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基于人工智能的品牌价值评估模型构建与管理信息披露研究

2025-07-02 59 上传者：管理员

摘要：本文根据人工智能技术在品牌价值评估模型构建与管理信息披露中的应用进行研究，重点从数据处理、算法优化及信息整合三个方面分析其对传统评估模式的改进功能。引入机器学习、深度学习等智能方法，形成多维品牌价值评估模型，并分析其在管理信息披露中的融合路径。人工智能可以提升品牌价值评估动态响应能力，增强管理信息披露的透明度、时效性，为现代企业品牌管理提供科学依据与技术支撑。

关键词：
人工智能
人工智能技术
品牌价值评估
智能化决策
管理信息披露
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随着市场竞争加剧,品牌是企业核心无形资产之一,价值评估成为企业管理与战略决策关键内容｡然而,传统评估方法依托历史管理数据,无法全面反映品牌在市场变化中动态表现｡近些年,人工智能技术在数据分析､预测建模等方面展现了一定优势,为品牌价值评估打造全新技术路径｡与此同时,企业进行信息披露时,也面临如何利用智能手段提高信息准确性与时效性的挑战｡本文聚焦人工智能在品牌价值评估模型构建与管理信息披露中的应用,探索在提升评估效率､优化信息披露质量方面的可行性,目的是为企业管理实践提供帮助｡

1、人工智能在品牌价值评估中的概念

人工智能作为基于算法驱动的数据处理技术,有效模拟人类认知功能,如感知､推理､学习与决策｡品牌价值评估领域,核心功能是通过大规模非结构化数据(如社交媒体评论､消费者行为日志､市场交易记录)采集､处理,挖掘品牌影响力身后潜在规律｡例如,自然语言处理技术用于分析消费者在网络平台上评价情绪,识别品牌声誉趋势;而图像识别主要应用于广告传播效果监测,辅助判断品牌曝光强度｡同时,机器学习模型可按照历史数据训练预测函数,预判品牌未来价值走势｡相比于传统以管理报表为基础的评估方式,人工智能十分强调数据驱动与实时反馈,有助于构建更为前瞻性､适应性的品牌价值评估体系｡并且,AI并非完全替代传统方法,而是一种补充,特别面对快速变化的市场环境时,AI可以提供更灵活的评估视角与丰富的信息内容[1]｡

2、基于人工智能的品牌价值评估模型构建方法

2.1数据采集与特征工程

品牌价值评估第一步是获取高质量､多源数据｡人工智能技术借助网络爬虫､API接口等方式,采集社交媒体､电商平台､新闻网站等渠道品牌信息｡数据包括用户评论､搜索热度､互动频率､品牌提及次数等,拥有较强时效性､代表性｡随后,对原始数据进行清洗､去噪及标准化处理,提取重要特征｡例如,在某快消品企业项目中,研究人员利用Python爬取微博､小红书､抖音等社交平台针对此品牌的讨论内容,并应用BERT模型完成情感分析,将每条评论转化成情绪得分,进而计算出品牌指数｡同时,提取品牌在各大电商平台销量增长率､用户评分变化率等指标,以体现品牌市场表现的变量内容｡经过系统化特征工程处理后,数据可用于之后模型训练与预测分析[2]｡

2.2算法选择与模型训练

数据准备之后,应选取适合品牌价值预测任务的算法模型｡主流人工智能算法涵盖线性回归､随机森林､支持向量机及深度神经网络等｡其中,随机森林适用于变量较多且非线性关系数据集,可有效避免过拟合问题｡而深度学习模型适合处理高维､非结构化数据,像文本及图像信息｡具体应用中,通过集成学习方法把多个模型预测结果进行加权融合,提升整体预测精度｡比如,上述消费品企业品牌价值评估中,采用XGBoost与LSTM组合模型,处理结构化管理数据及非结构化用户评论数据,获得较单一模型更高的预测准确率｡XGBoost用于捕捉品牌销售额､利润率等结构化指标,而LSTM用于处理时间序列形式用户数据,全面反映品牌在不同层面的表现｡合理选择并训练模型,提升品牌价值评估科学性､稳定性[3]｡

2.3模型验证及动态更新

构建后的评估模型要经过严格验证流程,以保证在不同工作环境下的适用性及稳健性｡一般采用交叉验证方法,把样本数据划分为训练集与测试集,计算模型在测试集中的预测误差,比如,均方误差(MSE)或平均绝对百分比误差(MAPE)｡误差控制在可接受范围内,说明模型有着较高的预测能力｡同时,因为品牌价值受市场环境影响较大,模型应具备动态更新机制｡比如,设置定期重新训练模块,结合最新数据不断调整模型参数,保持对品牌发展的敏感性｡部分企业引入在线学习机制,让模型在新数据流入后即时调整预测结果,实现真正意义上实时品牌价值评估｡比如,某科技公司开发一套品牌价值监控系统,每两周自动获取最新市场数据并更新模型参数,保证评估结果精准反映最新品牌状态｡动态更新机制提升了模型适应性,也为管理层带来持续决策支持[4]｡

3、结合人工智能的管理信息披露方法

融合人工智能的管理信息披露方法,可以提升信息处理效率及准确性｡给予自然语言处理技术,系统自动生成符合规范的管理报告内容,减少人为错误并提高披露质量｡同时,利用机器学习算法对历史数据展开分析,有助于发现潜在风险与异常模式,为监管机构和投资者带来更可靠的决策依据｡同时,智能披露系统按照用户需求动态调整信息呈现方式,增强透明度､可读性｡

