人工智能时代资产评估行业的人才培养

**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。

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。

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。

资产评估行业人才供给现状及对策探讨作者：李楠来源：《山西农经》 2018年第15期摘要：我国资产评估行业起步虽晚，但在不到30年时间里发展却异常迅猛。

随着社会经济发展，市场对于资产评估的需求与日俱增。

然而资产评估行业人才供给匮乏，和现阶段日益增长的资产评估业务需求量相差悬殊。

通过对资产评估企业的调查、总结，提出留住行业内人才，培养青年评估人才的建议，助推评估行业改革发展。

关键词：资产评估；人才供给；人才培养；应用型文章编号：1004-7026（2018）15-0096-02中国图书分类号：F233文献标志码：A资产评估行业自18世纪末产生至今已有130多年历史了，我国资产评估行业起步较晚，但是在不到30a时间里发展却异常迅猛。

随着我国社会主义市场经济体制的建立、社会生产力水平不断提高、企业体制改革日益深化，企业间和企业内部的并购重组、资产转让、课税贷款等事件时有发生，导致大规模的产权变动交易。

因此对于资产评估的需求也与日俱增。

资产评估行业在社会主义经济建设中发挥的作用也越来越大，注册资产评估师薪资与地位不断提高。

据不完全统计，我国现有评估机构3500余家，评估从业人员10万余人，其中注册资产评估师仅仅不到30%，这和现阶段日益增长的资产评估业务需求量相差悬殊。

那么究竟什么原因导致资产评估行业人才匮乏呢？经过这段时间对于资产评估企业的调查总结出以下几点[1]。

1资产评估行业人才供给不足原因1.1资产评估行业需要全面的专业知识和丰富的工作经验资产价值评估业务必需由专业人员办理，只有注册资产评估师才有资格出具评估报告。

注册评估师只有通过高难度的考试才能获得，不仅需要全面而深入的专业学习，还需要对评估实务熟悉了解。

比如在校生通常有时间和精力去学习理论，却缺乏相关工作经验；而工作的人有琐事牵绊没有大量时间复习理论知识，造成考试通过率低，无形中提升了行业门槛[2]。

1.2人才培养滞后于行业发展速度现阶段开设资产评估专业的高等院校比较少，目前全国仅有81所高校设置资产评估专业，其中研究生以上层次不到5%，其余均为本科层次，以黑龙江省为例，仅哈尔滨金融学院和黑龙江财经学院2所高校有资产评估本科专业，每年培养人才130人左右，高端人才严重匮乏。

