ChatGPT与国有资产管理体系变革：应用挑战及应对策略

陆登高 王 娟 李 颖

国有资产管理信息化建设不仅是数字化时代必然趋势，也是推进国有资产管理精细化、节约化、共享化的必然举措。我国《行政事业性国有资产管理条例》中明确提出：推行资产管理网上办理，实现信息共享，随着人工智能技术的成熟，物联网、元宇宙、数字人等新兴技术的不断涌现，国有资产管理信息化、数字化、智能化建设也进入了新阶段。

ChatGPT 问世以来，国内外从学术理论到实践层面都对此进行广泛的研究与探讨。ChatGPT 具有深度自主学习、反馈动态调整、人机协同互动等特性，一度被认为引领新一代人工智能技术革命浪潮（王攀娜等，2023）。我国2023 年7 月发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》提出：国家鼓励探索生成式人工智能技术发展，构建应用生态体系。由此，ChatGPT 为各行各业发展方向、运作理念、实践运用等提供了更多的选择。在此背景下，前瞻性地探索国有资产管理中ChatGPT 所带来的变化、挑战及对策，将有助于在新一代人工智能技术运用与发展中，提升国有资产管理智能化与高质量发展，更好实现资产效益提升与成本控制。

一、ChatGPT及与国有资产管理工作的适配性

作为人工智能聊天机器人，ChatGPT自2022年12月公开试用以来，成功圈粉无数，成为史上用户数增速最快的应用程序（张夏恒，2023）。因Chat-GPT具备深度学习、自主创作、人机交互等特性，被公认为是继互联网、智能手机之后，带给人类的第三次革命性产品，无论是国外的微软、谷歌还是国内的腾讯、华为、阿里等互联网企业纷纷进行类ChatGPT产品开发或布局。

（一）ChatGPT运作逻辑及特点

美国人工智能公司OpenAI 开发的ChatGPT 全称为“Chat Generative Pre-trained Transformer”，可直译为“聊天生成器”。ChatGPT 除具有聊天功能，还能帮助用户开展文本生成、分类、摘要、编写、开放问答等活动。ChatGPT 的核心技术是生成式AI，它通过收集大量线上文本数据，并采用深度学习的算法从中学习和理解人类语言交流中所使用的专业知识和语法规则，进而生成符合人类习惯的对话结果（刘勤，2023）。

1.ChatGPT 运作逻辑。ChatGPT 不同于以往的人工智能模型，而是采用“大数据+大算力+大算法=强智能模型”的运作逻辑（肖峰等，2023；王爱国，2023），可从技术、用户和模型三个层面进行分析。在技术层面可分为基础设施模块和模型模块，ChatGPT 需要依托海量大数据提供针对不同问题的各类回答和模型。基础设施模块主要为其提供正常运行的各类软硬件基础设施；模型模块主要为其提供针对不同问题的各类数据分析、比较、决策等模型。在用户和模型层面，主要是依据用户指令不断修正完善初始模型，直至给出满足用户的最优策略，可分为以下几步：第一，在模型层，ChatGPT基于海量数据，针对不同问题情形挑选高质量回答，形成标注数据并让原始模型学习。第二，用户层中用户发出具体指令或提出具体问题，模型层中ChatGPT 根据用户问题关键字立刻给出原始模型及不同答案。第三，用户层中用户根据偏好对原始模型给出的不同答案进行综合排序。第四，模型层中ChatGPT 运用“用户偏好数据”形成打分模型和修正模型，并尝试针对用户需求给出满意回应和最优策略，如未给出，则重复上述三四步，直至形成用户满意的最优模型，并给出满意回应和最优策略，详见图1。

