人工智能时代资产评估行业的人才培养
资产评估专业本科2024版人才培养方案
**大学**学院2024版本科专业培养方案专业名称资产评估所属专业大类名称工商管理专业代码 120208所属学院会计学院**大学教务处制二〇二四年八月- 1 -一、培养目标本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，适应地方经济社会发展需要，具备良好的诚信品质、法律意识、创新精神、社会责任感和职业道德，掌握管理、会计、财务等方面的基本知识和现代资产评估专门技术及方法，熟悉资产评估方面的方针政策、法律法规，具备较强的资产评估实务操作业务能力，能够在资产评估事务所、投资公司、金融机构等企事业单位和咨询服务行业从事资产评估、产权交易、企业改制、资产抵押业务及相关管理工作的高素质应用型人才。
二、培养要求1.知识要求1.1基础性知识具备从事本专业学术研究和实务操作所必需的管理学、经济学、数学、外语、计算机等相关基础知识。
1.2专业性知识学生须熟悉我国资产评估专业相关的方针、政策、法律法规和国际惯例，熟悉资产评估活动的业务内容、业务流程以及评估的方式方法，系统掌握资产评估、会计学、财务管理等学科相关基础理论知识和方法，了解大数据等资产评估专业相关的理论前沿和发展动态。
1.3通识性知识具备一定的文学、哲学、艺术等方面的通识性知识。
2.能力要求2.1专业能力2.1.1账务处理能力具备对会计信息的收集、整理和传递的能力，对各种会计凭证、会计账簿以及会计报表进行核对、登记和处理的基本能力，对资金运动及结果进行确认、计量、记录、报告的能力。
具备适应办公自动化和应用计算机的技能，能运用财务软件进行会计核算。
2.1.2职业判断能力能遵循资产评估准则和相关制度，运用资产评估的理论知识和技能，对资产评估业务的基本事项做出正确、合理的判断。
- 2 -2.1.3数据处理能力具备对资产评估信息收集、整理和传递的能力。
能严格遵守资产评估准则和基本程序，对被评估资产的相关资料进行分析、审核、调查研究，对资产评估数据进行汇总整理。
2.1.4评定估算能力能依据被评估资产的实际情况，运用资产评估方法和技术对被评估资产的价值进行估算，得出合理、可信、公正的评估结果。
资产评估行业领军人才选拔培养方案
资产评估行业领军人才选拔培养方案为深入贯彻落实《资产评估法》，加强资产评估行业领军人才培养，推动资产评估行业发展，提升行业更好地服务经济社会发展能力，制定本方案。
一、培养目标培养具有相当业务知识和专业水平、具有国际视野和创新能力、能够提供综合性高端服务的复合型领军人才，发挥领军人才的引领和辐射作用，推动我国资产评估行业人才队伍整体素质的全面提升，为经济社会建设和评估行业发展提供人才保证。
二、培养对象培养对象采取选拔的方式确定。
（一）选拔范围按照“高起点、高标准、高质量”的原则，优先从中评协资深会员、行业综合排名前百家评估机构首席评估师、清华大学资产评估高级研修班学员等执业会员中，选拔诚实守信、年富力强、潜力较大的人员进行培养。
（二）选拔方式选拔采取本人申请、单位推荐、地方协会初审、中评协审定的方式，择优确定培养对象。
原则上每年选拔一次，每次选拔50人左右。
三、培养模式（一）培养周期每批培养对象的培养周期为2年。
（二）培养方式按照因材施教、学用结合的原则，实行集中培训与在职学习实践相结合的培养方式。
1.集中培训。
依托北京国家会计学院，采取课堂教学、专题讲座、专题研讨、案例分析、高层论坛、实地考察等方式，丰富知识结构、深化专业理论、拓展宏观视野，提高培养对象对行业前沿问题、热点问题、难点问题的把握，提升其专业能力、创新能力和管理能力。
2.在职学习实践。
以在职自学为主，通过建立学习交流平台，组织网络专题论坛等方式，引导培养对象在集中培训结束后，持续进行在职学习，完成规定的自学任务。
3.撰写论文。
按照中评协的要求撰写一篇专业论文。
（三）培养管理中评协委托北京国家会计学院负责集中培训期间培养对象的档案建立、考勤管理、课程考核、学绩评定等日常管理工作。
北京国家会计学院应定期将培养对象相关信息提供给中评协。
中评协负责培养对象在职学习实践和撰写论文期间的日常跟踪管理，定期了解其学习、工作情况。
学习期满，中评协对培养对象进行综合考核，对考核合格者颁发资产评估行业领军人才证书。
