从金融时报等热议评估行业“机器吃人”看评估的属性悖论

■ 王诚军

英国《金融时报》于2018年10月5日刊出一篇题为《Machines switch to disrupting property valuers房产估价师会被机器取代吗？》的文章，从知名媒体的视角讨论了在自动评估模型、大数据背景下，评估这项专业工作在“艺术与科学”之间摆动的有趣问题以及评估行业是否为机器所替代的问题。此文与笔者2011年11月11日在《中国会计报》撰写的《评估行业再现“机器吃人”》较为相近，所不同的是时间上相差了8年，视角也从美国转向了英国和欧洲。八年之后对比阅读两文是件十分有趣的事。

金融时报一文指出大数据的应用使得评估的“科学性”属性上升，给评估行业带来的重大影响就是评估行业很可能会被机器取代：“大数据的先驱者正在承诺给房地产估值业务带来一场革命，在艺术与科学之间的频谱上将其推向科学。通过借助海量数据集提供更快、更准确的估值……一些评估公司，如英国的Hometrack，向银行提供近乎即时的住宅地产自动估价已有多年。这使得银行能够提供更快的抵押贷款决策（有时在两分钟内），从而削减成本并改善客户服务。荷兰初创企业GeoPhy在起步阶段对荷兰所有860万套房产进行估价。它利用荷兰土地登记局(Kadaster)的数据，输入所有记录在案的交易，然后将其与数百个其他相关数据集（包括卫星图像）结合起来。该公司已将覆盖范围扩展至英国的4850万套房产，美国本土48个州的1.47亿套房产。它的目标是走向全球，目前约有8.2万名估价师受雇于美国房地产评估行业，该行业每年价值约120亿美元。这可能是人类逐渐被机器取代的又一个领域。由于成本更低、报告的频率和可靠性、欺诈行为更少，一些大型房地产公司已开始尝试自动估值。例如，GeoPhy正在向房利美(Fannie Mae)提供其有敞口的1900万套房产的月度估价。这家美国抵押贷款提供商此前已习惯于每三年重新评估一次房地产资产组合。”

该文也客观地对自动估值提出了一定的质疑，反映了一些有利于评估行业的呼声：“房地产专家表示，自动估价有多大价值，只有经历一个经济周期才能得到验证。一些评估公司私下承认，该行业所用的方法仍是“在制品”，尽管源源不断的新数据使其不断得到改进……由于在租赁条款和收入流方面缺乏透明度，商业地产在本质上更难估价……凯姆斯资本(Kames Capital)的房地产投资主管菲尔.克拉克(Phil Clark)表示，自动估价前景广阔，但应谨慎对待……房产估价将永远既依赖于科学方法，也依赖于判断。高档房产，比如每30年才转手一次的黄金地段旗舰店，用自动化方法估价尤其困难，因为数据点太稀缺了。投资者还希望对任何给定估价都有一个明确解释。“永远都需要一名估价师。我们并不在基于屏幕的市场上运营，”克拉克说。

