人工智能时代资产评估行业的人才培养

中国资产评估行业经历了30多年的发展,随着行业的发展,渐渐对行业人才培养引起了重视,基本形成了较为完善的人才培养体系,构建了“学历教育、准入教育、继续教育”三阶段模式。随着人工智能的发展,资产评估行业将面临更多机遇与挑战,应把握重大历史机遇,积极改革创新,加强人工智能劳动力培训。2017年,中联资产评估集团有限公司研发推出首家以“互联网+资产评估”为服务核心的“智慧评估云平台”,同时创立了报告作业平台及“摩估云”APP ,这表明人工智能渐渐融入资产评估行业。资产评估行业与人工智能的融合加大了对行业人才的需求,故应改进传统人才培养方案,提升行业人才计算机、互联网、大数据等人工智能相关能力。完善资产评估行业人才培养方案,有利于开拓行业人才创新思维,有利于加强对人工智能的应用,有利于提高资产评估工作效率。

一、人工智能概述

人工智能是一种模拟实现人思维的技术,其出现给人们的工作与生活带来巨大改变。如今正在经历第三代人工智能的变革,第一代人工智能主要靠演绎推理的方法赋予机器人智能,第二代人工智能通常被称为专家系统,虽引入了知识库,但仍处于封闭、静态、有限的状态。然而,第三代人工智能具有突破性进展,相比第一代,第三代人工智能采用归纳演绎模式;相比第二代,随着互联网的发展,第三代人工智能的数据库更为开放、动态、无限;通过半理论、半经验建模的深度学习方式也使人工智能效率更高。第三代人工智能极大地提高了人们的工作效率,大数据的运用也使数据分析更便捷、科学。人工智能的快速发展,使之逐渐成为行业改革的手段,当代创新型人才应熟练掌握人工智能的应用。

二、人工智能时代对资产评估业务的影响(一)对资产评估信息收集的影响

信息收集是评估工作的首要步骤,资产评估专业度高、复杂性强的特点导致了对信息收集的高要求。2008年,我国资产评估行业信息化建设框架得到了初步确立,信息化建设对于我国资产评估行业具有重要意义。不论何种评估方法均需要搜集大量数据信息,以往获取资产评估所需的各类信息虽有多种渠道,但所获信息多为主观判断,缺少统一的标准。大数据的应用,大大加快了信息收集工作的效率,同时更方便获得行业平均数据,提高了信息的客观性与准确性。

(二)对资产评估价值分析的影响

价值分析主要指对被估资产的价值、功能及成本的进一步思考。在运用大数据获取信息的基础上,结合计算机软件更有利于进行多因素价值分析,涉及因素越多,所得结果越准确。对被估资产的价值分析应结合适当的评估方法,大数据的应用也使资产评估方法得到改进。对于成本法,大数据可提供大量相关历史资料;对于收益法,大数据有助于对同行业分析获取客观收益、测算预期收益及选择资本化率;对于市场法,大数据有利于筛选和分析数据从而选取恰当参照物。

(三)对资产评估程序的影响

具体评估程序主要包括接受委托、前期准备、现场调查、评定估算及内部审核。对于前期准备环节中的拟定评估方案,大数据的应用使评估人员更容易结合之前评估案例,分析被估资产特点,选择恰当的评估方法并制订合理的评估方案。中联资产评估集团有限公司开发的“摩估云”APP 主要应用于现场调查阶段,“摩估云”可帮助评估人员实名、实时采集和传回现场勘察与访谈所得信息,一键生成电子报告,提高了现场调查的效率,并加大了评估的客观真实性。在内部审核阶段,大数据的应用为企业内部人员交流提供了便利,项目人可利用报告作业平台将初步评估报告电子化,审核人员可直接在电子报告上进行批注,部门间可通过软件及时在线沟通,同时电子报告也方便事后查找。

(四)对资产评估结果的影响

通常评估过程中涉及多种因素,部分因素容易受到主观判断的影响,最终导致评估结果存在偏差,大数据的应用可以改善这一问题,使评估结果更为客观。评估结果一般为在特定条件下被估资产在评估基准日的价值,这一价值是静态价值。然而,人工智能时代可以同时得出不同条件下同一时点的被估资产价值,这样所得结果便是动态价值,有利于为委托人提供多种参考价值。在运用市场法评估时,为使评估结果更为客观同时不增加工作量,一般选取3~7个参照物。大数据时代下,运用市场法时便可增加参照物数量,使评估

人工智能时代资产评估行业的人才培养

徐书巍

摘要:近几年,AlphaGo 与无人驾驶汽车等一系列智能化机器的推出,预示着人工智能已进入新时代。人工智能的发展对资产评估行业产生了深远影响,从而资产评估行业对人才的需求也有所改变,对专业人才的要求越来越高,需求量也越来越多。人工智能时代,资产评估行业应着力提升人才的专业能力、实践能力及拓展能力,不同能力的培养应制订不同的培养方案。