论资产评估行业人才培养的有效途径
每 年 考 试 报 名 前 ， 们 提 前 与 省 人 事 考 试 中 心 拟 定 了《 业 评 估 师 应 知 应 会 教 学 大 纲 》 指 导 高 校 教 我 执 ， 联 系 ， 时 下 发 文 件 ，为 使 更 多 考 生 迅 速 了 解 报 考 学 实 践 。 及
的 相 关 信 息 ，我 们 采 取 多 种 形 式 宣 传 ，一 方 面 在 湖 北 电 视 台 、 楚 天 都 市 报 》 网 站 等 新 闻 媒 体 向 社 会 《 和
二、 以资格考试 为平 台， 加快行业人才 引进
注册 资产 评估 师考 试制 度是 促进 行业 健康 发展 、 果 。
提 升 行 业 社 会 公 信 力 的需 要 ， 市 场 经 济 发 展 、 府 行 是 政 业 管 理 和 评 估 行 业 自律 的 需 要 ， 确 保 行 业 执 业 人 员 是
试 合格 人数有 了提升 。 ２ １ ０ １年 有 ８ ０多 名 考 生 报 考 ， ０
就业 协议 。
（ 者 系湖 北 省 资 产 评 估 协 会 副 秘 书 长 ） 作
其 中４ １人 全 科 合 格 。
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提 供 便 利 ，报 名 期 间 取 消 了 双 休 日和 中 午 休 息 ，一 学 、 汉理 工 大 学 、 南 财 经 政 法 大 学 、 武 中 湖北 经 济 学 院 、 切 为 考 生 着 想 ，争 取 更 多 考 生 参 加 考 试 ， 入 到 评 湖 北 财 税 学 院 资 产 评 估 专 业 负 责 人 及 部 分 评 估 机 构 代 加
１加强 制度 建设 ， ． 创新 人才培 养机 制
人工智能时代下资产评估行业的升级与发展
产业经济人工智能时代下资产评估行业的升级与发展戚乐乐(上海立信会计金敵学院，上海201620)摘要：随着人工智能技术的不断发展，金融业都面临着不可规避的技术颠覆，所以资产评估行业也要把握技术动向，提前了解人工智能时代下资产评估行业的升级与发展，并提前做好商业布局，以便在未来走在行业前端。
本文预测，未来人工智能和资产评估行业会呈现陡缓有序的增长态势，行业竞争、边界和效率都会发生变革。
不过，从我国目前的行业形势来看，人工智能更多被应用于电子商务行业和金融业，在资产评估行业的应用较为有限。
本文提出建议:推动行业整合与协作，积极探索新业务市场，培养跨专业人才。
关键词：人工智能；资产评估；产业升级中图分类号：F230—4；G642文献识别码：A文章编号：2096—3157(2020)20—0123—03—、研究背景如今，我国已经开始步入人工智能时代，伴随着新技术的崛起，各行各业都迎来了全新的挑战,尤其是高端服务业，也面临着技术变迁带来的压力，不得不主动寻求转型升级，以应对时代发展的潮流。
人工智能是当下产业转型的重要驱动力，通过人工智能和资产评估行业的结合，进一步强化了行业附加值能力，并且突破了原有行业边界，通过智能化运作流程实现了高度的自动化和协同化，进而得到行业的广泛关注。
基于此，本文对人工智能和资产评估行业的结合进行了分析,从而为行业转型提供了坚实的理论基础。
二、人工智能的优势分析人工智能是世界信息科技发展的重要结晶，该技术对传统信息化具有颠覆性意义，强调的不是人通过机器完成任务,而是机器本身产生的一定思考能力，将彻底取代大部分人力劳动岗位。
在人工智能日新月异的进步下，也开始逐步发挥优势，对行业运作和分工起到了效率增进作用，并为人类生活创造众多益处。
根据前文所述，人工智能对资产评估行业的影响是必然的，这是基于算法的自动化、高效性和便捷性，将对资产评估行业起到颠覆式创新作用，重构业务链条,发挥智能化运作的优越性。
资产评估与大数据和人工智能的关联
资产评估与大数据和人工智能的关联随着信息技术的快速发展，大数据和人工智能已经成为社会经济发展的重要驱动力。
在各行各业中，资产评估也开始受益于大数据和人工智能的应用。
本文将探讨资产评估与大数据和人工智能的关联，并讨论这种关联对资产评估行业的影响和前景。
一、大数据在资产评估中的应用在传统的资产评估过程中，评估师主要依靠经验和局部数据进行评估，这样容易出现主观判断和评估结果不准确的情况。
