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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


德勤(Deloitte)的 AI 战略布局,AI产品及各业务线AI应用
发布日期:2024-07-29 20:36:58 浏览次数: 1690


关于全球知名知识服务机构的AI战略、投资事件及AI产品和服务,写过一个系列文章,分别梳理了麦肯锡、波士顿、安永、普华永道、毕马威等公司,大家反响还不错。四大机构中只剩德勤没有做梳理了,今天我们就一起来看看德勤在AI方面都做了些什么。


资料卡片:


德勤(Deloitte)于1845年成立于英国伦敦,是全球领先的专业服务机构,世界四大会计师事务所之一。德勤成员机构网络已遍及全球超过150个国家和地区,拥有约457,000名人员。德勤为客户提供包括审计及鉴证、管理咨询、风险咨询、财务咨询、税务与商务咨询]等在内的专业服务。

截至2023年5月31日的财年(2023财年)中,德勤全球成员机构收入合计649亿美元。与上一财年相比,按本币计增长14.9%,按美元计增长9.3%。




德勤的AI战略意图


德勤将AI战略定义为公司的优先级事项,从人类驱动的公司,转变为人+AI驱动的专业服务机构,是德勤的AI战略愿景。


德勤的商业、全球和战略服务管理负责人贾森·吉扎达斯的一段话可以看出德勤AI战略的意图:“我们的AI计划植根于这样一种信念,即AI可以改变我们的成本结构和能力体系。它更像是一个转型的议程,而不是以发展行业中每个人都拥有的‘赌注’能力为目标。大多数领先的客户都在这段历程中,因此我们必须走在AI应对新的复杂挑战的前沿。”



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德勤的AI战略计划与近期投资事件



德勤在2021年就启动了一个AI战略计划,其期限为6年(2021—2026年)。


德勤还有一个 IndustryAdvantage计划,该计划是一项20亿美元的战略性投资,旨在与符合条件的客户和合作伙伴联合打造行业解决方案。


德勤在AI领域的投资与项目合作,不同于麦肯锡、BGC,和其他四大的风格,德勤并没有直接与OpenAI、微软、Anthropic(Claude产品的公司)等AI公司直接合作,而是依托自身技术能力,通过和外部伙伴的技术与资源合作,开发自有的AI产品和服务。



我们梳理德勤近期AI相关的投资或合作事件如下:


1.2024年7月,德勤与亚马逊云科技联合启动人工智能与数据加速器计划


2024年7月26日,德勤宣布与亚马逊云科技签署一项长期战略合作协议,双方将共同建立创新实验室,帮助客户深入探索人工通用智能(AGI)、量子机器学习(ML)和自主机器人等前沿技术,并利用生成式AI所提供的能力,携手助力客户进行创新并解决行业特定挑战。此外,德勤和亚马逊云科技还将提供资金支持,帮助客户将成功的概念验证(POC)投入生产。


德勤与亚马逊云科技携手打造的创新实验室将为双方工程师提供一个协作平台,共同开发针对不同行业的定制化解决方案,包括金融服务、政府与公共部门、生命科学与医疗健康、媒体与电信、消费者以及能源、资源与工业等行业。


2.2024年6月,德勤与英伟达合作


德勤与英伟达合作,将德勤的行业知识、人工智能和技术能力与新的NVIDIA AI Computing by HPE解决方案结合起来,共同开发生成式人工智能解决方案,帮助客户加快创造价值并解决特定行业的挑战。



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德勤的AI产品及各业务线AI应用



1.德勤的自研AI平台——PairD


2024年1月8日,德勤向欧洲和中东地区的7.5万名员工推出一个生成式人工智能平台“PairD”,“PairD”由德勤的人工智能研究所内部开发。德勤员工可以用“PairD”工具回复电子邮件、起草书面内容、编写代码使任务自动化,也可以帮助创建演示文稿、开展研究和创建会议议程。


德勤生成型人工智能负责人Costi Perricos表示,推出PairD是“公司长期人工智能投资计划的一部分,我们将继续探索这项技术为我们公司、客户和更广泛社会带来的潜力”。


在审计和鉴证、税务、管理咨询、风险管理等业务线,德勤都开发了多种AI相关产品和服务,整理如下:


