Economics

随着人工智能技术的快速发展,其在资产评估领域的应用日益广泛。本文深入探讨了人工智能赋能资产评估的核心技术路径,包括机器学习算法在资产价值波动预测中的应用、自然语言处理技术对文本型资产风险信息的挖掘,以及计算机视觉技术对实物资产状态异常检测的支持。同时,文章分析了资产评估中典型的风险类型,如市场风险、信用风险和操作风险,并提出了基于时序数据的LSTM风险预警模型、利用图神经网络识别关联方欺诈行为,以及通过行为日志分析发现人为干预或系统漏洞等AI识别模型。针对这些风险,本文进一步提出了防范策略,包括构建动态风险评分卡机制实现差异化风控、基于强化学习的自适应决策模型优化评估方案,以及通过人机协同机制保障AI判断的可解释性与合规性。