Искусственный интеллект в юриспруденции. Зачем он нужен и как его внедрять?

Автор: Игнат Постный. Технологии искусственного интеллекта сегодня повсеместно внедряются в бизнес-процессы компаний из самых разных секторов экономики: производство, финансы, медицина и др. Поэтому вполне логично предположить, что и юридическая сфера также в скором времени подвергнется трансформации, которая позволит по-новому взглянуть на хорошо всем известные процессы анализа документов, оценки рисков, подготовки договоров и т.п.

При этом цели автоматизации во многом зависят от специфики области, в которую внедряются технологии искусственного интеллекта, однако общими элементами являются снижение нагрузки на работников, ежедневно занимающихся обработкой документов, а также сокращение временных затрат.

Мы предлагаем задуматься о том, как будут выглядеть на горизонте 3–5 лет основные бизнес процессы юридических компаний и департаментов. В связи с этим можно выделить несколько сфер, автоматизация юридических процессов в которых является наиболее актуальной на сегодняшний день.

При обсуждении вопросов автоматизации юридической экспертизы встречаются мнения против. Мы собрали наиболее распространенные комментарии и рекомендуем Вам ознакомится с ними перед прочтением материала.

«Легче нанять еще людей».

Безусловно, не для решения всех задач и не для каждой компании целесообразно внедрять искусственный интеллект (особенно сегодня, когда такие решения требуют значительных капитальных затрат).

В данном материале мы фокусируемся на тех юридических процессах, которые требуют сотен-тысяч людей в штате компании и/или которые повторяются, как минимум, десятки-сотни тысяч раз в месяц или год.

«У нас все работает по-другому / у нас внедрена другая система».

Каждая компания уникальна, и у всех есть свои особенности и тонкости работы. Поэтому мы сознательно описываем задачи из юридической деятельности на концептуальном уровне, чтобы до максимально широкой аудитории донести идею, как искусственный интеллект может трансформировать бизнес-процессы.

«Регулятор / руководитель не позволит».

Очевидно, что текущая модель юридической практики не подразумевает, что решения могут приниматься кем-то кроме эксперта-юриста. Именно поэтому мы и рассказываем, как можно воссоздать логику работы юриста в цифровом формате, чтобы автоматизированные системы могли принимать решения на уровне не хуже экспертного, что позволит в конечном счете переубедить стейкхолдеров и регуляторов.

Тайм-коды к видео:

00:00 – Что такое ИИ и как он работает в праве?

09:33 – Кейс № 1 по внедрению ИИ: суды и претензии

19:51 – Кейс № 2 по внедрению ИИ: запросы гос. органов

26:53 – Кейс № 3 по внедрению ИИ: закупки

32:00 – Главные проблемы при внедрении ИИ

41:19 – Ответы на вопросы пользователей Кью

Далее представлен краткий пересказ основных тезисов из данного видео.

Автоматизация судебно-претензионной работы


ii1.png

Для начала рассмотрим судебно-претензионную деятельность. Многие бизнесы ежедневно сталкиваются с колоссальным объемом судебно-претензионной работы (МФО, банки, ритейлеры и др.). Все они нуждаются в решении, которое позволило бы автоматизировать обработку типовых, рутинных документов.

При этом значимой проблемой также является большое количество документов, которые необходимо обрабатывать, изучать, проверять и подготавливать в ручном режиме (исковые заявления, отзывы, заявления). В конечном итоге даже на проверку соблюдения формальных требований уходит большое количество времени, что влечет за собой финансовые затраты по оплате труда компетентных специалистов для подготовки и анализа судебных документов.

Изменить текущую ситуацию и решить обозначенные проблемы возможно путем автоматизации судебно-претензионной работы, которая будет заключаться в выполнении искусственным интеллектом следующих функций:

  • классификация входящих комплектов документов по видам, определение ответственного специалиста и направление ему соответствующих документов;
  • проверка входящих документов на соответствие формальным требованиям (например, наличие приложений, реквизитов, оплата пошлины и т.д.);
  • подготовка краткой выжимки по содержанию документов с целью сокращения времени на ознакомление соответствующего специалиста;
  • подготовка проектов документов (отзывов, исковых заявлений, претензий и т.д.).

Для автоматизации перечисленных функций, в первую очередь, требуется «правильный» пилот, ориентированный на область с наиболее стандартизированными документами и позволяющий с минимальными затратами увидеть результат работы уже спустя несколько месяцев. Кроме этого, автоматизация невозможна без формализации всех знаний в судебно-претензионной области в том формате, который понятен и человеку, и компьютеру. И, наконец, одной из важных задач является сбор и разметка большого количества документов (десятки тысяч) для того, чтобы система могла правильно работать.

Успешная автоматизация данной предметной области в перспективе позволит достичь следующих возможных показателей:

  • около 80% судебных документов обрабатываются без участия специалиста;
  • сокращение временных затрат на обработку документов примерно на 90%;
  • существенное сокращение судебных издержек.

