淺談大數據技術在資產評估領域的應用

2013年情人節這天，一部席卷北美風靡全球的39集電視劇《紙牌屋》在美國Netflix網站上全球同步首播。就連當時的美國總統奧巴馬也發推文說：“明天看《紙牌屋》，請大家別劇透。”一時間熱浪滾滾轟動空前，取得了巨大的成功。

其實，推出《紙牌屋》的這家Netflix（奈飛）公司并不是什么專業的電視臺或者影視公司，它只是一個付費訂閱視頻的網站，充其量是一個影視平臺。這家公司擁有3600萬用戶，而這些用戶每天都會在網站留下超過3000萬個操作記錄，比如換檔、選頻、暫停、快進、回放等。正是這些記錄，為網站提供了海量的可供分析的信息資料。通過對于這些海量的大數據信息的技術分析，他們發現，人們仍對英國廣播公司老片《紙牌屋》青睞有加，而這些人又大都喜歡看大衛？芬奇執導的作品，也愛看凱文？史派西主演的影片。于是，一部由大衛？芬奇執導、凱文？史派西主演的《紙牌屋》就這樣不同凡響地誕生了，這也是一部依靠大數據云計算成功策劃的電視劇。

大數據已經無可避免地滲入了我們的社會，我們迎來了大數據時代。

一、大數據概況

不同于傳統的數據抽樣處理方式，大數據技術是基于數學模型和統計資料，運用云計算和物聯網的數據分析與處理模式，對容量巨大、變化迅速、結構復雜、種類多樣的數據信息進行收集、整合、加工、管理的過程。由于大數據具有海量的數據規模、復雜的結構分布、難以預測的發展趨勢等特征，因此需要借助創新型的信息技術對其進行處理。也就是說盡管數據量巨大，但是零散、不成體系的數據內容難以為企業經營決策提供有價值的情報。所以，大數據的戰略意義不在于擁有龐大的數據信息，而在于對掌握的信息進行專業化處理，建立一個客觀、公正、科學、規范的信息平臺。與傳統的數據處理方式相比，大數據技術拓展了數據分析的抽樣方法和范圍，不再以抽樣的數據來推測真實世界，而是利用全部的數據信息，預測出可信的結論。

二、大數據的現狀及發展前景

近年來大數據的廣泛運用對社會各個層面產生了強烈沖擊，全球范圍內，研究發展大數據，利用大數據技術支持城市規劃、提高公共服務能力、助推金融行業穩健發展、推動經濟快速增長已成為趨勢。中國信息通信研究院《2019年大數據白皮書》顯示，全球數據量在2019年有望達到41ZB（即41萬億億字節），預計到2020年，全球大數據市場的收入規模將達到560億美元，較2018年的預期水平增長約33.33%，較2016年的市場收入規模翻一倍。同時報告指出，大數據產業發展政策日益完善，截至目前，除港澳臺外，全國31個省級行政單位均已下發了推進大數據發展的相關文件。另一方面，大數據技術產品也日益精細化，各行業應用大數據技術的能力逐漸增強，從最開始的互聯網、廣告、營銷等與大數據密切相關的領域，逐步向工業、政務、電信、交通、金融、醫療、教育等領域廣泛滲透。

由此可見，大數據技術正在蓬勃發展中，在信息時代背景下，資產評估行業需要提升對海量信息的加工處理能力，從低價值密度的繁雜數據中挖掘出潛在價值，實現數據的增值。

三、大數據技術在資產評估中的優勢

其一，提升資產評估工作效率。

傳統資產評估工作極其耗時費力，一項評估項目從約定書的簽訂，到評估計劃的編寫，評估參數的查找確定，以及相關評估數據的分析演算，直至最終完成評估報告，工作底稿歸檔，可能需要耗費數月的時間。而大數據技術依托的是信息服務運營商提供的“云端”數據信息系統，評估機構可以將收集到的數據上傳至系統中，運營商負責采集和管理這些數據，并為資產評估機構提供數據分析與處理服務，評估機構則通過詢價平臺獲取參數，從而實現資產評估行業與信息行業的互惠共贏發展，利用數據模型代替了手工計算。同時，隨著信息技術發展以及終端設備的不斷升級改進，未來可以實現一部平板電腦在很短時間內就能完成全部評估工作，評估效率大大提升。

