【平台动态】资产评估的自我迭代：谈大数据和人工智能下资产评估的发展

我们正处在一个从互联网时代向大数据、人工智能时代的过渡时期。大数据的积累、算法的改变正加速这个时代的到来。站在互联网和人工智能的交汇处，资产评估行业如何审时度势，建立危机意识，如何精确定位、深耕细作？这是每个资产评估行业内人士应当思考的问题。2016年，资产评估法的出台更加凸显了这些问题的重要性。

该如何思考这些问题？首先我们应该弄清楚我们的原始坐标和传统生态。这是我们突破的基础，或是我们拥有的先机。

任何点或线都是单一的，把它放在不同的坐标中都会有不同的意义。这个动态的坐标系正在从互联网向人工智能转变，这一次可能会不同于以往的工业革命，可能来的更为迅猛。传统的资产评估生态基本都是带有固定起点和固定终点的单一线条，一般都经历经济行为的产生、项目委托、项目实施、项目归档等阶段。大数据和人工智能时代的来临将会在这单一线条上进行延伸或者在某个点增加一个维度或几个维度。

我们可能会从为经济行为而评估扩展到我们为经济行为的前期和后期提供咨询服务。从业务的源头经济行为上看，我们可以对经济行为的经济效果做出模拟分析，如股权转让，可以从行业发展阶段等因素分析转让时间点的合理性，转让的不可逆的前置程序咨询服务，转让整个过程的中介监督、流程控制等。这些都需要行业数据分析、多学科、多种人才的最佳整合。

在合并、兼并和收购中，评估报告是定价的基础，最终的成交价一般是在此基础上多方之间对自己和对方未来利益的判断、谈判和博弈而最终形成。资产评估的现有理论和实操难以形成投资价值，评估报告中的评估结论与委托方真正想知道想发现的价值存在脱节。究其原因是：我们作为现有主流概念中的评估人员在出具评估报告或底稿归档之后，线条就终止了。在买卖商品的时候应该有讨价还价的过程，毕竟交易的对象不是同质化商品，每个标的都不一样，我们或许可以扮演这样的专业讲价人。但在后期谈判和博弈的过程中，我们作为中介人员，参与的身份受到限制。而如果作为咨询人员，有角度的站在委托方的利益角度思考问题是我们面临的挑战。这种挑战是市场有需求，然后我们如何突破？

投资方需要站在自己的角度上量化可以付出的最高代价。这就需要考虑合并、兼并和收购后对投资方和企业带来影响并尽可能量化。在谈判和博弈的过程中会不断出现新的影响因素，双方或多方对这种因素产生的影响结果判断不一，就需要不断的考虑这种影响对模型的影响，对最终价值的影响，只有尽快、准确的量化后才能新的一轮博弈中占领先机、掌握未来。

从大数据和人工智能上分析。评估人员或咨询人员应对整个行业要专，对上下游相关产业要博，对潜在竞争对手的动向要掌握，并最终做到定性和定量。定性和定量是相互影响的，定量可以验证定性。单独的文字定性也是无较大说服力的。所以重在定量。首先要建立影响因素的坐标体系并不断完善。我想单一的企业价值模型建立并形成软件不是难事，有的机构可能已经在做。关键依靠大数据和人工智能的是影响因素是什么？所有影响因素之间的逻辑关系是什么？影响因素的变化如何在企业价值评估模型中量化的？这些需要阅读大量的行业报告并找到答案。比如在行业分析报告上除了要分析最新的行业报告外，还要注重整体历史行业报告与历史实际数据的相关性，以判断最新行业报告中数据的准确性。国内外总体市场需求量是什么？要动态的结果，在未来年度可能会随人口等因素变化。现有的总体产能和将来的总体产能将会如何？市场份额都在谁的手中？产品成本的主要材料历史价格变动线条规律是什么？如果是周期性的，那将来价格的曲线也应会智能描绘出来。这种材料每年的产量是多少？是否有限制？整个行业的历史合并、兼并和收购资料，成交价和年净利润倍数？等等这些数据都需要按逻辑、分时间、从不同维度组合起来，最终产生量化结果。这是一个复杂的、多维度的工作，但必须形成体系并不断进化。因为在后期的谈判博弈过程中，都可能谈到这些点，针对某一个点或多个点的单一或协同作用如何量化？这需要大数据的支持和更智能化模型诞生。模型的总体架构更加多元化、影响因素逻辑性更强、修改进化将更具开放性。

人工智能可以做到。但是所有资源的重新整合，推出新业务并实施则需要评估人士的智慧。评估行业的发展，每个公司或许要聘请数学家、软件工程师等。谁最先做到，谁就掌握了未来。人工智能是信息处理活动，和评估部分工作有所重叠。人工智能可能要对部分评估专业人员产生冲击，就像蒸汽时代的到来后再也不需要更多的人力，评估人员要更注重事物之间的联系、逻辑、影响、量化方式，让人工智能为我所用，人工智能并不是唯一达到目的的手段。不可能不到企业、不履行程序就能发现企业价值，人工智能只是工具，是我们未来的朋友。

最后，提出值得思考的问题如下：

1.人工智能的最终信息是否可以成为评估或咨询依据？

2.利用人工智能分析数据得出的评估结论或咨询结论是一种什么评估方法？

3. 对于传统的、大量的重复性的评估项目，人工智能能否完全替代现有评估？

4.人工智能在幕后进行计算，缺少了人类的参与，如何定义人在评估程序中的位置?

5.机器可能做出有失公允或不慎恰当的决定，如何保证最终结论的合理性？

6.一个新人从接触行业到成为成熟的项目经理的时间将会减少，是否人人都可以评估？我们的竞争力在哪里？是否有利于解决评估队伍过于老龄化的问题？

7.人工智能体现未基础层、技术层和应用层。评估人员该如何保护我们的基础层数据？或者公开程度和方式是什么？

8.百度、阿里巴巴和腾讯这些超级综合公司已经做出布局。在互联网时代中、滴滴对传统出租汽车业的冲击、支付宝对传统银行的冲击有目共睹。我们作为较单一的专业性行业在人工智能时代最容易被替代，我们如何形成合力？在面对外部行业的冲击下，掌握主动？