德勤（Deloitte）的 AI 战略规划，AI产品及各业务线AI应用

麦肯锡、波士顿、安永、普华永道、毕马威等公司的AI战略、投资事件及AI产品和服务，已在全球知名知识服务机构系列文章中分别得到梳理，大家对此反响还不错。如今四大机构仅余德勤尚未介绍，本文便看看它在AI方面做了哪些事情。

资料卡片：

作为世界四大会计师事务所之一，德勤（Deloitte）是全球领先的专业服务机构，1845年创立于英国伦敦。目前，其成员机构网络覆盖超过150个国家和地区，约有457,000名人员，面向客户开展税务与商务咨询]、财务咨询、风险咨询、管理咨询、审计及鉴证等专业服务。

按本币和美元计算，德勤全球成员机构收入较上一财年分别增长14.9%和9.3%。在截至2023年5月31日的财年（2023财年）中，其合计收入为649亿美元。

德勤的AI战略意图

从人类驱动的公司转型为人+AI驱动的专业服务机构，是德勤的AI战略愿景；为此，德勤把AI战略列为公司的优先级事项。

德勤的商业、全球和战略服务管理负责人贾森·吉扎达斯曾说明其AI战略意图：德勤的AI计划建立在AI能够改变成本结构与能力体系这一信念之上。它更接近转型议程，目标并非发展行业中每个人都具备的普遍能力。大多数领先客户已经踏上这段历程，所以德勤必须处于运用AI应对新型复杂挑战的前沿。

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德勤的AI战略计划与近期投资事件

早在2021年，德勤便启动了一项期限为6年（2021—2026年）的AI战略计划。

与符合条件的客户及合作伙伴共同建设行业解决方案，是德勤IndustryAdvantage计划的目标；该计划对应一项20亿美元的战略性投资。

依靠自身技术能力，再整合外部伙伴的技术与资源来研制自有AI产品和服务，构成了德勤在AI领域推进投资及项目合作的路径。与麦肯锡、BGC和其他四大相比，其风格有所不同，并未选择直接和OpenAI、微软、Anthropic（Claude产品的公司）等AI公司合作。

以下按近期事件梳理德勤在AI方面的合作或投资：

1.2024年7月，德勤联合亚马逊云科技启动人工智能与数据加&速器计划

为推动客户创新、应对行业特定挑战，德勤与亚马逊云科技将在生成式AI能力的支持下，协助客户深入研究自主机器人、量子机器学习（ML）和人工通用智能（AGI）等前沿技术，并共同设立创新实验室。双方于2024年7月26日宣布签署一项长期战略合作协议，同时还会给予资金支持，使客户成功完成的概念验证（POC）能够投入生产。

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，都被纳入定制化解决方案的开发范围。承担开发工作的双方工程师，将在德勤和亚马逊云科技共同打造的创新实验室这一协作平台上开展合作。

2.2024年6月，德勤与英伟达展开合作

为了帮助客户更快创造价值并应对特定行业挑战，德勤与英伟达共同研发生成式人工智能解决方案；研发中采用新的NVIDIA AI Computing by HPE解决方案，并把它与德勤的技术能力、人工智能及行业知识相结合。

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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。

“公司长期人工智能投资计划的一部分”，是德勤生成型人工智能负责人Costi Perricos对PairD推出背景的说明；他同时表示，技术可能为更广泛社会、客户和公司带来怎样的潜力，德勤将继续探索。

以下按审计和鉴证、税务、管理咨询、风险管理等业务线，汇总德勤已经开发的多种AI相关服务和产品：

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

税务业务包含前瞻性战略项目与使用历史信息的监管合规项目，而复杂分析大型数据集是这两个领域的共同特点。

开展战略性税务工作时，税务专业人员往往需要在时间和信息有限的条件下，作出会对组织产生重大影响的决策。由于税务部门通常最后才获悉业务情况，决策难度较大。借助AI，可把面向税务的算法纳入决策过程，更早提示税务方面的考量，使税务部门提前参与决策流程。

在税务监管合规性领域，包括外部审计在内的大量工作都需要从客户业务系统提取数据。为同客户合作开展业务，德勤建立了Intela平台，用它提取和分类数据，并为税务专业人员及客户提供见解。

以往处理税务监管合规性事务时，税务专业人员要完成大量手动工作，包括查找数据、从一个系统取出数据再录入另一个系统，以及编制计算工作底稿等。应用AI技术后，目前大部分体力劳动已被淘汰，专业人员因而能用更多时间分析客户税务状况，并提出改善建议。

4.咨询业务的AI应用

咨询是德勤结构化程度较低的业务。在该业务领域，德勤沿2个方向实施AI应用：一是利用AI构建能力，二是发展与AI服务相关的新业务。

德勤认为，要从专业人员驱动的公司转型为人和AI驱动的公司，德勤咨询必须具备服务客户所需的AI能力，包括对话式AI、计算机视觉、以AI技术处理物联网和边缘设备数据，以及应用AutoML等。德勤希望大规模沉淀相关知识和技能，使多数咨询师都能协助客户完成业务转型，而不是仅由小型专业团队提供AI服务。

在发展AI服务相关新业务方面，德勤计划从传统商业模式延伸至新的商业模式；未来10年，这些新业务将改变德勤在相关领域提供咨询的方式。目前，德勤咨询的AI新业务包括以下几项：

ReadyAI：这项业务采用AI能力即服务模式，帮助客户确定数据处理方式，并通过标准AI流程及工具开发用例。ReadyAI可让客户迅速启动自己的AI工作；区别于典型咨询业务，该服务没有预先定义的需求或可交付成果。

AIOps微服务：AIOps用于自动执行涉及多个系统、通常需要大量人力操作的流程。所开发的算法会在流程中作出智能决策，持续从流经其中的数据学习并触发自动动作；这些算法会被封装为客户可以预订的独立微服务。

智能工厂：传感器在工厂车间日益普及后，制造流程的每个步骤都会产生大量数据。工厂实现智能化的关键，是汇集这些数据，并应用算法持续分析和改进流程。智能摄像头可执行实时监控与调整，使相关设备形成制造、运营基本自主且能够自我改进的系统。

5.风险和财务顾问领域的AI应用

帮助客户减少不同类型的风险，是德勤风险与财务顾问业务的重点。目前该业务配置了多款AI产品：涉及会计控制的有一款，用来检测医疗欺诈的有一款，另有两款应用于网络安全。

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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。