人工智能时代资产评估人才的能力需求与培养对策

■ 张金娟 林道才 秦庆鑫

一、引言

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指计算机像人一样拥有智能能力，是一个融合计算机科学、统计学、脑神经学和社会科学的前沿综合学科，可以代替人类实现识别、认知，分析和决策等多种功能。21 世纪以来，在各种新兴技术的共同推动下，人工智能进入了崭新的发展阶段，一项项关键核心技术得以突破。目前，人工智能已成为相互融合的综合性交叉学科，各专业领域广泛渗透，正在加速新一轮科技革命和产业变革的进程。

人工智能不仅是一种技术，也是一种新理念、新思维、新方式，它正在不断颠覆我们过去已经习惯的产业体系、生产方式、产业组织模式、商业模式。人工智能也会给资产评估行业带来诸多影响，可以预见资产评估智能化将是未来行业发展的一个重要趋势，因此，人工智能时代资产评估人才的培养方式也将发生重要的转变。本文通过分析人工智能对资产评估行业发展的影响，探讨人工智能时代资产评估人才培养要求与培养内容的转变，以期为行业专业人才的培养提供决策参考。

二、人工智能对资产评估行业发展的 影响

近年来，人工智能的发展颠覆了很多行业的运作模式，如投资领域的投研和交易工作，会计和审计行业的财务核算与单据审批、审计基础工作、税务申报与筹划等工作，律师和法务行业的尽职调查、合规取证、文件审阅甚至法律文件起草工作等。可以预见，随着计算能力的持续提高、算法的迭代优化以及高质量数据的逐步积累，越来越多的工作将被人工智能所取代。

习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调指出，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

下图为国务院发布的《新一代人工智能发展规划》三步走战略简略概括，体现了国家对于人工智能发展的重视。

图1 国务院《新一代人工智能发展规划》三步走战略

人工智能给资产评估行业带来深远的影响。在评估流程方面，人工智能可以充分利用研究文献、公司资料、实时新闻等碎片信息，挖掘数据价值，为资产评估决策所用，可以系统化地提升资产评估的水平；在客户关系管理方面，人工智能可以综合多方信息，协助客户尽可能地优化资产配置，促使评估机构深度了解客户需求；在把控评估风险方面，人工智能可以把评估对象的状况和潜在风险状况进行对比，突破资产评估行业传统风控手段的局限，合理监控评估过程与结论潜在的风险。2017年，中联资产评估公司针对制约评估行业发展的一些痛点，如评估信息取样、勘察识别的效率低，有效性不稳定，估值模型参数选择缺乏社会化均衡等，制定了系统平台、迭代推进的解决路径，并不断提升“互联网+资产评估”水平，逐渐向数据汇集体系、人工智能及数据挖掘、数据治理与互联网+应用迈进，形成了智慧评估云平台。

人工智能技术与资产评估的深度融合是这两个领域深化发展、探索创新的必然结果。人工智能在前端可以使资产评估更加个性化，服务对象更加精准化，改善委托人体验；在中端可以学习和分析历史数据，支持各类评估的决策，使资产评估更加智能化；在后端可以用于风险识别和防控，使管理流程更加自动化。但同时，人工智能的发展也会给资产评估行业带来冲击。人工智能在资产评估行业中的应用仍处于探索阶段，资产评估机构自身的发展及其人才的培养都面临转型难题，而人工智能时代资产评估人才的培养成为行业关注的热点问题。人工智能的发展可能会对原有评估人才产生冲击，资产评估机构的人才结构将无法适应新时代的发展要求，亟需构建人工智能时代资产评估行业的新型人才培养体系。

三、人工智能时代资产评估人才的能力需求

人工智能的发展将给资产评估行业带来前所未有的机遇和挑战，探讨人工智能时代对资产评估行业人才的新要求将具有极其深远的意义。面对机遇与挑战，资产评估人才除具备深厚的资产评估专业知识之外，还应拓展以下几个方面的能力：

