机器学习收集人类数据，帮助评判有形资产

评价一家公司好与坏，通常会用到“一般公认会计原则”（GAAP）

而这种类型的原则常常只能评判有形资产。人、思想可不像账目清单和银行账户，一目了然，随意评估。机器学习则正好弥补了这一鸿沟，只需要收集人类所思、所想、所说、所做等各种数据，就可以帮助我们评判有形资产。

一个公司的价值可用有形资产和无形资产来衡量，其中无形资产的价值则占据了50%以上。可是大部分公司往往都忽略了自己的无形资产，可喜之处是越来越多的公司愿意搞明白什么才是最重要的。而如何衡量公司的无形价值，只需要利用机器学习方法挖掘常见的财务指标。

机器学习帮助理解无形资产的三大法宝

1.重新定义什么资产。亚马逊，苹果，Alphabet（谷歌），Facebook和微软这几个世界顶尖级公司的价值都是依赖于技能、创新思想等无形资产。我们能做的是从细微处出发，收集数据、观点、网络等，扩展无形资产的范围。

2.重新审视现有数据。大多数公司都存储有大量数据，但很少会研究这些数据。大多数情况下，研究这些唾手可得的数据，会收获无限价值，比如明白如何提高客户价值，如何规划新的商业模式。

3.利用数据科学寻找真相。充分利用现有数据和无形资产打造属于自己的数据科学，并运用到各类决策。

每家公司的每个领导都需要掌握机器学习这项新技能，以便更好地管理公司。大数据和机器学习技术不能解决所有问题，但能帮助我们衡量以前无法测量的部分，重新定义什么是有价值的。