2026年3月3日下午，我院副院长李小荣教授邀请到北京中评正信资产评估有限公司副总经理邵唯实先生，为2025级资产评估专硕同学们带来题为《AI大模型时代的估值理念与流程革新》的专题讲座。邵唯实先生拥有金融学硕士、高级会计师、经济师等多项专业背景，持有资产评估师、澳大利亚注册会计师、国际企业价值分析师、中国并购交易师等国内外资格，曾任中国资产评估协会外事联络员，现任民盟北京市人口资源环境委副主任。他长期致力于“智能估值”理念的实践与推广，拥有多项相关软件著作权，是业内兼具理论与技术深度的实战专家。

课程伊始，邵老师从当前人工智能技术的迅猛发展切入，指出以DeepSeek、豆包等为代表的AI工具已掌握人类历史知识库，远超个体知识面。他强调，未来的课堂不应是单向的知识灌输，而应是互动与共创的过程。他引导同学们思考：在AI时代，资产评估的核心价值究竟是什么？是机械的估值计算，还是对估值逻辑的深刻理解与表达？这一问题为整堂课奠定了思辨与探索的基调。

随后，邵老师系统梳理了智能估值的发展脉络与技术路径。他从传统估值的“自上而下”逻辑出发，指出其本质是“艺术与合规”，而量化估值则是“自下而上”的数据驱动，强调“科学实证”。他通过波士顿房价数据集、Kaggle竞赛平台、文艺复兴基金等案例，生动展示了机器学习如何在估值中实现从“黑箱”到“可回测”的转变。他还介绍了国内外量化机构的实践路径，如幻方量化、微软开源框架等，帮助同学们建立起对智能估值技术生态的整体认知。

在课程的核心部分，邵老师结合自身开发的估值系统，从传统的资产基础法、市场法、收益法中出发，介绍如何在其中引入智能化手段。他以贵州茅台为例，演示了如何通过Python自动获取行业数据、剔除异常值、计算中位数、设定权重，最终生成市场法估值报告。他还展示了基于达摩达兰估值框架的收益法自动化模型，这种方法强调“叙事逻辑”在估值中的重要性，认为估值是对商业逻辑的深刻理解与表达。在收益法自动化模型展示之后，邵老师更进一步演示了基于机器学习（ML）的时间序列收入预测及财务数据估值建模。他精准地指出了估值范式的分水岭：在使用基于专家系统的逻辑框架时，核心在于对“商业逻辑”与“叙事逻辑”的深度解码，将定性判断转化为定量约束；而一旦切入机器学习领域，估值则进入了“去叙事化”阶段——通过高维数据的特征提取与非线性关联建模，系统能够直接从历史规律中捕捉定价锚点，实现了从“人工逻辑推演”向“数据驱动决策”的跨越。

课程最后，邵老师与同学们展开热烈互动，回应了关于ESG估值、数据资产泡沫、AI对就业的影响等现实问题。他指出，未来5到10年，大量传统财务估值岗位可能被AI替代，但这也意味着掌握AI工具、具备“指挥官”思维的人将拥有更大的发展空间。他鼓励同学们从现在开始，尝试用AI辅助写作、编程、数据分析，培养“人机协作”的核心能力，抓住AI时代的窗口期。

本次课程不仅是一场估值技术的深度讲解，更是一场关于未来职业方向的思考启蒙。邵唯实老师以其深厚的理论功底与丰富的实战经验，带领同学们穿越估值的技术表象，抵达价值判断的本质。在AI大模型时代，资产评估不再只是数据的堆砌，而是逻辑、叙事与技术的深度融合。正如邵老师所言：“我们不是被AI替代，而是要用好AI的人，替代不用AI的人。”这堂课的启发，将伴随同学们在未来的职业道路上，走得更远、更稳、更智慧。