ChatGPT與國有資產管理體系變革：應用挑戰及應對策略

陸登高 王 娟 李 穎

國有資產管理信息化建設不僅是數字化時代必然趨勢，也是推進國有資產管理精細化、節約化、共享化的必然舉措。我國《行政事業性國有資產管理條例》中明確提出：推行資產管理網上辦理，實現信息共享，隨著人工智能技術的成熟，物聯網、元宇宙、數字人等新興技術的不斷涌現，國有資產管理信息化、數字化、智能化建設也進入了新階段。

ChatGPT 問世以來，國內外從學術理論到實踐層面都對此進行廣泛的研究與探討。ChatGPT 具有深度自主學習、反饋動態調整、人機協同互動等特性，一度被認為引領新一代人工智能技術革命浪潮（王攀娜等，2023）。我國2023 年7 月發布的《生成式人工智能服務管理暫行辦法》提出：國家鼓勵探索生成式人工智能技術發展，構建應用生態體系。由此，ChatGPT 為各行各業發展方向、運作理念、實踐運用等提供了更多的選擇。在此背景下，前瞻性地探索國有資產管理中ChatGPT 所帶來的變化、挑戰及對策，將有助于在新一代人工智能技術運用與發展中，提升國有資產管理智能化與高質量發展，更好實現資產效益提升與成本控制。

一、ChatGPT及與國有資產管理工作的適配性

作為人工智能聊天機器人，ChatGPT自2022年12月公開試用以來，成功圈粉無數，成為史上用戶數增速最快的應用程序（張夏恒，2023）。因Chat-GPT具備深度學習、自主創作、人機交互等特性，被公認為是繼互聯網、智能手機之后，帶給人類的第三次革命性產品，無論是國外的微軟、谷歌還是國內的騰訊、華為、阿里等互聯網企業紛紛進行類ChatGPT產品開發或布局。

（一）ChatGPT運作邏輯及特點

美國人工智能公司OpenAI 開發的ChatGPT 全稱為“Chat Generative Pre-trained Transformer”，可直譯為“聊天生成器”。ChatGPT 除具有聊天功能，還能幫助用戶開展文本生成、分類、摘要、編寫、開放問答等活動。ChatGPT 的核心技術是生成式AI，它通過收集大量線上文本數據，并采用深度學習的算法從中學習和理解人類語言交流中所使用的專業知識和語法規則，進而生成符合人類習慣的對話結果（劉勤，2023）。

1.ChatGPT 運作邏輯。ChatGPT 不同于以往的人工智能模型，而是采用“大數據+大算力+大算法=強智能模型”的運作邏輯（肖峰等，2023；王愛國，2023），可從技術、用戶和模型三個層面進行分析。在技術層面可分為基礎設施模塊和模型模塊，ChatGPT 需要依托海量大數據提供針對不同問題的各類回答和模型。基礎設施模塊主要為其提供正常運行的各類軟硬件基礎設施；模型模塊主要為其提供針對不同問題的各類數據分析、比較、決策等模型。在用戶和模型層面，主要是依據用戶指令不斷修正完善初始模型，直至給出滿足用戶的最優策略，可分為以下幾步：第一，在模型層，ChatGPT基于海量數據，針對不同問題情形挑選高質量回答，形成標注數據并讓原始模型學習。第二，用戶層中用戶發出具體指令或提出具體問題，模型層中ChatGPT 根據用戶問題關鍵字立刻給出原始模型及不同答案。第三，用戶層中用戶根據偏好對原始模型給出的不同答案進行綜合排序。第四，模型層中ChatGPT 運用“用戶偏好數據”形成打分模型和修正模型，并嘗試針對用戶需求給出滿意回應和最優策略，如未給出，則重復上述三四步，直至形成用戶滿意的最優模型，并給出滿意回應和最優策略，詳見圖1。

