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L’impatto dell’intelligenza artificiale su avvocati e commercialisti

L’impatto dell’intelligenza artificiale sui servizi professionali

Quando senti la parola “automazione …”, la tua mente salta direttamente a “… distrugge i lavori”? In tal caso, ci dovrebbero essere alcune fermate nel mezzo. L’automazione consiste nel rimuovere l’attrito, ridurre i costi, accelerare i processi e migliorare generalmente l’efficienza. Rendere i beni e i servizi migliori ed economici è una buona cosa: ci rende tutti più ricchi.

C’è spazio per farlo in tutti i settori, e non ultimo nei servizi professionali, come la contabilità e la legge. Gran parte del lavoro svolto dalle aziende in questi settori è la ricerca e la compilazione di dati. Il loro lavoro sarebbe notevolmente migliorato e accelerato se il recupero dei dati potesse essere automatizzato, se i database fossero compatibili e se più database potessero essere interrogati contemporaneamente.

I database tradizionali non si parlano. Le domande che possono essere poste a ciascuno di essi sono fisse, progettate all’inizio. Le grandi aziende ne hanno migliaia. Negli anni ’90, le aziende hanno iniziato a installare sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) che riuniscono tutti i dati su un particolare processo aziendale in un unico database principale. Ma le grandi aziende hanno ancora molti ERP, spesso fino a 300. E indovinate un po ‘, di solito non si parlano.

Un nuovo tipo di database chiamato “grafico della conoscenza” è più flessibile. Google ha introdotto questo concetto nelle sue operazioni di ricerca nel 2012 (per coincidenza, lo stesso anno del Big Bang nell’intelligenza artificiale, quando l’apprendimento automatico ha iniziato a rendere l’IA così potente). I grafici della conoscenza collegano triplette di informazioni – soggetto, oggetto e relazione tra di loro. Ciò consente di ottenere risposte precise a domande ricche e complesse.

Il problema con i grafici della conoscenza è che richiedono tempo e denaro per essere popolati. Questo problema viene mitigato dai rapidi miglioramenti di un aspetto dell’IA chiamato elaborazione del linguaggio naturale. I sistemi NLP come il BERT di Google (rappresentazioni di encoder bidirezionali dai trasformatori, da quando hai chiesto) consentono di compilare automaticamente i grafici della conoscenza, aggirandosi in giganteschi corpus di testo e tabelle, cercando e estraendo dati pertinenti ma non strutturati.


Una startup chiamata Engine B sta cercando di sfruttare questa capacità emergente nel settore dei servizi professionali. Oggi impiega solo nove persone e finora ha raccolto solo 3,5 milioni di sterline. Ma il fondatore e CEO Shamus Rae afferma che i partner e i sostenitori dell’azienda sono ciò che lo rende promettente: includono tutte e quattro le grandi società di contabilità, oltre a diverse aziende di livello successivo e sfidanti. Inoltre l’ente commerciale britannico dei commercialisti, l’Institute of Chartered Accountants in Inghilterra e Galles ( ICAEW ). Collabora inoltre con numerosi studi legali leader.

La società sta costruendo e popolando i suoi modelli con il contributo degli accademici all’Imperial College e all’Università di Birmingham, ed è ospitata sulla piattaforma Microsoft Azure, perché a differenza di Google, ad esempio, i capi di abbigliamento Microsoft entrano nel settore verticale per competere con gli operatori storici.

Se il motore B ha esito positivo, funzionerà come piattaforma, addebitando micro-pagamenti agli utenti mentre elaborano i dati. I dati appartengono al cliente e rimangono dove si trovano – all’interno dei server dell’azienda (sia in un servizio cloud che ospitato dal proprietario). I grafici della conoscenza del motore B verranno applicati ai dati sotto forma di API. Shamus Rae afferma che “non renderemo anonimi i dati di nessuno e non rivenderemo intuizioni da essi, e il nostro codice è open source”.

Un’unica fonte di verità
Il risultato, afferma Rae, è una “singola fonte di verità”, in cui è possibile porre domande alla base di conoscenza di un’azienda che non sono mai state previste al momento della raccolta dei dati. Ad esempio, il grafico delle conoscenze di una società immobiliare potrebbe essere interrogato per scoprire quali edifici del portafoglio hanno il tipo di rivestimento che ha causato la tragedia della Torre Grenfell e quali di quelli sono stati installati dallo stesso appaltatore. Diventa molto più facile controllare l’integrità dei data lake di un’azienda e verificare la presenza di frodi e difendersi dagli attacchi informatici.

Se questo approccio ha esito positivo, automatizzerà gran parte del lavoro attualmente svolto dalle società di contabilità. Le grandi aziende impiegano migliaia di persone per fare “ticking e bashing” – ottenere informazioni finanziarie sulle attività del cliente e verificarne la coerenza con altre fonti. Questo lavoro sarà sempre più automatizzato, il che significa meno noia per i ragionieri junior – ma probabilmente significa anche meno ragionieri junior. Lo stesso vale per gli avvocati e la loro divulgazione e scoprire i processi. La due diligence – l’indagine e la valutazione di una società target – diventerà molto più facile e veloce e le fusioni, le acquisizioni e gli investimenti dovrebbero essere accelerati drasticamente.

“Consentire alle persone di fare ciò che sanno bene sarebbe simile, se solo fosse possibile”
Dan Wright, un partner dello studio legale internazionale, Osborne Clarke, condivide le speranze di Rae per l’iniziativa. “Scoprendo sistematicamente le connessioni tra i dati, apriamo modi completamente nuovi di eseguire processi legali. L’approccio del knowledge graph è tutto basato sulla tecnologia che consente alle persone di fare ciò che sanno bene sarebbe, se solo fosse possibile. Speriamo di dimostrare che è possibile “.

Dato che i grafici della conoscenza elimineranno gran parte del lavoro svolto oggi dai contabili e dagli avvocati – e addebitato – si potrebbe pensare che avrebbero resistito piuttosto che sostenerlo. Ma le persone che gestiscono queste aziende riconoscono che l’automazione sta arrivando. Sanno che se non cannibalizzano le proprie attività e adottano i modelli di business in arrivo, lo farà qualcun altro. Stanno usando questo tipo di iniziativa per forzare la digitalizzazione delle loro attività e mantenere un certo controllo sul processo in tempo reale.

Come afferma Rae, “In realtà i lavori andranno e i lavori cambieranno. Le aziende che prospereranno saranno quelle che afferrano per prime l’opportunità di riqualificare la loro tecnologia e il loro personale. Il futuro non riguarda le operazioni di riduzione del numero, ma di giudizio e saggezza. “

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