（1）高效学习。人工智能的快速发展将引领资产评估行业发生持续性的变革，资产评估从业者必须具备主动的学习意识与快速的知识整合能力。人工智能背景下， 面对数据容量大、增长速度快、多源异构的特点，以及对多领域知识加工、深度学习带来的挑战，符合时代发展要求的人才必须具备在不同信息环境下高效进行知识整合的能力。知识整合是指在发现本质的目标指引下，通过系统性批判性思维将松散无序的知识单元凝聚成多维有序的知识结构或知识框架。资产评估从业者能够运用知识单元之间的联结，从元数据层面、社会标签、关联数据和共现关系等各类知识组织方法上进行框架构建或实证研究。这种善于挖掘数据、分析信息、发现关联、构建框架、验证假设、整合资源的学习能力符合人工智能的联结主义（神经网络）学习范式，也是人工智能时代迫切需要资产评估领域人才提升的智能素养。

（2）人机协同。人工智能时代，智能机器人将被广泛地整合到劳动力市场中来，以替代重复性较高的缺乏技术含量的工作。在这样的背景下，人和机器人的关系将被重新定义，人机协同逐步成为产业发展趋势。被赋予人工智能的机器在智能感知识别、智能算法、智能制造、特种环境作业等方面具有特殊优势，AlphaGo 击败顶尖棋手就是最有力的证明。然而，机器学习乃至人工智能本身并没有原创能力，即使是可以深度学习的智能机器人，其在涉及创造性、无法给出明确定义和边界以及缺乏现有可数字化知识经验的任务中也会表现得无能为力。因此，人机协同的潜在逻辑是差异化发展，相对于机器学习中比较成熟的图音识别、大数据处理技术，人工智能素养更侧重作为“高脑力”层面的高级认知，包括在深度思考基础上的创作、创新和创造等。简而言之，人机协同的人工智能发展模式既需要智能机器人高效型的“ 左脑”智能，更需要智能产业从业者创造型的“右脑”智能以及人生智慧。对于资产评估行业来说，面对当前人工智能时代对行业带来的纷繁复杂的变革，要加强对创新型的人机协同人才的培养，来实现“人工智能+资产评估”行业发展模式的升级。

（3）多元复合。在人工智能时代，科技素养与人文素养的跨界融合、文科知识与理科知识的交叉渗透是大势所趋。资产评估行业在人工智能时代会更为广泛地涉及财务会计学、建筑工程学、资产评估学、知识产权学、脑科学、神经心理学、认知语言学、电子自动化、计算机科学、数学等多门学科，将逐渐成为一个交叉性极强的综合性现代服务领域。这对资产评估从业人员跨界融合、融会贯通的复合型素养提出了更高的要求。未来行业发展要以资产评估实践实际问题的解决为导向，综合利用人工智能机器运算、执行的优势以及资产评估人才思考、决策的优势为客户提供更为优质的服务。因此，在具体的“人工智能+资产评估”产业实践中，资产评估人才应具备多领域、跨学科的综合理解力，兼修科技实证与直觉灵感的思维锻炼能力，提升跨专业发现问题、跨界团队合作的复合型技能。

（4）变革管理。当资产评估中越来越多的重复性基础工作被智能机器所替代时，行业发展外部环境也将面临越来越多的不确定性。资产评估从业人员应深耕技术含量较高的复杂性评估业务，在不确定性越来越高的市场环境中不断拓宽行业的业务范围和新兴业务领域。资产评估机构应着重培养善于进行变革管理的战略人才，并使这些具有战略思维的领导人才指引行业的发展方向，对行业发展过程中的风险与机会进行战略性评估。