资产评估行业发展中的问题及对策建议资产评估是一项关键的金融服务，在实践中扮演着重要角色。

然而，资产评估行业在发展过程中也面临一些问题。

本文将探讨资产评估行业面临的问题，并提出一些对策建议。

首先，资产评估行业面临的问题之一是缺乏规范和标准。

由于缺乏统一的规范和标准，不同的资产评估机构往往会采用不同的评估方法和指标，导致评估结果的不一致性。

这给资产所有者和投资者带来了困惑和不确定性。

因此，建立统一的资产评估规范和标准是解决这个问题的关键。

相关监管机构应该制定明确的评估准则，并对资产评估机构进行监管和审计，以确保其评估结果的准确性和可靠性。

其次，缺乏专业人才也是资产评估行业面临的一个问题。

资产评估需要高水平的专业知识和技能，包括财务分析、市场研究、风险评估等。

然而，目前市场上缺乏经验丰富且专业水平较高的评估师。

为了解决这个问题，资产评估机构应该加强人才培养和引进工作。

他们可以与高校合作，设立专门的资产评估课程，为学生提供相关的培训和实习机会。

此外，通过提供具有竞争力的薪酬和福利待遇，吸引更多的专业人才加入资产评估行业。

第三，信息技术的应用不足也限制了资产评估行业的发展。

随着大数据和人工智能的快速发展，传统的手工评估方法已经无法满足快速和准确评估的需求。

资产评估机构应该积极采用信息技术工具，如数据分析软件和模型，提高评估效率和准确性。

此外，他们还应该不断关注新兴技术的发展趋势，如区块链技术，以探索其在资产评估中的应用。

最后，资产评估行业在发展过程中还需要加强监管和自律。

监管机构应该加强对资产评估机构的监管力度，确保其诚信和专业性。

同时，资产评估机构也应该加强自身的自律，建立良好的行业声誉和信誉。

他们可以成立行业协会，制定行业道德准则，加强行业内部的合作和交流，提高整个行业的形象和声誉。

综上所述，资产评估行业在发展过程中面临着一些问题，包括缺乏规范和标准、缺乏专业人才、信息技术应用不足和监管不足等。

通过建立统一的规范和标准、加强人才培养和引进、积极应用信息技术和加强监管和自律等对策，可以促进资产评估行业的健康发展。

浅谈资产评估中大数据的应用1. 引言1.1 背景介绍资产评估是指对各类资产进行合理、准确、公正的评估，以确定其价值、风险和增值潜力的过程。

随着经济全球化和信息化的不断发展，资产评估行业也在不断演进和完善。

在这个信息爆炸的时代，大数据技术的应用逐渐成为资产评估领域的新趋势。

随着互联网、物联网、移动互联等技术的发展，我们正处于一个信息爆炸的时代。

海量的数据正在以惊人的速度产生和积累，这些数据包含了各种信息，包括市场变化、用户行为、政策法规等，这些数据对资产评估具有重要的参考和价值。

大数据技术的应用可以帮助评估师更好地获取和分析这些数据，提高评估的准确性和客观性。

在传统的资产评估过程中，评估师往往需要花费大量的时间和精力来收集、整理和分析各种数据，这不仅效率低下，而且容易出现主观偏差。

而大数据技术可以帮助评估师快速获取并处理海量数据，提高评估的效率和准确性。

大数据技术在资产评估中的应用具有重要的意义和价值。

1.2 问题阐述在资产评估领域，传统的评估方法往往受限于数据收集、处理和分析的效率和准确性。

由于资产评估涉及到大量的数据和信息，而且这些数据往往是分散在不同的来源和格式中，传统的评估方法在处理这些数据时往往会遇到诸多困难和挑战。

传统的资产评估方法往往需要耗费大量的人力和时间来搜集和整理数据，同时容易受到主观因素的影响，导致评估结果的准确性和可靠性受到质疑。

在大数据时代下，数据量的急剧增长使得传统的评估方法变得更加困难和不适用。

如何有效地利用大数据技术来解决资产评估中存在的问题和挑战，成为了当前资产评估领域面临的重要问题之一。

通过运用大数据技术，可以更加高效地获取、处理和分析庞大的数据，提高资产评估的准确性和可靠性，从而为资产评估工作提供更加科学、客观和全面的依据。

1.3 研究意义资产评估是一项重要的金融活动，对于企业和个人都具有重要的意义。

而随着大数据技术的快速发展，其在资产评估领域的应用也日益受到关注。

互联网发展对资产评估行业的影响及应对策略随着互联网的快速发展和普及，各行各业都受到了深刻的影响，资产评估行业也不例外。

本文将探讨互联网发展对资产评估行业造成的影响，并提出相应的应对策略。

一、影响1. 数据获取的便捷性增强：互联网的出现使得大量的数据无处不在，通过网络，资产评估公司可以更轻松地获取与目标资产相关的数据，从而提高评估的准确性。

2. 信息共享与传播的加速：互联网提供了一个信息交流与共享的平台，资产评估行业专家可以通过网络平台分享经验与知识，使行业标准更加统一化和规范化。

3. 业务操作效率的提升：基于互联网技术的平台和工具使得资产评估行业的核心业务可以自动化、数字化处理，从而提高操作效率和工作效益。

4. 新兴模式的冲击：互联网的快速发展催生了一系列新兴网上评估模式，如在线评估平台、众包评估等，这些新兴模式向传统资产评估机构带来了竞争压力。

二、应对策略1. 技术升级转型：资产评估公司应积极引进和应用新技术，如大数据分析、人工智能等，以提升评估数据的准确性和处理效率。

同时，建立自身的在线评估平台，加强与互联网技术的结合，提供更便捷的服务。

2. 加强行业自律：资产评估行业应加强自律组织的建设，制定更加严格的行业规范和标准，推动行业标准化、规范化，提高整体的服务质量和竞争力。

3. 数据共享与合作：资产评估公司可积极与互联网公司、金融机构等建立合作关系，共享各自的数据资源，并通过数据分析的方式得出更准确和全面的评估结果，提升综合评估能力。

