智能资产管理：利用大数据和人工智能实现资产运营的标准化

摘要：大数据和人工智能技术已经成为推动智能资产管理 （SAM）进步的关键动力。本文探讨如何通过这些技术提升资产管理的智能化水平，并促进资产运营流程的标准化。分析了当前资产管理面临的挑战以及大数据和AI技术的潜在价值，介绍了物联网、云计算、大数据分析、AI与机器学习等关键技术在资产管理中的应用，强调了标准化对于确保智能资产管理系统一致性、提高效率、促进跨部门协作、降低风险及合规性问题的重要性，针对实施过程中可能遇到的技术集成、数据安全、组织文化改革和成本投资等挑战提出了具体的对策建议。

关键词：智能资产管理；大数据；人工智能；资产运营标准化

随着数字化转型的深入，企业对于资产管理的要求越来越高，追求更高效、更精准、更系统化的管理方式已成为当下的发展趋势。传统的资产管理方法依靠人工收集数据、经验判断与决策，不但效率低下，而且难以应对复杂多变的市场环境。信息技术特别是大数据和人工智能 （AI）的发展，为资产管理领域带来了革命性的变化。它们共同构成了智能资产管理 （Smart Asset Management，SAM）的核心，使资产管理从被动应对转变为主动预防，从分散孤立转变为综合联动，从定性分析转变为定量决策。

Serrano （2023）探讨了基础设施、建筑物、房地产等智能资产如何通过IoT、AI、大数据等技术提供增强功能，支持可持续性和能源消耗，优化资产管理和运营。这项研究强调了技术标准化在实现智能资产管理中的重要性。Chen （2021）研究了在人工智能视角下智能财务和会计管理模型的框架，通过会计共享服务平台提供统一和标准化的服务，展示了人工智能技术在财务管理模型架构发展中的关键作用。Koziel等 （2021）提出了一个创新的数据质量管理框架，使资产管理者能够量化数据质量不佳的影响，并确定何时需要改善数据质量的投资，强调了数据质量在智能资产管理中的重要性。这些研究表明，通过利用大数据和人工智能技术，智能资产管理正向着更高的自动化、效率和准确性迈进。

大数据技术具有强大的信息处理能力和洞察力，能够处理和分析海量的资产数据，提供全面和细致的数据支持，以数据驱动的方式深入了解和优化资产的运营状态。同时，人工智能技术带来了自学能力和智能决策能力，机器不仅可以模仿人类专家的分析和决策过程，还能通过不断的学习与进化，提升其预测、维护和优化资产运营的能力。

技术的革新并不意味着成功转型的保证。如何将这些先进的技术有效地融入资产管理的各个环节、实现真正的智能化和标准化运营，是企业面临的重要课题。标准化不仅是对流程的规范，更是对结果的确保；它意味着无论在何时何地，资产管理的质量和效率都能达到预定的高标准。

本文旨在探讨如何利用大数据和人工智能技术实现智能资产管理，以及如何通过这一过程促进资产管理的标准化。

一、大数据和人工智能在资产管理中的应用现状和潜在价值

近年来，大数据和人工智能技术在资产管理领域的应用取得了显著进展。企业开始认识到数据不仅是一种资源，更是一种战略资产。

（一）大数据和人工智能的应用现状

1.大数据分析

大数据分析已被广泛应用于资产性能监测、预测维护和优化操作。通过对资产生成的大量数据进行实时分析，企业能够获得设备运行状态的深入洞察。例如，通过振动分析、温度监测和能耗跟踪，可以实时监控设备健康状况，并基于此信息进行维护决策。此外，大数据分析还可以用于识别资产使用模式，从而优化资产配置和提高资产利用效率。

2.人工智能应用

人工智能在资产管理中扮演着越来越重要的角色。AI算法，尤其是机器学习和深度学习技术，被用于预测设备故障和优化维护计划。这些算法能够根据历史数据和实时输入，准确预测设备故障时间，从而实现预防性维护，减少停机时间和维修成本。AI还能够帮助优化供应链管理，通过预测需求变化来调整库存水平。

（二）大数据和人工智能的潜在价值

1.提升决策质量

通过结合大数据分析与人工智能，资产管理决策变得更加数据化和科学化。AI能够处理和分析比人类更大量的数据集，识别出隐藏的模式和关联，从而提供更精确的预测和建议。这种基于深度洞察的决策有助于降低风险、提高资产回报率，并增强竞争力。