圖1 ChatGPT運作邏輯

2.ChatGPT 特點。一是較強的自主學習能力。在提供豐富的數據資料和模型后，ChatGPT會基于自身算法和算力進行自主學習，及時更新知識儲備。尤其在與用戶連續溝通交流中，根據用戶的反饋不斷修正模型和答案，直至能夠給出用戶滿意的答案，其具備的強大自主學習能力能夠吸納足夠多的知識并準確有效理解來應對用戶的各類提問（朱光輝等，2023）。二是主動適配用戶指令。ChatGPT可依據“人類偏好”主動去理解用戶指令，而不再是以自身為中心需要用戶“想辦法”讓其理解用戶指令，這與以往人機交互模型不同之處在于其擁有更高的“智力”和仿真性，更容易主動識別用戶需求，提升用戶使用體驗。三是具備推測和創作能力。ChatGPT 自身擁有“大數據”和“大模型”，加之“大算力”使其擁有準確理解用戶問題并能在與用戶溝通中不斷修正模型和內容，直至生成令用戶滿意的解決策略，這種能力使其更接近人類的推測與創作能力。

（二）ChatGPT與國有資產管理工作的適配性

在國有資產管理領域，也在不斷嘗試“大數據+國資管理”模式，例如國有資產管理信息化平臺、公用房管理系統、無形資產管理系統等，這些系統都不同程度存在智能化程度低、數據信息流動單一、共享化不足，從而未能更好發揮系統中各類數據的價值，造成數據資產的浪費現象。ChatGPT屬于生成式AI 人工智能技術，亮點在于通過對數據的學習和建模，依據提示詞生成具有某種特定特征的新數據。在ChatGPT運用下，國有資產管理各類系統將具備更高的人工智能，工作人員可通過簡單提示詞操作完成數據查詢、整理、咨詢、預測、生成報告等各類操作，這不僅大大節約時間人力成本，還能大幅提升工作效率，從而使國有資產管理者從繁重的數據管理中得以解脫，有更多時間去做國有資產的宏觀設計與管理工作。當然ChatGPT 為國有資產管理工作所帶來的不止是一種文本信息智能化處理方式，更是一種基于用戶需求和反饋的強化學習應用范式，它具有數字內容孿生能力、數字編輯能力及數字創作能力（張夏恒，2023），可替代人類進行創作、咨詢、解答、翻譯、客服等，它所帶來的更是一種智能式的認知理解模式，由此，可改變人類對人工智能的看法，豐富人類思考和處理問題的方式方法。

二、國有資產管理體系變革

近年來，國有資產管理中存在的“重資金輕資產，重購置輕管理”現象得到了改善，這與資產管理信息化建設有很大關聯。目前，國有資產管理領域開發的各類信息產品為管理過程中信息查詢、數據運算、報表生成、輔助決策等提供了重要幫助。但這些系統均存在智能化程度低、不同系統間數據共享化不足、數據管理存在一定滯后性等問題。而基于ChatGPT的國有資產管理具有明顯的優勢，將為國有資產管理體系帶來諸多變革。

（一）管理理念

以ChatGPT 為代表的人工智能技術成為驅動人類社會思維方式、組織架構和運作模式發生根本性變革、全方位重塑的引領力量（于文軒等，2023），這也為國有資產管理理念創新、重塑管理模式等提供了新的發展機遇。

1.服務智能化。目前圍繞國有資產管理開發的一系列信息化系統所提供的信息化服務基本是相互割裂的，各個系統間存在數據孤島現象，并未從完整的國有資產管理服務體系出發來進行信息化建設以提供更為全面精準的服務，也未從國有資產整個生命周期管理進行針對性規劃。社會公眾對國有資產服務的需求是多元化的，但現有國有資產管理信息化系統難以做到及時精準識別需求并定制化滿足。基于ChatGPT 開發的國有資產管理信息化服務系統，能及時精準、全方位獲取用戶的需求和偏好，為用戶或組織建立大數據應用賬戶以基于用戶需求來調度各部門或平臺來提供針對性服務，將更好地識別和滿足用戶需要，真正實現國有資產服務的供給和需求之間雙向交互。

2.決策科學化。現有國有資產管理信息化系統智能化、集成化程度低的原因主要在于各部門數據難以共享、基礎數據準確性不高及模型算法過于簡單等。ChatGPT 應用下國有資產信息化系統將憑借匯聚海量數據及大算法大模型優勢，精準識別決策的預期目標和限定條件，實現獲得多種可供選擇的決策方案和決策的科學化。ChatGPT 在信息加工重組方面的超群能力，為加速推進組織決策的智能化、科學化和創新化帶來新的契機。

