资产评估专业教育的探讨
——基于大数据与人工智能科技背景

■ 王磊钦

一、人工智能背景下资产评估对象的 特点

（一）大数据资产的增加

人工智能浪潮中，相关数据资产也愈发呈现出时代特色，数据信息日益成为时代中心。根据《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，如图1所示，2015-2018年国内大数据市场规模不断扩大，大数据市场产值由2015年的 2 800 亿元，增长到2018年的6 200 亿元，同比增长31.9%，预计2019年大数据产业将继续保持30%以上高增长。智能时代下，各行业内公司资产中数据资产比例正不断扩大，数据资产正成为各领域的核心竞争优势，因此，强调和保护大数据资产，合理评估其价值具有一定积极意义。

（二）互联网企业的兴起

图1 2015-2018年大数据市场产值情况

人工智能时代，互联网公司以其规模的高成长性、经营模式的创新性，日益对经济及社会产生重要影响。新的估值需求和估值业务的产生，对资产评估师如何进行传统企业价值评估提出了新的挑战。

当前，互联网企业估值存在企业盈利模式复杂、无形资产占比较高、企业成长性难以预期等一系列特点，评估中需结合宏观政策条件、企业创新能力等多项非财务因素综合考虑，缺乏统一的估值模式。且由于互联网企业所处环境发展的多变性，其发展机制和发展模式尚未健全，缺乏可参考数据及可比案例，这也为现有评估工作的合理开展带来了一定的难度。

二、人工智能背景下资产评估师职业的新要求

（一）树立智能化评估服务理念

伴随着新型人工智能估值业务的开展，资产评估行业内衍生出竞争新领域，以“评贷网”、“估车网”为代表的新型业务，正颠覆着传统资产评估机构的服务方式。这意味着智能时代下，积极转变传统资产评估服务理念，寻求方法结合互联网等技术提升传统资产评估服务质量，已成为当前资产评估行业的迫切需要。

面对人工智能行业带来的新的机遇和挑战，资产评估师应积极顺应时代的要求，及时转变传统模式下的思维习惯与工作方式，从而实现由提供传统资产评估服务到提供智能化评估服务观念上的转变。同时，资产评估专业人才培养还应加强学习人工智能时代所需的各项技能，在思想上、能力上主动迎接人工智能时代的到来。

（二）运用资产评估人工智能工作模式

互联网技术、大数据资源、人工智能正在改变着不同行业的经营管理，新的形势下评估工作也随之发生变革，资产评估工作模式正不断朝智能化、多元化发展。人工智能时代下，云估值APP 的应用可为资产评估人员实时采集和传回所需信息，极大提升资产评估工作的效率；大数据资源使得信息收集变得便捷高效，资产评估人员可顺利获取大量实例数据进行分析，提高评估结果的客观性与准确性；新型资产评估软件则为日常估值工作的开展提供便利，通过简化传统复杂的评估流程，使资产评估师将时间精力投入到其他更有价值的估值步骤中。

人工智能时代新型的工作模式为资产评估师开展工作提供了极大的便利，资产评估师可凭借当前云计算技术、大数据资源等一系列人工智能手段，客观高效的开展估值业务，通过将资产评估工作与人工智能的深度融合，更好地为资产评估行业服务。

（三）资产评估职业能力的新要求

大数据资产的产生、互联网公司的兴起，人工智能时代的到来为资产评估工作的开展带来了系列变化，也对资产评估师素质提出了更高的要求。为积极顺应人工智能时代资产评估行业发展，资产评估人员应格外注重个人能力的培养，满足行业内人才需求标准以寻求未来发展的新定位。

1.业务胜任能力

当前，人工智能时代评估对象以无形资产为主，被评估企业大多注重创新性研发。因此，资产评估师应加强对互联网企业及其特点的了解，并格外关注以数据资产为代表的无形资产的价值评估。在进行资产评估实务操作中，灵活运用三大资产评估基本方法，多方考量价值影响因素建立相关指标体系，以期为人工智能时代估值对象提供更加全面合理的估值。

这要求资产评估师具备扎实的学科基础以及强大的适应能力，充分发挥主观能动性学习行业知识，务实理论基础以提升业务胜任能力，尤其是智能化资产的评估能力，从而灵活顺应人工智能时代的评估需要，提高资产评估师的业务胜任能力，增强资产评估机构的执业能力。

