人工智能時代下資產評估行業的升級與發展

摘要：隨著人工智能技術的不斷發展，金融業都面臨著不可規避的技術顛覆，所以資產評估行業也要把握技術動向，提前了解人工智能時代下資產評估行業的升級與發展，并提前做好商業布局，以便在未來走在行業前端。本文預測，未來人工智能和資產評估行業會呈現陡緩有序的增長態勢，行業競爭、邊界和效率都會發生變革。不過，從我國目前的行業形勢來看，人工智能更多被應用于電子商務行業和金融業，在資產評估行業的應用較為有限。本文提出建議：推動行業整合與協作，積極探索新業務市場，培養跨專業人才。

關鍵詞：人工智能;資產評估;產業升級

中圖分類號：F230-4;G642 ?文獻識別碼：A ?文章編號：2096-3157（2020）20-0123-03

一、研究背景

如今，我國已經開始步入人工智能時代，伴隨著新技術的崛起，各行各業都迎來了全新的挑戰，尤其是高端服務業，也面臨著技術變遷帶來的壓力，不得不主動尋求轉型升級，以應對時代發展的潮流。人工智能是當下產業轉型的重要驅動力，通過人工智能和資產評估行業的結合，進一步強化了行業附加值能力，并且突破了原有行業邊界，通過智能化運作流程實現了高度的自動化和協同化，進而得到行業的廣泛關注。基于此，本文對人工智能和資產評估行業的結合進行了分析，從而為行業轉型提供了堅實的理論基礎。

二、人工智能的優勢分析

人工智能是世界信息科技發展的重要結晶，該技術對傳統信息化具有顛覆性意義，強調的不是人通過機器完成任務，而是機器本身產生的一定思考能力，將徹底取代大部分人力勞動崗位。在人工智能日新月異的進步下，也開始逐步發揮優勢，對行業運作和分工起到了效率增進作用，并為人類生活創造眾多益處。根據前文所述，人工智能對資產評估行業的影響是必然的，這是基于算法的自動化、高效性和便捷性，將對資產評估行業起到顛覆式創新作用，重構業務鏈條，發揮智能化運作的優越性。

1.自動產生運算機制

通過人為提供大量數據的情況下，將對人工智能系統進行強而有效的訓練，這會讓系統的計算能力逐步接近人腦功能，并為每次計算提供相應反饋，促使人工智能系統來學習掌握輸入變量與輸出變量的關聯性，產生能夠掌握量化規律關系的計算方法，從而建立分類標簽和定義，在未來對該系統輸入數據后，能自動產生預測結果，通過反饋來訓練系統朝向正確的計算結果靠攏，最終實現人工智能的目標。舉例來說，在資產評估行業內，可以將資產相關的外部經濟環境、產業環境以及內部財務數據變量輸入系統，將資產估值、風險價值等作為輸出數據，通過大量的數據訓練支持下，構建輸入和輸出的模型，通過不斷訓練來構建智能運算機制。

2.高效信息迭代

隨著我國信息技術的不斷發展，人工智能的運算速度也在不斷提升，促使人工智能可以訓練龐大數據量，這種高效運算加快了算法訓練速度，也減少了迭代運算試錯時間，提高了人工智能系統的信息效率，更可能計算出正確結果。根據過去封閉博弈的人工智能案例可知，在既定規則的封閉系統下，計算變量是有限的，那么人工智能可以計算超過萬倍億倍于人腦的計算量，可以在窮盡所有可能結果中得出最優決策，這在資產評估行業也是一樣，封閉式決策中人腦是難以博弈過人工智能的，極限也只能達到平手。根據高效的人工智能計算能力，通過知識圖譜來構建精密計算的資產評估結果，迅速執行運作決策，發揮人工智能的計算速度優越性。

3.整合大數據

人工智能時代下，系統能全面整合行業數據資源，構建算法訓練的重要基礎，有利于構建人工智能資產評估的大數據框架，推動人工智能主動去尋找必要數據資源，并不斷更新大數據庫，升級智能系統的認知邊界，通過計算資源、網絡資源、存儲資源等構架數據源，通過人工智能建立云計算體系，從而擴大人工智能系統的邊界，讓合作企業都能連接到云端系統，共同訓練人工智能的算法，并彌補數據來源的不足，擴大數據資源的對比庫，有利于全面構建人工智能計算體系。未來，云計算和人工智能的結合是必然趨勢，有助于智能化資產評估行業整合外部資源，為行業拓展提供重要支持，有助于建立人工智能的自我迭代能力，從而幫助人工智能演化成更具商業價值的技術形態。因此，應當整合大數據來建立人工智能的鋪墊技術，幫助人工智能內生性優化和自我完善，幫助行業完成顛覆式變革。

