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人工智能在股权估值与

投资决策中的应用

白云爽

（绵阳聚融投资有限公司）

【摘要】文章探讨了人工智能在股权估值与投资决策中业的未来表现。最后，基于机器学习的股权估值模

的应用，通过数据收集、处理和分析，发现人工智能可帮助型可以自适应地调整和优化，以应对市场的变化和

投资者快速准确地评估股权价值，提高投资决策的效率和准

不确定性。

确性，但人工智能也存在一些挑战，如数据隐私和安全问题、

尽管基于机器学习的股权估值模型具有诸多

算法选择和调整等。总之，人工智能在股权估值和投资决策

中具有重要的应用价值，应进一步深入研究和实践。优势，但也存在一些挑战。首先，该模型需要大量

【关键词】人工智能；股权估值；投资决策的历史数据和计算资源来进行训练和优化。其次，

【中图分类号】F274由于涉及到的因素众多且复杂，该模型可能存在误

判和误导。最后，由于机器学习技术的复杂性和不

在当前经济环境下，股权估值与投资决策对确定性，该模型的可靠性和可解释性有待进一步验

于企业和投资者来说具有至关重要的意义。而随着证和提高。

人工智能技术的不断发展，其在股权估值与投资决在股权投资领域，对公司的估值和投资决策

策中的应用也逐渐受到关注。是关键的一环。传统的估值方法主要基于财务数据

和指标，如PE比率、PB比率等，但这些方法往往

一、人工智能在股权估值与投资决策中的应用难以全面地反映公司的真实价值和发展潜力。随着

（一）基于机器学习的股权估值与投资决策模型机器学习技术的不断发展，基于机器学习的股权估

股权估值是投资过程中至关重要的一环。传统值与投资决策模型逐渐成为研究热点。

的股权估值方法主要依赖于财务分析和经验判断，（二）人工智能的应用

存在一定的局限性和主观性。而基于机器学习的股A公司在智能语音识别和自然语言处理领域具

权估值模型可以通过处理大量的历史数据来预测企有一定的技术优势和市场前景，但目前处于发展阶

业的未来表现，从而更准确地评估股权价值。段，需要融资以推进产品研发和市场拓展。若要对

首先，机器学习模型可以通过抓取海量的公A公司进行估值和投资决策，首先，应收集A公司

开数据，包括企业的财务数据、运营数据、市场竞的财务数据和非财务数据，包括营收、成本、利润、

争情况等，以及相关行业的经济指标和政策变化市场份额、竞争格局、技术水平、团队背景等。运

等，来综合评估企业的表现。其次，机器学习模型用机器学习算法，将数据分为训练集和测试集，训

可以识别数据中的潜在规律和相关性，从而预测企练集用于训练模型，测试集用于验证模型的预测效

《国际商务财会》2024年第16期737373

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果。在训练过程中，可采用多种机器学习算法，如