其二，提高資產評估的公正性。

傳統的資產評估中，評估人員需要對標的物收集相關的數據資料，同時分析不同評估方法下這些參數會推演出何種計算結果。然而，受評估人員主觀判斷、職業操守素養、時間形勢以及人為干預的影響。得出的評估結論往往不具有公允性，很難得到結論的使用者以及市場的認可。而大數據評估取自于一個客觀、公正的系統平臺，沒有任何主觀及人為意識因素，得出的結論是公允公平的，更容易被使用者和市場認可。

其三，提高評估的科學性，有效控制資產評估風險。

傳統的資產評估的方式，大都是基于抽樣模式，在實際評估工作中，也多是采用小樣本量的方式進行。因此，評估結果精準度受到樣本選取的影響，精準度欠佳。評估結果區間可能與真實價值區間發生較大偏離。而大數據技術的優勢就在于可以采用全樣本推演的方式，將標的物參數上傳至“云端”，由專業化數據分析平臺進行綜合處理，拓寬了數據選取的范圍，從而不用擔心置信度的影響。大大增加了評估結果的準確性、可靠性。而評估結果的準確性的提升也就意味著資產評估風險的降低。

四、加快大數據技術在資產評估行業應用的對策

其一，構建大數據評估智能化平臺。

在大數據時代，為實現數據的交流與共享的目的，建立和完善大數據信息處理平臺是發展的趨勢，如阿里云、騰訊大數據等。但是，由于對大數據技術的認識存在差異，各評估機構和單位的大數據發展水平并不均衡。因此需要從兩個方面入手解決問題。一是，鼓勵部分尚未參與大數據平臺建設的評估機構盡快將自有的評估數據或者數據分析模型上傳至云端，以彌補數據網絡的信息缺失，充實數據平臺的信息內容;二是，建設大數據實時監控系統，當數據資源受到攻擊時，要能夠利用有效的監控手段對入侵、破壞和攻擊等行為進行實時識別、分析和反擊，以保證大數據資源中心信息安全。

其二，主動適應企業資本運營活動。

大數據作為一項技術，其核心在于預測。評估機構應利用大數據技術，以行業和規模為標準，將客戶市場劃分為若干個客戶集合，交叉對比自身優勢與不同客戶群體的需求，定位目標客戶群，從而找出潛在市場。這不僅可以提升中標成功率，助推企業的資本運營，還可以進一步產生社會價值和市場效應，帶動大數據產業發展。

其三，加強評估從業人員能力培養。

在大數據時代，資產評估行業對從業人員的職業能力提出了更高的要求。作為大數據平臺的建設者和使用者，評估行業從業人員不僅要掌握資產評估行業法律法規、專業理論業務知識等，更要具備大數據收集、分析能力以及數理統計知識，并且能夠熟練運用專業數據分析模型。這就要求各高等院校應當與時俱進，及時調整人才培養方案，為大數據時代培養出更多符合發展要求的人才。

大數據時代已經到來，在國家實施大數據戰略的大背景下，各資產評估機構應當積極探索轉型升級道路，進一步構建完善大數據信息平臺，加大相關產品研發力度，加強資產評估人員專業化、技能化培養，適應新形勢下業務發展的需要，為資產評估行業可持續性發展開創新局面。

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作者簡介：馬文慧（1999.9.20-），女，漢族，籍貫：四平市公主嶺人，長春科技學院的商學院，17級在讀本科生。

（長春科技學院?吉林省長春市雙陽區?130600）