基于信息技术的资产评估模型优化研究

摘要：在数字化浪潮下，信息技术深度融入各行业，资产评估领域也面临着革新需求。本文聚焦于基于信息技术的资产评估模型优化研究，剖析传统资产评估模型在数据处理、评估效率及精准度上的短板。阐述信息技术，如大数据、人工智能、区块链等，为资产评估模型优化带来的全新思路与方法。从拓展数据获取维度、强化数据分析能力、提升模型智能化水平和保障数据安全等方面，探讨如何借助信息技术克服传统模型局限，构建更科学高效的资产评估模型。研究表明，信息技术能显著提升资产评估模型的性能，使评估结果更贴合市场实际，助力资产评估行业在复杂多变的经济环境中实现高质量发展，为相关从业者和研究人员提供理论与实践参考。

关键词：信息技术；资产评估模型；模型优化

一、引言

资产评估作为市场经济的关键环节，在企业并购、产权交易、抵押融资等经济活动里扮演着不可或缺的角色，精准的评估结果是市场交易公平公正的基石。传统的资产评估模型主要依赖人工经验与简单的数据分析工具，在数据处理能力、评估效率以及对复杂市场环境的适应性上存在明显不足。

随着信息技术呈爆发式发展，大数据、人工智能、区块链等技术不断涌现，为资产评估模型的优化提供了新契机。大数据技术可助力获取海量多源数据，弥补传统数据来源单一的缺陷；人工智能中的机器学习、深度学习算法，能够挖掘数据深层价值，提升评估的精准度；区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性，保障数据的安全性与可信度。将这些信息技术融入资产评估模型，有望克服传统模型的弊端，提高评估效率和质量，满足日益复杂的市场需求。然而，如何有效整合信息技术与资产评估模型，实现二者的深度融合与协同发展，成为当前资产评估领域亟待探索的重要课题。

二、传统资产评估模型的不足

2.1 数据处理能力有限

传统资产评估主要依靠有限的样本数据，数据来源多局限于企业财务报表、有限的市场交易案例等。面对海量的市场信息，传统方式难以全面收集与整合，导致数据的完整性和代表性欠佳。人工处理数据的效率低下，且易出现数据录入错误等问题，影响数据质量。在分析复杂数据关系时，传统工具和方法能力不足，难以挖掘数据间潜在的关联，无法为评估提供全面、深入的数据支持。

2.2 评估效率较低

传统评估流程繁琐，从数据收集、整理到价值估算，各个环节依赖人工操作，耗费大量时间和人力成本。在面对紧急评估需求或大规模资产组合评估时，传统模型难以快速响应，评估周期长，无法满足市场对时效性的要求。而且，由于缺乏自动化和智能化手段，重复劳动多，进一步降低了评估效率。

2.3 评估精准度欠佳

传统评估方法在确定评估参数和模型假设时，主观性较强，依赖评估人员的经验判断。不同评估人员对同一资产的评估可能因个人认知差异而产生较大偏差。此外，传统模型对市场动态变化的敏感度低，难以及时捕捉资产价值的实时波动，导致评估结果与市场实际价值存在偏离，无法准确反映资产的真实价值。

三、信息技术在资产评估模型优化中的应用

3.1 大数据技术拓展数据来源

3.1.1 多源数据采集。利用大数据技术的网络爬虫、数据接口等工具，从金融数据库、政府公开数据平台、社交媒体、行业资讯网站等多渠道广泛收集数据。收集企业财务数据、市场交易价格、行业动态、宏观经济指标等，丰富的数据来源能全面反映资产价值的影响因素，为更精准的评估提供基础。

3.1.2 数据整合与清洗。大数据技术可对多源异构数据进行整合，消除数据格式差异和重复数据。通过数据清洗算法，自动识别并纠正错误数据、填补缺失值，提高数据质量，确保用于评估的数据准确可靠。

3.2 人工智能提升评估智能化水

3.2.1 机器学习算法应用。机器学习中的回归分析、决策树、神经网络等算法，可对海量数据进行学习和分析，自动提取数据特征，建立评估模型。神经网络能够处理高度非线性的数据关系，准确预测资产未来收益，提升评估的精准度和科学性。

3.2.2 自然语言处理技术。利用自然语言处理技术，对非结构化文本数据，如企业年报、新闻报道、行业研报等进行分析，提取关键信息，挖掘其中与资产价值相关的内容，为评估提供更丰富的信息支持。

3.3 区块链保障数据安全与可信度

3.3.1 数据加密与存储。区块链采用加密算法对数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中的安全性。数据以分布式账本形式存储在多个节点上，避免数据被单一节点篡改，保障数据的完整性和可信度。

3.3.2 智能合约应用。在资产评估流程中引入智能合约，可自动执行预设的评估规则和条件，减少人为干预，提高评估的公正性和透明度。智能合约还能实现评估流程的自动化，提高评估效率。

四、基于信息技术的资产评估模型优化策略

4.1 构建一体化数据管理平台

整合大数据技术采集的多源数据，构建统一的数据管理平台。该平台具备数据存储、清洗、分析、共享等功能，实现数据的集中化管理。通过数据接口与各类评估工具和模型对接，为资产评估提供实时、准确的数据支持，打破数据孤岛，提高数据利用效率。

4.2 开发智能评估算法与模型

基于人工智能技术，开发适合资产评估的智能算法和模型。结合机器学习、深度学习算法，根据不同资产类型和评估目的，建立个性化的评估模型。利用深度学习算法对房地产市场的海量数据进行分析，建立房价预测模型，提高房地产评估的准确性。不断优化模型参数，提升模型的泛化能力和适应性。

4.3 强化信息技术与评估流程融合

将信息技术全面融入资产评估的各个流程，从数据收集、分析、评估到报告生成。在数据收集阶段，利用自动化工具实现数据的快速采集；在分析阶段，借助大数据分析和人工智能算法进行深度挖掘；在评估阶段，运用智能模型进行价值估算；在报告生成阶段，通过模板化和自动化技术，提高报告生成效率和规范性。

五、结束语

信息技术为资产评估模型的优化带来了前所未有的机遇，显著改善了传统资产评估模型存在的诸多问题。通过大数据技术拓宽数据来源，提升数据处理能力，为评估提供更全面、准确的数据基础；借助人工智能实现评估智能化，增强评估精准度和科学性；依靠区块链技术保障数据安全与可信度，提高评估过程的公正性和透明度。通过构建一体化数据管理平台、开发智能评估算法与模型以及强化信息技术与评估流程融合等优化策略，推动资产评估行业朝着数字化、智能化方向迈进。

未来，需加强数据安全防护技术研发，培养复合型专业人才，完善相关政策法规，以促进信息技术与资产评估的深度融合。随着信息技术的持续创新和应用，基于信息技术优化的资产评估模型将不断完善，为市场经济活动提供更可靠的价值评估服务，推动资产评估行业在数字化时代实现高质量发展，更好地适应复杂多变的市场环境。

参考文献：

[1]周炜.大数据资产化评估与风险管理研究.建筑技术科学，2024-07.

[2]王璨，徐春明. 基于大数据技术的精准就业工作路径研究.教育学，2023-04.

[3]陈昕玥李媛李梦霞沈瑜.大数据下的数字资产评估应用.文化科学，2019-11.