4. 深耕细分市场：面对互联网带来的竞争压力，资产评估公司可进行市场细分，选择有特色的细分领域进行深耕，打造独特的服务优势，提高市场竞争力。

5. 专业人才培养：随着互联网时代的到来，资产评估行业对于专业人才的需求也发生了变化。

资产评估公司应加强人才培养和引进，提高员工的业务素质和互联网应用能力，在技术和专业知识上与互联网发展保持同步。

结论互联网的快速发展给资产评估行业带来了巨大的冲击和机遇。

资产评估中的人工智能技术与算法分析近年来，人工智能技术的迅速发展与应用，已经渗透到各个领域。

其中，资产评估领域也受益于人工智能技术的进步。

人工智能技术与算法分析在资产评估中的应用，不仅提高了评估的准确性和效率，还为投资者和资产管理者提供了更为全面的信息和决策支持。

首先，人工智能技术在资产评估中的应用主要体现在数据处理和模型建立方面。

资产评估需要大量的数据支持，包括市场行情、企业财务数据、宏观经济指标等。

传统的数据处理方法往往需要耗费大量的时间和人力，而人工智能技术可以通过自动化的方式，快速处理大规模的数据，并从中提取有价值的信息。

例如，深度学习算法可以通过对大量数据的学习和分析，发现数据中的规律和模式，从而提高评估的准确性和效率。

其次，人工智能技术在资产评估中的应用还涉及到模型的建立和优化。

传统的资产评估模型往往基于统计学的方法，需要对数据进行假设和简化处理。

而人工智能技术可以通过机器学习和深度学习等方法，自动学习和优化模型，从而提高评估的准确性和预测能力。

例如，基于神经网络的模型可以通过对大量历史数据的学习，发现数据中的非线性关系，从而更好地预测未来的资产价格和价值。

此外，人工智能技术在资产评估中的应用还包括风险评估和决策支持。

资产评估不仅需要考虑资产的价值，还需要考虑市场的风险和不确定性。

传统的风险评估方法往往基于统计学的方法，忽视了市场的非线性和动态性。

而人工智能技术可以通过对大量历史数据和市场情报的学习，发现市场中的规律和模式，从而更好地评估风险和制定决策。

例如，基于强化学习的算法可以通过与环境的交互学习，找到最优的决策策略，并降低投资风险。

然而，人工智能技术在资产评估中的应用也面临一些挑战和限制。

首先，人工智能技术需要大量的数据支持，但是在资产评估领域，数据往往是有限和不完整的。

其次，人工智能技术需要强大的计算能力和算法支持，但是在实际应用中，往往面临计算资源有限和算法复杂度高的问题。

人工智能技术对资产评估审计的影响近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。

资产评估审计作为财务管理的重要环节之一，也不例外。

人工智能技术的引入，为资产评估审计带来了许多新的机遇和挑战。

首先，人工智能技术在资产评估审计中的应用可以大大提高工作效率。

传统的资产评估审计需要大量的人力和时间，而引入人工智能技术后，可以通过机器学习和数据挖掘等技术快速处理和分析大量的数据，提高审计效率。

例如，通过自然语言处理技术，可以实现对大量合同文件的自动分析和摘要，大大减少了人工处理的工作量。

此外，人工智能技术还可以自动化生成报告和图表，提供直观的数据展示，便于审计人员进行分析和决策。

其次，人工智能技术还可以提高资产评估审计的准确性和可靠性。

在传统的资产评估审计中，人为因素可能会导致误差和不确定性，而人工智能技术的引入可以降低这些风险。

通过机器学习和深度学习等技术，可以对大量历史数据进行分析和建模，从而提供更加准确和可靠的评估结果。

此外，人工智能技术还可以实现对多个指标和因素的综合考量，提供更全面和客观的评估报告。

然而，人工智能技术在资产评估审计中的应用也面临一些挑战。

首先是数据隐私和安全问题。

在资产评估审计过程中，需要处理大量的敏感数据，如财务报表、合同文件等。

如何保护这些数据的安全和隐私是一个重要的问题。

其次是技术应用的可解释性问题。

人工智能技术的算法和模型往往是黑盒子，难以解释其决策和推理过程。

