程 平（博士生導師），代 佳

一、引言

2015年7月4日，《關于積極推進“互聯(lián)網+”行動的指導意見》正式發(fā)布；9月5日，國務院又出臺了《促進大數據發(fā)展行動綱要》，將數據定義為“國家基礎性戰(zhàn)略資源”，并特別強調“運用大數據推動經濟發(fā)展、完善社會治理、提升政府服務和監(jiān)管能力正成為趨勢”。由此可見，推動互聯(lián)網及大數據與社會各領域的深度融合，已經上升為國家戰(zhàn)略。隨著信息技術的發(fā)展，互聯(lián)網以其便捷高效的特點，逐漸成為各行各業(yè)關注的焦點。2015年7月20日，在北京召開了主題為“‘互聯(lián)網+’與大會計時代”的中國財會高峰論壇，“互聯(lián)網+”與會計工作逐漸融合，為會計行業(yè)帶來了深刻變革。其中，稅務體制不斷深化變革，稅務稽查以及納稅評估更加嚴謹，企業(yè)如何降低稅務風險，形成良好的稅務風險管理體系，成為當今企業(yè)必須面對的重要課題。重慶理工大學緊跟企業(yè)人才需求的步伐，基于大數據及人工智能技術制定企業(yè)稅務風險管理能力的培養(yǎng)方案，并將其定位為“互聯(lián)網+會計”MPAcc深化教育改革的重要內容之一。

袁顯朋等[1]通過大量的數據資料，展現了“互聯(lián)網+”時代下，稅務工作的開展現狀，分析了稅務工作迎來的機遇和所面臨的挑戰(zhàn)。張巧珍等[2]結合稅務工作現狀及“互聯(lián)網+”特點，重構了稅務工作模式，打造了開放式稽查模式。在大數據理念的驅動下，稅務大數據人才培養(yǎng)也亟待推陳出新。孟志遠等[3]以首屆中國教育大數據發(fā)展論壇為背景，提出基于大數據的教育是未來的必然發(fā)展趨勢，需辯證地看待教育與技術的關系。王若璇等[4]充分解析了“三位一體”MPAcc教育體系，對各個培養(yǎng)環(huán)節(jié)進行了討論。程平等[5]建立了MPAcc培養(yǎng)過程中的溝通體系，并討論了相關體系的實施。

在“互聯(lián)網+”新形態(tài)的驅動下，現有研究主要從“互聯(lián)網+”、大數據及人工智能在稅務領域的應用現狀，MPAcc人才培養(yǎng)現狀去解讀整體的人才培養(yǎng)框架及其先進性，缺乏將“互聯(lián)網+會計”整體融入MPAcc稅務能力培養(yǎng)體系的相關研究。鑒于此，本文以重慶理工大學MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)方案為例，構建基于USEM的大數據智能稅務能力培養(yǎng)模型，詳細闡述該模型下大數據稅務能力培養(yǎng)新方向。

二、“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)分析

“互聯(lián)網+”是創(chuàng)新2.0下的互聯(lián)網發(fā)展新形態(tài)、新業(yè)態(tài)，是知識社會創(chuàng)新2.0推動下的互聯(lián)網形態(tài)演進及催生的經濟社會發(fā)展新形態(tài)，以互聯(lián)網平臺為基礎，與傳統(tǒng)行業(yè)深度融合。而大數據與互聯(lián)網相伴相生，依托互聯(lián)網的高速發(fā)展，運用科學的分析方法與分析手段對數據進行專業(yè)化處理，挖掘文本價值。2016年3月，德勤正式將人工智能引入會計、稅務、審計等財務工作領域中，開啟了一個全新的時代。人工智能極大地優(yōu)化了稅務現有流程，并且稅務部門利用數據挖掘選案，能快速反應，迅速提供所需的分析結果，能夠更加精確地確定涉稅違法風險點。由此，企業(yè)更加需要加強稅務風險管理體系的建設。

