【金证观点】金融机构国有产权资产评估核心问题解析
财政部近期印发《关于加强产权交易机构开展金融机构国有产权交易业务管理有关事项的通知》（以下简称《通知》），对金融机构国有产权交易业务管理提出六方面明确要求，《通知》特别强调了对资产评估文件及转让价格的审核要求。针对新规下金融机构国有产权资产评估面临的核心问题与实践要求，金证评估合伙人潘霞接受《中国会计报》专访并公开发表。
■ 中国会计报：
资产评估在促进国有金融资本保值增值中发挥了哪些作用？该通知强调对金融机构国有产权交易中资产评估文件及转让价格的审核。您认为，这一要求对资产评估行业提出了哪些新挑战？评估机构需如何调整服务模式以适应监管升级？
⚪合伙人潘霞：
在国有金融资本的产权流转、资产证券化以及破产重整等关键环节中，资产评估作为推动金融国有企业高质量发展的核心要素，具有不可替代的重要作用。一方面，通过运用适宜的评估方法对国有金融资产进行科学评估，能够准确地反映国有资产价值，为国有金融资本产权的公平、公正交易提供坚实的价值依据，从而有效避免国有资产价值失衡，防范国有资产流失风险。另一方面，通过对国有金融企业开展清产核资，分析净资产收益率、不良贷款率、资本充足率等重要指标的变动原因，有助于帮助金融企业和监管部门及时发现并纠正经营问题，防止因管理不善或违规操作导致的资产损失，进而促进企业运营效率的提升。
财政部印发的《关于加强产权交易机构开展金融机构国有产权交易业务管理有关事项的通知》中，对金融机构国有产权交易中资产评估文件及转让价格的审核提出了明确要求。该通知依据《金融企业国有资产评估监督管理暂行办法》（财政部令第47号）等相关规定，强调产权交易机构需严格审核比对评估相关文件，重点审查评估对象、评估范围、交易内容是否与产权交易申请及经济行为批准文件保持一致，以及资产评估项目核准或备案层级的合规性、转让底价的合规性等关键要素。这一要求不仅对资产评估文件的准确性、完整性提出了更高标准，也对评估实施过程的合规性提出了严格要求。
为应对上述挑战，资产评估机构需进一步加强对金融企业国有资产评估相关法规的学习与理解，持续提升专业能力，不断优化工作流程，切实增强风险防范意识。同时，评估机构应与产权交易机构、金融机构以及财政部门建立更加紧密的沟通协作机制，及时反馈项目关键信息，确保交易流程的合规性，从而更好地服务于国有金融资本的高质量发展。
国有金融资产交易需兼顾“防止低估流失”和“抑制虚高泡沫”。评估机构如何通过市场数据对比、敏感性分析等工具，确保定价公允合理？当前，数字化技术（如AI估值、区块链存证）是否已应用于国有金融资产评估？技术手段如何提升评估结果的透明度和公信力？
金融资产价值形成评估结论后，为保证国有金融资产交易定价公允合理，评估机构通常会采用市场数据对比、敏感性分析等工具对其进行分析。
市场数据对比：从上市金融机构或国有产权交易所、并购重组报告中筛选与标的金融机构企业规模、业务结构、经营及盈利模式、企业所处经营阶段等方面具有可比性的金融机构，从盈利、资产等角度，选择有利于合理确定评估对象价值的价值比率，如银行业一般选用市盈率、市净率指标，保险公司分财险和寿险选用市净率指标或内含价值倍数指标，证券公司经纪和自营选择市盈率、营业部数量、交易活跃账户数量或市净率指标，基金公司选用P/AUM（管理资产规模）。确定价值比率后，选择单因素指标或建立多因素指标回归模型进行市场数据对比，并通过净资产、利润、网点数量、监管指标等参数的修正，测算标的金融企业的价值，与评估结论进行对比，分析其定价公允性。
敏感性分析：在采用收益法对国有金融机构价值进行评估时，可以采用敏感性分析方法研究不同的参数变化对评估结论的影响程度，一般按照参数每变化0.5个单位进行分析。敏感性分析的共性参数主要有折现率，特性参数需区分不同的金融机构进行分析，例如，商业银行可以采用净息差、资本充足率、不良贷款率等参数进行敏感性分析；信托公司可以采用信托资产规模、产品收益率等参数进行敏感性分析；证券公司可以采用佣金费率等参数进行敏感性分析。
数字化技术例如人工智能（AI）与区块链技术的融合发展为资产评估行业带来了革命性变革。在估值建模方面，AI通过机器学习算法能够自动识别影响资产价值的关键因素，构建具有自适应能力的智能估值模型，显著提升估值的时效性和准确性。在数据处理层面，AI技术可高效整合结构化与非结构化数据源，突破传统评估中数据获取的局限性，为价值评估提供更全面的信息基础。尤为重要的是，AI系统能够快速预测市场趋势，有效减少主观判断对评估结果的影响，使估值结论更加客观可靠。
区块链技术则为资产评估提供了可信的技术支撑。其分布式账本特性可完整记录评估全流程信息，确保估值过程的透明性和可审计性；智能合约机制则能自动验证数据来源的真实性，防止数据篡改，为AI模型提供高质量的数据输入。二者结合形成的评估模型不仅具有不可篡改的过程记录，还能通过数字签名等技术保障评估报告的完整性，显著提升评估结果的可信度与公信力。这种技术融合可使评估效率提升，同时有效降低人为干预带来的评估偏差，为复杂金融工具的估值提供新的技术路径，推动资产评估行业的数字化转型进程。
当前，虽然暂无公开资料显示AI估值、区块链存证等数字化技术已应用于国有金融资产评估，但从技术特征和行业发展趋势来看，评估行业已具备数字化技术应用于国有金融资产评估的潜力。
综上，相较于传统的估值模式，大数据、云计算、人工智能、区块链等现代数字化技术的应用为金融行业估值提供了更高效、更精准的决策支持工具，资产评估数字化转型实践已在行业内形成广泛共识并逐步落地实施。
■ 中国会计报：您对国有金融资本评估领域的标准化建设有何建议？需从哪些方面加强人才储备以应对金融工具（如ESG金融产品，数字资产）的创新？
⚪合伙人潘霞：
我们对国有金融资本评估领域的标准化建设的建议如下：
（1）制定或完善国有金融资本评估准则或者国家标准，形成统一、明确的评估标准；
（2）建立健全国有金融资本评估监管协调机制，加强财政部门和金融监管部门的沟通协作，加强信息互通，提高监管效率；
（3）利用现代数字化技术，提高评估工作的透明度，提升评估的公信力。
对于金融工具的创新，可以从以下几个方面加强人才储备：
（1）对于评估机构而言，可以从建立内部培训机制，开展金融工具创新领域方面的课题研究进行人才储备；
（2）对于行业协会而言，可以邀请金融行业大咖从专业角度对评估机构人员进行培训、组织开展ESG执业培训，推动学术研究和产业孵化协同发展；
（3）对于高校而言，在强化创新金融工具理论知识的同时，可以通过联合研究、实习等方式，开展与评估机构的合作，培养具备扎实理论基础与丰富实践经验的复合型人才。
以上观点经编辑发表于《中国会计报》2025年5月30日《强化监管促进国有金融资本保值增值》和6月20日《推动国有资产交易进入智能化透明化阶段》。
文字及图片摘自：2025年5月30日、6月20日两期《中国会计报》；责任编辑吴进。
