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数字化转型案例:埃森哲应用人工智能分析合同和负债
浏览: 发布日期:2020-06-17

  为了正在100众万份合同中找到所需的的确新闻,埃森哲转向了自然措辞管制和人工智能,并正在此流程中推出了一个司法领会中央。

  笃志于文本文档的机闭正在简化交易流程方面有了一个新的盟友。自然措辞管制(Natural language processing)是笃志于人机相易的一一面工智能(AI)分支,它正正在助助埃森哲(Accenture)等公司将基于文本的非构造化新闻带入呆板研习时期,以便出现高代价的新闻,并缩减本钱。

  埃森哲的记实编制中有100众万份合同,每月还会新增数千份合同。因为繁琐而腾贵的流程控制了详明的跨文档的征采成效,埃森哲这个约有2,800名专业人士的司法机构依然很难正在合同中找到所需的的确新闻了。

  “借使咱们遭遇了正在环球鸿沟内发作的特定事务,比方,咱们正在钦奈发作的洪灾,又或者是发作了某些越过咱们掌握鸿沟的事务,咱们众年来继续需求通过手工地式样来做这些工作,以明了咱们的客户或咱们的合同负担是什么。”这家环球专业任事供给商的运营,企业领会和数字化交易转型环球总司理Mike Maresca说。

  以是,该公司的内部IT企业洞察团队着手运用NLP和AI来助助进步其合同记实编制的可搜痛速,“以容易咱们需求以某种式样做出响适时,比方,正在钦奈洪灾的情状下,咱们可能查看咱们的合同来明了收入将受到众大的影响。”Maresca说。

  埃森哲的司法智能合同找寻(ALICE)项目启动时商讨到了两方面的需求。起首,团队需求助助司法机闭正在公司的MMR编制中奉行高出百万份合同的惯例文本征采。其次,它需求被答应征采合同条件。

  “咱们有一群数据科学家,他们扶植了领会办理计划的模子,这些办理计划可能对巨额合同举行索引,并构修特定的领会算法来提取条件和条目。”Maresca说。

  这不是一件容易的工作,由于埃森哲的汗青合同简直没有任何的标识条件,这意味着团队无法为项目扶植和评估一个分类模子。它正正在管制一个不行睹的文档聚合,务必确定若何正在没有标识数据的情状下开荒条件识别组件。

  更有离间的是,埃森哲的很众合同都是基于客户文献的,差异的客户会以差异的格局列出他们的条件和条目。这意味着团队不行运用模板举措来确定条件--包含不行抗力、职守、数据隐私等等。合同还不必定会直接援用子句,以是办理计划还需求找到也许识别子句存正在的干系要害字。

  为明了决这个题目,团队转向了“word embedding”,这是一种基于语义形似性的NLP举措,可能鼓动词之间的比拟。该模子可能从合同中提取出一个要害字列外及其干系性得分,从而答应子句提取办理计划预备一个形似度得分,该得分将指示文档中每个段落与特定子句类型的干系性,Maresca说。

  埃森哲的word- embedded模子将逐段检验合同文档,寻找要害字以确定该段落是否与特定的条件干系。比方,“水灾”、“地动”或“患难”等词平淡会与“不行抗力”一词连用。

  “这些领会答应咱们征采要害的术语、条目、特定条件、司法条件,并从英语个别着手。”Maresca说。“咱们继续正在巩固咱们的翻译才干。”

  奉行头领层会通过环绕交易不断性的特定用例来将项目提交给IT部分,司法机闭则是办理计划的交易全数者。

  Maresca的团队用了六个月的时光,将其从观点性的念法形成了一系列sprint的试点项目。该团队与差异的埃森哲司法用户组测试了该试点项目,并运用测试结果构修了一个最低可行的项目,然后将该项目交给一个办理计划交付团队举行企业领域的悉数临盆。8个月后,它加入了利用。

  Maresca指出,内部的IT Enterprise Insight Studio、司法机闭和IT开荒团队之间的重大团结是将项目从原型开荒安插到临盆的要害。此中,MMR团队中的数据专家是了解元数据构造以及若何将元数据链接到合同文本的要害。司法专家助助构修了初始条件提取组件。开荒团队则包含了数据科学家、UI/UX工程师、软件工程师和成效架构师。

  当前,为埃森哲正在IT范围得到CIO 100奖项的ALICE已悉数加入了利用,并进步了埃森哲识别和了解危急的才干。Maresca示意,这大大削减了讼师为获取的确新闻而手工阅读合同的时光。

  “然后它也被扩展到了其他的有代价的时机上面,例如相同借使会何如?的场景,”Maresca说。“咱们会问,咱们已经以如此或那样的式样来构修咱们的职守限额吗?以是,跟着咱们对这一成效的一连利用,并正在看到附加代价时机时对其举行了扩展和巩固,其用例依然大幅增加了。咱们也正正在寻找从现罕睹据中获取代价的新举措。”

  该公司将ALICE视为了其司法领会才干更广博的数字化转型的一个别。正在这一愿景之下,ALICE将成为种种司法领会任事的重心。