3.溝通精準化。在傳統的國有資產管理信息化平臺中雖有智能客服或機器人，但用戶在與其交流中存在搜不到、找不準的問題，甚至出現客服不在線、熱線打不通、智能客服不智能等局限，用戶體驗較差。ChatGPT 應用下國有資產管理信息化平臺會使資產管理部門與用戶互動過程實現重構，并促使人機界面、人與人的界面發生深刻變革。ChatGPT 強大的語言理解、處理和生成能力，將顯著降低溝通成本，使用戶更易獲取、理解和掌握所需信息，實現全方位、深層次滿足用戶需求，極大提升溝通效果和精準化服務。

4.管理機構重塑與再造。ChatGPT 這一先進AI 技術的發展與運用，將推動國有資產管理部門數字化、智能化建設，并引發管理機構深層次的變革，尤其在組織機構、人員安排及業務流程方面發生顯著的變化。一是在機構運行和業務處理方面，ChatGPT 可使機構更高效運轉、人員更輕松地履職。特別是在國有資產政策咨詢和信息檢索方面，ChatGPT擁有強大的信息搜索和加工合成能力，使工作更加方便快捷。二是在崗位人員設置方面，ChatGPT會引發機器替代人的危機，替代諸如政策咨詢、信息加工檢索等在內的很多工作崗位，并使這些崗位上的人員面臨轉崗或離職。三是在管理結構方面，ChatGPT與國有資產管理機構的融合發展，促使未來管理機構的規模會更小、更少，組織結構更加扁平化，行政運行成本也隨之下降。以上這些變化會推動管理機構全方位、深層次改變，縮減管理層級和人員規模，重塑組織結構，加快業務流程再造，并多維度重塑管理機構與職能。

（二）應用場景

基于ChatGPT 的國有資產管理理念的變革隨之帶來應用場景的改變，相較于傳統的國有資產管理信息系統，本文從溝通的精準化、服務的智能化、決策的科學化、管理機構重塑與再造四方面深入分析出應用場景變化趨勢，如圖2。

圖2 基于ChatGPT的國有資產管理體系變革

1.溝通精準化使信息提取更精準便捷。一是政策咨詢。國有資產管理相關政策更新變化快，工作人員對政策咨詢量也較多，ChatGPT應用下國資信息系統將提供更為精準的政策建議。二是信息查詢。資產使用部門在實際工作中會經常查詢資產的存放地、使用人、價值等信息，ChatGPT強大的信息檢索功能會更方便使用人獲取相關信息。三是工作協調。ChatGPT集成與資產相關的各類系統數據，包括財務、人事在內的跨部門數據，這就大大方便用戶查詢使用跨部門信息，縮減工作協調成本。

2.服務智能化使信息處理更快捷安全。一是資產信息加工處理。國有資產的購置、使用、處置過程中涉及較多的信息加工與處理，ChatGPT疏通各環節信息流動，使這些信息處理更快捷。如購置階段，通過資產采購系統完成采購后ChatGPT自動獲取采購信息在資產系統中完成自動入庫并及時對接財務平臺以準確完成財務記賬。二是資產盤點或清查。在ChatGPT 應用下使用部門定期進行資產盤點或清查時，可自動獲取資產清單，根據現場情況實時在線更新資產保管人、存放地、使用狀況等信息，從而提升資產信息準確度。三是資產滿意度調查。傳統方式獲取資產使用滿意度大都運用問卷星等第三方平臺完成，事后還要整理相關數據，無形中增加采集成本。ChatGPT可監測使用人日常資產使用數據并定期搜集滿意度數據，可準確、實時、低成本完成滿意度數據生成。四是資產監督。ChatGPT能實時監測各資產使用數據，及時反饋異常數據。

