「商業智慧與數據分析教學入門」專題演講記錄

會計學系暨研究所

撰文者／國立臺北商業大學財政稅務系 吳元利老師

臺大會計系於8月13日特別邀請資管系孔令傑老師，舉辦一場「商業智慧與數據分析教學入門」研討會。感謝孔令傑老師準備豐富的演講內容，透過淺顯易懂的文辭，分享個人的教學經驗，提出如何在會計課程中融入商業分析的元素。

演講內容主要分成三個部分：何謂商業分析、如何在會計核心課程中加入商業分析、會計系學生的表現。數據分析包含三個面向：一、做解釋，分析數據以解釋某個現象背後的原因，做解釋就是找原因，找出因果關係。二、做預測，分析數據以預測未來，做預測就是找模式。三、做決策，分析數據以獲得證據，結合前述兩者，透合解釋與預測加以實現決策支援、自動化決策，包括短期決策，即Operational level，重視相關性；長期決策，即Strategic level，重視因果關係。

老師進一步說明商業分析的架構，包括三個層次：一、敘述性分析，呈現公司現有的歷史資料，告訴我們What happened，即可做決策。例如KPI、Dashboard、Visualization等，最終目的是運用手中的資料，做好Storytelling。二、預測性分析，將歷史資料代入建構的預測模型，告訴我們What will happen，看出因果關係。包括人工智慧、類神經網絡、機器學習、深度學習等應用範疇。例如如何做影像辨識、聲音辨識、文字辨識等，辨識的工作本身就是一種預測。三、診斷性分析，建構決策模型，得到預測結果後，進一步對未來的決策提出建議，告訴我們What should we do。結合作業研究等最佳化方法，給予建議的決策與行動。

關於如何在會計核心課程中，加入商業分析的元素，老師根據一些會計系畢業生的訪談中，提出可行性的建議，可讓學生在每門課程中，持續接觸到各種商業分析。舉例說明如下：一、初會課程，增加數據分析的作業，給定1萬筆特定範圍的分錄，透過設計程式或使用Excel，檢查分錄的正確性，並產生T字帳、計算account balance。練習寫程式的目的，是幫助同學建立清楚的邏輯思維。二、成本與管理會計課程，實務上的議題，例如不同的成本分攤方式，會使得各產品的毛利不同，最佳決策亦不同。透過數據分析作業，學習計算多產品成本分攤、毛利計算、產品組合最佳化等。三、審計學，透過資料視覺化、機器學習，如何在大量的交易中找出錯誤。增加數據分析的作業，給定5萬張傳票的傳票交易金額，計算並視覺化以每個數字為首位數字的數的佔比，根據班佛定律，檢定是否有造假疑慮。

最後，老師分享「商管程式設計」會計系學生修課的期末專案，認為會計系的學生有動機也有能力，願意從零開始學習程式設計，並在一學期後能完成品質佳的期末專案。此外，根據過去「商管程式設計」修課資料顯示，與非會計系同學相比，會計系同學的平均成績通常較高，且停修率通常較低。關於會計教育的數位轉型，老師期許大家共同努力，將商業分析的元素，融入每一門會計的核心課程中。