会计报一文指出，2011年，美国白宫表示将推出一系列行政措施帮助稳定房地产市场，联邦住房金融署当天即宣布了一系列改革住房再融资项目（HARP）的措施，其中有一条针对评估的举措：如果使用房利美、房地美提供的自动价值评估模型，就无需重新进行房产评估。这条举措的出发点是为贷款申请人降低评估费用，然而其对美国评估行业的打击已再明显不过，这再次印证了近10年来北美主要评估组织所担忧的“机器吃人”局面。自动评估模型的主要数据质量决定了其准确性和有效性。用于自动评估模型的数据来自公共记录、多种报价系统和传统的不动产记录资料。迅速发展的数据库和信息采纳系统，在最近10年中大大提高了自动评估模型的适用性。20世纪90年代以来，自动评估模型逐步具备了商业可行性，这是因为市政府和州政府已有计算机化不动产数据库可以提供资料，计算机成本大幅下降，二手抵押市场发展推动了对自动评估模型的需求。根据标准普尔公司的统计，自动评估模型在2002年度住宅类不动产抵押市场新增贷款中10%的项目发挥了作用，其用途将越发广泛：从检验传统评估方法的结论到确定财产价值的唯一手段。特别是在具有大量近期交易数据且存在同类资产的房地产市场上，自动评估模型能够较好地发挥其作用。例如在某些房地产信息库中，某项房产可以采集到260多条信息，远远超过评估师或评估机构收集到的信息量。分析这些信息得出的评估结论，已开始挑战专业评估师的准确性。自动评估模型在节约时间、节约成本、独立性等方面的优势，也使得越来越多征税部门和金融部门依赖自动评估模型。……自动评估模型优点是显而易见的。第一，自动评估模型通常是一种效率高和成本低的方法。如评估师对独户家庭住宅的传统评估常要花费数百美元，时间也需数日甚至数周。然而自动评估模型只需花费不到100美元，时间仅需几分钟。第二，自动评估模型通常被认为能提供更客观和一致的评估价值，因为人工评估往往会采用不同的方式，评估人员也可能受到贷款人的压力。第三，自动评估模型可用于验证传统评估，特别是在高风险贷款中。……北美评估行业对自动评估模型的抵制并无成效。社会经济形势及技术手段的发展，一直在更改着评估行业生存的空间和方式。

该文也分析了自动评估模型的不足和评估行业对其的抵制：对于不具备量大质同特点的资产，自动评估模型不适用；由于未进行实地勘勘查，自动评估模型也不可能充分考虑贬值因素、磨损状况和财产更新等因素；自动评估模型的销售商不向公众公开其自动评估模型的方法，这种自主开发的性质也使人们对模型的“黑箱”技术产生了担心；一些部门担心自动评估模型可能会无意识地将一些偏见带到相关分析中。为此，美国几大评估专业组织联手对其提出异议，呼吁警惕民用房地产评估领域的“机器吃人”现象，甚至在专业准则及行业内部将AVM 估值称为“evaluation”，以区别于“评估valuation”。《美国评估准则》也指出：“自动评估模型结果本身并不是评估，自动评估模型结果的提供也不是评估报告。

以上两文虽然都侧重于房地产评估（受大数据影响更甚），但在一定意义上也反映了评估行业所面临的共同问题，表明了评估行业与社会公众对自动评估模型、大数据等技术革新对评估行业生存与发展空间所带来影响的关注与担心。在“艺术与科学之间的频谱上”将评估“推向科学”是一个很有趣的表述，其实质是关于评估专业艺术性与科学性的悖论讨论的延续，也是评估技术、行业能否被技术所替代的讨论。评估专业的“艺术与科学”属性，实际上是自评估行业产生以来一直在讨论、争执的悖论问题。强调“艺术”属性，是因为估值总是建立在一定经验和主观判断的基础之上，所以各国评估理论中都对此予以认可；强调“科学”属性，则是评估行业一直以来的追求----通过对评估途径、参数数据的选择力求使评估的专业意见结论更加“合理”。笔者在此特别使用了“合理”这个词语，而未使用“准确”、“客观”等表达方式，这也从一定意义上表明了笔者认为评估专业工作具有的“艺术性”。

两文对技术革新对评估行业影响的分析并未完全一边倒，而是做了客观的分析。在数据充分且能够大量准确采集的情况下，对“量大质同”的标的物，运用科学的手段和数学运算等能够使得评估的结果相当“合理”，且成本低廉、效率极高、独立客观，自然为委托者、使用者（银行等）所热衷，这是评估行业所无法抵制的。但另一方面，对于相当数量的“量不大质不同”的标的物，在得不到大量数据支持的情况下，运用科学的手段和数学运算则不可能合理得出标的物的“合理价值”，那就只能去依赖评估的“艺术”属性——即由具有专业胜任能力和独立性的专业评估师去进行合理估算。笔者在多年前考察美加物业税评估体系时，就特别注意到各地方的税基评估机构在运用批量评估等手段对作为纳税标的的房地产进行评估时，都强调要过滤“统计上的噪声”，相当一部分无法用数学统计方式分析价值的物业无法适用批量评估，只能依赖专业人员的个别分析、判断。这可能是评估专业工作“艺术与科学”属性的最好体现吧。