两个月,1.5万人!
2026年7月初,新加坡特许会计师协会(ISCA)和资讯通信媒体发展局(IMDA)一起推出了"AIxAccountancy"人工智能流利度计划。
不到两个月,超过1.5万名会计和财务专业人士报名。
原计划是三年6万人,现在两个月就完成了四分之一。
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根据ISCA数据,2026年,新加坡约有12万会计和企业财务专业人士。
6万的目标,相当于新加坡一半的财务人。
理想一点——
按这个速度,不到两年,新加坡财务人都将获得AI技能培训。
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这还是会计和企业财务专业人士主动报名参加培训。
那么问题来了——
他们为什么这么主动?
01
1.5万人报名,到底在学什么
这门课不学编程。
课程时长约30小时,全部围着真实工作场景转:
覆盖了会计和财务领域120多个AI实际应用案例,涉及审计、财务、税务、内审、治理和董事会报告六个方向,配套600多项学习活动。
可以学到一些很实用的技能,包括:
AI怎么辅助财务分析和报告,怎么帮着准备董事会和管理层材料,怎么支持审计规划和测试,怎么加快税务研究和内审规划。
目前超过250人已经拿到AI流利度数码徽章,近80人完成了全部30小时课程。
学员给课程的平均评分是4.85分(满分是5分)。
整体来看,效果很突出。
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来的也不只是个人。
安永(EY)、德勤(Deloitte)、星展银行(DBS)、新能源集团(SP Group)、新加坡会计署(AGD)等大企业的员工也有参加。
而且会计署给超过400名官员报了名,还计划逐步推广到全政府约4,000名财务和内审官员。
可以说,这是一次覆盖面很广的AI培训。
02
为什么是会计先动
这不是偶然。
首先是政策在推动。
2026年2月,总理兼财政部长黄循财宣布:
政府要把AI技能培训扩展到非科技专业人士,首先从会计和法律两个行业开始。
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其次是会计工作本身适合AI。
IMDA表示,挑会计和法律当第一批,是因为这两个行业"跨多个行业运作,又高度暴露在AI应用场景里"。
ISCA会长Lee Boon Teck则说:
会计工作中很多都是文本化、结构化数据和监管框架。文件审查、合规检查、财务分析、报告这些,很适合使用AI。
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行业常年缺人也是重要原因。
近年来,新加坡会计专业新生入学和毕业生人数持续下降,加上AI技能需求增加,导致了行业常年缺人。
ACRA最新的行业调查显示,会计师事务所在2024年仍有超过1,500个职位机会
业内不少人认为,更强的AI素养能缓解招聘压力,又能提高专业人士的价值。
会计挑头学AI,有工作特征符合、行业需求和政策推动三重因素。
03
"AI流利度"正在变成硬门槛
AI会不会取代会计?造成失业?
ISCA表示:
岗位没有大规模消失。AI做的是把那些常规、重复、数据密集的活接过去,把这个岗位重新塑形。
Lee Boon Teck说:
"AI不会取代专业判断。它最大的价值,是让专业人士把AI能力和自己的专业知识、判断力结合起来,给客户、雇主和社会交出更好的结果。"
这引出了一个更现实的问题——是"谁会失业",还是"什么样的人更值钱"?
过去,一个会计值多少钱,主要靠学历、经验、专业3证书。以后可能变成:专业能力,加上AI能力,再加上人的判断。
ISCA说,AI能分析数字,但维护信任这件事它做不了——那份责任,还得专业会计师扛着。
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这种变化,工资上已经看得出动静。
2026年5月,职业平台NodeFlair发布《2026年科技薪资报告》,给出了明确的结论:
在新加坡,带AI技能的软件工程师,收入明显更高。
以初级工程师(0到2年)为例,有AI技能的月薪中位数比没有的高出25%。中级(2到5年)则高出13%,高级(5年以上)更是高出了18%。
NodeFlair创始人Ethan Ang说:
"AI流利度不再是个加分项,它现在就是一种薪资优势。"
IMDA的目标,是2029年前培训10万名"AI双语"工人,既懂自己的专业,又能用AI工具解决实际问题。
当懂AI成为主流,不懂AI就会被拦在外面。
04
下一个会是谁?
AI培训模式已成为新加坡的产品
ISCA的AI流利度计划,已经引起了不少国家关注。
目前正准备推出中文、泰文、越南文版本,跟东盟各国的会计组织、事务所和企业谈合作。
不久前,ISCA和印度特许会计师协会签了协议,计划把这套课程推给印度超过150万名会员和学生。
新加坡把这套模式做成了可以输出的"产品"。
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会计之后是谁?
政府计划里已经点名了法律。
新加坡法律学会(SAL)首席执行官杨子健说:律师每天处理大量复杂信息,这个行业"特别适合早期AI赋能,尤其是研究、文件分析和知识管理"。
人力资源、行政、市场营销——这些工作里,有大量文档处理、信息整理和标准化沟通。
AI重新设计这些环节,只是时间问题。
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自己要明白学习AI的紧迫性
你与其问到处去问"AI会取代哪个职业",不如问自己两个更简单也更实在的问题:
我的工作里,有多大比例是标准化、可重复、能交给AI的?
又有哪些是需要自己去做判断、做决定的?
把这两个问题搞懂,你就知道自己该不该学AI了。
那么,需要学代码吗?
对普通人而言,不学代码也没事。
因为真正要做的,是把自己的专业活想清楚——哪几步能交给AI,哪些需要自己做决定。
而且AI工具很多,又天天在变。
你不能总想着自己去开发一个工具。这很不现实。
我们更应该做的是,让AI进自己的工作流,比如:
做财务的,可以碰碰AI分析;做HR的,可以让AI帮你筛简历;做市场的,可以用AI跑数据、写分析。
未来,整个白领职场,都会被AI系统性地升级。
"下一个会是谁",问的其实不只是哪个行业会变,更是在问:
下一个被重新定义工作价值的,会不会就是你?
而你又有没有做好准备?
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