除此之外，通過線性回歸、決策樹、隨機森林、層次聚類、高斯混合模型等運算方式，可以深入了解參照物的市場情況、數據可靠性、修正系數、選擇評估、估算收益、分析現狀等作用，發揮人工智能對數據資源的挖掘能力，不斷自主迭代演化，將算法應用于實踐。可以看出，人工智能技術具有沒有邊界的技術空間，有助于資產評估行業更好發揮職能作用，對資產進行高效、客觀、科學、精準的評估。

三、人工智能對資產評估行業的影響作用

1.擴大競爭格局

一直以來，互聯網經濟都對資產評估行業造成了巨大影響，人工智能的出現也會給行業競爭帶來全新的邊界，促使行業內產生聯盟格局，不同商業形態開展激烈競爭。在人工智能的推動下，大量新興資產評估企業應運而生，產生了云估價服務，行業業務范圍逐步從估價精度、覆蓋范圍、市場靈敏性、客戶維護和交易過程都出現高度競爭，企業通過人工智能技術來不斷加強競爭能力。隨著人工智能對數據挖掘的支持，大幅提升了資產評估行業的數據精度和計算能力，有助于全面發揮大數據價值，并通過區塊鏈技術實現產業價值鏈的大數據渠道共建和共享，催生一系列估價數據平臺，為房地產公司、汽車公司等提供更優化的評估服務，推動行業競爭格局的迅猛發展。

隨著人工智能的應用，這將進一步擴大資產評估的業務范圍，如今各類資產評估企業都在開展智能化業務運作，由評估企業建立一個APP，委托方可以登錄賬號，在平臺內輸入評估對象、目的、范圍等相關信息，通過平臺云智能系統的計算下，能在線給客戶提供評估報告，相關評估費用支付也可以借助人工智能系統來完成，并整合化處理信息補充、異議、修改等問題。

2.擴大和改善評估業務

一般而言，資產評估對象主要有固定性資產、流動性資產、無形性資產，在人工智能的迅猛發展下，大數據資產成為資產評估行業的重要生產要素，根據企業資源基礎理論，這有助于未來公司建立競爭優勢。可以看出，人工智能時代是由大數據作為驅動的行業發展趨勢，智能大數據資產是資產評估行業運作和投資中積累得到的龐大信息，其中有資產標的的價格走勢、屬性信息、宏觀環境、微觀背景、市場交易動向等一系列大數據，通過大數據能訓練人工智能完成更精準的估價算法，并為評估企業提供競爭優勢，提高利潤提升空間。可以預期，人工智能技術將能更大程度上替代人力勞動，助力資產評估行業的轉型升級，改善評估技術的科學性。

如今，越來越多的互聯網企業飛速崛起，產業發展規模十分迅速，這也對當代經濟產業結構帶來了巨大挑戰，最典型的就是互聯網企業價值的難以估量，傳統資產評估行業無法正確評估互聯網企業的價值，這是因為新興行業的商業模式和傳統企業不同，通過流量、體驗等方式來運營，甚至部分企業不惜虧損而提供用戶大量補貼，行業內更迭速度較快，行業企業的落差較大，現金流穩定性極低。對此，基于人工智能驅動的資產評估行業才能為新興互聯網企業提供可靠估價，通過數據挖掘來分析互聯網企業的投資價值。

3.提高行業效率水平

人工智能加速了互聯網和資產評估行業融合發展，因為互聯網構成了“零邊際成本”社會，并伴隨物聯網和5G通信對互聯網信息池的影響，未來互聯網將呈現幾何倍的大數據增長，數據存儲量龐大，企業必須依賴云服務端來存儲數據，信息資產呈現了高度多維化狀態，人腦已經無法應對海量的數據價值挖掘。同時，在云計算的支持下，可以集成聯盟化的數據資產池，允許數據資源即時提供給合作者，并且附帶計算服務，大大減少了人工維護的成本和時間，并且節省了多方主體的協調工作。

在人工智能驅動的資產評估行業模式下，人工智能對業務流程起到了重要推動作用，將徹底取代傳統資產評估模式，人工智能將賦能資產評估行業的大數據管理和計算，提供了無人化的運作屬性，實現高效率、低成本的大數據處理。具體而言，人工智能在資產評估行業的典型應用就在收集和處理行業大數據，并且這種收集工作是全面性的，可以挖掘所有可接觸資產池中的一切信息，將有用信息高效編碼采集到云平臺中，并由智能化系統來存儲、整合和處理大數據結構，一方面有助于自我訓練來尋找數據規律，另一方面能便于資產評估師來查詢數據，利用關鍵大數據信息制作評估報告等。

