當您聽到“自動化。..”一詞時，您的想法會直接跳到“ 。..破壞工作”嗎？如果是這樣，則中間應該有一些停靠點。自動化涉及消除摩擦，降低成本，加快流程并總體上提高效率。使商品和服務更好，更便宜是一件好事：它使我們所有人都變得更加富有。

在各行各業都有這樣做的空間，尤其是在會計和法律等專業服務中。這些行業的公司所做的許多工作都是在搜索和匯總數據。如果可以自動進行數據檢索，兼容數據庫以及可以同時查詢多個數據庫，則可以大大改善并加快他們的工作。

傳統數據庫不會互相交談。每個問題都可以解決-在一開始就設計好了。大公司有成千上萬的公司。在1990年代，公司開始安裝企業資源計劃（ERP）系統，該系統將有關特定業務流程的所有數據匯總到一個主數據庫中。但是大公司仍然擁有許多ERP（通常多達300個）。猜猜是什么，它們通常不會互相交談。

知識圖

一種稱為“知識圖”的新型數據庫更加靈活。Google在2012年（恰逢人工智能大爆炸的那一年，機器學習開始使AI變得如此強大）在搜索操作中引入了這一概念。知識圖將信息的三元組鏈接在一起-主題，客體以及它們之間的關系。這使您能夠獲得針對復雜問題的精確答案。

知識圖的問題在于，它們很耗時且填充成本很高。通過在稱為自然語言處理的AI方面的快速改進，此問題得以緩解。NLP系統，例如Google的BERT（來自您的變壓器，雙向編碼器表示形式），通過在文本和表格的巨大語料庫中四處徘徊，搜尋并提取相關但非結構化的數據，來自動填充知識圖。

一家名為Engine B的初創公司正在尋求利用專業服務行業中這種新興功能。如今，它僅雇傭了9名員工，到目前為止僅籌集了350萬英鎊。但是創始人兼首席執行官Shamus Rae表示，公司的合作伙伴和支持者使它充滿希望：它們包括所有四家大型會計師事務所，以及幾家下一層和挑戰者事務所。加上會計師的英國貿易機構，英格蘭和威爾士特許會計師協會（ICAEW）。它還與許多領先的律師事務所合作。

該公司正在利用帝國理工學院和伯明翰大學的學者的意見來構建和填充其模型，并且托管在Microsoft的Azure平臺上，因為與Google不同，例如，Microsoft放棄進入垂直行業與現有企業競爭。

如果引擎B成功，它將作為平臺運行，在用戶處理數據時向用戶收取小額付款。數據屬于客戶，并且保留在公司服務器內部（無論是在云服務中還是在所有者托管中）的位置。引擎B的知識圖將以API的形式應用于數據。Shamus Rae說：“我們不會匿名任何人的數據并轉售他們的見解，我們的代碼是開源的”。

單一真理

Rae聲稱，結果是“單一事實來源”，在這里可以詢問公司的知識庫，而這些問題在收集數據時從未想到過。例如，可以查詢房地產公司的知識圖，以找出投資組合中的哪些建筑物具有導致格倫菲爾塔悲劇的覆層，以及哪些建筑物是由同一承包商安裝的。檢查公司數據湖的完整性，檢查欺詐和防御網絡攻擊變得更加容易。

如果這種方法成功，它將使會計事務所當前完成的許多工作自動化。大型公司雇用數千名員工進行“打勾”，獲取有關客戶活動的財務信息，并與其他來源進行核對。這項工作將越來越實現自動化，這意味著初級會計師會減少無聊-但也可能意味著初級會計師會減少。律師及其披露和發現程序也是如此。盡職調查-對目標公司的調查和評估-將變得更加容易和快捷，并且應大大加快合并，收購和投資的速度。

“如果可能的話，使人們能夠去做自己知道的事情就好了”

國際律師事務所奧斯本·克拉克（Osborne Clarke）的合伙人丹·賴特（Dan Wright）與Rae一樣希望實現這一倡議。“通過系統地挖掘數據之間的聯系，我們開辟了執行法律程序的全新方式。知識圖方法是關于使人們能夠做自己知道的事情的技術，如果可能的話。我們希望表明有可能?！?/p>

由于知識圖譜會消除當今會計師和律師所做的許多工作，并且會收取費用，因此您可能會認為他們會抵制而不是予以支持。但是經營這些公司的人們意識到自動化即將到來。他們知道，如果不蠶食自己的業務并采用即將到來的業務模式，那么其他人也會這么做。他們正在利用這種主動性來推動業務數字化，并在流程發生時保持一定程度的控制權。

正如Rae所說：“實際上，工作會流失，工作會改變。繁榮的公司將是那些首先抓住機會重新技能和技術的公司。未來不關乎數字運算，而是關乎判斷力和智慧?！?/p>