图1 ChatGPT运作逻辑

2.ChatGPT 特点。一是较强的自主学习能力。在提供丰富的数据资料和模型后，ChatGPT会基于自身算法和算力进行自主学习，及时更新知识储备。尤其在与用户连续沟通交流中，根据用户的反馈不断修正模型和答案，直至能够给出用户满意的答案，其具备的强大自主学习能力能够吸纳足够多的知识并准确有效理解来应对用户的各类提问（朱光辉等，2023）。二是主动适配用户指令。ChatGPT可依据“人类偏好”主动去理解用户指令，而不再是以自身为中心需要用户“想办法”让其理解用户指令，这与以往人机交互模型不同之处在于其拥有更高的“智力”和仿真性，更容易主动识别用户需求，提升用户使用体验。三是具备推测和创作能力。ChatGPT 自身拥有“大数据”和“大模型”，加之“大算力”使其拥有准确理解用户问题并能在与用户沟通中不断修正模型和内容，直至生成令用户满意的解决策略，这种能力使其更接近人类的推测与创作能力。

（二）ChatGPT与国有资产管理工作的适配性

在国有资产管理领域，也在不断尝试“大数据+国资管理”模式，例如国有资产管理信息化平台、公用房管理系统、无形资产管理系统等，这些系统都不同程度存在智能化程度低、数据信息流动单一、共享化不足，从而未能更好发挥系统中各类数据的价值，造成数据资产的浪费现象。ChatGPT属于生成式AI 人工智能技术，亮点在于通过对数据的学习和建模，依据提示词生成具有某种特定特征的新数据。在ChatGPT运用下，国有资产管理各类系统将具备更高的人工智能，工作人员可通过简单提示词操作完成数据查询、整理、咨询、预测、生成报告等各类操作，这不仅大大节约时间人力成本，还能大幅提升工作效率，从而使国有资产管理者从繁重的数据管理中得以解脱，有更多时间去做国有资产的宏观设计与管理工作。当然ChatGPT 为国有资产管理工作所带来的不止是一种文本信息智能化处理方式，更是一种基于用户需求和反馈的强化学习应用范式，它具有数字内容孪生能力、数字编辑能力及数字创作能力（张夏恒，2023），可替代人类进行创作、咨询、解答、翻译、客服等，它所带来的更是一种智能式的认知理解模式，由此，可改变人类对人工智能的看法，丰富人类思考和处理问题的方式方法。

二、国有资产管理体系变革

近年来，国有资产管理中存在的“重资金轻资产，重购置轻管理”现象得到了改善，这与资产管理信息化建设有很大关联。目前，国有资产管理领域开发的各类信息产品为管理过程中信息查询、数据运算、报表生成、辅助决策等提供了重要帮助。但这些系统均存在智能化程度低、不同系统间数据共享化不足、数据管理存在一定滞后性等问题。而基于ChatGPT的国有资产管理具有明显的优势，将为国有资产管理体系带来诸多变革。

（一）管理理念

以ChatGPT 为代表的人工智能技术成为驱动人类社会思维方式、组织架构和运作模式发生根本性变革、全方位重塑的引领力量（于文轩等，2023），这也为国有资产管理理念创新、重塑管理模式等提供了新的发展机遇。

1.服务智能化。目前围绕国有资产管理开发的一系列信息化系统所提供的信息化服务基本是相互割裂的，各个系统间存在数据孤岛现象，并未从完整的国有资产管理服务体系出发来进行信息化建设以提供更为全面精准的服务，也未从国有资产整个生命周期管理进行针对性规划。社会公众对国有资产服务的需求是多元化的，但现有国有资产管理信息化系统难以做到及时精准识别需求并定制化满足。基于ChatGPT 开发的国有资产管理信息化服务系统，能及时精准、全方位获取用户的需求和偏好，为用户或组织建立大数据应用账户以基于用户需求来调度各部门或平台来提供针对性服务，将更好地识别和满足用户需要，真正实现国有资产服务的供给和需求之间双向交互。

2.决策科学化。现有国有资产管理信息化系统智能化、集成化程度低的原因主要在于各部门数据难以共享、基础数据准确性不高及模型算法过于简单等。ChatGPT 应用下国有资产信息化系统将凭借汇聚海量数据及大算法大模型优势，精准识别决策的预期目标和限定条件，实现获得多种可供选择的决策方案和决策的科学化。ChatGPT 在信息加工重组方面的超群能力，为加速推进组织决策的智能化、科学化和创新化带来新的契机。

