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数智时代财经类院校商务分析人才培养模式改革研究

| 来源:网友投稿

王文斌

(上海财经大学,上海 200433)

21世纪是数据驱动发展、信息技术推动变革的时代,在大数据时代背景下,IT、互联网、通信、金融、咨询、零售、新兴商业等众多行业对商业分析专业人才的需求日益增加。2018年习近平总书记在两院院士大会上的重要讲话强调:“世界正在进入以信息产业为主导的经济发展时期,我们要把握数字化、网络化、智能化融合发展的契机,以信息化、智能化为杠杆培育新动能。”同时,中国经济和社会发展的“十四五”规划中明确提出,要以国家战略性需求为导向推进创新体系优化组合,聚焦人工智能等重大创新领域,促进数字技术与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算等新兴数字产业。

我国经济发展正在进行数字化转型、建设数字中国,社会对于具有商务数据分析能力的商科人才需求不断增涨。根据美国商业周刊《Bloomberg Businessweek》2011年对商务分析现状的调查,收入超过10亿美金的大公司中,97%都使用商务分析技术或商务管理方法。麦肯锡全球研究院院长Jacques Bughin(2017)在《人工智能:数字化的下一个前沿》中指出:“智能技术即将掀起新一波的数字革命浪潮,企业应从当下开始积极准备,高管层的支持、良好的管理和技术水平以及无缝数据访问能力是促成企业转型的关键。”

相比于市场对商务分析人才的大量需求,现有商务分析人才数量严重不足。著名全球咨询公司Willis Towers Watson提供的报告显示,当前全球范围内具有大数据与人工智能专业背景的管理专才仅有2.2 万人,市场需求缺口高达14%;
麦肯锡2016年的调研发现,来自不同地区、不同行业将近一半的高管表示数据分析人才匮乏,并且这类人才的空缺比其他任何角色的空缺都更难补充;
2018年,仅美国一个国家就缺乏具备高级商务分析技能的专业人才14万至19万,能借助大数据分析做出有效决策的人才缺口约1500万。

商务数据分析能力对于商科学生的职场发展和经济社会转型发展极其关键。肩负培养商界精英责任的商学教育亟待改革与探索商务分析人才培养模式。根据教育部发布的《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》,高校进行学生培育工作时,要重点对接高层次人才需求,优化规模结构;
要能做到以服务需求为导向,扩大人才培养规模,保持与经济社会发展相适应、与培养能力相匹配;
优化培养类型结构,以国家战略和社会需求为基础,增设专业学科;
适应社会需求变化,加快学科专业结构调整;
深化科教融合、产教融合,自主设置一二级学科、交叉学科和专业学位类别。

社会对于商务分析人才需求的特殊性,对高等院校尤其是商科院所的学科设置和教学计划提出了更高的要求。我国现有51所财经类高校具有高度相似的组织架构和运作机制。因此,如何让财经类院校的传统商科生具有科学量化思维成为需要共同探讨的话题。本文以上海财经大学商学院多年的商学人才培养实践为基础,研究数智时代财经类院校商务分析人才培养模式改革方案。分析财经类商务分析学科的人才定位与学科建设内容;
探索和总结数智时代财经类院校培养商务分析人才应注重的关键问题,提出以“科技财经、数智商学”为核心,在坚持财经特色的基础上,重构培养量化分析能力体系,全面渗入数智化课程和数智化教学方式,将产教研融合深度推进协调发展;
提供一条从人才培养目标出发,以课程设计、教学方案和产教融合为抓手的数智时代商学人才培养改革的实施路径;
总结数智时代商学人才培养改革的创新路向。

1.1 学科人才定位

商务分析学科的设立旨在培养具有卓越数据分析能力和敏锐商业洞察力的商业分析精英。传统的商业分析将决策建立在对历史表象的观察和以往经验的积累之上,与之不同的是,商务分析学科方向将赋予学生扎实的统计和计算机编程功底、严密的数理分析和商务分析方法,以及商科专业知识和技能的熟练运用能力。所培养的商业人才将站在理性层面挖掘数据深层次的联系,深入事件背后探索根本驱动因素,结合对商科管理理论的广泛理解,做出更有据可循、更具说服力的商业决策。