企業(yè)稅收風險絕不僅僅存在于稅務的核算、申報、發(fā)票領購、涉稅事項的報批等事項中，更深層次的誘因往往是在企業(yè)的重大投資、并購、重組、利潤分配、關聯(lián)交易以及各類會計準則和稅法差異等事項中，這就要求相關人員具有前瞻性，提前進行稅務風險管理。重慶理工大學作為目前全國唯一的“互聯(lián)網+會計”MPAcc深化教育改革研究單位，近年來不斷地進行探索與創(chuàng)新，根據當前經濟形勢，剖析當下對高級復合型稅務人才的需求，結合自身的教學基礎，協(xié)同師資力量，融合了大數據、移動互聯(lián)網、人工智能及云會計技術，開設“會計信息系統(tǒng)”“云會計與智能財務共享”“大數據與財務決策”“機器學習與財務智能”“大數據挖掘與價值發(fā)現”“大數據智能與稅務稽查”“大數據智能與稅收征管”等課程，搭建校外企業(yè)、地稅局等實踐基地生態(tài)系統(tǒng)，以培養(yǎng)具備大數據智能稅務能力的高級復合型人才為目標，讓學生在充分理解稅收法律規(guī)定的基礎上，深入學習大數據智能在稅務稽查和稅收征管中的運用情況，熟悉企業(yè)的稅務事項，從而提高學生的稅務風險管理意識。

重慶理工大學“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)體系，是一個創(chuàng)新培養(yǎng)模式，其核心要素是學校與校外企業(yè)形成有機的閉合式生態(tài)系統(tǒng)，以MPAcc學生、校內導師、校外導師等為核心個體要素，以全新的智能化培養(yǎng)課程為紐帶，通過案例化教學，及與重慶市地稅局合作開展實踐性教學，深度融合互聯(lián)網資源、大數據理念以及人工智能技術，增強學生的稅收風險管理能力，培養(yǎng)學生的大數據稅收征管能力及大數據稅務稽查能力，以應對日趨復雜且不斷變革的稅務體制，以及不斷強化且更加嚴謹的稅務稽查和納稅評估，從而為企業(yè)降低稅收風險，提高企業(yè)的稅務風險管理水平。

三、基于USEM的“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)模型構建

1.理論基礎：USEM模型。自MPAcc專業(yè)開設以來，大多數高校仍然沿用會計學術型碩士的培養(yǎng)方案進行會計專業(yè)型碩士的培養(yǎng)，更關注學科知識培養(yǎng)而較少關注專業(yè)能力、個人能力以及個人素質的培養(yǎng)。英國學者Yorke M.和Knight P.T.[6]在研讀社會心理學以及認知學等有關“能力培養(yǎng)”文獻的基礎上，提出了USEM就業(yè)能力模型，該模型在教育界具有較大影響力及研究價值。USEM模型將相關變量進行了連接，學科理解力、技能和元認知之間可以互相支持與促進，例如一些關鍵技能的掌握可以更好地促進對學科知識的獲取，而學科的教學方式也可以在不同程度上幫助學生提高技能和元認知[6]。如圖1所示，技能與元認知之間、元認知與學科理解力之間，以及學科理解力與技能之間是可以相互影響、相互作用的，而包括了自我意識和自我效能的個人特質都對技能、學科理解力和元認知有一定的影響作用。Yorke M.和Knight P.T.提出的USEM模型，意在將具體學科的能力培養(yǎng)融入課程體系中，從而形成有機的循環(huán)（見圖1）。

圖1 USEM模型

學科理解力是指學生對學科或專業(yè)知識的理解，是學生通過系統(tǒng)學習應該掌握的基本知識和原理，包括對基礎學科中基礎知識的掌握、對專業(yè)學科中專業(yè)知識的靈活運用以及對學科未來發(fā)展前景的認識和綜合素質能力的培養(yǎng)。技能是未來在財務工作領域所需的專業(yè)技能和通用技能，表現為將書本中和課堂上接受的隱性知識外化為具有實踐能力和較高工作能力的顯性知識，培養(yǎng)學生分析問題和處理問題的能力，對工作以及生活的創(chuàng)新創(chuàng)造能力。個人特質是指將隱性知識成功轉化為顯性知識后，學生將理論與實踐相結合，在工作中實現自我效用增加，獲得自信心，能夠進行較為準確的自我判斷，從而提升工作能力，強化人際關系。最后是弗萊維爾提出的元認知的概念，弗萊維爾認為元認知就是對自己目前從事的活動的認知，是學生在工作中的情況反饋以及自我反思，從而能夠及時地進行自我調節(jié)，并做出準確的學習管理計劃和自我評價。

