对于大部分同学来说，只要掌握基础部分，熟练使用Excel和Visualization，相信同学们是可以打败95%以上的竞争者，因为现在大部分使用的Excel功能都是非常简单和初级。同时大部分的财务工作也并不需要编程，所以说并不是所有的同学都一定需要中级或者高级的数据分析技能，并不是每个人都必须学编程。

但是如果想要成为数据科学家，那就必须走向更高一级，就是框架的高级部分（ADVANCE）。在高级阶段需要继续学习程式语言，比如Python或者R，但是简单的Python或者R处理数据远远不够，必须向更高层次的方向学习，比如机器学习或者向深度学习方面迈进。你需要学会使用现在比较流行的数据分析算法，同时你也必须能够运用Python或者R进行自动化方面的使用，这些技能可以帮助你从事更多数据相关的工作，甚至成为一名数据科学家，例如财务数据方面的专业人才——Finance data scientist。

新加坡管理大学在过去两年内经过不断的探索，在2018年推出了全新的财务大数据分析课程（MSA）。经过一年的发展和探索，总结出上述数据与分析能力框架，希望帮助大家对数据分析有一定的了解，也希望大家能够清楚自己未来的目标，了解自己的内心，提升专业能力。

新加坡管理大学会计学院设有两个研究生项目：MPA——专业会计硕士项目；MSA——财务大数据分析项目。MPA包含基础数据分析技能，也就是说MPA的同学会学习数据分析的基础部分；而MSA的同学会学习数据分析的所有部分，包括基础、中级和高级部分。

那这两个项目的侧重点有哪些不同呢？MPA是传统的专业会计，最大的亮点在于它满足了会计行业对我们专业能力的需求。比如MPA有11个相关行业机构的认可。比如ACCA为MPA的学生提供豁免F1-F9九门科目考试，学生入校就可报考余下四门科目。在一年的时间内，是可以把ACCA的所有课程全考完的。

所以MPA项目是在会计和金融领域必须的专业技能基础上加了数据分析基础技能。而对于MSA项目更侧重于中级和高级的数据分析方面能力的培养，MSA中所包含的会计课程比较少，真正的会计核心课程只有三门左右，并且这三门课程是为本科没有学过会计的同学准备的，所以本科已经学过会计的同学可以申请免修。

同时两个项目从2020年开始要求学生必须实习，实习是毕业的先决条件。目前在读学生中有90%以上的同学选择在新加坡实习。此外，项目从今年开始推出选修课程，比如本学期推出的区块链课程，下个学期即将推出的关于房地产数据分析方面的课程。除去课程学习，学院还会组织很多关于社会公益方面的活动，学生自己组织的活动，同时学院也在计划进行海外的访学活动，比如访问亚洲国家日本、韩国或者美国、欧洲、澳大利亚等其他地方。所以明年入学的新同学不仅可以选修新的课程，更有机会参加海外访学。

以上就是王纪伟教授与大家分享的内容。

在下一篇文章小新将会为大家带来，

新加坡管理大学会计学院刘菲老师的分享，

帮助同学们更进一步了解 MPA 和 MSA 课程

到底是如何更具体的帮助大家掌控未来、

提升职业发展的。

请大家敬请期待。

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