我们正处于从互联网时代到大数据和人工智能时代的过渡时期。大数据的积累和算法的变革正在加速这个时代的到来。站在互联网和人工智能的交汇点上，资产评估行业如何评估形势，树立危机意识，准确定位，精心培育？这是每个资产评估行业都应该考虑的问题。

首先，要明确自己的原始坐标和传统生态。这是我们取得突破的基础，也是我们拥有的***次机会。

任何点或线都是单一的，在不同的坐标系中有不同的含义。这个动态坐标系正在从互联网变成人工智能。这一次，它可能不同于以往的工业革命，而且可能来得更快。

传统的资产评估生态基本上是一条起点固定、终点固定的单行线。一般经过经济行为、项目调试、项目实施、项目备案等阶段。大数据和人工智能时代的到来，将在这条线上延伸，或在某一点上增加一个维度或多个维度。

我们可以扩大对经济行为的评估，为经济行为的早期和晚期提供咨询服务。从企业的源经济行为角度，可以模拟分析企业的经济行为所产生的经济效应，如股权转让、转让时间点的合理性、不可逆的事前咨询服务等。整个转移过程的中介监管和过程控制等都需要行业数据分析、多学科、多人才的***整合。

在并购中，评估报告是定价的基础，而终的交易价格通常是基于双方和自身未来利益的判断、协商和博弈。

目前的资产评估理论和实践都难以形成投资价值。评估报告中的评估结论与委托人发现价值的真实愿望不符。其原因是，作为现有主流概念的评价者，评价报告或手稿归档后，评价线就停止了。在买卖商品时，应该有一个讨价还价的过程。毕竟，交易对象不是同质商品，每一个标的物都是不同的。但在后期的谈判和博弈过程中，作为中介，我们的参与地位是有限的。作为一名顾问，我们面临着从客户利益角度思考的挑战。挑战在于市场有需求。我们怎样才能突破？

投资者需要从自己的角度量化他们能支付的***价格。这就需要考虑并购对投资者和企业的影响，并尽可能地对其进行量化。在谈判和博弈的过程中，新的因素会不断出现，双方或多方对这些因素的影响判断也不尽相同。我们需要不断考虑这种影响对模型的影响以及对终值的影响。只有尽快准确地量化，才能在新一轮博弈中抓住先机，把握先机。未来。

大数据与人工智能分析。评估师或顾问应专攻整个行业，了解上下游相关行业，掌握潜在竞争对手的动向，终实现定性和定量。

定性与定量是相互作用的，定量可以验证定性。确定单个角色的性质也没有定论。所以***是量化。

首先，建立并不断完善影响因素的协调体系。我认为建立一个单一的企业价值模型并形成软件并不困难。一些组织可能已经在这么做了。依赖大数据和人工智能的关键因素是什么？所有因素之间的逻辑关系是什么？如何量化企业价值评估模型中影响因素的变化？这些都需要阅读大量的行业报告并找到答案。

例如，在行业分析报告中，除了分析***行业报告外，还应注意行业整体历史报告与历史实际数据的相关性，以判断***行业报告中数据的准确性。

国内外市场需求总量是多少？为了达到动态效果，未来几年可能会因人口和其他因素而有所不同。

未来的总可用容量和总容量是多少？

产品成本主要材料的历史价格变化规律是什么？

如果是周期性的，未来的价格曲线也应该被巧妙地描绘出来。

整个行业的历史并购、交易价格和年度净利润倍数？

这些数据需要逻辑地、分时地、从不同维度进行组合，才能产生量化结果。这是一项复杂的、多维的工作，但它必须形成一个系统并不断发展。因为在后期的谈判和博弈过程中，可以谈这些问题。如何量化一个或多个点的单一或协同效应？这就需要大数据的支持和更多智能模型的诞生。该模型的总体框架更加多元化，影响因素更加逻辑化，修改和演进将更加开放。

人工智能可以做到这一点。但所有资源的重新整合、新业务的推出及其实施都需要评估者的智慧。为了评估这个行业的发展，每家公司都应该引进数学家、软件工程师等。无论谁是***个这样做的人，都将掌握未来。

人工智能是一种信息处理活动，它与部分评价工作重叠。人工智能可能会对一些评价专业人员产生影响，正如蒸汽时代的到来不再需要更多的人力资源一样，评价者应该更加关注事物之间的关系、逻辑、影响、量化方法，所以我可以用人工智能。人工智能并不是实现这一目标的***手段。不履行企业的程序，就不可能发现企业的价值。人工智能只是我们未来的工具和朋友。