这对于审计人员来说是一个挑战，因为他们需要了解和验证算法的可靠性和合理性。

为了克服这些挑战，需要制定相应的政策和规范。

首先，加强数据隐私和安全保护，建立健全的数据管理和访问权限控制机制。

其次，加强对人工智能技术的监管和审计，确保其应用的合规性和可靠性。

同时，还需要加强对人工智能技术的研究和培训，提高审计人员的技术能力和理解能力。

总之，人工智能技术对资产评估审计带来了许多新的机遇和挑战。

通过提高工作效率、准确性和可靠性，可以为资产评估审计提供更加科学和有效的支持。

资产评估与人工智能技术的应用研究随着科技的不断进步和人工智能技术的快速发展，越来越多的领域开始将人工智能应用于实际工作中。

资产评估作为一项重要的经济活动，也不例外。

本文将探讨资产评估与人工智能技术的应用研究，分析其优势、挑战以及未来发展方向。

首先，人工智能技术在资产评估中的应用可以提高评估的准确性和效率。

传统的资产评估往往依赖于人工的主观判断和经验，容易受到人为因素的影响。

而人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法，从海量的数据中提取有效信息，减少人为干预的可能性，降低评估过程中的误差。

此外，人工智能技术还可以实现自动化的评估过程，节省时间和人力成本。

通过智能化的系统，可以快速、准确地对资产进行评估，提高评估工作的效率。

然而，人工智能技术在资产评估中的应用也面临一些挑战。

首先是数据的可靠性和隐私问题。

人工智能技术需要大量的数据进行训练和学习，但是数据的质量和来源可能存在问题。

如果数据不准确或者存在偏差，那么评估结果可能会产生误导。

此外，随着人工智能技术的应用范围不断扩大，涉及到的数据也越来越多，隐私问题也越来越突出。

如何保护个人隐私和数据安全，是人工智能技术在资产评估中应用的一个重要问题。

另外，人工智能技术在资产评估中的应用还需要解决解释性和可信度的问题。

人工智能技术的黑盒特性使得其决策过程难以被理解和解释。

在资产评估中，评估结果的可信度和解释性对于决策者来说至关重要。

如果无法理解人工智能技术的决策过程，那么决策者可能会对评估结果产生怀疑，从而影响决策的准确性和可靠性。

未来，资产评估与人工智能技术的应用研究将朝着以下几个方向发展。

首先是数据的质量和可用性的提升。

随着数据采集和存储技术的不断进步，人工智能技术将有更多更好的数据可用于训练和学习，从而提高评估的准确性和效果。

其次是模型的优化和改进。

人工智能技术的发展离不开模型的不断优化和改进。

通过不断改进算法和模型，可以提高评估的可信度和解释性，进一步提高评估的准确性。

人工智能技术对资产评估与财务分析的影响研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用也日益广泛。

其中，人工智能技术对资产评估与财务分析的影响尤为显著。

本文将探讨人工智能技术在资产评估与财务分析中的应用，并分析其对相关领域的影响。

首先，人工智能技术在资产评估中的应用已经取得了突破性的进展。

传统的资产评估主要依赖于人工的经验和专业知识，但这种方式容易受到主观因素的影响，结果可能存在一定的误差。

而人工智能技术可以通过大数据分析和机器学习算法，提供更加客观和准确的资产评估结果。

例如，在不动产评估领域，人工智能技术可以通过分析大量的历史交易数据、地理信息和市场趋势等因素，预测房地产的价值和未来发展趋势。

这种基于数据的分析方法不仅可以提高评估的准确性，还可以节省时间和人力成本。

其次，人工智能技术对财务分析的影响也不可忽视。

财务分析是企业决策和投资者判断的重要依据，而传统的财务分析方法往往需要大量的人力和时间成本。

然而，人工智能技术可以通过自动化和智能化的方式，快速分析和处理大量的财务数据，提供更加全面和准确的财务分析结果。

例如，人工智能技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，自动分析财务报表和年度报告，提取关键信息并进行比较和评估。