区别于理工院校开设的数据分析专业,财经类院校应遵从“理论、技术、商科兼修”的培养方针,培养的人才将精通行业、组织运作,能够捕捉到最精准的商务分析问题,通过自身或者协同数据完成分析,从结果中看到问题的本质规律,将数据分析结果和实际解决方法结合起来。因此,商学院创建商务分析学科的根本理念是塑造全面的商业转化人士,能够在大数据时代的职场中更具商业领导力,在全球化各类商业模式下洞察商业规律,具备把握趋势、第一时间寻找到商业机会或突破企业成长瓶颈的能力。

1.2 学科理论基础

学科交叉发展是当代学科建设的显著特征和发展趋势。商务分析以数理统计和计算机技术为主要学科基础,经济学、管理学、企业管理等其他有关学科在不同程度上也与这一专业方向相关联。商务分析专业强调学生将大数据技术应用到有效的商业实践和策略制定中,为了更好地帮助学生在商务分析职业道路上发展,应着重培养学生相关领域的技能,包括应用统计、应用数学、经济学、计算机技术、管理运筹学、消费者行为、运营管理、决策理论等。这些领域共同构建起了商务分析学科的理论基础。

1.3 学科教学研究

商务分析学科的具体方向包括以下两个方面:

1.对接国外商务分析专业,探索设计适合财经高校特点的商业分析方向的培养方案。深入理解和探索原工商管理学科与商务分析教育的结合和发展规律,基于广泛调研和专家咨询等手段,建立基于商科通识,结合数据科学与经济数理方法,覆盖运营分析、营销分析、金融分析、人力分析、会计分析等内容的培养方案体系。结合商务分析学科的特点,注重培养学生以学者、科学家的方式进行前瞻性、实验性分析思考的能力。以服务社会和解决问题为导向,开展小组合作、单独研究等多样化的分析研究,培养学生卓越的数据分析能力和敏锐的商业洞察力。以“一体化”“无边界”为原则,在培养方案等指导下融合各院系资源开展课程建设。

2.对接现有和潜在的校外实践基地,构建校企协同产学研合作平台,创建富有专业特色的“校企合作共建、校内校外协同”拔尖人才培养模式。邀请企业家进校园,汇集相关数据应用领域高端要素,帮助学生了解业界的主流方向。推进本科生科研项目建设,支持企业专业人才和学院优秀师资交流互通,推动产学一体化。与多家企业建立战略研究伙伴关系,并获得企业捐款用于科研项目。充分利用企业现有资源,为学生争取更多接触实务数据的机会,启动新一轮校企合作的数据分析大赛。

商务分析(Business Analytics)是一门“管理+数据科学”的交叉性学科,赋能企业做出更有效、更科学的数据驱动型决策。商务分析通常借助人工智能、大数据分析等理论方法,帮助企业识别业务需求、确定业务问题、提出解决方案,通过有效推进战略规划、流程改进、组织变更等,解决企业转型变革问题,赋能企业数字化持续发展。

现如今,企业面临着瞬息万变的商业环境,为了在复杂的环境中更好地发展,需要不断做出正确且科学的决策。因此,商务分析的主要目的,就是在不断变化的商业环境中,通过科学的数据调查和严谨的数据分析,做出成功的科学决策去指导企业可持续发展。

社会对于商务分析人才需求的特殊性,对高等院校尤其是商科院所的学科设置和教学计划提出了更高的要求。如何培养学生成为工商管理、商业管理和数据分析技术多方面能力突出的复合型人才,打造兼具综合实力和竞争优势的商业分析精英,成了各高校院所关注的发展重点。目前我国高校大文、大理泾渭分明,以典型的文科院校财经类院校为例,我国现有51 所财经类高校,它们具有高度相似的组织架构和运作机制。因此,如何让传统的商科生具有科学量化思维成为需要大家共同探讨的话题。以上海财经大学商学院多年的商学人才培养实践为基础,探索和总结出在数智时代,财经类院校培养商务分析人才应注重如下关键问题:

1.商学教育不但要重视管理理论,更要重视数智技术能力的培育。我国现行的学科专业以知识分类为依据,因此造成商学教育历来侧重经管知识的传授,忽略大数据、人工智能等现代信息技术领域的现状,无法满足数智时代对于跨学科、高层次管理人才的需求。

2.财经类院校的学科构成使人才培养在数智时代受到较大挑战。财经类院校普遍在经济学和管理学上实力雄厚,但应对数智时代进行跨学科研究、培养跨学科高层次管理人才时,与综合性院校及理工类院校相比,财经类院校固有的学科群较难提供更大助力,亟待专业学科变革。