Развитие такого проекта по автоматизации судебно-претензионной деятельности предполагает переход от автоматизации какой-либо одной категории споров к автоматизации всей предметной области и достижению поставленных целей.

Автоматизация обработки запросов от регуляторов


ii2.png

Другим перспективным направлением автоматизации юридических процессов является обработка запросов от государственных органов, что актуально для банков, ритейлеров, реестродержателей, операторов связей и др.

Отсутствие электронного документооборота, различное текстовое содержание входящих запросов, невозможность в императивном порядке заставить всех отправителей использовать «нашу форму» – все это существенно осложняет задачу по обработке входящих запросов от государственных органов. Именно поэтому такие запросы в основной массе обрабатывается в ручном режиме. Большие временные затраты на рутинные задачи часто влекут за собой пропуск сроков выполнения работ, а также штрафы, установленные за несвоевременную подготовку ответов на поступившие запросы.

Решение обозначенных проблем с помощью технологий искусственного интеллекта позволит автоматически:

  • классифицировать входящие запросы в зависимости от типа и отправителя;
  • проверять соблюдение формальных требований (реквизитов, приложений и др.);
  • обращаться ко внешним источникам с целью проверки информации;
  • генерировать ответы на соответствующие запросы.

Для автоматизации данной предметной области, как и в случае с судебно-претензионной деятельностью, необходимо подготовить «правильную» пилотную версию, ориентированную на категорию запросов с десятками тысяч документов. Следующим шагом является оцифровка знаний по обработке запросов и подготовка качественного датасета. Кроме этого, специфика данной области предполагает осуществление программной интеграции (например, между системами на основе искусственного интеллекта и внутренними информационными системами и реестрами).

Результатом автоматизации обработки запросов может стать достижение следующих показателей:

  • сокращение временных затрат на обработку входящих запросов и подготовку ответов примерно на 80%;
  • минимизация количества ошибок вследствие снижения влияния человеческого фактора;
  • существенное сокращение объемов штрафов в связи с обработкой запросов без нарушения установленных сроков.

Подход к реализации проекта в данной области является таким же, как и в судебно-претензионной деятельности: сначала автоматизируется обработка одного вида запросов, затем проект масштабируется, что, в конечном итоге, приведет к автоматизации обработки всех видов запросов и достижению всех целевых показателей.

Автоматизация закупочной деятельности


ii3.png

И, наконец, еще одной перспективной предметной областью для внедрения технологий искусственного интеллекта является закупочная деятельность.

Тематика закупочной деятельности неразрывно связана с рядом проблем, с которыми сталкиваются как компании-заказчики, так и компании-исполнители. Так же, как и в ранее обозначенных областях, основной проблемой организации закупочной деятельности является большое количество закупочной документации, которую, с одной стороны, необходимо изучать, а с другой – генерировать. Обработка соответствующей документации специалистами в ручном режиме занимает большое количество времени, что часто влечет за собой пропуск сроков реализации закупочных процедур. Кроме того, большое влияние на итоговый результат оказывает человеческий фактор, когда по причине ошибок исполнителей (как на стороне заказчика, так и подрядчика) процедуры проводятся менее эффективно, задерживаются, приводят к нарушениям, штрафам и др.

Внедрение искусственного интеллекта в закупочную деятельность позволит решить обозначенные проблемы путем автоматизации следующих процессов:

  • генерация закупочной документации;
  • формальный и содержательный анализ заявок и требований;
  • генерация проектов итоговых документов (договоров, протоколов).

По аналогии с двумя предыдущими кейсами автоматизация сферы закупок не может быть осуществлена без «правильного» пилота и подготовки соответствующего датасета. Кроме этого, важным аспектом является организация взаимодействия с функциональным заказчиком путем создания интерфейса взаимодействия с функциональным заказчиком (условно, «чат-бота»), посредством которого будет происходить коммуникация.

Внедрение технологий искусственного интеллекта по перечисленным направлениям в перспективе позволит достичь следующих показателей:

  • повышение эффективности закупок (для заказчиков);
  • реализация более релевантных и актуальных проектов (для исполнителей);
  • сокращение сроков реализации закупочных процедур на 70–80%;
  • установление прозрачных долгосрочных отношений между поставщиком и заказчиком.

Принципы масштабирования проекта схожи с перечисленными выше: изначальная автоматизация какой-либо одной задачи (например, генерация протокола подведения итогов определения поставщика), а затем полная автоматизация закупочной процедуры и достижение всех обозначенных показателей KPI.

Выводы и комментарии


ii4.png

Таким образом, технологии искусственного интеллекта позволяют по-новому взглянуть на традиционные юридические процессы в деятельности компаний и департаментов за счет кратного ускорения и повышения эффективности. Подобная фундаментальная трансформация открывает возможности для создания принципиально новых бизнес-моделей в юридической сфере, адаптированных на горизонт следующих 3–5 лет.

Пожалуйста, оцените статью:
Пока нет голосов
Источник(и):

Хабр