3.1自动化管理报告编制

传统管理报告编制工作需要依托大量人员参与,显现出效率低､易出错等问题｡人工智能技术运用,尤其自然语言生成(NLG)与规则引擎融合,自动化管理报告｡经过设定模板与逻辑规则,系统自动生成符合披露规定的管理摘要､管理层讨论及分析等内容｡比如,某上市公司引入AI管理助手后,季度报告编制时间由过去5天缩短到8小时,显著提升了信息披露效率｡另外,系统自动检测数据一致性,减少人为疏漏导致错误｡详细而言,AI系统经过连接ERP系统与数据库,自行提取各业务板块收入､成本､利润等数据,并根据预设格式生成文字描述｡比如,“第三季度收入同比增长12%,基本受益于线上渠道销售增长及促销活动拉动”,相关语句均由AI根据数据自动生成,既保证表述专业性,又减少人工撰写工作负担｡基于人工智能的自动化编制方式,极大提高了管理报告及时性,有助于增强对外披露信息可信度[5]｡

3.2实时管理数据监控与异常识别

品牌价值评估工作中,确保管理信息披露的真实性､完整性是工作重点｡可利用人工智能技术实时监控管理数据流,识别异常波动及潜在风险｡例如,通过时间序列分析与异常检测算法,对营业收入､现金流､应收账款等重要管理指标进行持续追踪,一旦发现偏离正常范围趋势,即触发预警机制｡某大型零售企业内,AI系统成功识别某门店收入异常数据,通过核查发现系销售系统故障所致,及时纠正错误数据,避免误导投资者风险[6]｡具体来说,系统经过对比历史同期数据与目前的数据波动,融合季节性因素加以修正,设定上下限阈值,某项指标超过阈值相应比例时自动报警｡同时,该技术可用于审计环节,经过对历史数据学习,辅助识别舞弊线索,提高管理信息透明度及合规性｡比如,AI模型经过分析费用报销单据内重复项､异常金额分布等特征,精准识别潜在虚假报销行为,为内部控制做出有力支持｡通过此类工具,企业提升信息披露质量的同时,提升市场对品牌信任度与认可度[7]｡

3.3多维信息披露可视化展示

伴随投资者对管理信息理解需求的提高,传统文字披露方式无法满足多元化解读需求｡人工智能与大数据可视化技术精准结合,为管理信息披露带来全新解决方案｡经过构建交互式信息展示平台,企业能把复杂管理数据转化成直观图表､热力图､趋势曲线等形式,方便利益相关者系统掌握关键信息｡例如,某科技公司在年报中嵌入AI驱动可视化仪表盘,用户自由筛选关注指标,查看品牌投入与收益之间动态关系｡如此一来,提升信息披露可读性,也为品牌价值评估提供更立体数据支撑｡例如,系统允许用户选择“品牌广告投入vs.销售增长”“社交媒体关注度vs.市场份额变化”等对比信息,利用动态折线图与散点图呈现相关性分析结果｡通过,系统结合地理信息系统(GIS),把品牌在全国各区域市场表现完成热力图展示,协助投资者直观了解品牌布局与发展态势｡利用此类工具,企业能在提升信息披露质量的同时,增强市场对其品牌信任度及认可度｡

4、结语

总之,人工智能正在改变品牌价值评估与管理信息披露传统模式｡经过数据采集､算法建模与智能分析,让评估过程更为高效､客观,信息披露也逐步迈向自动化､智能化｡本文提出基于XGBoost与LSTM混合预测模型,在企业中已经取得优越应用效果,证明人工智能在提升评估精准度方面的潜力｡而信息披露方面,AI驱动的自动化报告编制､异常识别及可视化展示技术,极大提高了管理信息透明度与可读性｡随着技术不断成熟,企业应不断深化人工智能在管理领域的应用,推动品牌价值评估体系动态化､精细化发展,为资本市场透明运行及品牌资产管理带来坚实技术基础｡

参考文献:

[1]安薪如,刘楠,车敬上,王海侠,李爱梅.资源稀缺对消费行为的双刃剑效应:研究框架与展望[J].外国经济与管理,2021,43(10):103-119.

[2]白晓晴.数字文旅空间的沉浸叙事研究[J].山东大学学报(哲学社会科学版),2024(4):35-44.

[3]张渝,邵兵家.强制型顾客参与对感知共同创造与在线服务补救满意的影响研究[J].管理工程学报,2022,36(1):1-12.

[4]李承怡.企业自身是否有动机提供公共物品?—以绿色产品为例[J].公共财政研究,2019(2):86-96.

[5]雷亮,王菁煜,柳武妹.稀缺对个体心理和行为的影响:基于一个更加整合视角下的阐释[J].心理科学进展,2020,28(5):833-843.

[6]彭晓东,申光龙.虚拟社区感对顾客参与价值共创的影响研究—基于虚拟品牌社区的实证研究[J].管理评论,2016,28(11):106-115.

[7]时奇.平台企业跨界经营及其监管政策研究[J].企业经济,2024,43(1):24-31.

文章来源:刘之一.基于人工智能的品牌价值评估模型构建与管理信息披露研究[J].中国品牌与防伪,2025,(07):168-170.