关键词:人工智能;资产评估;人才培养中图分类号:G434

文献标识码:A

作者单位:河北经贸大学财政税务学院

人力资源

圆园19年第3

期结果更具科学性。

三、人工智能时代对资产评估行业人才的需求(一)专业能力

专业能力可分为基本能力与核心能力。基本能力主要包括语言表达能力、外语能力、简单统计分析能力及计算机操作能力等。核心能力主要包括对专业知识的掌握与职业技术能力等。评估人员除了遵守《资产评估准则———基本准则》等相关规定外,还应时刻了解国家相关政策,关注宏观动态。人工智能时代下,评估人员应加强对人工智能的了解,培养自身创新思维,将互联网、大数据概念贯彻到工作中,主动求变应变。

(二)实践能力

实践能力主要指知识应用能力与实际评估工作中的技术运用能力。人工智能的发展引发了一系列评估软件的开发与应用,评估人员应充分利用评估软件,简化评估工作中的烦琐程序,提高工作效率。目前,部分高等院校在校学生实践能力还达不到工作的需要,为培养在校学生实践能力,高等院校应增设软件操作课程,促使学生熟练应用软件;学生应积极参加社会实践,将所学专业知识与实际结合,培养自身实践能力。

(三)拓展能力

拓展能力主要指综合创新等能力,这一能力渐渐成为衡量人才的重要标准之一。人工智能时代,评估人员应加强数据库应用能力,牢牢掌握数据的筛选、处理及运用能力;应熟练运用新型数理统计软件,简化信息分析工作;还应具备通过建立模型研究问题的能力,使所得结果更具说服力。提高评估人员拓展能力,可通过对交叉学科人才的培养。交叉学科不仅促进人才多向发展,还可拓展人才思维,有利于发挥人才创新能力。

四、人工智能时代资产评估行业人才培养方案

近几年,国家推行供给侧结构性改革,旨在针对需求变化增加有效和中高端供给,供给侧主要有劳动力、制度创造、创新等要素。目前,我国资产评估行业优秀学者与从业人员均处于较少的状态,人才结构也存在不合理现象,技术层与基础层较为薄弱。针对人工智能时代对资产评估行业人才的需求提出以下培养方案。

(一)专业能力培养

专业能力培养主要进行于学历教育阶段。高等院校目前资产评估专业学生较少,部分学生毕业后选择他岗就业,导致毕业生供不应求。同时,部分毕业生达不到招聘企业的入职要求,这些学生只能在加强自身能力后延迟入职或从事其他职业。在校学生应把握在校时间,努力学习专业知识,提高自身专业技能。资产评估师考试在修改报考条件后,在校学生也可以报名参加考试,积极为未来工作做准备。在提升基础能力的同时,在校学生也应关注行业动态,了解当前大势,与社会接轨。

高等院校课程设置不够完善,应根据行业发展调整课程设置,在已有课程基础上增加数据采集与分析、资产评估软件操作及数理统计模型相关课程。同时,高等院校可加强资产评估专业与其他专业间、高校间、高校与评估企业的交流,邀请行业人才到学校进行学术报告,为学生提供学习机会。高等院校招收硕士研究生时,应加强交叉学科人才培养,鼓励计算机、数理与统计等本科毕业生报考资产评估专业硕士。

当然,资产评估在职人员也涉及专业能力的提升,对于有意愿深造求学的职员,企业可以制订专项计划,签订留岗合约,鼓励职员继续学习。

(二)实践能力培养

实践能力的培养主要针对在校学生。高等院校应改变传统教学观念,突出实践教学;加强学生对评估软件的应用能力;聘请校外导师向学生传授实践经验。同时,还可通过调整考核方式进行实践能力培养,考核方式主要包括高等院校考核与社会考核,社会考核即资产评估师、房地产估价师、土地估价师考试等。人工智能时代,考试内容应实现理论与实践相结合,还可在考察基本能力与核心能力基础上增加大数据、统计分析相关基础知识的考核,促进人才多向培养。

(三)拓展能力培养

对于拓展能力培养,主要是开拓人才思维,促进创造创新。除了高等院校完善课程设置外,还应加强行业培训,可从结构与内容两部分进行改进。结构部分可将高等院校与评估企业按区域进行划分,加强区域间、区域内部互联沟通,集中进行培训;还可在企业内部设置培训课程,加强企业人员交流,促进企业创新发展。内容部分须增加对大数据运用的普及,加强评估人员对评估软件的操作能力,培养人才综合创新能力。同时,高等院校与评估企业还应进行跨界交流,重视与人工智能行业融合,可邀请人工智能优秀学者莅临讲座。

五、总结

人工智能时代的到来催促着我们改革创新,高等院校与评估企业应抓住机遇,寻找自身人才培养存在的问题,结合实际,完善培养方案。新时代也要创造新方法,新方法的应用将简化评估工作,使评估结果更科学、有效。顺应时代,将有利于资产评估行业提高工作效率,增强工作质量,更有利于促进行业未来发展。

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