四、人工智能时代资产评估人才的培养对策

根据《“十三五”时期资产评估行业发展规划》（2017），截至2016年底全国共有资产评估师34000多人，从业人员10 万多人，但是人才年龄和知识结构老化问题比较突出，后备人才不足；同时信息化建设水平与行业发展需求差距较大，急需加快信息化和大数据建设步伐。在资产评估和智能技术的双重推动下，社会对资产评估人才的需求将呈现许多新的变化，因此，高等院校、资产评估机构以及行业组织必须大力改革人才培养的模式以满足人工智能时代的发展需求。

（一）高等院校资产评估专业人才的培养

图2 高等院校资产评估人才培养体系

1.完善资产评估专业选课体系，注重培养学科交叉型资产评估专业人才

人工智能时代资产评估行业将发生深刻的变革，学校在制定人才培养计划时要紧密结合资产评估行业的实际状况，关注资产评估行业的新趋势，使教学与实践紧密结合，让教学来源于资产评估实践同时又能指导资产评估实践的深层次发展。人工智能时代高校的资产评估专业课程设计要更加丰富，在选课制度上要注重提升学生的人工智能素养，开设人工智能相关的选修课程（图2），使学生在将来的评估实践中主动尝试人工智能与资产评估的结合，而不仅仅是被动地接受，从而促使“人工智能+资产评估”更快更好地发展。

2. 引导资产评估专业师生深入资产评估实践，构建多元化的师资结构

资产评估实践在人工智能时代日新月异，资产评估专业师生必须深入行业前沿，深入接触资产评估行业的新变革、新思路。因此，为了促进资产评估专业人才较快适应行业的变革，要引导资产评估行业与高等院校资产评估专业建设深度融合，倡导资产评估课程从学校教室走进资产评估事务所，鼓励资产评估从业者作为学生的校外导师直接指导学生实践。同时，也可以从行业“龙头企业”和“研发型”企业通过流动式聘任和短期邀请的方式实现师资来源的多元化。

3.注重培养学生的战略管理思维，提升学生的应变能力

人工智能技术在资产评估及相关行业的广泛应用，会迅速推动社会整体市场环境的变革。而高等院校通常按照既定的培养方案来实施资产评估人才的培养，学生在学习过程中缺少主动性，缺少对外界环境变化的感知及应变能力。人工智能时代，资产评估行业发展可能会面临更多的未知因素，作为资产评估行业新生力量的在校学生，应该具备战略管理思维，对未来资产评估行业可能面临的变革做好准备。

（二）资产评估机构应注重提升从业人员的专业技能，加速与人工智能的融合

人工智能技术的迅速发展会使一些行业迅速衰落甚至消失，也会使一些行业的从业人员失去工作机会，资产评估机构的初级从业人员便是其中之一。在一些资产评估机构中，部分从业人员仅仅依靠已掌握的专业知识和积累的经验开展简单的评估工作，不具备业务开拓和深入研究的能力。因此，资产评估机构也应将自身作为资产评估人才的培养基地，注重提升资产评估从业人员的专业素养和执业能力，使资产评估师具备与人工智能技术相结合的基本能力，降低人工智能研发成本，使人工智能更好地服务于自身的评估业务。

（三）资产评估行业组织应尽快将人工智能技术纳入培训体系

资产评估行业组织是行业人才知识交流与业务培训的主要平台，在人工智能时代背景下，应尽快开展“人工智能+资产评估”专题系列培训，聘请人工智能方面的专家为资产评估师授课，使资产评估师能够了解人工智能技术的发展前沿，促使人工智能技术在评估实践中得到更好的应用。

五、结语

人工智能时代的到来对于任何行业来说都是需要认真思考和积极面对的问题。对于资产评估行业来说，一些重复性、技术含量较低的工作将被智能设备所取代，人工智能技术也会给资产评估行业带来前所未有的机遇。高等院校、资产评估机构以及行业组织在制定人才培养战略时，需要将人工智能技术背景作为一项重要的前提，探索“人工智能+资产评估”型人才培养的新模式，使资产评估行业在新的时代更好地服务于社会经济的发展。