一、专业简介
智能财务管理微专业紧扣数字财经发展趋势，融合财务专业知识与人工智能、大数据、自动化技术，聚焦培养复合型数字化财务人才。专业开设智能财务管理、大数据审计实务、Power BI财务数据可视化、AI财经大数据分析与智能决策、RPA财务机器人开发与应用五大核心课程。
课程体系兼顾理论与实操，覆盖智能财务管控、数字化审计、数据可视化呈现、大数据分析决策、财务流程自动化等核心领域，打破传统财务工作边界。学员可掌握前沿财务数字化工具与智能技术，具备财务数据处理、智能风控、数据分析决策、流程优化能力。适配企业智能财务岗、数据审计岗、财务数据分析岗等新兴岗位，助力传统财务人员转型，适配数字化企业财务升级需求。
二、培养目标
本微专业立足数字经济与财务智能化转型需求，面向企事业单位财务、审计、数据分析相关岗位，培养懂财务、通数据、熟智能工具的复合型应用型财经人才。依托智能财务管理、大数据审计、Power BI可视化、AI财经分析、RPA财务机器人等核心课程，聚焦传统财务与数字技术的深度融合。旨在帮助学习者系统掌握智能化财务管控、大数据审计核查、财务数据可视化、智能决策分析及财务流程自动化核心技能。培养具备数字化财务思维，能够运用人工智能、大数据、自动化工具处理财务业务、挖掘数据价值、防范财务风险、辅助经营决策的能力。适配新时代智能财务岗位需求，助力学习者完成传统财务数字化转型，胜任企业智能财务、数据审计、财务数据分析等相关工作。
三、学制、学分与结业要求
学制1年,共10学分,学生在规定时间内修满培养方案规定的全部课程且考核合格后，达到《宜春学院全日制本科生修读微专业管理办法》规定的要求，可获得智能财务管理微专业结业证书。
四、课程设置与教学计划
共设置5门课程（共160学时，其中理论60学时、实践100学时）。独立开班，每学期集中在周三晚上或周六、周日上课。
课程名称 | 学分 | 总学时 | 学时分配 | 考核 方式 | 开课 学期 | 周学时 | 起止周 | 授课单位 | |||
讲授 | 实践 | 线上 | 线下 | ||||||||
智能财务管理 | 2 | 32 | 20 | 12 | 10 | 22 | 考查 | 2026-2027学年第一学期 | 2 | 3-18 | 经管学院 |
Power BI财务数据可视化 | 2 | 32 | 10 | 22 | 12 | 20 | 考查 | 2026-2027学年第一学期 | 2 | 3-18 | 经管学院 |
大数据审计实务 | 2 | 32 | 10 | 22 | 12 | 20 | 考查 | 2026-2027学年第二学期 | 2 | 3-18 | 经管学院 |
AI财经大数据分析与智能决策 | 2 | 32 | 10 | 22 | 12 | 20 | 考查 | 2026-2027学年第二学期 | 2 | 3-18 | 经管学院 |
RPA 财务机器人开发与应用 | 2 | 32 | 10 | 22 | 10 | 22 | 考查 | 2026-2027学年第二学期 | 2 | 3-18 | 经管学院 |
总计 | 10 | 160 | 60 | 100 | 56 | 104 |
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五、课程简介
序号 | 课程名称 | 课程简介 |
1 | 智能财务管理 | 《智能财务管理》是智能财务管理微专业的核心基础课程，立足数字经济下企业财务转型场景，衔接传统财务管理理论与现代智能财务新技术、新模式。课程系统重构数字化财务知识框架，突破传统财务核算局限，围绕智能财务体系架构、数字化资金管理、智能成本管控、财务智能风控、数字化预算管理、智能财务共享中心建设等核心内容展开教学。课程聚焦企业真实应用场景，讲解人工智能、大数据技术在财务预测、风险识别、经营管控、战略决策中的落地逻辑与应用方法，衔接RPA财务机器人、大数据审计、财务数据可视化等后续课程内容。通过理论结合案例的教学模式，帮助学习者建立数字化、智能化财务思维，掌握智能财务全流程管控体系与实操逻辑，熟悉现代企业智能财务运营模式。本课程旨在夯实学员智能财务专业基础，培养适配数字化企业的财务管控与风险研判能力，为从事智能财务运营、财务数据分析、数字化财务管理等相关工作提供核心理论与技术支撑。