3.财经类院校在实践教学上如何关联数智时代是亟待破解的难题。商务实践教学作为商学教育至关重要的一环,是理论教学部分的必要补充和有效延伸,是培养学生职业道德素养、专业素质和实践能力融合的重要途径。财经类院校受办学规模、历史传承、社会关系和校友资源等多重因素影响,实践教学多聚焦于商业、金融业,如何有机契合数智时代开展商界精英的实践教学成为值得深思的问题。

基于对上述影响的深刻认识,为了培养出富有财经特色,在数智时代的职场中富有领导力,具备洞察发展趋势、即时捕获商业机会或突破企业成长瓶颈能力的商界精英,上海财经大学亟须将自身的办学优势和对未来中国商学教育的思考具体落实到商学人才培养中,以“科技财经、数智商学”为核心,在坚持财经特色的基础上,重构培养量化分析能力体系,全面渗入数智化课程和数智化教学方式,将产教研融合深度推进协调发展,以适应数智变革与创新,为中国经济发展提供面向未来的商务分析专业的人才支撑。

在数智时代背景下,财经类院校的商科教学应基于原有优势和特色学科,将财经、管理与科学结合起来,做好面向未来的人才培养。如图1所示,上海财经大学商学院正在探索出一套从人才培养目标出发,以课程设计、教学方案方法创新和产教融合为抓手的培养体系建设方法,做到既紧跟时代、又坚持财经特色。商学人才培养改革包括以下三个方面:

图1 科技财经、数智商学的实施路径

3.1 面向数智时代,完善培养目标,健全培养方案

深入研究国家在“十四五”时期对大数据、数字经济相关产业的最新规划和部署,从国家大数据战略实施的实际需求出发,对在读生、校友、任课教师、雇主进行问卷调查和座谈,了解数字化和智能化发展对商务分析人才的需求,结合业界专家的意见和建议,确定商务分析人才的培养目标,即“立足于数智时代,培养具有深厚财经素养的商务分析人才”。

学科方向和培养方案的设计将以课程建设为抓手,优化现有教学内容,新建商务分析核心课程体系,开设高水平的实践性课程和研讨课。通过广泛调研和专家咨询等手段,教学团队将着手建立和完善基于商科通识、数据科学、数理经济,覆盖战略、财务、金融、创新创业等多方面内容的课程体系,推动商务分析这一学科的升级转型。

3.2 软硬结合,数智赋能教学方法创新

进一步加快引入智能化模拟教学平台,将数智时代的特征渗透到教学过程中,开发更为丰富的模拟教学课程和内容;
以移动教学方式为途径,开展沉浸式教学,丰富实践教学手段。

此外,充分发挥金融实验室、行为观察实验室、商务大数据实验室、多媒体室的作用,同时利用学校科研实验大楼,扩大实验室规模,加快建设多形态开放交互的智慧教室、教学实验室以及直、录播场地,推动优质商学教育资源的数字化传播。

3.3 深化产教研融合,聚焦数智时代的商学实践

充分开发和利用社会资源,尤其是企业资源,形成人才培养校企联动协同的良好局面。一方面,学院将合理利用现有的企业社会资源,通过推进科教结合、校企联动、实践育人等方法与措施,进一步完善本院的协同育人机制,对接区域经济社会发展需要,扩大社会合作,优化育人环境。另一方面,进一步构建更加深入的校企战略合作伙伴关系。在新型的合作伙伴关系中,企业负责向学院输出实际问题和实践机会,学院向企业输出知识技能和人才,形成“学校—企业”的人才培养闭环,用问题打磨人才,用人才解决问题,最终实现产学研深度融合、相得益彰的共赢局面。目前与学院达成深度合作意向的企业包括联想中国、神州数码集团、唯链科技等多家知名企业。在推动校企联动协同育人方面即将落实或正在落实的计划包括:

1.邀请企业家进校园,汇集相关数据应用领域高端要素,开设校企课程,帮助学生了解业界的主流方向。

2.推进科研项目建设,支持企业相关人才和学院优秀师资交流互通,推动产学一体化;
与多家企业建立战略研究伙伴的关系。

3.充分利用企业现有资源,让学生获得更多接触实务数据的机会,提高学生实践技能。

4.启动新一轮校企合作的数据分析大赛,实现校企合作双赢。

此外,坚持“中国问题、国际范式”,在中国数智化转型背景下,针对商学、经济学、数据科学、人工智能等进行跨学科、跨领域的深度交叉融合研究。以下列举三个学科交叉领域的研究方向。

