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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，资产评估行业如何评估形势，树立危机意识，如何准确定位和深化工作？这是每个资产评估行业都应该考虑的问题。2016年，资产评估法的出台凸显了这些问题的重要性。

如何看待这些问题？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，也就是我们所拥有的机会。

任何一个点或线都是单一的，在不同的坐标系下都有不同的含义。这个动态坐标系正在从互联网向人工智能转变。这一次，可能不同于以往的工业革命，而且速度更快。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，一般要经过经济行为、项目委托、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后期提供咨询服务。从企业源头的经济行为角度，可以对股权转让等经济行为的经济效应进行模拟分析，从产业发展阶段、不可逆转的转让前置程序咨询服务等因素分析转让时点的合理性，中介监管和全过程转移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，评估报告书是定价的依据，终交易价格一般是基于对自身和对方未来利益的判断、协商和博弈。现有的资产评估理论和实践难以形成投资价值。估价报告中的估价结论与委托人真正想了解的价值不符。原因是：作为评估师在现有主流理念下，出具评估报告或提交评估稿后，行将终止。买卖货物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，每个目标都不一样。但是，在后期的谈判和博弈过程中，我们作为中间人的参与是有限的。作为一名顾问，从客户利益的角度思考是一个挑战。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可能的成本。这就需要考虑并量化并购对投资者和企业的影响。在谈判和博弈的过程中，会出现新的影响因素。双方或多方对这些因素的影响结果有不同的判断。必须不断考虑这种影响对模型和终值的影响。只有尽快、准确量化后，新一轮博弈才能抢占先机，把握未来。

来自大数据和人工智能。评估师或咨询师应专业于整个行业，丰富上下游相关行业，掌握潜在竞争对手的动向，后进行定性和定量分析。定性分析和定量分析是相互作用的。定量分析可以验证定性分析。确定单个角色的性质也没有定论。所以重点是量化。首先，要不断建立和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？所有影响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，除了分析新行业报告外，还应注意行业整体历史报告与历史实际数据的相关性，以判断新行业报告中数据的准确性。国内外市场需求总量是多少？未来动态结果可能会随着人口和其他因素的变化而变化。目前和未来的总容量是多少？谁拥有市场份额？产品成本主要材料历史价格变动线的变化规律是什么？如果是周期性的，未来的价格曲线也应该被巧妙地绘制出来。这种材料的年产量是多少？有限制吗？整个行业的历史并购信息、交易价格和年度净利润倍数？这些数据需要通过逻辑、时间和不同维度的组合来产生量化结果。这是一项复杂的、多维度的工作，但它必须形成一个系统并不断发展。由于这些点可能在以后的谈判博弈过程中被提及，如何量化单个或多个点的协同效应？这需要大数据的支持和更智能的模型的诞生。该模型的总体结构更加多样化，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。然而，所有资源的重新整合、新业务的推出和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，谁先做，谁就控制未来。人工智能是一种与评价部分重叠的信息处理活动。人工智能可能会对一些评估专业人员产生影响，就像蒸汽时代的到来一样，不需要更多的人力。评价者应重视事物的联系、逻辑、影响和量化，使人工智能为我们所用。人工智能并不是实现这一目标的手段。不履行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。