3.決策科學化使信息運用更科學有效。一是制度制定。資產管理的上位文件更新變化快就要求部門及時更新內部管理制度，ChatGPT可及時準確獲取上位政策文件，并依據使用人要求及時自動生成制度文本初稿，省去使用人查詢文件、調研等工作環節。二是報表生成。根據用戶要求生成資產年報、采購年報等各類報表供部門決策使用。三是資產績效。當下國有資產管理績效評價工作依據單位提供佐證材料，考核部門結合現場檢查、單位自查情況，審定各單位最終的國有資產管理績效評價結果。這種方式依賴使用單位提供數據材料，難以避免數據注水、造假等現象，ChatGPT 應用下國有資產管理績效評價工作無需使用單位提供佐證材料，其自動從各類系統中獲取所需考核數據直接完成分數匯總，生成考核結果，使績效評價結果更科學精準。

4.管理機構重塑與再造使機構運行更合理高效。一是替代人員崗位。國有資產管理政策咨詢、信息處理等崗位人員可被ChatGPT代替，節約人員成本。二是優化業務流程。ChatGPT 集成各類資產數據，減少各類系統間的數據孤島現象，縮減工作流程，提升業務辦理效率。三是內控精準化。ChatGPT 可將單位內控要求體現于系統各個模塊和流程中，及時預警不合規操作，使內控措施更好落地生根。

三、國有資產管理面臨的挑戰及應對策略

以ChatGPT 為代表的新一代AI 人工智能技術與國有資產管理的融合發展是未來的發展趨勢，這已得到廣泛認可。但作為一種新興技術，其在技術層面、應用層面、法律及倫理等層面也會給國有資產管理帶來新的挑戰，只有處理好技術本身及其應用存在的隱患，才能更好地發揮出“ChatGPT+國有資產”的疊加效應，真正全面提升國有資產績效水平。

（一）面臨挑戰

1.技術層面。ChatGPT目前仍處于技術發展推廣的前期，關鍵技術還不完全成熟，有待市場進一步檢驗，同時，其大模型大算力對信息化基礎設施和基礎數據模型要求較高。首先，大量基礎應用的投入。一方面，要加強計算機及信息系統等基礎軟硬件的建設，另一方面，ChatGPT 的運作需要依賴大模型和大數據，這需要在系統中植入國有資產管理相關的各類數據模型，也需要提供國有資產采購、入賬、使用、變更、報廢等各方面的基礎數據。其次，多系統的整合。ChatGPT依賴于大數據樣本進行自主學習才能達到充分理解用戶需求，這就需要整合與國有資產管理相關的各類系統，如財務系統、人事系統、科研系統等，但這些系統分別屬于不同職能部門管理，各部門間出于保護核心數據等目的使得各系統還沒有完全對接打通。最后，技術溝通缺乏人情。ChatGPT雖可進行智能化解答，但其畢竟沒有情感，在與用戶的溝通中尚不能通過語氣、表情等實現充分有效理解用戶需求，甚至會出現誤解用戶意思的情況。

2.應用層面。ChatGPT引入國有資產管理工作中會對管理人員、管理機構及管理職能產生諸多挑戰。對于管理人員，ChatGPT的運用取代了大部分國有資產管理底層重復性、程序化的工作崗位和部分國有資產審核、復核等工作崗位，這將會從整體上縮減管理部門對于國有資產管理人員的需求，使得部分人員面臨調崗或失業風險。對于管理機構，ChatGPT 會優化工作流程，減少業務運行環節，如ChatGPT 會整合多系統數據減少部門間繁瑣的溝通協調，ChatGPT也可將內控要求構建于系統算法之中從而不必單獨設置內控管理部門等。對于管理職能，ChatGPT 的引入將拓展國有資產職能架構，除了提供國有資產歷史信息，還可以提供國資預測、決策等方面的重要信息。

3.法律層面。ChatGPT引入國有資產管理會引發一些法律層面的問題。一是數據侵權。基于海量數據訓練的大型語言模型，ChatGPT并不會體現生成數據的正確來源，受版權保護的數據會被ChatGPT 獲取并提供給用戶，從而引發侵權糾紛（李金，2023），尤其當引用的數據本身就存在侵權風險時會進一步增加侵權風險。二是版權歸屬。通過ChatGPT生成的各類報表、決策數據等內容是否具有相應的知識產權以及這些數據權益的歸屬問題，目前在法律層面還未進行界定，從而容易產生數據權益糾紛及侵權問題。三是敏感信息泄露。ChatGPT 尚不能自動識別用戶輸入的機密信息并加以保護，容易使用戶在無防備情況下提交的敏感信息出現泄露的風險。