2.自动化与效率提升

从预测性维护到智能诊断，再到自动调度和优化资源分配，AI提供了无数机会来自动化那些传统需要人工参与的任务。这不仅提升了运营效率，还释放了人力资源，使员工能够专注于更高价值的工作。

3.创新服务和商业模式

大数据和人工智能的结合为资产管理带来了创新的服务和商业模式。例如，一些公司通过提供基于数据的洞察作为服务，帮助客户优化他们的资产组合。此外，基于订阅的预测性维护服务模型正在兴起，这改变了传统的设备销售和维修业务。

二、实现智能化资产管理的关键技术和方法

（一）物联网 （IoT）和传感器技术

物联网 （IoT）技术和传感器是智能资产管理系统的基石。通过在设备上安装传感器，企业能够实时收集关于设备运行状况的数据，如温度、压力、振动等参数。[1]这些数据经过网络传输至中心数据库，形成可供大数据分析的基础。IoT技术使远程监控和维护成为可能，极大提高了资产管理的效率和响应速度。

（二）云计算和数据存储技术

随着数据量的激增，云计算提供了一种灵活、可扩展的数据存储和处理解决方案。它不仅降低了企业的IT成本，还提供了强大的计算能力来支持复杂的数据分析任务。云平台使资产管理系统更加可靠和易于维护，同时也方便了团队成员之间的协作和数据共享。

（三）大数据分析技术

大数据分析技术是提取资产数据价值的关键。高级分析方法包括统计分析、趋势分析和模式识别等，帮助企业从庞大的数据集中提取有用的信息。这些分析结果可用于优化维护计划、预测未来性能和识别潜在的风险点。

（四）人工智能与机器学习技术

人工智能 （AI）与机器学习为智能化资产管理提供了前所未有的能力。机器学习模型能够根据历史数据学习设备的正常运行模式，并识别出偏差，从而实现故障的早期检测。AI还能够辅助做出更加精确的维护决策，并预测资产的未来表现。深度学习等先进技术在图像识别和预测分析方面展现出巨大潜力。

（五）系统集成和互操作性技术

为了实现资产管理的智能化，不同系统和技术间的集成和互操作性至关重要。系统集成确保了数据在不同部门和应用程序之间流动的无缝性，而互操作性则允许来自不同制造商的设备和系统能够有效沟通。这种整体方法确保了资产管理系统的协调一致和高效率运作。

（六）边缘计算技术

边缘计算是一种新兴的技术，它将数据处理任务从云端移至网络的边缘，即接近数据来源的地方。在资产管理中，这可以减少数据传输延迟，提高响应速度，并允许即时的数据处理和分析。这对于时间敏感的应用，如实时监控和预警系统特别有价值。

三、标准化对于智能资产管理的重要性

标准化是智能资产管理核心组成部分，对于确保系统的高效性和可靠性至关重要。

（一）确保一致性和可重复性

标准化意味着制定一系列明确的操作流程、性能基准和维护规则。通过这些标准，企业能够确保资产管理活动的一致性和可重复性，从而减少误差和变异性。例如，设定统一的数据采集标准可以确保信息的准确性和完整性，而标准化的维护程序则有助于预防设备故障和延长其使用寿命。

（二）简化管理和提高效率

标准化流程可以显著简化资产管理的复杂性，从而提高整体效率。它使员工清楚了解各自的职责和任务要求，减少了培训时间和误解的可能性。此外，标准化还有助于加快问题的诊断和解决速度，相关人员能够迅速识别问题并采取已预设的标准解决方案。

（三）促进跨部门和跨企业协作

当多家部门或企业采用相同的标准化流程时，它们之间的协作会大大加强。标准化流程和数据格式允许不同的组织之间无缝共享关键信息，进而优化整个供应链的资产管理。例如，在危急情况下，标准化的数据报告可以帮助企业快速汇总资产状态，以便进行集中决策和响应。

（四）提供持续改进的基础

标准化为持续改进提供了坚实的基础。通过定期审查和更新标准，企业能够不断适应新的技术进步和市场变化。此外，通过对标准的遵循情况进行监控和评估，企业可以识别出流程中的不足之处，并进行必要的调整以提高效率和效果。

（五）降低风险和合规性问题

标准化流程有助于降低运营风险，因为它们提供了预防措施和应急计划。此外，遵守行业标准和法规是现代企业不可或缺的一部分，标准化的资产管理系统可以确保企业符合相关的合规性要求，避免法律风险和潜在的罚款。