2.“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務能力內涵分析。自USEM模型被推出后，不少國家已經開始了將就業(yè)能力融入課程的實踐，比如美國的阿爾諾學院將能力培養(yǎng)融入全部課程，要求每位學生在課程學習中應著力提高和展現溝通能力、分析能力、解決問題的能力、交際能力、決策力等八項能力[7]。以USEM 模型為理論基礎，“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務能力的培養(yǎng)分為四個維度，如圖2所示。

（1）學科理解力（U）：“互聯(lián)網+MPAcc”稅務大數據智能人才培養(yǎng)跨界融合。在“互聯(lián)網+”時代背景下，MPAcc稅務人才的培養(yǎng)不僅要充分認知現有的稅收管理和稅務稽查的法規(guī)制度、流程、方式和手段等，更應該在培養(yǎng)方案中有效地嵌入互聯(lián)網思維和大數據理念，才能做到稅收管理和稅務稽查與互聯(lián)網和大數據的深度融合，充分發(fā)揮“互聯(lián)網+”和大數據的強大驅動力。

基礎教學階段，包括基礎教學模塊和基礎學科模塊?；A教學模塊包括公共課、基礎課和專業(yè)基礎課的理論教學。基礎學科模塊著重加強學生的財會知識體系構建，這是作為一名財會人員必須具備的專業(yè)素養(yǎng)，為特色教學模塊的課程做理論支撐，且為大數據智能稅務能力培養(yǎng)奠定堅實的基礎。

專業(yè)教學階段，包括專業(yè)教學模塊和特色學科模塊。專業(yè)教學模塊包括必需的專業(yè)課程學習。重慶理工大學“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務培養(yǎng)的特色學科模塊以第一階段基礎教學為基石，與重慶地稅局合作，開設核心特色課程——“大數據智能與稅收管理”和“大數據智能與稅務稽查”。在“互聯(lián)網+”時代背景下，數據已經成為一種資源，大數據智能稅務能力培養(yǎng)的目的在于充分了解稅務機關對稅收數據的掌握和利用程度，因為這直接關系到稅收管理的質量和效率。了解稽查部門對稅務數據搜集和分析的過程，從而針對稽查選案的工作模式，高效探尋風險點，加大企業(yè)風險控制的成效。因此，重慶理工大學將稅收征管和稅務稽查與“互聯(lián)網+”及大數據技術進行跨界融合，將學生從傳統(tǒng)的稅收收入分析、政策效應分析等工作中牽引出來，運用大數據思維，以更加客觀、全面的視角，更加科學的角度，對稅收、政策、經濟及其發(fā)展趨勢做出研究和判斷。掌握先進的大數據挖掘分析技術，重新審視、挖掘和利用所掌握的稅務數據，提取更多有價值的信息，提升稅務風險意識，其目的在于初步提升大數據智能稅務風險管理能力。

圖2 基于USEM的“互聯(lián)網+會計”MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)模型

實踐教學階段，包括校外實踐生態(tài)基地搭建、實踐模塊和就業(yè)指導模塊?；A教學階段是專業(yè)知識的輸入階段，目的在于強化專業(yè)素養(yǎng)，熟練掌握會計領域相關理論知識以及稅務知識；專業(yè)教學階段是基于“互聯(lián)網+”背景下，對傳統(tǒng)稅務理論知識應用的重構，將大數據理念嵌入教學，稅務不僅要掌握數據，更要對數據進行深度挖掘和利用，發(fā)現數據背后的價值。實踐教學階段則是一個知識的輸出過程。重慶理工大學與重慶市地稅局合作，打造大數據智能稅務實踐生態(tài)基地，將MPAcc學生輸送到重慶市地稅局實習，主要面向稅收征管局和稅務稽查局，利用大數據技術對其數據進行搜集整理、清洗挖掘，實現利用大數據技術選案，發(fā)現涉稅疑點，獲得有價值信息，進一步開展稅務工作。