3.沟通精准化。在传统的国有资产管理信息化平台中虽有智能客服或机器人，但用户在与其交流中存在搜不到、找不准的问题，甚至出现客服不在线、热线打不通、智能客服不智能等局限，用户体验较差。ChatGPT 应用下国有资产管理信息化平台会使资产管理部门与用户互动过程实现重构，并促使人机界面、人与人的界面发生深刻变革。ChatGPT 强大的语言理解、处理和生成能力，将显著降低沟通成本，使用户更易获取、理解和掌握所需信息，实现全方位、深层次满足用户需求，极大提升沟通效果和精准化服务。

4.管理机构重塑与再造。ChatGPT 这一先进AI 技术的发展与运用，将推动国有资产管理部门数字化、智能化建设，并引发管理机构深层次的变革，尤其在组织机构、人员安排及业务流程方面发生显著的变化。一是在机构运行和业务处理方面，ChatGPT 可使机构更高效运转、人员更轻松地履职。特别是在国有资产政策咨询和信息检索方面，ChatGPT拥有强大的信息搜索和加工合成能力，使工作更加方便快捷。二是在岗位人员设置方面，ChatGPT会引发机器替代人的危机，替代诸如政策咨询、信息加工检索等在内的很多工作岗位，并使这些岗位上的人员面临转岗或离职。三是在管理结构方面，ChatGPT与国有资产管理机构的融合发展，促使未来管理机构的规模会更小、更少，组织结构更加扁平化，行政运行成本也随之下降。以上这些变化会推动管理机构全方位、深层次改变，缩减管理层级和人员规模，重塑组织结构，加快业务流程再造，并多维度重塑管理机构与职能。

（二）应用场景

基于ChatGPT 的国有资产管理理念的变革随之带来应用场景的改变，相较于传统的国有资产管理信息系统，本文从沟通的精准化、服务的智能化、决策的科学化、管理机构重塑与再造四方面深入分析出应用场景变化趋势，如图2。

图2 基于ChatGPT的国有资产管理体系变革

1.沟通精准化使信息提取更精准便捷。一是政策咨询。国有资产管理相关政策更新变化快，工作人员对政策咨询量也较多，ChatGPT应用下国资信息系统将提供更为精准的政策建议。二是信息查询。资产使用部门在实际工作中会经常查询资产的存放地、使用人、价值等信息，ChatGPT强大的信息检索功能会更方便使用人获取相关信息。三是工作协调。ChatGPT集成与资产相关的各类系统数据，包括财务、人事在内的跨部门数据，这就大大方便用户查询使用跨部门信息，缩减工作协调成本。

2.服务智能化使信息处理更快捷安全。一是资产信息加工处理。国有资产的购置、使用、处置过程中涉及较多的信息加工与处理，ChatGPT疏通各环节信息流动，使这些信息处理更快捷。如购置阶段，通过资产采购系统完成采购后ChatGPT自动获取采购信息在资产系统中完成自动入库并及时对接财务平台以准确完成财务记账。二是资产盘点或清查。在ChatGPT 应用下使用部门定期进行资产盘点或清查时，可自动获取资产清单，根据现场情况实时在线更新资产保管人、存放地、使用状况等信息，从而提升资产信息准确度。三是资产满意度调查。传统方式获取资产使用满意度大都运用问卷星等第三方平台完成，事后还要整理相关数据，无形中增加采集成本。ChatGPT可监测使用人日常资产使用数据并定期搜集满意度数据，可准确、实时、低成本完成满意度数据生成。四是资产监督。ChatGPT能实时监测各资产使用数据，及时反馈异常数据。

3.决策科学化使信息运用更科学有效。一是制度制定。资产管理的上位文件更新变化快就要求部门及时更新内部管理制度，ChatGPT可及时准确获取上位政策文件，并依据使用人要求及时自动生成制度文本初稿，省去使用人查询文件、调研等工作环节。二是报表生成。根据用户要求生成资产年报、采购年报等各类报表供部门决策使用。三是资产绩效。当下国有资产管理绩效评价工作依据单位提供佐证材料，考核部门结合现场检查、单位自查情况，审定各单位最终的国有资产管理绩效评价结果。这种方式依赖使用单位提供数据材料，难以避免数据注水、造假等现象，ChatGPT 应用下国有资产管理绩效评价工作无需使用单位提供佐证材料，其自动从各类系统中获取所需考核数据直接完成分数汇总，生成考核结果，使绩效评价结果更科学精准。