總的來說，人工智能技術將進一步擴大資產評估行業的大數據價值，可以根據企業戰略的需要，智能化收集相關信息，并且通過自然語言處理來將文字、圖片、語音、視頻等信息轉化為數字化結構，高效量化資產實例信息，通過深度學習來構建經濟模型，并對交易對象實施自動估價。因此，在人工智能的支持下，大幅提升了傳統資產評估行業的數據精度，特別是可以智能化收集和量化交易實例，改善資源庫匱乏現狀，大大改善了資產評估業務效率。

可以預期，在人工智能云平臺的支持下，不僅能讓單個企業優化效率，還能通過企業之間智能化合約來構建協作機制，讓行業資產評估機構產生高效的競合格局，在合理前提下實現同行信息共享和協同業務，并構建行業的標準化建設，同時也建立了數據安全性。

四、人工智能時代下資產評估行業的發展對策

隨著人工智能的商業化應用，人工智能價值也在資產評估行業內被不斷開發，促使資產評估行業邊界開始拓寬。可以預見，未來人工智能和資產評估行業會呈現陡緩有序的增長態勢，行業競爭、邊界和效率都會發生變革。不過，從我國目前的行業形勢來看，人工智能更多被應用于電子商務行業和金融業，在資產評估行業的應用較為有限，但是未來前景也是十分樂觀。

1.推動行業整合與協作

人工智能將對傳統資產評估行業產生顛覆意義，勢必會造成行業主體的矛盾，所以未來行業要主張開放、包容和合作精神，應當推進共享化的人工智能平臺搭建，由大型資產評估公司為中小評估機構提供技術賦能，減少中小企業在人工智能領域的資金投入壓力。未來，應當積極打造“人工智能+資產評估”的生態圈，不斷優化多方主體的資源共享機制，發揮行業聯動性，釋放人工智能技術對行業整體的經濟價值。

2.積極探索新業務市場

如前文所述，人工智能技術將挖掘新數據價值，促使資產評估行業邊界拓寬，所以未來資產評估行業要以客戶需求為中心，根據掌握的大數據資源，結合當下客戶的需求痛點，努力探索新興業務，比如大數據資產的運作、互聯網企業的新價值評估體系，或者通過云服務來為中小評估機構提供技術、數據等云技術賦能，從而更精準預測資產的未來估值走勢。人工智能時代下，通過大量數據訓練的算法系統也將是重要資產，可以為算法資產提供抵押貸款、證券化等金融服務，并不斷探索人工智能和大數據的融合模式，挖掘大數據算法價值鏈，逐步為大數據智能算法提供保險、信托、貨幣等新服務，在算法流動的格局下，會不斷推動人工智能資產評估價值鏈的規模化增長。

3.培養跨專業人才

如今，我國資產評估行業專業的教育和培訓主要集中在傳統科目學習上，更多側重于應試教育，缺乏與時俱進的知識體系，行業內也就缺乏跨專業的技術人才。在未來資產評估人才培養體系，應當將行業動向納入教學和考試體系，需要高等教育學校加強產學研合作，將人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新興信息科技融入到教學中，特別是要在課程中加大人工智能的案例教學，讓人才具有對口的就業渠道，有助于發展成貼合人工智能時代的綜合性資產評估人才。同時，教學中注重人工智能實踐，可以由學校組織學生進行參觀、學習和實習，并邀請行業專家來學習開設講座，提高學校教育與社會要求的一致性。

毫無疑問，未來人工智能時代下，復合型人才更適應資產評估行業的發展，需要讓人才發展初期就打好扎實的專業理論基礎和創新學習能力，這也是資產評估人才能在行業顛覆中永遠不被淘汰的立身之本。另外，人工智能的發展勢必也會將不同專業組成為一個新學科，因為資產評估行業人才也要學會駕馭人工智能技術，所以要在相關專業中開設計算機專業的培養方向，并加強數學邏輯思維，讓人才同時具有人工智能和資產評估的雙重專業能力。

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[注]基金項目：上海立信會計金融學院大學生創新創業訓練計劃資助（項目編號：201911047010）

作者簡介：

戚樂樂，上海立信會計金融學院學生;研究方向：資產評估。