（2）技能（S）：專注打造稅務大數據智能人才?！盎ヂ?lián)網+”和大數據技術與稅務的深度融合，是稅務信息化的升華應用。隨著營業(yè)稅改征增值稅、商事制度改革以及其他稅制變革的深入，各類稅收信息系統(tǒng)不斷被開發(fā)和應用，稅收征管的數據呈現出數量大、形式多樣化、處理速度快等基本特征。如何響應李克強總理提出的“共享、開放、安全”的大數據工作要求，正是稅收征管所面臨的挑戰(zhàn)。稅務部門和納稅人信息化水平越來越高，互聯(lián)網運用覆蓋面逐步擴大，由以前臺為主的征管模式向以后臺為主、聚焦于稅源信息的納稅人行為管理的精準化治理模式轉變，進一步推動稅源管理由傳統(tǒng)的屬地化、“人盯戶”的管理向分類分級的稅源專業(yè)化管理轉變，使數據轉化為生產力，用數據促管理，向數據要稅收。

“大數據智能與稅收管理”課程從數據標準的統(tǒng)一及數據采集的規(guī)范開始，深入淺出地介紹數據共享的重要性與必要性，講解“網頁抓取”等大數據技術，將來自互聯(lián)網的數據信息進行抓取、整合，將大量非結構化的數據融入數據平臺，從而作為稅收數據的輔助信息，為管理決策提供支持。該課程的目的在于幫助學生掌握基礎稅收征管知識，提高其查找海量信息和處理原始數據的能力，進而利用大數據知識處理和分析數據，引入先進的數據分析和挖掘工具，有效利用大數據可視化方法，釋放大數據蘊藏的價值。

稅務稽查主要分為選案、檢查、審理、執(zhí)行四個環(huán)節(jié)，稽查選案環(huán)節(jié)雖是最初環(huán)節(jié)，但也是較為重要的環(huán)節(jié)，現階段選案主要依賴人工篩選方式，是稽查人員根據自身工作經驗，手工從企業(yè)名單中挑選出個人認為涉稅違法風險比較大的企業(yè)。這種方式工作效率不高，容易出現錯漏的情況，稽查選案質量得不到保障。還有一種是指標方式，其核心在于設置一系列的指標，如存貨周轉率、毛利率、流動化、速動比等，利用指標值的大小來對企業(yè)涉稅違法風險進行評定，以確定檢查名單，這種方法也無法充分考慮行業(yè)因素的影響。僅憑人工方式或簡單的指標計算難以有效地處理如此大量的數據。因此有必要將有效的數據挖掘技術引入到稽查選案環(huán)節(jié)中，以解決大數據時代下稽查選案所面臨的數據處理能力不足的問題。

“大數據智能與稅務稽查”課程引入數據挖掘技術的學習，對稽查選案工作具有重要意義。數據挖掘技術利用計算機的強大處理能力，能夠在極短的時間內完成對數據的篩選、處理工作，具有極高的效率。數據挖掘選案，能快速找到涉稅風險疑點，通過數據建模以及算法的應用，能夠更加精確地確定涉稅違法風險點?！盎ヂ?lián)網+”和大數據技術與稅務的深度融合，為稅務工作提供了大量準確、有價值的數據信息，為國家安全提供了保障。

在“互聯(lián)網+”時代背景下，傳統(tǒng)的稅務思維已經難以支撐未來的稅務工作體系的構建。大數據理念嵌入教學，意在培養(yǎng)高級復合型人才，使其不僅能熟練運用專業(yè)知識，而且能夠承擔專業(yè)技術及管理工作，利用大數據技術進行稅收征管工作，為稅務稽查工作提供輔助決策。教學目的在于培養(yǎng)學生宏觀的系統(tǒng)思考能力、對數據的搜集處理能力及熟練運用處理后的數據輔助決策的能力。

