圖靈估值介紹
心流慧估研究和運用了目前腦科學以及機器學習的前沿技術，又結合我們自己的研究成果，研究出了心流自主研發的估值新產品，我們把這個新產品用"計算機之父"的名字——"圖靈"予以命名。也就是說，我們新產品的名字叫做"Turing AI 估值系統"
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機器深度學習估值法
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絕對估值法
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心流軟性指標體系
機器深度學習估值法
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01 基于心流非上市公司數據倉庫、新三板公開的企業數據、區域股權市場公開的企業數據，對數據進行脫密、清洗、轉換后，依據企業所屬行業、市場、發展階段特性，由專業的估值分析師對數 據審核、選擇合適的估值方法、統計分析方法對數據標注，形成心流估值數據集。
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02 心流深度學習估值采用神經網絡，以心流估值數據集為樣本，選取盈利能力、償債能力、成長能力、營運能力等財務估值指標為影響因子，對估值模型訓練。 -
03 心流深度學習估值模型利用神經網絡，通過采用梯度下降法最小化損失函數對網絡中的權重參數逐層反向調節，通過對訓練數據隨時間的推移不斷學習并提高準確性。利用計算科學智能地計算企業價值。
絕對估值法
絕對估值法目前主要采用 FCFF 估值模型，基于企業歷史年度會計報表、Wind數據庫、無風險利率和長短期利率、以及心流統計Beta值、市場風險溢價、WACC行業數據庫、心流對企業近期及終期增長率、營業利潤的預測，快速完成企業現金流折現。
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報表校驗
財務報表中設置校驗功能，較大程度避免企業填寫信息錯誤
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缺失值處理
對于企業未填寫的財務信息，可以根據行業特性做出模擬預測
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WACC算法
充分考慮企業所處行業特性、企業財務杠桿、市場長短期利率，市場溢價等
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科學情景分析
對企業經營年限做出不同情境的預測模型
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精確日期調整
估值結果精確到天
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符合中國特色
使用國際通用FCFF模型，在此基礎上充分考慮中國特色，并加以改良
心流指標體系
指標體系綜合考慮了外部環境及自身因素對其價值的影響，從行業、團隊、產品、技術、風控、財務六個維度通過42個具體問題對企業進行綜合評價。
通過精選線下專業問題，篩選出頻率高、能反映企業價值的軟性指標，運用層次分析法，構建多層次分析結構模型，確定各估值要素及指標權重，作為心流指標體系估值系數。
圖靈估值報告示例
使用圖靈估值（Turing AI）提升企業價值
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