（圖片來源：Gemini）

隨著人工智慧技術的躍進，長期仰賴大量人工進行資料蒐集與數據建模的價值評估產業也正面臨一場轉型。BVR對參與研討會的150位財務專家進行統計，發發現工作中導入AI的專家比例已從40%成長至90%，應用範圍涵蓋產業分析、財務報告整理以及法律文件的初步分析，將評價人員從繁瑣的資料整理中解放。但同時，對於過程需可供檢視的評價產業而言，AI也帶來一些隱憂。

傳統的評價工作需要花費大量時間整理財務報表、收集資料、模型建立及撰寫報告，然而透過機器學習（ML）與自然語言處理（NLP）技術，現今的AI系統已能自動從財報、法說會簡報或借貸協議等非結構化文件中，提取關鍵數據並自動填入模型。根據Market Report預測，全球企業估值軟體（Business Valuation Software）市場規模將從2026年的10.90億美元成長至2034年的15.44億美元，並且多家顧問諮詢機構也紛紛推出自己的AI助理，例如Kroll推出的「NavAI」助理，能協助使用者迅速查找資金成本的參考數據。PwC的報告也指出，在AI代理人的支援下，專業人員能省下高達90%的時間，並將六成的人力投入更高價值的洞察工作與情境模擬分析中，大幅提升作業效率以及產出結果的深度。

AI興起的同時也降低進入評價領域的門檻，使用者不需深究評價方法細節，只需提供公司資料，AI就可以快速生成一份評估意見，除了有助於讓更多人看見評價技術在生活中的應用之外，也有助於交易雙方在談判時迅速取得參考依據。但潛在風險亦不容忽視，例如AI可能產生幻覺或者受使用者預期心理引導而生成有所偏頗的結論──而使用者並不自知。

此外，由於AI的推導過程無法觀察，因此如何為AI產出的結果建立可供審計的過程，讓整體評價流程在提升效率的同時又確保符合形成專業判斷的條件，對從業人員而言是不可或缺的能力。為此，也引發對人才培訓的隱憂：若初入行的分析人員過度依賴AI工具，可能難以培養識別數據異常或假設合理性與否的專業敏感度。

儘管AI可以改善流程甚至提供初步建議，但評價人員對於價值結論所承擔的專業責任並未改變，依照多變的現實環境設定限制條件、評價參數使用的專業判斷仍是評價人員責任。目前國際評價準則及監管機構都未強制要求在報告中揭露使用AI的情況，但根據國外法院及保險機構見解，揭露AI對形成評價結論的貢獻，是確保專家意見具備證據能力的關鍵。考量AI背後數據庫會不斷更新，且AI對輸出結果的可複製性較低，因此評價人員必須妥善保存提示詞、產出紀錄，以及如何依據AI建議達成最終價值結論。

對評價產業而言，未來並非在人類經驗與人工智慧之間做選擇，人類的數據處理能力無法勝過AI，但同樣的，AI也無法取代活生生的人類帶給客戶的信任感，人機混合的作業模式乃未來趨勢，結合二「人」之所長，提高評價結果的深度及廣度，讓評價人員在變化快速的市場中，為客戶提供更策略性的判斷，價值共創。

資料來源：BVR、Youtube、PWC、ScienceDirect、IVSC、medium、PrometAI、Valueteam、VALCRE、Price Bailey、Clutch