4.管理机构重塑与再造使机构运行更合理高效。一是替代人员岗位。国有资产管理政策咨询、信息处理等岗位人员可被ChatGPT代替，节约人员成本。二是优化业务流程。ChatGPT 集成各类资产数据，减少各类系统间的数据孤岛现象，缩减工作流程，提升业务办理效率。三是内控精准化。ChatGPT 可将单位内控要求体现于系统各个模块和流程中，及时预警不合规操作，使内控措施更好落地生根。

三、国有资产管理面临的挑战及应对策略

以ChatGPT 为代表的新一代AI 人工智能技术与国有资产管理的融合发展是未来的发展趋势，这已得到广泛认可。但作为一种新兴技术，其在技术层面、应用层面、法律及伦理等层面也会给国有资产管理带来新的挑战，只有处理好技术本身及其应用存在的隐患，才能更好地发挥出“ChatGPT+国有资产”的叠加效应，真正全面提升国有资产绩效水平。

（一）面临挑战

1.技术层面。ChatGPT目前仍处于技术发展推广的前期，关键技术还不完全成熟，有待市场进一步检验，同时，其大模型大算力对信息化基础设施和基础数据模型要求较高。首先，大量基础应用的投入。一方面，要加强计算机及信息系统等基础软硬件的建设，另一方面，ChatGPT 的运作需要依赖大模型和大数据，这需要在系统中植入国有资产管理相关的各类数据模型，也需要提供国有资产采购、入账、使用、变更、报废等各方面的基础数据。其次，多系统的整合。ChatGPT依赖于大数据样本进行自主学习才能达到充分理解用户需求，这就需要整合与国有资产管理相关的各类系统，如财务系统、人事系统、科研系统等，但这些系统分别属于不同职能部门管理，各部门间出于保护核心数据等目的使得各系统还没有完全对接打通。最后，技术沟通缺乏人情。ChatGPT虽可进行智能化解答，但其毕竟没有情感，在与用户的沟通中尚不能通过语气、表情等实现充分有效理解用户需求，甚至会出现误解用户意思的情况。

2.应用层面。ChatGPT引入国有资产管理工作中会对管理人员、管理机构及管理职能产生诸多挑战。对于管理人员，ChatGPT的运用取代了大部分国有资产管理底层重复性、程序化的工作岗位和部分国有资产审核、复核等工作岗位，这将会从整体上缩减管理部门对于国有资产管理人员的需求，使得部分人员面临调岗或失业风险。对于管理机构，ChatGPT 会优化工作流程，减少业务运行环节，如ChatGPT 会整合多系统数据减少部门间繁琐的沟通协调，ChatGPT也可将内控要求构建于系统算法之中从而不必单独设置内控管理部门等。对于管理职能，ChatGPT 的引入将拓展国有资产职能架构，除了提供国有资产历史信息，还可以提供国资预测、决策等方面的重要信息。

3.法律层面。ChatGPT引入国有资产管理会引发一些法律层面的问题。一是数据侵权。基于海量数据训练的大型语言模型，ChatGPT并不会体现生成数据的正确来源，受版权保护的数据会被ChatGPT 获取并提供给用户，从而引发侵权纠纷（李金，2023），尤其当引用的数据本身就存在侵权风险时会进一步增加侵权风险。二是版权归属。通过ChatGPT生成的各类报表、决策数据等内容是否具有相应的知识产权以及这些数据权益的归属问题，目前在法律层面还未进行界定，从而容易产生数据权益纠纷及侵权问题。三是敏感信息泄露。ChatGPT 尚不能自动识别用户输入的机密信息并加以保护，容易使用户在无防备情况下提交的敏感信息出现泄露的风险。

