胡 蘭,段禾青
(湖北生態工程職業技術學院,湖北 武漢 430200)
當今社會不同于以往任何一個時代,科技發展日新月異,世界經濟日趨一體化。整個社會都處于快速變化和空前發展之中。大數據技術就在這種高科技時代背景下應運而生。
“大數據”(Big data),意味著巨量資料,是需要運用新的處理模式以具備更多的決策能力、洞察力和流程優化能力,來適應巨量化、高增長化和多樣化的信息資產。IBM曾經總結了大數據的5V特征,即大量性(Volume)、高速性(Velocity)、多樣性(Variety)、低價值密度(Value)以及真實性(Veracity),時至今日仍被廣泛采用。
近年來大數據技術及應用發展勢頭迅猛,對社會經濟發展各個層面產生了巨大沖擊,造成了強烈而深遠的影響。據《中國大數據發展調查報告(2018)》顯示,中國的大數據產業總體規模在2017年已經達到了4700億元,較2016年增長了30%。預計未來3年內增速仍將保持在年均30%以上。同時,報告中提到受訪企業中近2/3已成立了相關的數據分析部門,超過1/3的公司已經在生產經營中運用或部分運用大數據技術。受訪企業紛紛表示在進行智能化經營決策,提高運營效率和加強風險管理方面,大數據技術起到了相當重要的作用。
大數據技術的迅速發展及其在社會經濟各方面的廣泛應用,對資產評估行業沿襲已久的傳統評估手段和方法產生了巨大沖擊,但也帶來了創新和發展機遇。
為了做出最合理的評估結論,評估人員往往需要收集盡可能多的信息資料,分析預測更多樣化的條件組合可能產生的結果。所以說資產評估行業是數據密集型行業一點也不為過。但受信息資料來源等客觀條件的限制,現行的資產評估的基本理論研究大都是基于抽樣模式,實際評估工作中的運用,也多是采用小樣本量的方式進行,個別評估方法甚至只比較研究3~5個樣本,其評估結論受樣本影響大,穩定性、準確性欠佳。而大數據的5V特性,意味著利用大數據技術,就可以摒棄傳統評估采用的抽樣調查、隨機分析方式,改為采用全樣本歸納和演算方式,把全部的數據都進行分析推演之后,再做出評估結論。這種基于大數據的歸納推演,改變了現行的評估方法和技術,評估人員的分析邏輯也會隨之發生變化。
傳統的資產評估中,評估信息的不對稱,以及客戶的不透明性是影響評估準確性的重要因素。大數據的運用,從根本上解決了這個問題。利用大數據,進行全樣本的歸納和演算,既能有效探求海量數據之間的內在規律和邏輯,又有機會發現抽樣樣本無法表現的信息細節,從而提高資產評估工作的精準性。大數據技術還采用數理統計模型來處理數據,用云計算分析替代了以往的人工分析,避免了手工處理信息出錯的可能性,使得資產評估結論的準確性得到進一步的提升。評估結論準確性的提高,也就意味著評估工作風險性的有效降低。
資產評估是一項極其費時費力的工作。一項資產的評估,從相關資料信息的收集,到評估參數的查找確定,評估數據的分析演算,以及最終評估結果的產生,需要一個或數個評估人員,耗費長達數日乃至數月的時間。而利用大數據,運用云計算技術,可最大限度地節約信息資料的收集時間,減少甚至避免人工建模及演算的工作量,從而提高評估工作效率。
意識到大數據的重要性,許多國家紛紛將大數據的利用和開發作為新一輪競爭的突破點,我國已在黨的十八屆第五中全會上,明確提出實施國家大數據戰略。繼2015年7月在北京中關村成立首家大數據資產評估中心后,2016年1月,貴陽成立了我國第一個大數據資產評估實驗室,對數據資產進行了評估和定價。
在資產評估行業中,無形資產評估及房地產批量評估在運用大數據技術方面先行一步,取得了一定的成果。
過去,無形資產因其多樣性、動態性以及非實體性等原因,一直是評估工作的難點。文化企業是無形資產高度集中的產業,其評估更是長期面臨困境。現在,這種情況大為改觀,文化企業大量采用大數據信息技術,來分析評估文化作品,尤其是影視作品的價值。例如谷歌以及國內部分影視院線及網站已引入大數據分析模型,利用大數據信息,通過對電影票房價值進行預測,進而對文化企業進行評估。
傳統的房地產資產評估存在著信息資料搜集面窄、量小、過時等缺陷,導致房地產的估價結果出現偏差的可能性比較大。而基于互聯網的先進理念與大數據技術而產生的批量評估現已成為房地產評估最重要的方法。批量評估既能有效提高房地產評估結論的準確性,又極大地節約了評估時間,提高了評估效率,徹底顛覆了傳統房地產的估價理念。為應對大規模的房地產評估業務需求,包括中國在內的各評估機構大都已建立了相應的互聯網批量評估平臺。
隨著大數據技術的發展,為達到評估行業大數據開放及共享的目的,建立評估大數據智能化平臺是未來發展的趨勢。評估大數據智能化平臺的構建,上至政府行業層面,下至每個評估機構及評估人員,需全員參與,方能完成。對評估機構和評估人員而言,既是評估大數據智能化平臺的建設者,又是使用者。一方面,把自有或者其他途徑獲得的評估數據以及分析模型上傳到大數據平臺,充實完善平臺數據信息內容,另一方面,使用大數據平臺數據成果,并在評估完成后上傳信息到平臺,再次豐富平臺的數據內容,充分實現數據的開放共享。
大數據作為一個產業,交易的商品是數據資產,交易的核心是定價,而對數據資產進行定價離不開作為中介機構的資產評估行業。數據資產市場化給資產評估行業開辟了一片前景廣闊的業務領域。資產評估機構要抓住這一契機,服務好市場經濟主體,讓沉睡的數據作為企業資產的一部分,產生市場價值和社會效應,帶動大數據產業市場化發展。一些評估機構已經開始提供諸如數據資產抵押貸款評估服務等,將來還可進一步深入挖掘數據資產價值。
大數據時代,對資產評估從業人員的職業素質提出了更高的要求。作為評估大數據智能化平臺的建設者和使用者,評估人員不僅要掌握資產評估理論及業務知識,還要具備互聯網大數據識別、應用能力和一定的數理統計、分析能力,來完成數據的收集、篩選和整合工作,并能應用數理模型對數據進行計算分析等。這就需要資產評估機構加強對評估人員相關能力的培訓,以勝任大數據時代資產評估工作的要求。而為資產評估行業培養主力軍的高等院校,更應與時俱進,調整人才的培養目標和培養模式,以培養出符合大數據時代發展要求的評估人才。