德勤数智研究院成立于2015年，是德勤中国专业从事数据科学和数字化技术应用研究的中心，由德勤中国首席数字官（CDO）赵文华先生直接领导，研究院拥有40名数据科学家，覆盖人工智能、大数据、云、RCA等前沿技术领域，支持德勤业务团队，致力于为德勤客户提供最优质的企业数字化服务。

　　疫情当下，企业面临各种压力，大数据、人工智能等领先技术为各行业赋予新机遇，带来新活力,企业建立竞争壁垒的核心在于率先实现数字化革命，德勤数智研究院致力于应用智能化解决方案，助力企业实现传统行业数字化转型，重塑企业核心竞争力。

　　德勤数智研究院在2020年加快部署德勤数字化战略，秉承“敢想、敢做、敢为先”的变革精神，一路创造前行，成为前沿技术与市场应用的连接器放大器，通过梳理德勤沉淀多年的服务经验和服务模式，集成数字化创新手段，实现创新孵化、技术赋能、产品研发和价值交付的数字化服务模式，协助公司各部门研发了智能合同管理系统、一站式数据挖掘平台、金融法规与智能检索机器人等多项智能化解决方案，积极助力企业实现创新转型。

　　D.Insight是一个自动化洞察发现平台。该平台旨在帮助用户快速地评估数据质量并从数据中挖掘潜在的有价值的信息。用户不需要有数据分析相关专业技能，也不需要有代码实现的能力；只需要将手中已有的数据上传至平台，结合用户在业务领域的专业知识，就可以利用 D.Insight平台的数据体检功能对数据质量，业务相关性等数据探查目标有全面的认知。在理清了数据情况后，利用 D.Insight 的洞察发现功能可以很快速地在海量数据中锁定潜在的目标关联相关性，为找出高价值的商业分析结果提供技术和数据支撑。D.Insight 已经在过去的几个月中为德勤Tax, ICS等多个部门提供项目服务，包括某大型车企的数据质量检测；为公司人力资源部门生成高价值人才画像；政府材料申请与审批结果解析；某部门问卷调查结果分析等项目，并将随着新机会的到来，逐步增加完善平台，使 D.Insight 可以服务更多的领域。

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　　德勤数智研究院运用了数据分析、数据可视化技术开发出调查问卷的深度分析解决方案，并在德勤内部的年度调研中，运用该方案分析了上万级数据，用减半的时间实现更多洞见动展现了数字化转型的优势。该方案通过量化分析问卷结果来挖掘关键问题，创建多种维度刻画受访者属性，如多级下钻功能深度探索受访者在不同地域、地区、城市的行为表现，帮助组织者发现模式和趋势，从而可以更加有针对性地制定调查后的行动计划。该解决方案还能结合历史数据、行业数据横向对比调研结果，有利于创建及维护衡量指标。针对问卷调研未能真实反应客户心声的普遍痛点，结合文本提取技术解析开放式问题，洞察客户真实心声。最后，通过数据可视化技术创建可供多用户实时共享的交互式仪表盘，形象高效地帮助更多发现。

　　德勤数智研究院协助德勤Consulting A&C团队为国内某大型商业银行开展小额信用贷款产品风控模型研发与潜客深度挖掘，运用信用评分卡模型与客户关联关系模型，为该信贷产品制定了全方面多维度运营策略。基于行业最佳实践，我们采用了“白箱”方法构建风控与营销模型，实现模型效果最优和业务可解读之间的最佳平衡。模型成功优化了原有专家决策型拒贷规则，构建数据驱动型申请评分系统，并从银行存量客户中挖掘出超过三万名潜在客户名单，用于精准营销。

　　德勤数智研究院协助德勤FA CDD团队为某知名餐饮企业制定了餐饮舆情分析解决方案，收集相关餐厅在线评论数据，建立网评大数据库，并利用情感分析方法深入挖掘其背后的新消费需求和产品潜在问题，为该餐饮企业提供不同层次的消费者兴趣点POI（Point of Interest）。结合竞品分析，我们协助项目团队给出具体的产品改进方向和建议，帮助企业改进和开发新产品。另外，通过分析该企业及其竞品牌在消费者满意度和消费力水平两个指标下的选址特征，为企业提供了改善产品，服务，选址等相关建议。其中，德勤数智研究院利用了大数据技术实现了在线评论信息的自动爬取，并使用机器学习方法展开了对消费者舆情的分析。该方案同样也能够助力其他餐饮企业洞察消费者实时关注的热点和需求，高效收集并分析海量消费者舆情数据，生成极具商业价值的分析报告，在竞争愈加激烈的环境下帮助企业谋求新发展。