4.伦理层面。ChatGPT的强大智能性中也存在“黑盒系统”的难题，使其难以解释它的结论生成过程和演绎逻辑（谭韵等，2023），这就会导致算法不透明、不清晰现象，用户难以信任数据的合理性和科学性，而国有资产管理涉及重要财物资产数据，严谨性、精确性要求非常高，这在一定程度上会影响ChatGPT 在国有资产领域的应用范围。同时，ChatGPT提供的信息造成错误决策和损失，其本身难以被认定为责任主体，而相关人员因专业性不足未能及时发现问题数据，可能成为相关人员逃避责任的借口，导致难以明确责任主体的问题（姜莹，2023）。

（二）应对策略

ChatGPT 在内的新一代AI 人工智能技术应用于各行各业是未来的趋势，针对发展初期的Chat-GPT技术，需要理性平衡好人工智能技术与人类智慧间的关系，并坚持包容审慎的原则，解决好Chat-GPT所带来的挑战，方能达到“为我所用”的目的。

1.加大底层与基础技术的研发投入。对于ChatGPT在内的新一代人工智能技术而言，其正常运作依赖于底层技术与基础技术，因此，要通过资金投入、政策引导、鼓励研究等多种方式实现基础设施的完善和基础模型的构建。其次，要提前谋划以ChatGPT 为中心的大模型系统，有效整合国资、财务、人事、科研在内的各类系统，实现数据无障碍流通。最后，理性宽容对待ChatGPT。即使ChatGPT 没有情感，但人类可通过转换语言表达使其充分理解用户需求，这需要用户摆脱完全依赖心理，耐心沟通交流使ChatGPT与用户产生“共情”。

2.重塑管理机构。一方面，被ChatGPT 替代的人员需要转岗或者进行人工智能操作培训，毕竟ChatGPT 的推广应用也需要一部分操作人员进行维护，管理部门每年也要加强国资部门人员人工智能技术运用培训，适应新技术运用环境与关键操作。另一方面，基于ChatGPT 的大模型大数据特点，管理部门要优化招标采购、国有资产管理、公用房屋管理在内的各类业务流程，在各类系统有效整合下实现业务流程畅通、便捷。

3.完善法律体系。ChatGPT的运行离不开法律法规的约束，法律法规对其进行规制时更需要满足与匹配其运作与发展。要完善以ChatGPT 为代表的新一代人工智能领域的立法工作，针对ChatGPT带来的法律风险，尽快出台相关法律法规，其中要对ChatGPT 生成的各类成果版权归属进行明确界定，明确侵权情形、责任及处罚等。同时，及时修订《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》在内的其他相关的法律条款，逐步形成完备的法律体系。

4.加强伦理建设。针对“黑盒系统”，除开发人员进一步加强ChatGPT 技术研究以更加明晰其内部运作逻辑外，用户需要摆脱完全依赖心理，正确对待ChatGPT等新一代人工智能技术，要坚持用户主导、技术为辅的原则，实现ChatGPT 辅助用户提升工作效率。其次，要加强国有资产管理人员伦理教育，提高职业道德水平，进一步明确有关人员在ChatGPT应用场景下的法律和道德责任，为界定人机交互中责任归属问题提供依据。

四、结语及展望

随着ChatGPT 为代表的新一代人工智能技术的广泛应用，将对国有资产管理领域产生冲击。而ChatGPT的大模型、大数据与大算力特点使其具备实时性、自主性、决策性等，将引领国有资产管理变革方向。通过对ChatGPT内部运作逻辑进行解析，认为国有资产管理理念将发生变革，进而也会带来应用场景的变化。作为一种新技术的起步阶段，ChatGPT 引入国有资产管理领域势必会带来一些挑战，理性对待ChatGPT 在内的新一代人工智能，从战略高度重视ChatGPT引发的新一轮技术革新，并从人工智能的短板与风险防范入手，进一步厘清人工智能技术赋能国有资产管理创新的推进路径，从而实现在新技术加持下提升国有资产管理水平的目标。