总体而言，标准化是实现智能资产管理优化的关键要素。它不仅提升了效率和效益，还增强了企业的适应能力和竞争优势。随着技术的发展和市场的不断变化，标准化流程将持续发挥其在智能资产管理中的核心作用。

四、智能资产管理面临的挑战与对策建议

（一）应对技术集成的挑战

不同技术和系统之间的集成是实现智能资产管理的关键之一，但也是一大挑战。各种设备和软件平台之间缺乏兼容性可能导致 “信息孤岛”现象，阻碍数据流畅共享和分析。为此，应选择开放平台的技术和产品，确保不同系统之间可以轻松交换数据；制定明确、可扩展的集成策略，优先集成核心系统，逐步扩展到其他系统；采用国际标准和协议来促进不同设备和软件之间的互操作性。

（二）应对数据安全与隐私的挑战

随着大量敏感数据的收集、存储和分析，数据安全和隐私保护成为企业必须面对的问题。未经授权的数据访问或泄露可能对企业造成重大损失。为此，应建立强有力的数据安全政策和流程，包括加密、访问控制和定期的安全审计；[2]教育员工关于数据安全的重要性，并提供相关培训；遵守数据保护法规，如GDPR和其他本地法律要求，确保合法合规地处理个人和敏感数据。

（三）应对组织文化与变革管理的挑战

智能资产管理的标准化需要企业文化的支持和员工的积极参与。抵抗变化和缺乏技术支持是推进过程中常见的障碍。为了解决这个问题，企业应开展内部营销活动，传达标准化的好处。此外，企业还需要建立跨部门的变革小组，确保从顶层设计到基层执行的每个环节都有支持。同时，企业应提供持续的培训和支持，帮助员工适应新系统和流程。

（四）应对成本与投资回报的挑战

企业应进行全面的成本效益分析，明确长期和短期的投资回报预期。此外，企业还可以探索与技术供应商的合作模式，如按需订购服务以减少前期资本支出。同时，企业需要设定明确的里程碑和绩效指标，以监控实施进度和投资回报情况。

（五）应对人才短缺的挑战

在智能资产管理领域，专业技术人才的缺乏已成为制约行业发展的关键因素。企业需要与学术机构和研究所建立紧密的合作伙伴关系，通过定制化实习项目和专业培训课程来吸引并培养具备相关技能的人才。同时，为了确保能够吸引顶尖人才加入并长期为企业贡献力量，企业必须提供有吸引力的薪酬体系、职业发展路径以及创新激励计划。此外，营造一个充满挑战和机遇的工作氛围同样至关重要，这有助于激发员工的潜力，并促进知识和技能的持续提升。

（六）应对法规环境的挑战

企业应当设立专业的法务团队或与外部法律顾问合作，以便不断监测法律环境的变化，并确保企业的策略及操作符合最新的合规要求。这不仅包括对现行法律的遵循，还应预见潜在的法律风险，并制定相应的应对策略。同时，企业应定期举办员工法规培训，提高团队的法律意识，确保从高层到基层员工都能在日常工作中遵守相关法律法规。

（七）应对技术更新快速的挑战

随着科技的迅猛发展，智能资产管理领域的技术迭代速度日益加快。企业要想保持竞争力，就必须建立起一套高效的技术更新机制，这包括定期评估现有技术的性能，及时进行升级和维护，以适应市场需求的变化。同时，企业应积极寻求与行业内其他企业及研究机构的交流与合作，通过共享资源和知识，获取最前沿的技术信息和市场趋势。此外，投资于研发活动也是不可或缺的，这有助于推动企业内部技术创新，同时也为员工提供了学习新技术、提升专业技能的机会。通过这些措施，企业可以确保自身在激烈的市场竞争中始终保持领先地位。

五、结束语

智能资产管理的标准化为企业带来了诸多好处，包括提高效率、降低成本、提高决策质量以及强化合规性。尽管存在技术集成、数据安全、组织文化改革以及成本投资等挑战，但通过明确的策略、合理的规划以及有效的管理措施，企业可以克服这些障碍，实现资产管理的智能化和标准化，从而在竞争日益激烈的市场中保持优势。

参考文献：

[1] 柴硕.物联网在航运物流和港口中的应用[J].中国航务周刊，2023（33）：43-45.

[2] 杜冬玲.探讨业财融合视角下的国有企业预算管理策略[J].中小企业管理与科技，2023（23）：72-74.

作者简介： 于承涛，男，汉族，山东济南人，硕士研究生，董事长兼总经理，中级经济师，研究方向：资产运营管理、资产资本化运作。