　　德勤数智研究院协助德勤Assurance Digital为某汽车行业领先企业提供了工单流程自动优化解决方案，解决该品牌汽车4s店消费者需求申请邮件的自动化分类，通过机器学习模型实现邮件的快速分类，加快业务审批流程，克服传统的人工审阅邮件耗时耗力的弊端，逐步减少人工工作量。德勤数智研究院首先对邮件内容进行了数据清洗，去除邮件中无效的信息，然后基于NLP技术对邮件正文内容进行分词等数据处理，转换为机器学习模型能够处理的特征向量。考虑到该企业实际业务中邮件规模不是很大，德勤数智研究院基于简单但极为强大的朴素贝叶斯模型训练数据，将邮件中抽取到的特征向量输入到模型中，通过模型训练最终可以预测该邮件所属类别，实现业务中工单邮件的自动化分类。德勤数智研究院所提出的工单流程自动优化解决方案应用范围十分广泛，可以拓展到其他行业同样需要预测文本类型的业务，实现文本的自动化、智能化分类，提高企业的自动化水平，为企业数字化转型提供新的可能。

　　德勤数智研究院助力德勤合规性部门，针对不同办公流程和场景，运用自动化程序和可视化数据分析技术，提高了合规性部门的日常工作效率和流程的有效性，从而避免传统的人工高重复性以及易出错的弊端。其中包含了协助合规性部门的独立性和冲突团队的日常工作。

　　邮件跟踪及批量分发 自动从公共邮箱提取数据并搭建可视化仪表板以跟踪分析任务及时完成情况。根据电子邮件模板自动批量生成邮件，赋能跟进受限制实体、服务请求提交和批准、独立性义务遵循与课程跟踪等流程。

　　自动搜索和多源数据集成 自动从系统和资料库搜索客户信息和融合多个数据源信息并统一输出，包含数据预筛选及名称相似匹配度算法，助力独立性和冲突检查流程。自动监测证交所IPO信息并同步以支持全球独立性监察系统的维护，方便系统用户对财务权益和证券账户的申报。

　　该系列实现了合规性部门办公流程的自动化，并可拓展到类似的操作场景，帮助企业实现更多智能化办公模式。

　　随着人工智能的发展，RPA（ Robotic Process Automation 机器人流程自动化软件）已广泛应用于各个需要流程自动化的领域，特别是在财税自动化领域。在德勤，每年审计报告casting需求近万次，传统方式是人工进行casting，平均每次耗时约4小时，每年总计耗费数万小时。德勤数智研究院携手德勤审计、RADC团队打造了自动化、智能化的审计报告Casting Tool，替代审计人员进行重复性、固定性流程化操作，在保证准确率的同时提升工作效率，使单次报告casting时间缩短一半以上，节省大量人工工作时间。

　　Casting Tool具有较高的可移植性，是结合前沿RPA技术，使用C#开发工具，并以插件的形式嵌入到Word，与其他工作流程实现无缝衔接。未来，Casting Tool也可以与其他审计流程和审计创新工具衔接，扩大使用场景，提升审计工作自动化水平。Casting Tool还具有较高的可操作性，casting范围以及存在的错误和对应的位置会在Word文档中清晰标注，方便审计人员进行检查和修改，并可一键清除全部Casting Tool在文档中留下的痕迹，极大提升了用户体验。

　　2021年，我们将继续秉承“敢想、敢做、敢为先”的转型精神，致力于为客户提供至精至善的专业服务，帮助客户应对瞬息万变的商业环境和技术颠覆，积极赋能企业做强做大。欢迎大家积极联系德勤数智研究院，和我们携手共同见证数字化时代的高速变革。