2.审计和鉴证业务AI应用

审计和鉴证业务是德勤最早开发AI应用的业务线,可追溯到2014年。德勤开发了一个名为Omnia的全球AI平台用于支持全球各地成员机构的审计业务。Omnia能灵活地支持对大型上市公司和小型公司等不同客户的审计。


Omnia平台上的系统具有多种能力。例如:Signal系统通过分析公开可获得的财务数据,可以识别客户业务中的潜在风险因素。Cortex系统能够对日记账分录数据集进行实时分析,识别与会计、运营和控制相关的模式。Reveal系统使用预测分析来识别审计感兴趣的领域,供审计师进一步审查。Omnia平台还有可以评估AI模型偏见的功能模块。


3.税务业务的AI应用


税务业务分为前瞻性战略项目和使用历史信息的监管合规项目。这两个领域的共同点是大型数据集的复杂分析。


在战略性税务工作领域,税务专业人员通常会在时间和信息有限的情况下做出对组织有重大影响的决策。但税务部门往往是最后获悉业务情况的部门,其做出决策的难度是比较大的。但是,借助AI,可以在决策过程中融入针对税务的算法,更早地标记税务方面的考虑,并让税务部门更早地介入决策流程。


税务监管合规性领域,很大一部分工作(如外部审计)是从客户的业务系统中提取数据。德勤建立了一个名为Intela的平台来与客户合作开展业务,该平台可以对数据进行提取和分类,并向税务专业人员和客户提供见解。


过去的税务监管合规性通常需要税务专业人员进行大量的手动工作——查找数据、从一个系统取出数据并将其输入另一个系统、编制计算工作底稿等。利用AI技术,目前大部分的体力劳动已经被淘汰,税务专业人员就可以腾出更多时间来分析客户的税务状况,并提供改善税务状况的建议。


4.咨询业务的AI应用

咨询是德勤结构化程度较低的业务,德勤在咨询业务领域的AI应用,按照2个方向实施,一是借助AI打造能力,二是发展AI服务相关的新业务。


德勤认为,从专业人员驱动的公司转变为由人和AI驱动的公司,德勤咨询必须拥有必要的AI能力来为客户提供服务。这些能力包括对话式AI、计算机视觉、使用AI技术处理来自物联网和边缘设备的数据,以及AutoML的应用等。德勤的目标是大规模积累这些能力所需的知识和技能,让大多数德勤的咨询师可以帮助客户实现业务转型,而不是由一个小型的专业团队来提供AI服务。


发展AI服务相关的新业务方面。德勤的目标是从传统商业模式扩展到新的商业模式,新业务将在未来10年改变德勤在这些领域的咨询方式。德勤在咨询方面的AI新业务目前有以下几项:


ReadyAI:这是一项“AI能力即服务”的业务,帮助客户决定如何处理其数据,并使用标准的AI流程和工具来开发用例。ReadyAI使客户能够迅速启动自己的AI工作。与典型的咨询业务不同,这项服务没有预定义的需求或可交付成果。


AIOps微服务:使用AIOps实现涉及多个系统的流程自动化,这些工作通常需要大量的人力来操作。通过开发的算法在其中做出智能决策,从流经它们的数据中不断学习,并触发自动动作。这些算法被打包成客户可以预订的独立微服务。


智能工厂:随着传感器在工厂车间普及,制造过程的每个步骤都会产生大量数据。汇集这些数据并应用算法来持续分析和改进流程是工厂智能化的关键。通过智能摄像头进行实时监控和调整,这些设备可以形成一个制造、运营基本自主的系统,而且还能自我改进。


5.风险和财务顾问领域的AI应用


德勤的风险与财务顾问业务专注于帮助客户降低各种类型的风险。目前德勤有多款AI产品,其中两款用于网络安全,一款用于检测医疗欺诈,一款涉及会计控制。



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小结


至此,知识服务业的AI战略布局系列文章就写完了。通过对知识服务业中最具代表性的机构——全球知名咨询公司的AI战略布局、投资行为、AI产品与业务布局的梳理分析,我们不难发现,知识服务机构一方面受到AI的冲击和挑战最大,另一方面,他们因为拥有大规模、高质量的专业知识和客户案例,也能够在AI时代获得更多的商业发展机会。


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