MPA&MSA微信線上說明會
大家好，我是新加坡管理大學會計學院，專業會計碩士和財務大數據分析碩士項目主任王紀偉老師，今天很高興能夠和大家在線上說明會聊一聊。我主要和大家分享一下新加坡管理大學最近幾年在會計學科方面所做的一些教學改革以及我們對未來會計領域行業走勢的分析，希望對大家以後的學習、工作、生活均有幫助。
首先跟大家分享當今會計行業所面臨的挑戰。以我自身爲例，90年代初我在國內大學就讀會計專業。那個時候會計專業地位並不高，很多同學的第一選擇並不是會計專業。大家知道會計是商業的語言，如果沒有活躍的商業活動會計行業就不會承擔很大的責任，會計行業的發展和作用也會受限。
隨著90年代開始中國經濟的發展崛起，中國在上海、深圳陸續成立中國證券市場，中國的經濟正式進入騰飛階段。正因爲中國經濟不斷的發展，整個會計行業也出現了不一樣的變化。如今會計成爲一個比較熱門的專業，進入門檻大幅提高，同時也從側面反映出會計行業存在的價值，它的價值實際上是和經濟活動密切相關。
當年我在讀大學的時候才開始接觸計算機，計算機的體積也很大，所以我們基本上只能在學校的機房裏慢慢學習，與如今幾乎人手手機電腦不同，那個時候幾乎沒有人有計算機。那時已經處于工業革命的3.0階段，計算機的發明對很多工作已經造成了很大的沖擊，包括對會計行業。最明顯的沖擊就是計算機中工作表格和會計電算化的使用，讓會計工作發生了翻天覆地的變化，自動化也開始慢慢出現，許多工作逐漸被計算機所取代。而從2014年或2015年開始，整個行業慢慢開始發生更大的變化，這也就是工業革命4.0階段所帶來的沖擊。
工業革命4.0時代主要表現爲新的科學技術的出現，例如人工智能自動化、區塊鏈、雲計算、雲存儲等，給會計以及其他行業帶來了更大的沖擊，尤其是在自動化方面，很多重複性的工作的確正在慢慢被計算機取代。
但同時，大家可以看到從事財務及相關的專業人員其實並沒有減少，從數量上反而增多了，這是爲什麽呢？原來在科技發展過程中也會創造出很多新的工作。比如審計，最開始我們只是審計財務報表，而現在審計包含了很多內容，從財務報表一直延伸到內部控制的審計、可持續發展報告的審計、網絡安全的審計、算法的審計等，這些都是隨著新科技的不斷發展衍生出來的，是會計從業人員在此之前沒有接觸過的。
在未來職場什麽樣的人才會得到市場認可？一種是專業人才，比如從事會計、財務、金融、市場、營銷類的人才；另外一種是技術人才，比如從事傳統IT、程序員、網絡安全這類專業的技術人才。但兩類人才之間最大的問題，就是他們之間難以互通。也就是說，財務工作者不了解網絡安全工作者的工作內容，同時從事網絡安全的人也不懂得會計方面的具體做法。
所以未來的人才培養，將在三個方面進行加強：領域專家、精通技術、擅長溝通。而我們培養的學生要成爲專業人員和技術人員之間的紐帶，要懂得技術人員所做的事情。簡單來說就是會計人員或者財務人員要成爲一名翻譯家，不僅要會講商業的語言——會計，同時還要會講技術和計算機方面的語言，要成爲雙語專才。
如今隨著新技術的不斷湧現，究竟應該掌握哪些技術呢，什麽樣的技術是現在最流行的？那就是會計行業的ABC。不同于傳統管理會計的ABC，全新的ABC是技術方面的代表。A代表的是Artificial Intelligence，也就是人工智能；B代表的是Blockchain，就是區塊鏈；C代表的是Cloud，也就是雲計算。
不知道大家有沒有注意到，ABC都同時指向非常重要的東西“D”，也就是Data數據。例如人工智能，最大的特點就在于自動化，讓數據的收集成爲可能，也就是我們所說的數字化Digitalization；區塊鏈最大的特點就是對數據的安全發生了革新，保證了數據安全；雲計算讓我們能夠通過網絡，進行大量的數據方面的計算，同時也能夠通過雲進行數據分享，所以ABC的同一個指向都是數據D。
對于未來的發展趨勢，大家都非常關注數據方面。無論大數據小數據，未來的財務人員與數據都是分不開的。從曆史來看，財務人員一直以來都在和數字與數據打交道，並且會延續到未來，所以數據和分析將會成爲未來會計領域一個新的前沿。
數據分析具體要做些什麽呢？我來爲大家簡單描述一下：（見上圖）
首先是描述分析，就是做簡單的數據統計，包括最大值、最小值、方差等等。但是描述性統計非常簡單，所以真正能夠給我們帶來附加值的是後面兩項，預測性分析和決策優化分析。