然而，随着大数据的出现，评估师可以通过获取更全面、更准确的数据来提高评估的准确性和可信度。
大数据的应用使评估师可以更好地了解市场趋势、消费行为、经济状况等因素，从而更准确地估计资产的价值。
具体来说，大数据可以提供以下方面的数据支持：1.市场数据：通过收集和分析大量的市场数据，评估师可以更准确地了解市场价格、市场需求、市场竞争情况等，以便更准确地估计资产的市场价值。
2.消费数据：通过大数据分析，评估师可以了解消费者的消费习惯、购买力等因素，从而更好地预测市场需求和资产的潜在价值。
3.地理数据：通过分析地理位置相关的大数据，评估师可以了解不同地区的经济状况、人口密度等因素，从而更准确地评估该地区的资产价值。
4.社交媒体数据：通过分析社交媒体上的用户评论和反馈，评估师可以了解公众对于某个资产或品牌的看法和态度，从而更好地预测其市场价值。
通过大数据的应用，资产评估师可以从更广泛更全面的角度去评估资产，提高评估的准确性和精确度。
二、人工智能在资产评估中的应用除了大数据，人工智能也在资产评估中发挥着越来越重要的作用。
人工智能技术如机器学习、自然语言处理等，使得评估师可以更高效地分析和处理大量的数据，并从中提取有用的信息。
以下是人工智能在资产评估中常见的应用：1.图像识别：通过图像识别技术，评估师可以从照片或视频中提取有关资产特征的信息，如建筑面积、房间数量、装修风格等，从而更准确地评估房产的价值。
2.自然语言处理：通过自然语言处理技术，评估师可以分析大量的文本信息，如市场报告、行业新闻、用户评论等，从中提取有价值的信息，帮助评估资产的价值和前景。
资产管理中的人工智能与机器学习应用
资产管理中的人工智能与机器学习应用在当今数字化时代，人工智能和机器学习在各个行业中得到了广泛应用，其中之一就是资产管理领域。
资产管理中的人工智能与机器学习应用，以其高效、准确和智能的特点，为资产管理者提供了更好的决策和运营支持。
本文将探讨人工智能和机器学习在资产管理中的应用，并分析其带来的挑战与机遇。
一、人工智能在资产管理中的应用人工智能（Artificial Intelligence, AI）是模仿人类智能的机器所展现出来的智能，它具备了机器学习、自然语言处理和专家系统等技术。
在资产管理领域，人工智能可以应用于多个方面。
1.1 投资决策支持传统的资产管理中，投资决策往往是基于人工的经验和判断，容易受到主观因素的影响。
而人工智能通过对大量历史数据的学习和分析，可以为资产管理者提供更为准确的投资决策支持。
例如，通过对市场数据、公司财务报表和新闻资讯的分析，人工智能可以给出潜在投资机会的识别和评估，减少投资风险。
1.2 风险管理资产管理行业面临着各种风险，包括市场波动、投资者流动性风险等。
人工智能可以通过对市场的实时监测和数据的分析，快速识别出潜在风险，并提供相应的应对策略。
例如，利用深度学习算法分析大量市场数据，可以提前预警市场波动风险，并及时做出相应的资产调整。
1.3 资产配置优化资产配置是资产管理的核心任务之一，它涉及到不同资产类别之间的分配比例。
传统的资产配置依赖于人工经验和定性判断，容易受到主观因素的影响。
而人工智能可以通过对历史数据和市场情况的建模和优化，为资产管理者提供更加科学和合理的资产配置方案。
通过机器学习算法，人工智能可以根据投资者的风险偏好、时间持有期限等因素，自动调整资产配置，从而实现最优化的投资组合。
二、机器学习在资产管理中的应用机器学习（Machine Learning）是一种能够使机器“学习”的方法，通过对大量数据的学习和分析，使机器能够自动学习和适应不同的情境。
在资产管理领域，机器学习可以应用于以下方面。
对资产评估专业人才培养的思考
产学研理论与实践科技经济导刊 2016.34期对资产评估专业人才培养的思考陈银月（宁夏财经职业技术学院 宁夏 银川 750021）摘 要：随着大数据的应用、互联网创新和供给侧改革以及业界期盼了十年之久的《资产评估法》的出台，资产评估行业发展对专业人才需求的数量和质量提出了新的要求。
高等院校作为人才培养的主力军，如何抓住新形势下的发展机遇，需要从人才培养做起。
本文根据对新形势下资产评估行业的发展分析资产评估行业对人才需求的新特点，提出对资产评估专业人才的培养思路。