2.人才综合素质

随着全球经济格局的变化，知识更新速度的加快，当前行业内对资产评估师综合素质的要求越来越高，包括创新能力、国际视野在内的综合素质日益成为资产评估人才的重要考核标准。

人工智能时代需要资产评估师的创新能力，创新能力要求资产评估师利用自身创新思维，在已经具备资产评估基本业务能力的基础上，将人工智能、大数据概念贯彻到工作中，主动求变应变，更好地适应资产评估工作的发展需求。

同时，随着人工智能实际运用的全球化，未来相关的资产评估工作同样需要国际化的评估人才进行开展和实施。资产评估师应时刻用国际的眼光看待行业发展趋势，吸收国外较为前沿资产评估理论和资产评估方法，密切关注国际上人工智能运用的新形式，成为创新能力与国际视野兼备的综合性资产评估人才。

3.软件应用能力

“互联网+资产评估”的发展方向下，人工智能及相关技术的发展引发了一系列评估软件的开发与应用，资产评估工作正从传统化向智能化转变。资产评估师在享受人工智能时代为评估工作带来的巨大便利的同时，也应意识到大数据、人工智能软件等新型软件的产生对其相关业务能力提出了更高要求。

在软件使用的过程中，资产评估师可利用资产评估软件自动生成评估报告、评估说明，快速新建工作底稿，这就要求评估人员熟练掌握系统各项操作，充分利用人工智能软件强大的编辑功能。同时，资产评估人员还应掌握一定的数据筛选、处理能力，通过高效整合，利用各类数据资源为资产评估行业服务。把 IT 技能与资产评估知识融会贯通，成为互联网人才，在实际的工作当中加强业务的实践操作能力。

三、人工智能背景下资产评估专业院校人才培养的解决对策

（一）树立复合型、应用型的人才培养目标

云评估业务及大数据资源对资产评估实务产生了重大影响。人工智能时代下，具备较强操作能力、决策能力等综合能力的高素质资产评估师是行业内急需人才。人工智能时代对资产评估人才信息处理、数据分析、人工智能信息系统使用等技能提出了更高的要求。资产评估人才建设中，应以信息化引领教育理念与模式的创新，以既能掌握资产评估业务流程，又能熟练使用大数据、人工智能技术的复合型、应用型的资产评估人才作为培养目标。

（二）设计多模块、多学科的人才培养方案

高校作为资产评估人才培养的主体，在设计资产评估职业的培养方案中，应结合人工智能时代的需要，建立多模块、多学科的教学体系，使学生熟练掌握财务与资产评估知识的同时，与其他学科专业融合发展。

比如采取体验式计算机虚拟教学，将计算机、大数据内容融入到日常人才培养；通过人工智能领域理论课程，引导学生了解人工智能技术、大数据技术相关基础知识；开设以数据分析、计算机软件应用为主的实验训练，满足大数据时代对资产评估人才数据处理分析能力的需求；开设经济、税法类基础学科课程，拓宽学生知识面，交叉学科促进人才多向发展。通过不同领域的学科体系，突破资产评估单一学科的范围界限，从多角度激发人才潜力，拓展人才思维。

（三）加大实务操作课程的比重

资产评估作为应用型学科，人才建设还应格外注重实务操作的训练。这要求高校在日常教学过程中，应结合人工智能时代资产评估行业的需要，多为学生开设资产评估业务相关的实训实验课程，为学生就业打下坚实的基础。

具体而言，可以通过开设资产评估实训课程，组织学生熟悉实务中资产评估平台、估值APP“摩估云”及其他资产评估软件的操作，使学生毕业后尽快适应“互联网+资产评估”的要求；还可通过校外资产评估机构进行合作，建立和完善大学生实践基地，通过开展校外实践基地的实习，使学生熟悉业务流程，加强专业知识的综合运用，尽快完成向职业资产评估人才的转变。

在云计算、大数据和移动互联网的融合推动下，资产评估人才建设，应当针对当前人工智能时代发展对资产评估人才的需求现状进行分析。资产评估培养院校应加快推进资产评估教育模式转型，以信息化、智能化引领培养模式的创新，以适应人工智能时代的变革，培养更多适应时代需求的高素质综合型资产评估专业人才。