这种智能化的财务分析方法不仅可以提高工作效率，还可以降低分析的风险和误差。

此外，人工智能技术还可以通过预测和优化模型，对资产评估和财务分析进行更加深入和全面的研究。

例如，人工智能技术可以通过分析大量的历史数据和市场动态，构建预测模型，预测资产的未来价值和风险。

同时，人工智能技术还可以通过优化算法，对资产组合进行优化配置，提高投资回报率和风险控制能力。

这种基于人工智能技术的预测和优化模型，可以为资产评估和财务分析提供更加科学和可靠的决策支持。

然而，人工智能技术在资产评估与财务分析中的应用也面临一些挑战和问题。

首先，人工智能技术需要大量的数据支持，而在某些领域和行业，数据的获取和整理可能存在困难。

资产管理人才的培育和选拔：分析资产管理办公室的人员管理方式资产管理是一项非常重要的工作，随着经济的不断发展，人们对资产管理的要求也越来越高。

这就要求我们培育和选拔更好的资产管理人才，以应对复杂多变的市场环境。

本文将针对资产管理办公室的人员管理方式进行探讨，分析其优劣，并提出一些改进方案。

一、资产管理办公室的人员管理方式资产管理办公室的人员管理方式包括两个方面：培育和选拔。

1. 培育资产管理人才资产管理办公室的培育主要通过以下途径：（1）内部培训：资产管理公司可以开展各种培训，包括专业知识、管理经验、软实力等方面，为员工提供更好的成长环境。

（2）外部培训：资产管理公司可以组织员工参加各种会议、论坛等，增加员工的知识面与经验。

（3）团队交流：资产管理公司可以鼓励员工在工作中进行团队交流，分享经验与知识。

（4）导师制度：资产管理公司可以为每个新员工分配一个有经验的导师，帮助员工更快地适应环境，增加员工的工作经验。

2. 选拔资产管理人才选拔资产管理人才的重要性不言而喻。

资产管理办公室的选拔主要包括以下几个方面：（1）专业能力：资产管理公司应该根据岗位要求，对员工的专业能力进行全面综合评估。

（2）综合素质：资产管理公司不仅需要考虑员工的专业能力，还需要考虑员工的综合素质，如团队合作能力、沟通协调能力、创新能力等。

（3）个人能力：资产管理公司还需要考虑员工的个人能力，如领导力、人际交往能力、自我管理能力等。

二、资产管理办公室人员管理方式的优劣1. 优点（1）对员工进行全面的培训，使员工专业能力得到提升。

（2）鼓励员工进行团队交流，增加员工的工作经验。

（3）开展导师制度，帮助新员工快速适应工作环境。

（4）通过综合评估选拔资产管理人才，提高资产管理人才的质量。

2. 不足（1）培训和选拔方式较为单一，缺少创新性。

（2）培训和选拔方案缺少个性化，不够灵活。

（3）资产管理公司未能充分利用新技术，如人工智能等，提高工作效率。

Ability Needs and Training Strategies of Asset Assessment Talents at the Age of Artificial
Intelligenee
作者： 张金娟[1];林道才[1];秦庆鑫[1]
作者机构： [1]天津商业大学
出版物刊名： 中国资产评估
页码： 19-22页
年卷期： 2019年 第5期
主题词： 资产评估;人工智能;人才需求
摘要：人工智能时代的发展,对资产评估行业造成了一定的冲击,并对人才培养提出了新的要求。

本文基于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的能力需求和培养对策。

提出将人工智能技术背景作为资产评估人才培养的一项重要前提,必须构建“人工智能+资产评估”型人才培养的新模式,从而使资产评估行业能够更好的发展。