近年来，人工智能技术在全球范围内迎来爆发式发展，成为推动社会进步和经济转型的核心驱动力。从早期的符号逻辑到如今深度学习大模型，人工智能已从实验室走向产业应用，深刻改变着人类的生产生活方式。中国作为全球人工智能领域的重要参与者，在政策支持、技术研发和产业落地等方面持续发力，逐步构建起从基础研究到商业化应用的完整生态。人工智能已不再是科幻概念，而是驱动各行各业转型升级、实现高质量发展的核心引擎。

资产评估行业作为市场经济的重要基础设施和专业服务力量，面对人工智能时代浪潮，既面临着前所未有的挑战，又迎来拥抱变革、提升能级的重大历史机遇。如何利用人工智能工具优化评估流程，提高评估执业质量和工作效率，无疑成为资产评估行业重要的课题。

一是人工智能为评估行业带来效率革命与精准赋能。凭借强大的算力和先进的算法模型，人工智能在数据采集、清洗与深度分析方面展现出天然优势，将评估师从繁琐、重复的低附加值劳动中解放出来。通过智能化的数据比对与校验系统，人工智能能够快速识别并修正异常值，显著提升数据质量；结合实时市场信息抓取技术，可动态追踪资产价格波动、行业政策变动及宏观经济指标，为估值提供多维度、高频次的数据支撑。

人工智能还在报告辅助生成与合规自动校验方面发挥关键作用，不仅能自动生成符合规范要求的评估草稿，而且可通过自然语言处理（NLP）技术实时检测文本中的逻辑矛盾与合规风险，极大缩短项目周期、降低人为错误，最终推动评估工作实现真正的降本增效。

二是夯实数据根基、开发多元应用场景是推动人工智能在资产评估领域深度落地的关键路径。

通过构建标准化、结构化的行业数据库，夯实人工智能应用基础。该数据库不仅包括传统的交易案例、市场参数，而且需涵盖宏观经济、产业链、舆情、专利、特定资产运行状态等多维动态数据，并利用知识图谱与机器学习技术清洗噪声、补全缺失、识别异常，为评估模型提供高质量数据输入。

人工智能正深度重塑资产评估行业。其应用场景覆盖从数据底层到价值判断的全链条。在数据层面，人工智能通过智能爬虫与自然语言处理技术，自动抓取并清洗多源市场数据，构建高质量数据库，彻底解决传统评估中数据缺失、滞后与孤岛的痛点。在核心估值环节，针对评估风险低、贷款额不高、不涉及法定评估的资产，可利用机器学习算法精准匹配参照物优化评估模型，实现大批量快速评估。

人工智能还赋能风险与合规管理，自动校验报告逻辑与法规符合性，并借助语言模型生成报告初稿、解答专业问题。但值得注意的是，人工智能只是作为评估工作的辅助工具，其生成内容的科学性、合理性，依然需要评估人员进行判断。

三是人工智能催生人机协同评估新形态。人工智能赋能的核心在于增强而非代替。资产评估的本质是专业判断，是基于信息、经验、逻辑和职业道德的综合决策。评估师利用人工智能工具实现辅助询价、辅助分析、辅助撰写以及合规校验，提高评估效率和节约时间，使更多精力聚焦需要高度专业判断、逻辑推理和风险识别等环节。利用人工智能放大专业能力，共同为客户提供更精准、更高效、更有深度的专业服务。

人工智能在评估领域的应用并非要取代专业评估师，而是成为强大的智能助手。其核心价值在于赋能。赋能评估师，使其更具洞察力与判断力；赋能评估机构，使其运营更高效、服务更精准；赋能整个行业，使其在数字经济时代焕发新的生机与活力，更好地服务于国家经济建设和社会发展大局。当然，我们也需要共同面对制度建设与监管、责任界定、数据质量、数据安全、人才转型等一系列新挑战。这要求评估人员既要积极拥抱新技术，又要保持审慎的专业态度，在实践中不断推进人工智能与评估业务深度融合。

其一，加快制定人工智能在资产评估中应用的准则，围绕人工智能在资产评估中应用的核心问题，从核心原则、关键环节的规范要求、风险控制与责任界定等方面构建准则框架，通过明确人工智能的应用范围、数据质量控制、数据安全保护、监督管理等要求，平衡技术创新与风险控制，为行业规范化发展提供指引。

其二，明确人机协同责任边界。明确人机协同、人类主导原则，评估师对结论负主体责任，人工智能系统仅作为辅助工具，特别是利用人工智能生成评估报告初稿以及工作底稿，其结论正确性依然需要评估师进行独立验证和专业判断。

其三，强化数据安全。严格遵守个人信息保护法、数据安全法等法规，对涉及企业商业秘密或个人隐私等敏感数据进行加密处理和安全存储。建立审计日志，记录所有对训练数据和客户数据的访问及使用情况，严防信息泄露。

其四，完善监督。推动监管机构将人工智能应用纳入执业质量检查范围，重点关注数据合规性、模型透明度及人为干预的必要性，避免评估结论失真。

其五，培养复合型人才。加强与高校合作，进一步完善资产评估核心课程，增设人工智能相关课程；对评估师持续开展教育培训，通过论坛、研讨会、技术培训等方式提高评估师技术能力，进而培养既懂评估理论、又掌握人工智能技术工具的复合型人才。