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2 | Power BI财务数据可视化 | 《Power BI财务数据可视化》是智能财务管理微专业的核心实操类课程，聚焦财务数字化分析与数据可视化应用，是衔接财务基础数据与智能决策的关键课程。课程以企业真实财务数据为依托，系统讲解Power BI数据获取、数据清洗、建模分析、度量值编写、动态可视化报表制作等核心技能，贴合财务报表分析、营收统计、成本管控、资金数据分析等实务场景。课程摒弃纯工具化教学，结合财务工作特性，教授如何将零散的账务数据、经营数据转化为直观的动态图表、可视化仪表盘，实现财务数据实时更新、多维度拆解与全景展示。通过案例实训，学员可熟练掌握财务可视化报表搭建方法，具备独立制作企业经营分析报表、财务风控看板、业绩复盘图表的能力，有效解决传统财务数据枯燥、分析低效、呈现单一的问题。本课程旨在培养学员财务数据挖掘与可视化表达能力，为大数据财务分析、智能经营决策提供扎实的实操支撑。
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3 | 大数据审计实务 | 《大数据审计实务》是智能财务管理微专业的核心实务课程，顺应传统人工审计向数字化、智能化审计转型的行业趋势，突破传统抽样审计的局限，构建大数据时代全新的审计知识与实操体系。课程主要讲解大数据审计基本原理、审计数据采集、数据清洗、审计模型搭建、全样本数据分析及智能风险核查等核心内容，结合企业财务审计、内控审计、专项核查等真实业务场景开展教学。课程侧重实务操作，重点培养学员利用大数据技术对海量财务、业务数据进行全覆盖筛查、疑点识别、异常追踪的能力，解决传统审计覆盖面窄、效率低、风险漏判等痛点。通过案例实训与场景化教学，让学员熟练掌握数字化审计流程与分析方法，能够精准排查财务舞弊、内控漏洞、账务异常等问题。本课程旨在塑造学员智能审计思维与大数据核查能力，契合企业数字化审计岗位需求，为开展智能审计工作、落实企业财务风控、提升审计工作效能提供专业技术支撑。
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4 | AI财经大数据分析与智能决策 | 《AI财经大数据分析与智能决策》是智能财务管理微专业的高阶核心课程，聚焦人工智能与大数据技术在财经领域的深度落地应用，衔接财务可视化、智能管控、大数据审计等前置课程内容，构建“数据挖掘—智能分析—经营决策”的完整知识体系。课程系统讲解财经大数据挖掘、AI预测模型、财务数据智能研判、经营风险智能预警、量化决策分析等核心内容，结合企业投融资管理、成本管控、营收预测、财务风控等真实商业场景开展实训教学。课程侧重技术赋能与实战应用，重点培养学员运用人工智能工具处理海量财经数据、提炼数据价值、识别经营隐患的能力，打破传统财务事后核算的局限，转向事前预测、事中管控的智能化财务模式。通过多元化案例演练，帮助学员掌握智能财经分析逻辑与量化决策方法，具备依托数据支撑企业经营战略、优化财务方案、规避经营风险的专业能力。本课程旨在培育学员数字化财经决策思维，适配现代企业智能财务分析与管理决策岗位需求，全面提升财务数字化综合应用能力。 |
5 | RPA 财务机器人开发与应用 | 《RPA财务机器人开发与应用》是智能财务管理微专业的核心实操课程，紧扣财务自动化行业应用趋势，聚焦财务流程数字化落地，是实现财务降本增效、智能化升级的关键课程。课程立足于企业标准化财务场景，系统讲解RPA财务机器人的基础原理、流程搭建、指令开发、调试运维与场景落地应用，覆盖费用报销、账务录入、发票核验、薪资核算、银行对账、凭证归档等高频财务工作模块。课程以实战为核心，弱化复杂编程门槛，侧重财务业务与自动化工具的融合运用，帮助学员掌握自动化流程拆解、机器人配置、异常排查等实操技能，有效解决传统财务重复度高、耗时久、准确率低的工作痛点。通过场景化实训，学员可独立开发适配企业基础财务场景的RPA机器人，实现财务流程自动化运转。本课程旨在培养学员财务流程优化与智能自动化应用能力，构建“技术+业务”的复合型能力体系，适配现代企业智能财务运营、财务自动化运维等岗位需求，全面提升数字化财务实操水平。
