【端脑智能引擎】“端脑智能”应用发展回顾

随着大数据时代的到来，企业数据每天都在以惊人的速度产生，企业管理者急需借助新的手段帮助企业实现数据到信息再到价值的转换。而相对于数据处理，企业往往对文本的处理和分析显得更加束手无策。德勤风险咨询部研发的“端脑智能”（Cerebrum）即是一款以深度学习为核心引擎，善于处理文本信息的企业人工智能应用平台，现已具备文本解析、合同风险基础审核、知识图谱生成等功能。自上线以来，“端脑智能”已在风险管理、数据治理、合同基础审核领域大展拳脚，为多家企业带来了智能化、自动化的解决方案。下面请同笔者一同回顾“端脑智能引擎”的发展进程：

“端脑智能引擎”助力合同风险感知

2018年5月，中华全国律师协会建设工程与房地产专业委员会（简称：全国律协建房委）在北京日坛国际酒店召开了工程总承包法律制度专家讨论会，吸引了来自全国律协建房委、律师事务所、建筑企业、设计单位、咨询单位等合计200余位专家的参与。德勤风险咨询合伙人何铮先生受邀出席此次会议，作为演讲嘉宾，分享了“人工智能助力工程总承包合同规范推广”的研究开发成果。

何铮先生在会上介绍了人工智能在工程总承包合同审查领域的研究进展，通过应用自然语言和深度学习技术，课题组已实现合同通用条款的范本比对和100多项合同专用条款的规则审核（覆盖98%的核心条款）。基于事先设定的规则以及样本合同的测试结果，德勤“端脑智能引擎”审查的准确率可达95%以上，对一份合同的基础审查可在3-8分钟完成，大幅提升了工程总承包合同审核的效率和效果。

数据治理中的文本解析利器

在银行业数据治理的过程中，“端脑智能引擎”实现了自动提取基础数据项和指标数据项、自动计算数据项的分布、自动匹配标准库并检核落标效果的功能，大幅提高了数据标准编制和标准应用的效率及准确率。解决了以往银行数据治理流程中由人工开展基础数据项和指标数据项的提取、比对、匹配、标准应用和质量检查等工作耗时费力，及由于不同整理人员业务理解水平不一造成前后不一致的问题。

基于某银行数据标准制定的测试结果，通过应用自然语言处理、深度学习技术和200多项业务规则，“端脑智能引擎”对基础数据项和指标数据项的匹配准确率可达95%以上，对12000+基础数据项和指标数据项的提取、语义匹配、标准应用质量检核可在30分钟内完成，大幅提升了数据标准制定工作的效率和效果。

“进博会”德勤展台活动：人工智能

2018年11月8日，上海进博会第四天，德勤资深行业专家和专业团队围绕人工智能技术的应用，就如何提高企业运营效率以及核心竞争力等话题与现场来宾进行了丰富生动的专题分享。

其中，德勤风险咨询经理芮柏松先生介绍了端脑智能引擎在合同基础审核业务场景的应用，智能合同文本基础审核服务能够帮助企业洞察各类业务文本中的风险点，帮助实现合同文本内容的自动审核。

“端脑智能”中深度学习与知识图谱的“碰撞”

基于领先的深度学习技术和大量的样本数据，德勤风险咨询数据服务团队研发的“端脑智能”（Cerebrum）能够成功习得数据中的规律和模式。然而，很多实际业务问题无法只依靠统计或规律解决，还需要知识，特别是专家知识。因而，德勤“端脑智能”在最新的2.0版本中引入了知识图谱工程。

知识图谱和深度学习是从两个方向实现智能化的。例如，文档审阅系统通过应用深度学习技术，对样本数据进行训练，生成风险识别模型；而知识图谱通过融合领域专家对内外部风险的理解，将信息罗列整理成一个图谱，再通过图谱来展现和解决特定的风险问题。与深度学习相比，知识图谱的构建更为复杂。“端脑智能”通过抽取合同中的实体、标的、关键条款等信息形成节点，再结合专家知识链入各节点相关的风险要素、内外部风险事件、交易方等信息形成知识图谱。深度学习解决端到端的问题，知识图谱则擅长知识类的问题。

最新资讯：“端脑智能”应用于整合式智慧内部审计项目

在近期开展的某集团公司内部审计项目中，德勤协助客户在内部审计实践中引入了“端脑智能引擎”、“知识图谱分析”等智慧审计工具，进一步提升了内部审计智慧化水平。内部审计团队借助端脑智能引擎，对业务协议、合同等文本信息进行精准的风险识别，提取全量文本中的风险要素以进行数据分析，极大地提高了内部审计效率和效果。

【回顾总结】  

作为一个人工智能引擎，“端脑智能”囊括了深度学习、知识图谱、专家知识等核心技术，她的应用并不止于以上场景。