当前关于人工智能和人才培养的研究主要基于人工智能专业人才培养的视角，如高敏（2019）段世飞和张伟（2019）从人工智能相关专业、课程设置方面培养人工智能人才。此外，还有从总的视角分析教育改革的方向，如袁玉芝和杜育红（2019）曹培杰（2018）提出培养学生的非程序性的认知技能和非认知技能、智慧教育等，欧阳鹏和胡弼成（2019）提出厘清人与人工智能在教育管理活动中的工作边界、加强相关法律功能、时刻警惕陷入对人工智能过分依赖的误区、构建切实可行的应用驱动和机制创新策略、做好适切于人工智能发展和应用的教育管理人才培养工作。余小波和张欢欢（2019）提出人工智能时代在“人”的意义上重视独立思考与主动学习能力、想象力和批判性思维的价值塑造；在“才”的范畴内通过强化专业教育夯实“才”的核心根基，辅之以通识教育拓展“才”的成长空间，并肯定人本价值教育对“才”的精神导向作用，最终实现“人”、“才”培养的价值统一。当前基于不同学科背景人才培养的研究较少，就财经专业而言，郑军和冯舒杰（2019）提出人工智能将在一些简单重复、低附加值等业务岗位上对当代大学生就业提出挑战，因此人工智能背景下当代大学生培养的目标是突出个人技能专长，符合人工智能需要，理念是不断创新、综合素质教育和人机交互共赢，重点是建立智能教育体系。该研究主要从人工智能对财经专业人才替代的视角提出相关政策。然而，基于相关文献（Acemoglu 和 Restrepo，2018），本文发现人工智能对劳动不仅存在替代效应，还存在就业岗位的创造效应。对此，本文基于人工智能和就业的相关理论对财经专业人才的培养进行研究，并提出人工智能背景下财经专业人才的培养方案。
1.人工智能对就业影响的机制。Acemoglu 和 Restrepo (2018)对人工智能影响就业的渠道进行梳理，首先自动化、AI和机器人的使用会在部分任务中代替部分劳动，这就是人工智能的替代效应。然而，也有几个相反的传导渠道，使得人工智能的使用增加劳动的需求。第一，以廉价的机器代替劳动创造生产率效应，因为当自动化生产成本下降，就会扩大和增加对非自动化任务劳动的需求。第二，由增加自动化引发的资本积累，这也会增加对劳动的需求。第三，自动化不仅在广延边际产生影响-代替之前劳工做的任务，也在集约边际上产生影响，即增加自动化机器在任务中的生产率。这个现象叫深度自动化，倾向于创造一个生产率效应，而不是替代，进而增加劳动的需求。此外，还有一个增加劳动需求和劳动在国民收入份额中的作用，即创造新的任务、功能和活动使得劳动更具比较优势。相较于替代效应，创造新的任务就是恢复效应。Acemoglu 和 Restrepo (2018)提出，通过历变迁我们看到，正如在19世纪和20世纪纺织、钢铁、农业和其他行业任务中实现自动化，一系列工厂工作中的任务、工程、修缮、后勤工作、管理和金融提供岗位。创造新的任务不是按已定速率的自动过程，而是由企业、工人和其他社会因素决定的，并且新的自动化技术使得新任务创造的速度加速，因为第一自动化通过替代劳动创造一个更大的劳动池为新任务提供就业，第二，当前的自动化技术，如AI，作为平台在很多新的服务行业创造新的任务。
2.人工智能对社会公平和福利的影响机制。Zeira (1998)、Autor 等(2003)、Acemoglu 和 Autor (2011)、Acemoglu 和 Restrepo (2018)发现自动化技术不会增加劳动的生产率水平，反而致力于使用便宜的资本（机器）代替一系列劳动的工作任务，从而使得增加值中劳动的份额下降。然而，如果自动化倾向于减少劳动份额，那么为什么过去的两个世纪劳动份额保持基本不变、生产率增长，以及测量到的工资同步增长？这是因为不同类型的技术进步共同作用促进生产率的增长。从历史来看，自动化技术引入，同时其他技术进步创造新的任务，在这些任务中劳动更具竞争力，这些为劳动创造的活动自动的贡献于生产率的提高，因为新的任务使得劳动分工细化(Acemoglu 和 Restrepo，2018)。而Acemoglu 和 Restrepo（2019）的研究显示，人工智能作为一个技术平台能通过自动化任务代替人力劳动或者能创造新的任务提供就业，但当前技术的改变偏向于自动化，而对创造新的任务提高劳动生产率的关注不够，这会导致对劳动的需求下降，降低国家收入的劳动份额，增加不平等，降低劳动生产率的提高。
由此可知，首先当前对人工智能背景下不同学科人才培养的研究较少，就人工智能背景下财经专业人才的培养而言，该方面的研究更是缺乏，本文的研究补充了这个领域的相关文献。其次，基于相关文献人工智能对劳动不仅有替代效应，还有工作岗位的创造效应，并且越是先进的自动化技术如AI，越使得新任务创造的速度加速。此外，人工智能任务的创造效应有利于生产率的提高，然而如果人工智能的发展仅侧重于自动化，则进行劳动的替代时将不利于实现收入公平和社会福利的提高，进而影响人类社会的发展。因此，仅关注人工智能对劳动的替代作用是不够的，基于人工智能技术，实现新任务的创造，实现生产率的提高，应成为未来改革的重点，也是人才培养过程中的侧重点。对此，本文基于人工智能和就业的相关理论对财经专业人才的培养进行分析，并提出人工智能背景下财经专业人才的培养方案。最后，当前的研究缺乏对实现人才培养，人才价值的实现和人工智能发展良性循环的讨论，对此本文基于人工智能对就业影响的传导机制，讨论人才培养与人工智能良性循环的关系，进一步佐证本文人才培养方案的现实可行性。