4.倫理層面。ChatGPT的強大智能性中也存在“黑盒系統”的難題，使其難以解釋它的結論生成過程和演繹邏輯（譚韻等，2023），這就會導致算法不透明、不清晰現象，用戶難以信任數據的合理性和科學性，而國有資產管理涉及重要財物資產數據，嚴謹性、精確性要求非常高，這在一定程度上會影響ChatGPT 在國有資產領域的應用范圍。同時，ChatGPT提供的信息造成錯誤決策和損失，其本身難以被認定為責任主體，而相關人員因專業性不足未能及時發現問題數據，可能成為相關人員逃避責任的借口，導致難以明確責任主體的問題（姜瑩，2023）。

（二）應對策略

ChatGPT 在內的新一代AI 人工智能技術應用于各行各業是未來的趨勢，針對發展初期的Chat-GPT技術，需要理性平衡好人工智能技術與人類智慧間的關系，并堅持包容審慎的原則，解決好Chat-GPT所帶來的挑戰，方能達到“為我所用”的目的。

1.加大底層與基礎技術的研發投入。對于ChatGPT在內的新一代人工智能技術而言，其正常運作依賴于底層技術與基礎技術，因此，要通過資金投入、政策引導、鼓勵研究等多種方式實現基礎設施的完善和基礎模型的構建。其次，要提前謀劃以ChatGPT 為中心的大模型系統，有效整合國資、財務、人事、科研在內的各類系統，實現數據無障礙流通。最后，理性寬容對待ChatGPT。即使ChatGPT 沒有情感，但人類可通過轉換語言表達使其充分理解用戶需求，這需要用戶擺脫完全依賴心理，耐心溝通交流使ChatGPT與用戶產生“共情”。

2.重塑管理機構。一方面，被ChatGPT 替代的人員需要轉崗或者進行人工智能操作培訓，畢竟ChatGPT 的推廣應用也需要一部分操作人員進行維護，管理部門每年也要加強國資部門人員人工智能技術運用培訓，適應新技術運用環境與關鍵操作。另一方面，基于ChatGPT 的大模型大數據特點，管理部門要優化招標采購、國有資產管理、公用房屋管理在內的各類業務流程，在各類系統有效整合下實現業務流程暢通、便捷。

3.完善法律體系。ChatGPT的運行離不開法律法規的約束，法律法規對其進行規制時更需要滿足與匹配其運作與發展。要完善以ChatGPT 為代表的新一代人工智能領域的立法工作，針對ChatGPT帶來的法律風險，盡快出臺相關法律法規，其中要對ChatGPT 生成的各類成果版權歸屬進行明確界定，明確侵權情形、責任及處罰等。同時，及時修訂《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》在內的其他相關的法律條款，逐步形成完備的法律體系。

4.加強倫理建設。針對“黑盒系統”，除開發人員進一步加強ChatGPT 技術研究以更加明晰其內部運作邏輯外，用戶需要擺脫完全依賴心理，正確對待ChatGPT等新一代人工智能技術，要堅持用戶主導、技術為輔的原則，實現ChatGPT 輔助用戶提升工作效率。其次，要加強國有資產管理人員倫理教育，提高職業道德水平，進一步明確有關人員在ChatGPT應用場景下的法律和道德責任，為界定人機交互中責任歸屬問題提供依據。

四、結語及展望

隨著ChatGPT 為代表的新一代人工智能技術的廣泛應用，將對國有資產管理領域產生沖擊。而ChatGPT的大模型、大數據與大算力特點使其具備實時性、自主性、決策性等，將引領國有資產管理變革方向。通過對ChatGPT內部運作邏輯進行解析，認為國有資產管理理念將發生變革，進而也會帶來應用場景的變化。作為一種新技術的起步階段，ChatGPT 引入國有資產管理領域勢必會帶來一些挑戰，理性對待ChatGPT 在內的新一代人工智能，從戰略高度重視ChatGPT引發的新一輪技術革新，并從人工智能的短板與風險防范入手，進一步厘清人工智能技術賦能國有資產管理創新的推進路徑，從而實現在新技術加持下提升國有資產管理水平的目標。