近期，一個只靠一副棋盤和黑白棋子，沒經過任何一個人指點，從零開始自學三天成才的人工智能“AlphaGo Zreo”以100-0的戰績打敗曾經勝過柯潔的“AlphaGo”，這意味著人工智能的發展進入一個全新的階段，而這個階段無疑會給很多行業帶來巨大的沖擊，估價行業也不例外。

對估價行業來說，人工智能的自主學習意味著在有足夠的大數據基礎上，它們不再需要人為設定算法，而是在數據中自我強化學習算法，未來更有可能超越人類的認知的局限，創造出超前的方法計算出最終的評估結果。而這將會給估價行業帶來巨大的顛覆，每一個身處估價行業的人都應該感受到人工智能所帶來的緊迫感。在人工智能的應用必然會越來越廣泛的趨勢下，估價師的未來究竟在哪里?又該向著什么方向前進?

2017年10月20日由中國房地產估價師與房地產經紀人學會與日本不動產鑒定士協會聯合會、韓國鑒定評價協會共同舉辦第三屆中日韓房地產估價論壇基于人工智能發展背景在韓國舉辦，會議主題為“大數據與估價——估價師在大數據估價中的作用”、“教育培訓應面向未來，提升估價師專業技能”，韓國國土交通省領導、韓國鑒定評價協會領導出席了此次會議。

許軍董事長受邀參加第二主題會議“提高評估人員專業知識的教育機會”，并發表了《估價師的未來之路》的主題演講，正是在講述當身處于人工智能發展的必然趨勢中的估價行業該如何前行。他表明人工智能的發展使估價行業進入了一個全新的智能革命時代，對簡單、低水平的服務業帶來的挑戰將會是顛覆性的，未來可能只有極少數從業者能夠留下來，并將之稱為“2%”現象(這里的2%數字僅僅是程度上的代表，并非指向真實的數字內涵)。

說起目前的行業變化，許軍指出傳統估價業務領域如銀行抵押估價、司法拍賣估價、房屋征收估價(部分城市)等已呈現市場過擠、利潤空間明顯不足的狀態。同時還須承受外來競爭者的虎視眈眈。如：互聯網金融服務的創新發展，咨詢機構、房地產互聯網站的咨詢結果等已均可作為房貸依據，房地產估價機構已不再是新型信貸(互聯網金融)業務的必須。同時，資產評估的立法、估價資質的作用的淡化使估價機構在傳統業務領域發展的方式受到嚴重的挑戰。

面向未來，無論是大數據思維的形成還是估價師角色的轉換，都對估價師的學習成長提出了要求。估價師的成長要實現三個目標：第一，數據驅動，即以數據驅動替代人的驅動。第二，學習效率，以更高的溝通效率和學習效果的實現為目標，估價師要實現“敏捷學習、快速進化”。第三，創新引領，在學習方向上，要以服務方式、內容、技術創新為導向。因此能否為估價師學習提供良好的平臺，成為企業競爭的重要戰場。

正是由于未來的顛覆迫在眉睫，中估聯數據才依托中估聯行覆蓋全國34個省直轄市的一級優秀估價專業力量搭建了V估價系統進行嘗試，致力于提升估價師的未來競爭力。

首先思考的問題就是，什么樣的平臺才能夠實現估價師成長的三個目標?許軍認為這樣的平臺必然要具備IT支持、數據驅動的能力，除了具有綜合管理系統的支持能力，平臺核心應該提供強大的、海量的、多類別的估價相關數據支持，不僅包括各類價格數據，還包括不同類型評估業務數據、方法參數、不同估價案例、相關政策法規及相關知識等內容的數據。

在如何提高估價師學習效率的問題上，“V估價”平臺摒棄了傳統的無法實現資源共享、缺乏激勵機制的線下學習，轉而嘗試了全新的培訓內容平臺——云學堂。可以將一個剛入門的估價師從生手到熟手所需要學習的5-10年時間通過平臺培訓方式縮短至3年左右，有效提高人力資源的利用效率。

除了提高學習效率外，云學堂有積分激勵、職業發展激勵和針對專家的專家激勵制度以及多樣化的教學方式，增加學習的多樣性、趣味性與互動性。

作為行業發展最重要的創新引領方面，“V估價”平臺嘗試了創新產品合伙人這樣一種方式，讓估價師參與創新產品的研發和生產，敏捷把握客戶需求和市場變化，迅速適應行業創新發展的需要。

所謂的“產品合伙人”是指估價師根據用戶需求、用戶體驗、設定的業務場景，進行產品的創新設計、內容研發。如中估聯數據公司中有估價師轉化為的數據分析師，利用數據+算法+估價經驗的技術所形成的創新產品——風險評級，即是結合了房地產金融和信息分析，通過數據挖掘來評價房地產市場風險體系的創新評價方法。

最后許軍指出，只有綜合估價師和機構、數據建設、大系統進行深度學習所形成的模塊化產品及其所具備的平臺思維，才是未來估價行業的出路。這其中，對估價師而言，進入強大的平臺化學習是成為“未來估價師”的關鍵。

估價行業的未來與行業中的“人”息息相關，而且，也不會是一個依賴于個別精英的行業，而是行業中的“大眾”的創新力量。今天，能在平臺上快速成長的每一個估價師的快速進化，才可能讓這家估價公司成為下一個階段的領先者，而人工智能就是行業快速進化的工具。行業的2%的幸存者，就在這樣的人群中。

本文轉自：房地產數據中心

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（責任編輯：）

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