面对数字经济时代的挑战，中央财经大学以“新文科”建设为引领，积极探索推动资产评估学科现代化建设，创新高校数智人才培养模式，培育符合时代需求的资产评估数字化人才。

现代化建设总体思路

《中国资产评估行业发展报告（2023年度）》显示，77.47%的评估机构认为缺乏信息化人才是开展信息化技术创新的主要挑战。中央财经大学作为我国资产评估人才培养的重要力量，依托财经专业平台优势以及财政部、中国资产评估协会、全国资产评估专业学位研究生教育指导委员会秘书处等机构助力，构建“技术驱动—场景创新—生态重构”三位一体的学科现代化发展体系，重点突破大数据价值挖掘、人工智能算法融合、数据资产确权估值三大战略方向，着力打造数字经济时代资产评估学科新范式。

一是大数据与资产评估。通过互联网爬虫技术，评估人员可以自动收集各种公开的财务数据、市场数据等，大大减少人工收集数据的工作量，并提高数据准确性。同时，大数据技术还能通过机器学习、数据挖掘等方法，对大量数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和趋势，帮助评估人员进行市场预测和风险控制，更准确地评估资产价值。但由于大数据自身体量浩大、模态繁多且生成快速，要想从大数据中挖掘出大价值，需要对资产评估流程进行重新审视，从传统环境下以经验为中心的视角转向大数据环境下以数据为中心的视角，改进资产评估工作理念，应对大数据环境下所面临的全新挑战。

二是人工智能与资产评估。运用人工智能模型辅助进行资产评估也是目前资产评估学科现代化建设的一大趋势。但目前将人工智能方法应用于资产评估领域的研究较为缺乏，仅有的研究主要集中在房地产价格评估、知识产权价格评估领域，对企业价值评估研究较少。因此，应以企业价值评估为切入点，构建以套索回归（LASSO）、渐进梯度提升树（GBRT）、随机森林（Random Forest）三种机器学习算法为基础的人工智能企业价值评估系统，推动智能估值发展。

三是数据资产评估。数字资产评估是进行数据资产管理和交易的重要基础，是释放数据要素价值的前提。相较于传统类型资产，数据所具有的非消耗性、可复制性、时效性及价值不确定性等特点使其评估需要引入新的评估维度，如数据规模、数据多样性、数据更新频率、数据隐私保护水平以及数据应用能力等，综合考量数据的内在价值和潜在价值。

实施路径

其一，数智化课程重构，创新教学模式。

学校对资产评估学科课程体系实施“数字+”改造，构建“基础模块+数字模块+交叉模块”的课程群。在本科人才培养方案中增设必修课《资产评估数据处理与分析》，新增选修课《机器学习与资产评估》及通识课程《Python与网络爬虫》，全方位提升学生的数字化素养。新增“智能估值”培养方向，在研究生课程体系中构建《资产评估统计理论》《资产评估统计软件应用》《资产评估研究前沿方法》的阶梯式方法论课程体系，并开设《Python与深度学习》《机器学习与资产评估》等选修课程，将大数据、人工智能等融入教学。

在教学方法上，积极探索线上线下相结合的教学模式，开展将人工智能等新技术应用于教学的教改课题研究。建设3门在线课程，其中本科《资产评估学》课程于2023年9月在中国大学慕课（MOOC）平台上线，利用现代信息技术手段为学生提供更加便捷、高效的学习体验，选课人数超4000人。研究生在线开放课程《企业价值评估研究》《资产评估实务与案例分析》，选课人次超6000人，辐射全国高校。学科团队先后开展《智能教育新时代：大模型赋能智慧课堂——基于〈Python与网络爬虫〉课程的探索》《从“传统评估”到“数字技术智能估值”的〈资产评估〉融合沉浸式教学方法探究——以新型地理信息技术的使用为例》《面向未来的资产评估教学：人工智能与资产评估的融合探索》等教改课题研究并应用于课堂之中，激发学生的学习兴趣与积极性。

本专业教师积极开发教学案例，多位教师先后参加全国资产评估教学案例大赛，并分别荣获第四届资产评估教学案例大赛一等奖和三等奖、第五届资产评估教学案例大赛一等奖、第七届资产评估教学案例大赛三等奖以及第十届资产评估教学案例大赛二等奖。

其二，产学研教深度融合，构建三维实践育人体系。

学校持续深化校企人才协同育人模式，与中评协以及多家评估机构建立紧密的合作关系，通过共同制定人才培养方案、共享优质资源等创新举措，构建产学研深度融合的育人平台。与中和资产评估有限公司共同打造的产教融合创新固定实践基地获评首批“中央财经大学研究生产教融合创新示范实践基地”。邀请实务专家共同编写教材《企业价值评估研究》入选中央财经大学“双一流”建设研究生精品教材建设。构造“内引外联”创新教学机制，聘请24位高级职称资产评估实务专家参与授课，围绕《智能估值》《超越传统学习——资产评估专业如何应对人工智能的挑战》等主题展开分享，将行业最新动态与技术创新融入课堂教学，有效拓宽学生专业视野。

学科团队积极搭建“政产学研”对话平台，通过课题及研讨会等形式促进学科交叉融合。牵头制定行业人才培养标准，连续6年为中评协撰写《中国资产评估行业发展报告》，并承担多项中评协重大课题。发起中国评估论坛，该论坛已成为资产评估领域规格较高的学术会议之一。“以书代刊”，创办《资产评估研究》，发起并主办中国资产评估学术论坛，迄今为止已举办七届。发起“资产评估大讲堂”等品牌活动。举办“龙马奋进·资产评估学科建设高端论坛”，全面总结资产评估学科建设的发展现状和优秀成果，推动资产评估专业教育与行业的融合及互动。举办“资产评估一流专业建设研讨会”，就评估热点问题进行深入探讨，包括大数据、区块链相关评估问题研究。学科团队赴评估机构实践调研，就智能估值的创新成果及技术挑战展开探讨，共同促进人工智能理论与估值实践的结合。

其三，师资引育双轮驱动，打造复合型师资团队。

推行“卓越师资培育双轨计划”，通过外部引进与内部培育双向发力：在前瞻性引进具有大数据、人工智能等复合背景优秀博士生的同时，强化现有师资数字化能力建设，建立跨学科教研共同体。鼓励教师深度参与“评估+大数据”交叉研究，与计算机科学、数理统计等领域专家开展协同创新。专业教师以科研为助手推动教学及其对估值新问题的思考，学术团队科研水平不断提升，并建立科研成果向教学转化的长效机制，形成“科研反哺教学、教学启迪科研”的良性循环。近三年专业教师发表论文76篇，主持国家级课题（含重大）5项、省部级课题16项。

专业教师积极服务资产评估行业发展和社会服务，努力为资产评估行业建设与发展出谋划策，有关研究成果获国家认可；撰写制定《国有企业知识产权资产评估方案》《国有企业知识产权资产分级分类管理方案》，为国家知识产权局提供决策依据；撰写《上市公司并购重组估值研究》《中国企业ESG价值创造机理与评估研究》，为中评协提供政策参考。

中央财经大学资产评估学科立足数字经济发展新格局，通过课程体系重构、产教生态共建、师资梯队再造等系统性改革，在数智化人才培养方面形成显著示范效应。面向未来，将继续秉持“以学习者为中心”的教育理念，深化教育数字化转型，着力构建具有国际视野、中国特色的资产评估人才培养体系，为行业转型升级持续输送兼具专业深度与技术厚度的复合型人才。

（作者单位：中央财经大学财政税务学院）

（责任编辑：吴进）