关键词：资产评估；人才培养中图分类号：C08 文献标识码：C文章编号：2096-1995(2016)34-0147-021引言我国的资产评估行业诞生于上个世纪80年代，走过了三十余载风雨历程，走出了一条适合中国市场经济的资产评估专业之路。
随着资产评估行业的发展，行业人才培养及队伍建设工作已经建立了比较良好的基础，基本形成了比较完善的人才培养体系。
资产评估人才培养模式方面，构建了“学历教育、准入教育、继续教育”三个阶段；人才培养结构方面，目前我国已有近40 所高校开设了资产评估本科专业，近70所高校设置了资产评估硕士专业，专科、本科、专业硕士三个层次基本完善，实现了人才培养的多层次和全覆盖。
培养数量方面，人才队伍形成了一定规模，截至2015年底，六大类评估机构共有1.4万多家，资产评估师人数已经超过13万，从业人员60多万，逐步与市场发展相适应。
同时，必须清醒认识到行业人才培养及队伍建设与行业发展规划要求和市场对评估的需求还有差距，根据2014年中国资产评估协会制定的“中国资产评估行业人才培养及队伍建设规划”及人才培养需求，我国评估行业将不断发展壮大，对资产评估人才的数量需求也越来越多。
随着大数据的应用、互联网创新和供给侧改革以及《资产评估法》的出台，资产评估行业发展对专业人才需求的数量和质量提出了新的要求，社会对资产评估人才的要求越来越高，需求越来越大。
资产评估与人工智能产业的关系与合作机制
资产评估与人工智能产业的关系与合作机制随着人工智能技术的不断发展和应用，其在各个领域的影响力日益增强。
资产评估作为一个重要的经济活动，也逐渐与人工智能产业产生了密切的关系。
本文将探讨资产评估与人工智能产业的关系，并分析其合作机制。
一、人工智能在资产评估中的应用人工智能技术的快速发展为资产评估带来了许多新的机遇。
首先，人工智能可以通过大数据分析和机器学习算法，对海量的资产数据进行深入挖掘和分析，从而提高资产评估的准确性和可靠性。
例如，在不动产评估中，人工智能可以通过对房地产市场数据的分析，预测房价的变动趋势和影响因素，为评估师提供更准确的评估结果。
其次，人工智能还可以通过图像识别和语音识别等技术，实现对资产的自动识别和分类。
这对于大规模资产评估来说，可以极大地提高评估效率和降低成本。
例如，在对企业固定资产进行评估时，人工智能可以通过对设备照片的分析，自动识别设备的型号和状态，从而减少人工操作的时间和费用。
此外，人工智能还可以通过智能推荐算法，为资产评估提供更加个性化的服务。
根据用户的需求和偏好，人工智能可以推荐最适合的评估方法和模型，从而提高用户的满意度和评估结果的准确性。
二、资产评估与人工智能产业的合作机制资产评估与人工智能产业之间的合作机制可以通过多种方式实现。
首先，资产评估机构可以与人工智能企业建立合作关系，共同开展相关研发和应用项目。
通过合作，资产评估机构可以利用人工智能企业的技术优势，提升评估服务的质量和效率，同时人工智能企业也可以借助资产评估机构的行业经验，完善自身的技术和产品。
其次，资产评估机构可以与人工智能企业进行数据共享和交流。
由于资产评估需要大量的数据支持，而人工智能企业通常拥有丰富的数据资源，双方可以通过数据共享和交流，实现互利共赢。
资产评估机构可以利用人工智能企业的数据资源，提高评估模型和算法的准确性和可靠性，而人工智能企业则可以通过与资产评估机构合作，获取更多的实际应用场景和数据反馈，从而不断优化自身的技术和产品。
互联网发展对资产评估行业的影响及应对策略
互联网发展对资产评估行业的影响及应对策略高兵(大连财经学院，辽宁大连116622)摘要：随着当前社会不断向着信息化、数字化的方向迈进，互联网的发展不断地促进世界范围内互联网技术和社会经济发展的融合和创新，在互联网的背景下，资产评估行业也深受其影响。
互联网技术手段和思维正在不断地改变着资产评估行业的竞争格局以及评估内容,使互联网技术被不断广泛地应用在资产评估行业，资产评估行业的竞争结构、业务种类、业务来源以及生产评估技术等各方面都发生了翻天覆地的变化。
在互联网技术的应用和指导下，使得资产评估行业的结构格局正在慢慢地向着信息化数字化的方向发展，使得其转型速度更加高质量和高效率。
