Искусственный интеллект уже умеет находить рыночные предложения, сравнивать объекты, обрабатывать документы, строить финансовые модели и выполнять расчёты. Он может подготовить значительную часть отчёта об оценке, найти противоречия в исходных данных и проверить арифметику.

И делает это всё быстрее.

Возникает закономерный вопрос: если машина способна выполнить почти всю работу оценщика, за что заказчик должен платить человеку?

Я занимаюсь оценкой с 1995 года. За это время изменилось практически всё: источники информации, вычислительные инструменты, требования к отчётам, способы взаимодействия с заказчиками. Но одна проблема осталась неизменной.

Прежде чем определить стоимость, необходимо понять, какую именно стоимостную задачу мы решаем.

И это далеко не всегда очевидно.

Расчёт стоимости и оценка — не одно и то же

Предположим, необходимо определить рыночную стоимость объекта недвижимости.

ИИ получает характеристики объекта, подбирает аналоги, предлагает корректировки и рассчитывает итоговую величину.

Допустим, все вычисления выполнены правильно.

Означает ли это, что стоимость определена правильно?

Нет.

Возможно, выбранные предложения вообще не отражают тот сегмент рынка, в котором мог бы продаваться оцениваемый объект.

Возможно, наиболее эффективное использование недвижимости отличается от существующего.

Возможно, юридические ограничения существенно меняют круг потенциальных покупателей.

Наконец, возможно, сам вопрос о стоимости был поставлен неверно.

В подобных ситуациях арифметически безупречный расчёт может привести к экономически необоснованному результату.

Ошибка в расчёте исправляется пересчётом. Ошибка в постановке задачи требует пересмотра самого подхода к оценке.

Именно здесь начинается профессиональное суждение.

Почему правильный ответ может оказаться неправильным

Рассмотрим условный пример.

Оценивается производственное здание. Система ИИ находит десять предложений о продаже похожих объектов, определяет среднюю цену квадратного метра и рассчитывает стоимость.

Результат выглядит убедительно. Есть таблицы, ссылки, корректировки, расчёты.

Но опытный оценщик задаст несколько дополнительных вопросов.

А существует ли реальный спрос на такое здание в данном месте? Можно ли использовать его по существующему назначению? Не превышает ли стоимость земельного участка стоимость имущественного комплекса в его нынешнем состоянии? Есть ли экономические основания продолжать эксплуатацию здания?

Ответы могут радикально изменить результат.

Дело не в том, что ИИ принципиально неспособен поставить эти вопросы. При правильно организованной работе он может не только поставить их, но и предложить варианты решения.

Проблема в другом: кто определит, какие вопросы действительно существенны, какие ответы заслуживают доверия и когда полученного результата достаточно для принятия решения?

Пока эта ответственность остаётся за специалистом, использующим инструмент.

Профессиональное суждение — не право на произвол

Здесь важно избежать распространённого заблуждения.

Иногда профессиональное суждение понимают как возможность оценщика назначить любую величину стоимости, ссылаясь на свой опыт.

Это не так.

Профессиональное суждение должно опираться на факты, экономическую логику, понимание рынка и применимые требования к оценке. Оно должно быть аргументированным и доступным для проверки.

Опыт специалиста важен не потому, что позволяет ему обходиться без доказательств.

Наоборот, опыт помогает понять, какие доказательства необходимы, где их искать, как оценивать противоречивую информацию и какие ограничения имеет выбранная модель.

Хороший оценщик отличается не способностью уверенно назвать цифру. Он способен объяснить, почему эта цифра отражает стоимость объекта и при каких условиях вывод может измениться.

Искусственный интеллект может ошибаться. Оценщик тоже

Было бы странно утверждать, что человек всегда рассуждает лучше машины.

Оценщики ошибаются. Они могут использовать неподходящие аналоги, неверно интерпретировать рынок, допускать ошибки в формулах и попадать под влияние ожиданий заказчика.

ИИ способен обнаружить многие из этих ошибок.

Более того, при грамотном использовании он может стать независимым инструментом проверки профессиональной позиции.

Например, оценщик сформировал вывод о стоимости. ИИ получает задание не подтвердить его, а найти слабые места: проверить исходные предпосылки, предложить альтернативную модель, указать на противоречия.

Такая работа гораздо полезнее простого автоматического заполнения отчёта.

Однако возможна и обратная ситуация. Если специалист заранее сообщает системе ожидаемый результат и просит его обосновать, он рискует получить убедительно оформленное подтверждение собственной ошибки.

