易评估：专业评估机构如何建立智能化评估能力

专业评估机构如何建立智能化评估能力

远望智库净评估中心主任、首席专家 易评估

智能化评估是指利用人工智能和相关技术进行评估和分析的过程。它结合了智能算法、大数据处理、机器学习和自然语言处理等技术，可以快速准确地评估各种情况、问题或对象，对于专业评估机构提高工作效率、降低人为错误、增强数据处理能力、适应复杂环境、提升决策能力以及持续地学习和改进评估工作，都非常重要。不同行业、业务面向和基础条件的专业评估机构，在建立智能化评估能力问题上的目标、途径和方法手段等有所不同，不能一概而论。经过初步梳理概括，一般可以从以下六个方面来考虑：

一、数据采集

       

智能化评估首先需要有丰富的、高质量的数据。专业评估机构实施数据采集以建立智能化评估能力通常可以遵循以下六个步骤：

第一步，定义采集目标。数据采集不是漫无目的的活动，要有效地采集数据，事先就需要明确数据采集的目标——希望通过分析数据获取哪些类型的信息及决策依据，这将有助于确定需要哪些数据。

第二步，确定来源渠道。在明确数据采集的目标之后，接下来就要确定数据来源（数据源）。数据可以有多种渠道来源，包括从内部系统提取，从外部数据库和网站获取，也可以通过客户市场调研和问卷调查等方式来收集。必要时，还可以通过从第三方供应商购买获得。

第三步，制定采集策略。智能化评估能力建立是一个较为长期的工作，需要根据目标和数据来源制定数据采集策略并进行规划，尤其是确定数据采集的频率、时间点等。

第四步，实施采集数据。实施数据采集策略（规划），并利用各种工具和技术对数据进行采集。这可能包括使用API接口、编写网络爬虫、利用自动化软件等。

第五步，清洗和预处理。原始数据通常含有大量的噪音和无用信息（无关项），在完成数据采集之后，需要对数据进行清洗和预处理，以删除重复数据、纠正错误数据和填补缺失部分，并处理离群值、格式化数据等，以确保数据的一致性、准确性，特别是高质量和强相关性。

第六步，分析解释数据。最后，还要使用各种数据分析工具和技术对数据进行分析，并根据分析结果制定或优化策略。

必须注意的是，所有步骤都需要遵循相关的数据保护和隐私规定。不仅要收集数据，还要确保以透明、公正和合法的方式来使用数据。

二、数据分析

       

就是建立数据分析模型，对采集到的数据进行处理和分析，进而提取有价值的信息。可以使用各种数据分析工具和算法，包括机器学习和深度学习等进行。

一是展开数据分析。可以使用各种数据分析技术来分析数据。这可能包括描述性统计分析、预测性分析（如线性回归或决策树），甚至是预测性分析（如神经网络或深度学习）。这对建立评估能力非常关键，因为它可以帮助揭示隐藏在数据中的模式和趋势。

二是交流分析结果。数据分析的结果需要以容易理解的方式展示给决策者。这可能包括使用数据可视化工具，如图表和图形等，以及编写详细的报告。

三是数据驱动决策。就是在上述工作基础上，使用数据分析结果进行决策。这可能涉及到利用分析结果来优化流程，对产品或服务作出改进，或更进一步地了解客户的需求和期望。

四是持续学习更新。随着市场和业务环境的不断变化，专业评估机构需要定期或不定期地重新审视和更新其分析结果和相关策略。

三、算法应用

       

就是根据评估业务需求，设计并实现有针对性的评估算法。这需要借助领域专家的知识经验和算法工程师的技术力量。对专业评估机构来说，算法和机器学习是创建智能化评估能力的关键工具。具体可以参照以下五个步骤进行：

其一，设计和定制模型。就是在数据收集、清洗和预处理的基础上，定制一个对评估问题有效的算法模型。这可能涉及到监督学习、无监督学习或强化学习等多种机器学习的方法。

其二，反复训练模型。就是使用已收集并预处理过的数据来训练模型。训练过程中，可能还需要试验不同的“超参数”，借助交叉验证等技术评估模型的性能。

其三，评估验证模型。通过测试数据集验证模型的效果。如果模型的预测性能可以满足实际需求，那么模型就可以投入使用了。否则，模型可能需要更深入的调整或重建。

其四，部署应用模型。就是将算法模型部署到实际的评估流程中，进行实际的智能化评估。同时，还要对模型进行持续维护和优化，以应对环境的变化。

其五，不断完善迭代。机器学习模型总是需要进行调整和改进的。每次评估结果都可以作为新的数据点，以帮助改善模型，并使之更准确。

四、整合集成

       