（3）個人特質（E）：理論與實踐相結合，打造高級復合型人才。MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)是一個協(xié)同創(chuàng)新的過程，通過對知識的輸入、強化、內化，最終達到知識的輸出，實踐教學正是一個知識輸出的過程。通過學生參與全程案例化課程和MPAcc大講堂，并以小組協(xié)作、提交演示文檔匯報成果的模式，形成知識的外化。通過向地稅局輸送人才，打造實踐生態(tài)基地，實現理論知識與實踐的有機結合，重點培養(yǎng)學生的應用能力，達成顯性知識與隱性知識的相互轉化，以基礎理論知識為支撐、實踐過程為依托，為學生建立從理論到實踐的良性循環(huán)，增強學生自信心以及對自我的認可度，從而達到學生與自身目標的協(xié)同、與教師戰(zhàn)略的協(xié)同以及與知識的協(xié)同，最終打造自我優(yōu)勢，形成知識與能力的協(xié)同，建立個人發(fā)展和進步的指標體系，為個人提供評估、改善自己的方法[8]。MPAcc大數據智能稅務能力培養(yǎng)不僅僅關注個人專業(yè)知識學習，而且關注學生稅務風險管理能力的提高，同時通過不斷地記錄、分享及匯報，使個人價值觀與學習的目標更加契合，個人定位和目標更清晰可見，專業(yè)能力和工作績效不斷提升，人生態(tài)度和工作學習狀態(tài)不斷改進，進取心和內在驅動力不斷激發(fā)，從而形成自我價值鏈。

（4）元認知（M）：知識反饋，打造大數據智能稅務能力培養(yǎng)生態(tài)系統(tǒng)。元認知就是對自己目前從事的活動的認知，是學生在工作中的情況反饋以及自我反思，幫助其及時地進行自我調節(jié)，從而做出準確的學習管理計劃和自我評價[9]。重慶理工大學大數據智能稅務能力培養(yǎng)方案的成效更多地體現在MPAcc學生在學習和實踐過程中體現出的自我認識、自我發(fā)展、自我總結和自我反思的能力。

稅務知識從輸入到輸出的閉合生態(tài)系統(tǒng)已經建立，知識主體通過對知識的基本認知到建立自身基本的知識框架體系，再到對知識的整理、提煉，最終內化為自我增值的知識體系。學生在學習以及實踐的過程中不斷地進行自我再創(chuàng)造，加強自我認識，合理規(guī)劃自我發(fā)展，學會自我反思，準確進行自我評價，通過在地稅局的實習，對職業(yè)環(huán)境、工作內容、專業(yè)素養(yǎng)以及最前沿信息及時掌握，提高稅務風險管理能力，提高表達溝通能力、寫作能力、邏輯思考能力以及職場中的人際交往能力，實現自我增值，提高自我滿意度，從而能夠從容應對未來的學習與生活。

四、結論

“互聯(lián)網+”、大數據及其他相關技術正在帶來深刻的社會變革，大數據時代開創(chuàng)了數據治稅的新思維，顛覆了傳統(tǒng)的思維方式。稅務領域建立了用數據說話、用數據管理、用數據決策、用數據創(chuàng)新的管理機制，大數據資源成為一種富有價值的資源，更多的機構與部門開始對其加以有效地組織和使用，進而推動稅收征管和稅務稽查工作。在稅務體制不斷深化變革、稅務稽查以及納稅評估更加嚴謹的今天，企業(yè)亟需能夠降低稅務風險、具備稅務風險管理能力的人才，因此，高校MPAcc培養(yǎng)方案亟待創(chuàng)新。順應當下“互聯(lián)網+會計”的趨勢，秉持大數據理念，通過開設相關的特色課程，讓學生逐步接觸相關知識，學習運用大數據處理采集工具及方法，訓練大數據思維模式，提高信息集成以及大數據分析應用能力，增強學生的稅收風險控制意識，培養(yǎng)學生的稅收風險識別能力、稅收風險評估能力、稅務影響分析能力、信息集成與運用能力、大數據分析與輔助決策能力以及企業(yè)納稅與籌劃能力，以適應未來企業(yè)對人才的需求，培養(yǎng)具備實際經驗的高級復合型人才。