Поэтому важен не только уровень технологии, но и способ её использования.

ИИ должен помогать проверять профессиональное суждение, а не превращаться в инструмент его имитации.

Что изменится в работе юриста и судебного эксперта

Проблема касается не только оценщиков.

Представим имущественный спор, в котором одна сторона представила отчёт об оценке, а другая не согласна с полученной величиной.

Сегодня ИИ может быстро проверить расчёты, сопоставить характеристики аналогов, обнаружить расхождения между разделами документа и подготовить перечень вопросов специалисту.

Но арифметическая правильность отчёта ещё не доказывает обоснованность вывода о стоимости.

И наоборот: наличие отдельных технических недостатков не обязательно означает, что итоговая величина существенно искажена.

Для юриста принципиально важно понимать, какое обстоятельство действительно влияет на доказательственное значение отчёта и результат спора.

Для судебного эксперта — отличать существенное методическое противоречие от формального недостатка.

Для оценщика — уметь объяснить экономическую природу спорного вывода.

Во всех трёх случаях ИИ может существенно ускорить анализ. Но сначала требуется правильно определить предмет проверки.

Иначе можно потратить много времени на поиск ошибок, которые не имеют отношения к существу спора.

Заменит ли ИИ оценщика?

Думаю, этот вопрос поставлен слишком широко.

Значительная часть работы, которую сегодня выполняет оценщик, действительно может быть автоматизирована.

Поиск информации, подготовка таблиц, проверка вычислений, сопоставление документов, формирование стандартных разделов отчёта — всё это не должно оставаться исключительно ручной работой только ради сохранения привычной профессии.

Если технология выполняет такую работу быстрее и качественнее, её следует использовать.

Но автоматизация отдельных операций и замещение профессиональной функции — разные процессы.

Стоимость не существует отдельно от экономических отношений, прав на имущество, поведения участников рынка, предполагаемого использования объекта и цели оценки.

Поэтому главная задача специалиста — не просто получить число, а построить обоснованную связь между обстоятельствами конкретной ситуации и выводом о стоимости.

Причём и эта деятельность со временем будет всё больше опираться на ИИ.

Возможно, будущий оценщик будет значительно меньше заниматься вычислениями и значительно больше — постановкой задач, проверкой моделей, анализом неопределённости и объяснением результатов.

По мере автоматизации расчётов заказчику будет всё труднее объяснить, почему он должен платить оценщику именно за выполнение расчётов. Но потребность в обоснованном решении стоимостной задачи от этого не исчезает.

Поэтому востребованность специалиста будет всё больше зависеть от того, какую задачу он способен решить с помощью доступных инструментов, насколько обоснован его результат и какую практическую пользу получает заказчик.

Это не гарантия сохранения профессии в её нынешнем виде. Это изменение содержания профессиональной работы.

Стоимостное мышление становится важнее вычислительных навыков

Я называю способ рассмотрения подобных задач стоимостным мышлением.

Это умение увидеть за имуществом экономические отношения, за расчётом — его предпосылки, за величиной стоимости — условия её формирования.

Стоимостное мышление необходимо не только оценщику.

Юристу оно помогает определить, какие обстоятельства действительно существенны для имущественного спора.

Банковскому специалисту — понять, какие риски связаны с обеспечением кредита.

Предпринимателю — отличить стоимость бизнеса от ожиданий его владельца.

А самому оценщику — не стать оператором программы, которая умеет считать, но не всегда понимает, какую проблему необходимо решить.

Искусственный интеллект не делает профессиональное мышление ненужным.

Он делает гораздо заметнее его отсутствие.

Вместо заключения

На мой взгляд, главный вопрос состоит не в том, сможет ли искусственный интеллект однажды выполнить оценку без участия человека.

Технологические возможности продолжают развиваться, и заранее устанавливать для них непреодолимые границы было бы неразумно.

Гораздо важнее другой вопрос: как отличить обоснованное заключение о стоимости от убедительно оформленного, но ошибочного результата — независимо от того, подготовлен он человеком или машиной?

Ответ требует знаний, опыта, критического мышления и способности проверять собственные предположения.

Именно этому, наряду с практическими методами решения стоимостных задач, посвящена Школа стоимостного мышления.

Сергей Доваль
Оценщик, эксперт по стоимости.
Автор Школы стоимостного мышления.

Поводом для размышления стала публикация «Адвокат в эпоху искусственного интеллекта: профессиональное суждение и доверие» на сайте Республиканской коллегии адвокатов Казахстана.