就是将上述这些算法，集中整合到一个人工智能系统中，让系统能够自动进行评估。更好地理解方式或许是，开发一个智能评估软件，通过该软件，用户可以输入相关信息，软件就会自动进行评估，并给出结果。专业评估机构进行人工智能集成以利用智能化评估能力，通常包括以下四个步骤：

首先，设计和训练智能模型。在数据准备好之后，专业评估机构将设计一种或多种人工智能模型，以处理和解析数据。这可能需要使用深度学习、机器学习等技术。

其次，集成模型和数据系统。就是将设计好的各种模型集成到存有大量数据的系统之中，使其能够对新问题做出预测或建议。

再次，持续监测优化和迭代。因为人工智能模型的性能取决于其训练的质量，所以专业评估机构还要持续地监测其性能，并根据结果来不断地调整模型。

最后，交付预测和判断结果。智能模型会产生一个预测或判断结果，这个结果或将被用于评估工作中。专业评估机构要把这个结果呈现给评估的相关方。

需要说明的是，这个过程难度很大，不仅需要许多的数据科学家和专业知识，而且还需要强大的计算基础设施来运行模型。

五、持续优化

       

任何系统在使用过程中都需要进行优化和改进，不会一蹴而就。可以通过收集用户反馈，对系统进行迭代更新，使其更好地满足用户的需求。这是一项颇具挑战性的工作，需要涉及到多方面的考虑和多种技术的运用。专业评估机构通常要适当考虑和平衡以下八种方式：

一是提高数据质量。只有保证数据的高质量，才能进行有效的分析。这可能要求专业评估机构不断优化数据收集和处理流程，以减少错误并确保数据的完整性。

二是确保算法先进。利用先进的数据分析和机器学习算法可以大大提高评估能力。例如，神经网络和深度学习等技术已经在许多领域证明了其强大的预测和分析能力。

三是持续动态学习。对于一个持续优化的系统，重要的一环就是持续学习。这就意味着系统能够根据新数据、新信息或新反馈来调整其模型和参数。

四是实时反馈处理。智能评估系统应能接收并处理实时反馈，这样就可以使其得以更快地迭代和改进。

五是解释输出结果。一个理想的智能评估模型系统不仅能够输出结果，还要可以解释为什么会得到这种结果，从而增强用户对结果的理解和信任。

六是经常维护更新。智能化评估系统本身需要不断地维护和更新，以适应不断变化的评估需求。

七是合规性安全性。在构建和维护评估系统的过程中，也需要关注法规合规和数据的安全问题。

八是确保界面友好。必须优化用户体验。应从易用性、可访问性、可理解性、以及所提供的反馈等方面，尽可能使系统更便于使用。

六、人员培训

       

由于技术和业务环境的快速变化，专业评估机构需要保持灵活和开放，以适应新的挑战和机会。这就需要不断地更新评估人员的知识和技能，使他们能够理解和使用新的工具和技术。同时，也需要培育他们的数据素养，使他们能够有效地使用数据来进行决策。这是一个复杂的过程，需要评估机构跨业务、技术、管理等多个领域的集成和协同工作。其大致流程可以分为以下五个步骤：

第一，确定目标范围。事先，专业评估机构需要确定其智能化评估的目标和范围。这可能包括希望通过使用人工智能技术提高哪些方面的评估能力，例如提高评估效率、精度或者客户体验。

第二，建立知识体系。基于确定的目标，专业评估机构需要建立一套科学、系统的智能化评估知识体系。一方面，要让人员充分理解人工智能基本概念，如机器学习、深度学习、强化学习等；另一方面，还要关注评估领域的具体应用，比如怎样搜集和使用数据，怎样利用人工智能技术进行模型建立和验证等。

第三，健全完善机制。专业评估机构应该定期为其员工提供最新的人工智能和评估技术培训。而且，这些培训不应限于一次性的研讨会或集训班，而应包括持续的学习机会，包括在线课程，工作坊和实验等活动。

第四，实际操作尝试。就是从理论到实践，专业评估机构希望培养员工在实际工作中应用这些技术的能力。这可能需要建立实验和探索的平台，以便员工可以安全地进行尝试和学习。

第五，及时考核反馈。专业评估机构应该定期进行考核，评价员工的智能化评估能力，并及时反馈结果，以促进员工进一步地改进和学习。