不良资产估值定价的核心难点在于资产价值的不确定性、市场信息的滞后性以及估值模型的复杂性。随着人工智能（AI）技术的持续发展，大数据分析、机器学习、深度学习等独特的技术优势将有望运用在不良资产估值定价过程中，不断完善对资产价值的预测精准度、实时捕捉市场趋势以及智能优化估值模型。

　　一、AI赋能不良资产估值定价的应用场景

　　（一）智能匹配估值模型

　　不良资产估值涉及多种估值模型，如成本法、市场法、收益法等，可探讨图像识别功能、机器学习算法等AI技术应用到估值方法匹配和相关参数提取的实现路径，提升估值效率。例如提供某工业用地的产权证及债权尽调报告，自动提取区位、容积率、特殊使用要求等信息，匹配政府公开招拍挂信息、法拍信息等数据，调用市场法或成本法并设置相应权重进行估值测算。

　　（二）资产分类估值预测

　　传统估值方法基于有限的历史数据和专家经验，能够满足二级市场交易活跃的不动产（住宅、商铺、车位）、成交信息公开的资产（土地、采矿权等）、成本数据较易获取的资产（在建工程、厂房等）的估值需求，但对于采用收益法估值的复杂类型资产（股权、大型商办综合体等）仍存在一定局限性。

　　可探讨通过AI的大数据搜索功能，整合可比案例历史交易记录、宏观经济指标、海量行业市场数据等多维度信息，构建针对不同资产类型更为精准的估值预测模型。例如，针对酒店类资产，快速定位可比酒店，多维收集平均入住率、平均房价、高峰期时间段、综合营业成本、管理团队及经营模式（加盟、自持自管等）、竞品经营情况、潜在经营风险等综合信息；针对大型商场类资产，快速定位可比商圈及商场，多维收集区位及配套情况、日均客流量、商场出租率、平均租金、营业收入及营业成本结构等综合信息，最终为测算NOI等核心指标提供依据支撑。

　　（三）实时捕捉市场趋势

　　不良资产市场具有高度的复杂性和不确定性，市场趋势的变化对估值结果具有重要影响。股票市场中的标的价格、流动性指标等信息，商品市场中大宗商品的价格变化、供应链指标等信息，以及各类非标准化的舆情、星空app官方官网-星空(中国)等信息，都可以被AI大模型高效地统合，在此基础上再进行量化分析，给出更具时效性的操作建议，为估值定价提供及时、准确的参考，帮助业务人员及时调整业务决策。

　　二、AI在不良资产估值定价中面临的挑战与边界

　　（一）数据质量与可用性

　　AI技术的效能显著地受到数据质量及可用性的制约。一方面，市场信息的滞后性以及数据的不完整性，可能导致AI技术面临数据质量不佳的问题。例如，某些项目中抵押物的走访记录缺失，以及周边市场信息和政策更新的延迟，这些问题直接对估值的精确度和效率产生了影响。另一方面，数据格式的非标准化亦为不良资产估值过程带来了重大挑战。来自法院、银行、企业等不同来源的数据，在格式和编码规则方面存在显著差异，若未进行精确的清洗和转换，人工智能技术可能面临数据可用性不足的难题。

　　（二）估值模型的适用性

　　不良资产种类繁多、特性各异，不同资产类型、不同市场环境下的估值模型可能存在较大差异。AI技术在模型构建初期，要充分融入行业专家的经验与知识，确保模型能够精准捕捉资产的核心价值驱动因素。例如，在股权类不良资产估值中，结合金融分析师对行业趋势、企业财务状况的专业判断来优化模型参数。同时，随着市场环境的持续变化，AI技术需要整合模型监控与更新机制，利用机器学习算法让模型自动学习市场新特征，及时调整估值参数，以保证估值结果始终贴近市场实际。

　　三、未来展望：AI赋能估值定价的“智能升级”

　　（一）个性化定制估值模型

　　未来，有望通过AI技术进一步实现估值定价智能化与个性化的深度融合。智能化方面，模型能够实时感知市场动态变化，如利率波动、行业政策调整等，并自动调整估值参数体系；个性化方面，可探索针对不同资产类型、不同市场环境以及不同客户的特定需求，提供量身定制的估值解决方案。

　　（二）构建智能估值平台

　　随着AI技术的不断成熟及市场的快速扩容，未来可能出现更多基于AI技术的智能估值平台，这些平台将整合大数据分析、机器学习、深度学习等技术，为不良资产估值定价提供一站式解决方案。从资产信息录入、数据清洗与分析，到估值模型选择与运行，再到最终估值报告生成与展示，整个流程在平台上高效、透明地完成。

　　AI强大的快速搜索、自我学习功能可以提升估值定价的及时性、全面性和高效性，但由于数据质量要求高、“AI幻觉”等局限性，人类智慧在最终决策上仍具有不可替代的作用。善用AI并将AI与业务经验深度融合的不良资产从业者将拥有更贴近实际与趋势的估值定价能力，在市场中占据先机，实现更加稳健的投资回报。（本文作者：中信金融资产资产经营四部 谢思明、张亦弛、骆恪玄）