3.3.1 数智经济与行业规制研究

随着数智经济的发展,在相关行业提高生产和消费效率的同时,与之相匹配的数智经济行业规制的重要性逐渐凸显。我国政府高度重视对大型网络平台的垄断竞争和不正当竞争行为的监管,不断完善配套法律规制措施,因此我国如何建立专门的数据保护机制、如何建立资本发展的合规制度、如何完善金融科技风险监测体系、如何约束互联网企业的行为边界等问题对于行业规制相应的研究提出了迫切的需求。可从四个研究问题展开:第一,数智经济中的大数据安全治理与规制问题;
第二,数智经济中的资本化治理与发展规制问题;
第三,数智经济中的金融科技风险防范与规制问题;
第四,数智经济中的市场势力与反垄断规制问题。

3.3.2 企业数智化转型研究

在数智时代,大数据支撑下的企业数字化转型、智能化企业运营决策是大势所趋。要推动产业数字化,需要利用互联网新技术、新应用对传统产业进行全方位、全角度、全链条的改造,提高全要素生产率。然而,数智化转型并非易事。麦肯锡研究数据表明,有80%以上的企业有过数智化转型的尝试,但现实情况是只有16%的企业能够在数智化转型过程中获得成功。

商务分析研究方向应聚焦于企业数智化转型中的热点与痛点,紧密围绕企业管理、运营管理、市场营销、金融科技领域的前沿科学研究和社会发展重大需求,有机结合大数据探索模型、运营优化理论、实验室实验和实地实验,为政府和企事业单位提供更好的数智化决策方法与实践指导。基于中国情境,使用中国数据,与各行业、领域合作,解决企业数智化转型中的重大应用基础问题,推动行业发展,产生可观的经济和社会价值。

3.3.3 数智时代下的“人”+“机”管理研究

数智化时代背景下,熟练掌握人工智能,推进人机深度结合已经成为未来的大势所趋。把握全球人工智能发展态势,找准突破口和主攻方向,培养大批具有创新能力和合作精神的人工智能高端人才,是教育的重要使命。中国高度重视人工智能对教育的深刻影响,积极推动人工智能和教育深度融合,促进教育变革创新。与此同时,企业与组织的构成方式正发生日益深远的变化,即从传统的完全由人组成的科层化组织,向着由“人”与“机”有机结合的自动化模式转变。这样的变革将在多方面、多维度重塑未来的商业文明形态。

4.1 理念创新

上海财经大学商学院在人才培养中坚持特色发展、融入时代特征。与理工类或其他类型院校对比,坚持经济学和管理学上的学科优势,与综合类院校对比,则融入时代、深耕优势。在“十四五”规划的开局之年,把握国家和产业界对大数据商务分析人才的新要求,建立培育新时代商务分析人才的目标愿景,提出商学人才培养新方针,通过调研深入了解商务分析方向在学界和业界的最新动态,开发出科学合理、体系完善、与时俱进的商学办学新体系,为培育创新型、复合型、应用型的商务分析人才探索新方向。

4.2 组织创新

以“一体化”“无边界”为原则,突破院系校企壁垒,打造人才培养新模式。建设商务分析核心课程,跨院系聘任统计、信息管理、金融等院系的老师参与商务分析方向课程的设计和授课;
以商务分析中心为依托,借知识共享平台的形式将校内外专家纳入人才培养体系,为学生提供全方位、宽领域的学习与实践机会。

4.3 内容创新

结合目前国内外商务分析学科的成熟培养方案,考虑社会需求和学生基础,从商科基础、数据科学、核心方法、概念与实践、决策理论等多维度综合优化和设计新课程体系和课程内容。在数智时代背景下,财经类院校的商科教学应基于原有优势和特色学科,将财经、管理与科学结合起来,做好面向未来的人才培养。培养目标是人才培养和学科建设的“牛鼻子”。商务分析学科的设立旨在培养具有卓越数据分析能力和敏锐商业洞察力的商务分析、数智商学人才。在全球化各类商业模式下洞察商业规律,具备把握趋势、第一时间寻找到商业机会或突破企业成长瓶颈的能力。通过本学科的培养,计划将毕业生输送到以下方向:出国或在国内继续深造;
在IT、互联网、金融、咨询、医疗、通信等热门行业从事商业分析和决策工作;
为企业创造商业价值;
填补中国数智商学产业有效人才缺口,改善特定技术方向和岗位中供需失衡的现状。

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