本文通过分析资产评估行业受互联网技术的影响，在此基础上提出了有针对性的改进建议以及应对策略，让资产评估行业在互联网的背景下发展得更加科学合理专业，促进资产评估行业的发展具有稳定性、高效性以及科学性，加速资产评估行业在行业、技术、人才以及企业方面的不断转型发展。
希望能为当前资产评估行业的积极改进创新提供一定的参考建议，并促进我国资产评估行业的现代化信息化发展和创新。
关键词：互联网发展；资产评估行业；影响；应对策略中图分类号：F233；F49文献识别码：A文章编号：2096—3157(2020)30—0131—03互联网技术主要包括物联网技术、大数据、云计算、人工智能等多种多样的内容来体现,互联网技术以先进的、信息化的技术手段融入到各行业各领域的发展之中，加速领域行业的发展过程，即结构优化。
但是由于互联网技术在各行业领域之中的发展时间是有限的，如果在互联网背景下没有抓住发展的最好时机，错失了最佳的时间和机遇，尤其是“互联网+”领域的发展,所涉及的各种数据内容极其庞大复杂，所以在融入的环节中出现了一点偏差或问题都会严重阻碍行业和领域的快速发展和结构优化。
而且资产评估行业的特点具有数据量庞大、整合分析难度较高等特点较为突出明显，传统模式上的资产评估行业工作效率较为低下，质量也不高，但是随着互联网技术的不断发展和应用，在此背景下应用各种先进的现代化的新型互联网技术和工具能够有效地提升资产评估领域整体的发展速度和工作效率，提高资产评估行业工作的准确性、高效性以及真实性。
关于资产评估专业人才培养模式的若干思考
式 如 ：
（） １开展 融合会计 、 评估等 内容的综合 模拟实验 ， 强化文理 渗透的 力度 ，２ 进行 以学生为 中心 、 （） 为特 点的教学 内容服务 （ 如案例教学 、 情 景教 学）广泛 开展社会调 查 ， ， 对现 实问题和某 一特定 事件进行交 互式 设实践性 教学基地 ． 促进期 中、 毕业 实习活动 的开展 ， 养学生 的应 用 培
３人 才培养 向复合型方 向发展
资产评 估涉及 到多种学科 知识 ． 既要掌握评估 专业知识 、工程技
术专 业知识 ． 又要掌握 财务会计 专业知识 。 因此在 人才培 养模 式上 ． 应
（ ） 力要求 ２能 该考 虑资产评 估专业 的特点和我 院现有 的教学资源 开设机 电设备 具有从事 本专业实 际业务工 作的能力 ． 具备相应 的职 业技 能 具 建设 工程等 文理 交融 的选修课或 专题讲座 。 备 查阅 ． 翻译 中英文专业 资料和 日常的语言 交际能 力． 具有独立搜 集 ４人 才培养 向国际化方 向发展
［ 关键词１资产评 估
一 、
培养目 标
培 养模 式 虽然资产评 估专业在 高等院校 里是学历教 育 但是 资产评估 是一 个非 常具 有专业 性的行业 ， 社会上对 资产评估 从业资格 有严格 的认定
引言
随 着世界经济全 球化 的发展 和 国内经济体 制改革的进 一步深化 ． 近 年来 ． 涉及重大产权交易 的活动在 我国不断涌现 。 资产评 估作为新型 的服务性行业 应运而生 且 曰益壮 大。但 同时也应 当看到 ． 国的资产 我 多是通过后续 教育 ，职 业培训 的方式成长 起来的 ， 没有受过 系统的资 估 人员缺乏基本理论功底 ． 总体 素质差 ． 目前已经难 以应付 复杂 的经济 环 境的要 求。 目前 ． 高等 院校 已成 为培养 资产 评估专业 人才 的重要途 提 高教学质量 、改善行业现 状 、促进 经济发展 都具有深远 意义 。 二 、资产评 估人才培养 目标 目前 ． 才市场上不 少单位 对资产评估 人才的招聘要 求 为： 人
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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。
参考文献:[1]申海霞.大数据时代资产评估业的机遇与挑战[J].企业改革与管理,2018(14):211-212.[2]黄欣荣.人工智能与人类未来[J].新疆师范大学学报(哲学社会科学版),2018(04):101-108.[3]陈银月.对资产评估专业人才培养的思考[J].科技经济导刊,2016(34):147+140.[4]李珍,乔宏,尉京红.大数据时代资产评估人才的培养途径[J].商业会计,2016(09):105-107.人力资源133。