其次是預測性分析，就是從數據中預測出未來會發生的事情。例如你借款給客戶，客戶是否會按時還款、是否會發生其他的情況，也就是我們所謂的信用分析，這實際上就是一種預測性的行爲。
最後是決策優化分析，就是從數據中獲得比較好的策略，然後通過策略對企業的經營行爲進行優化。
所以基于這點，我們未來的發展方向就是數據和分析。有鑒于此，新加坡管理大學會計學院通過近兩年的研究和實踐，設計出一套數據與分析的能力框架（Data and Analytics Competency Framework，見上圖）。數據分析能力框架一共分爲三部分：
第一部分爲基礎部分（FOUNDATION）。基礎部分應用工具主要是現在我們所運用的工作表，以及近兩年流行通用的數據可視化的工具。所有財務人員必須掌握如何運用這些基礎數據分析工具進行數據分析。
如果你想朝著數據分析方向進一步提升，基礎部分是遠遠不夠的。要想成爲一個數據分析方面的專家，甚至想成爲數據科學家，或者想在企業裏從事數據相關的工作，你還必須朝著更高的數據分析方面發展。因此，框架中還包含了中級部分和高級部分。其中，在中級部分（INTERMEDIATE）中必須要學會至少一種程式語言，比如現在比較流行的Python或者R，同時也必須了解如何操作一個大型的數據庫，也就是必須要懂得數據庫的查詢語言，比如SQL。對于大部分同學來說，只要掌握基礎部分，熟練使用Excel和Visualization，相信同學們是可以打敗95%以上的競爭者，因爲現在大部分使用的Excel功能都是非常簡單和初級。同時大部分的財務工作也並不需要編程，所以說並不是所有的同學都一定需要中級或者高級的數據分析技能，並不是每個人都必須學編程。
但是如果想要成爲數據科學家，那就必須走向更高一級，就是框架的高級部分（ADVANCE）。在高級階段需要繼續學習程式語言，比如Python或者R，但是簡單的Python或者R處理數據遠遠不夠，必須向更高層次的方向學習，比如機器學習或者向深度學習方面邁進。你需要學會使用現在比較流行的數據分析算法，同時你也必須能夠運用Python或者R進行自動化方面的使用，這些技能可以幫助你從事更多數據相關的工作，甚至成爲一名數據科學家，例如財務數據方面的專業人才——Finance data scientist。
新加坡管理大學在過去兩年內經過不斷的探索，在2018年推出了全新的財務大數據分析課程（MSA）。經過一年的發展和探索，總結出上述數據與分析能力框架，希望幫助大家對數據分析有一定的了解，也希望大家能夠清楚自己未來的目標，了解自己的內心，提升專業能力。
新加坡管理大學會計學院設有兩個研究生項目：MPA——專業會計碩士項目；MSA——財務大數據分析項目。MPA包含基礎數據分析技能，也就是說MPA的同學會學習數據分析的基礎部分；而MSA的同學會學習數據分析的所有部分，包括基礎、中級和高級部分。
那這兩個項目的側重點有哪些不同呢？MPA是傳統的專業會計，最大的亮點在于它滿足了會計行業對我們專業能力的需求。比如MPA有11個相關行業機構的認可。比如ACCA爲MPA的學生提供豁免F1-F9九門科目考試，學生入校就可報考余下四門科目。在一年的時間內，是可以把ACCA的所有課程全考完的。
所以MPA項目是在會計和金融領域必須的專業技能基礎上加了數據分析基礎技能。而對于MSA項目更側重于中級和高級的數據分析方面能力的培養，MSA中所包含的會計課程比較少，真正的會計核心課程只有三門左右，並且這三門課程是爲本科沒有學過會計的同學准備的，所以本科已經學過會計的同學可以申請免修。
同時兩個項目從2020年開始要求學生必須實習，實習是畢業的先決條件。目前在讀學生中有90%以上的同學選擇在新加坡實習。此外，項目從今年開始推出選修課程，比如本學期推出的區塊鏈課程，下個學期即將推出的關于房地産數據分析方面的課程。除去課程學習，學院還會組織很多關于社會公益方面的活動，學生自己組織的活動，同時學院也在計劃進行海外的訪學活動，比如訪問亞洲國家日本、韓國或者美國、歐洲、澳大利亞等其他地方。所以明年入學的新同學不僅可以選修新的課程，更有機會參加海外訪學。
以上就是王紀偉教授與大家分享的內容。
在下一篇文章小新將會爲大家帶來，
新加坡管理大學會計學院劉菲老師的分享，
幫助同學們更進一步了解 MPA 和 MSA 課程
到底是如何更具體的幫助大家掌控未來、
提升職業發展的。
請大家敬請期待。
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