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六、教学团队简介
姓名 | 学历 | 职称 | 职务 | 主要从事专业 | 授课课程 | 所在单位 |
喻均林 | 硕士 | 教授 | 副院长 | 财务管理 | 数据资产评估 | 经管学院 |
黄华 | 本科 | 讲师 | 教务科长 | 财务管理 | 智能会计基础，智能财务管理 | 经管学院 |
徐萌 | 博士 | 讲师 | 教研室主任 | 财务分析 | AI财经大数据分析与智能决策 | 经管学院 |
陈军 | 硕士 | 讲师 |
| 财务会计 | 智能成本管理与核算 | 经管学院 |
袁娟 | 硕士 | 讲师 |
| 成本会计，管理会计 | 智能成本管理与核算 | 经管学院 |
廖佳 | 本科 | 讲师 |
| 财务管理 | 智能财务管理 | 经管学院 |
何瑞铧 | 博士 | 教授 |
| 审计 | 大数据审计实务 | 经管学院 |
杜玲凤 | 博士 | 讲师 |
| 国际会计 | AI财经大数据分析与智能决策、Power BI财务数据可视化 | 经管学院 |
尹茜 | 博士 | 讲师 |
| 国际会计 | 智能财务管理、Power BI财务数据可视化 | 经管学院 |
黄剑丹 | 本科 | 讲师 |
| 财务管理 | 智能财务管理、RPA 财务机器人开发与应用 | 经管学院 |
万绍群 | 本科 | 讲师 |
| 税法 | AI财经大数据分析与智能决策 | 经管学院 |
卢永红 | 硕士 | 副教授 |
| 财务管理 | 智能财务管理 | 经管学院 |
段玉洁 | 硕士 | 讲师 |
| 财政学 | 智能财务管理、Power BI财务数据可视化 | 经管学院 |
龙国光 | 本科 | 讲师 |
| 投资学 | 数据资产评估 | 经管学院 |
罗莹 | 硕士 | 副教授 |
| 财务管理 | 智能财务管理 | 经管学院 |
刘日星 | 博士 | 教授 |
| 内部控制 | AI财经大数据分析与智能决策、Power BI财务数据可视化 | 经管学院 |
王小平 | 博士 | 教授 |
| 财政学 | 大数据审计实务 | 经管学院 |
余雁 | 博士 | 副教授 |
| 财务管理 | 智能会计基础，AI财经大数据分析与智能决策 | 经管学院 |
李将敏 | 硕士 | 讲师 |
| 审计学 | 大数据审计实务，RPA 财务机器人开发与应用 | 经管学院 |
七、招生对象及选拔方式
（一）招生计划
2026年招生人数为50人，最低开班人数20人。
（二）招生对象及要求
招生对象：面向本校厚德校区，普通全日制二年级或三年级在校本科学生（不含专升本）。
要求：遵纪守法、品行端正、身心健康，原则上主修专业所有已修课程的成绩均在60分（含）以上者，可申请修读本微专业。学生有较强的自主学习能力，确保在兼顾主修专业课程学习的同时，有足够精力投入到微专业的学习中。
（三）选拔方式
本微专业采用择优免试选拔方式，以综合素质审核为主，除特殊情况外，一般不设置笔试、面试考核。主要依据学生在校学业成绩、专业适配度、学习积极性与个人研修意愿进行综合筛选。优先录取学业基础扎实、无违纪记录，且有意向提升数字化财务能力、从事智能财务与数据分析相关工作的学生。若报名人数超出招生计划，将按照在校平均绩点排序择优录取，最终确定微专业录取名单并统一公示，确保选拔过程公平、公正、公开。
八、联系方式
1、联系人：
范老师；电话/微信：13707957757；地点：笃行楼324
徐老师；电话/微信：15070322688；地点：笃行楼411
2、微信群：
