В 2024 году цифровая трансформация определяет бизнес-стратегии передовых компаний. Если 2022 год наметил высокую инициативность команд, в том числе и юридических, связанных с внедрением новых технологий, то 2023 год отметился рекордной активностью в этом направлении.

Исследование, проведенное командой Doczilla среди юристов и руководителей юридических функций крупных компаний показало, что в 2024 году начнет формироваться рынок еще двух новых IT-продуктов, доступных для юридического сообщества: CLM-систем и инструментов на базе искусственного интеллекта. Многолетний опыт западных компаний доказывает, что CLM-системы прочно вошли в нашу жизнь и продолжают развиваться.

Отказ от интеграции возможностей ИИ-инструментария и CLM в операционную структуру, провоцирует риск убытков из-за использования устаревших процессов управления контрактами: долгим согласованием, ошибками и отсутствием всесторонней аналитики. А это напрямую влияет на прибыль, отношения с клиентами и конкурентное позиционирование.

Инвестирование в внедрение CLM-системы с поддержкой искусственного интеллекта имеет четкие и убедительные экономические обоснования. Рассмотрим пять конкретных способов, которые повысят стоимость контракта и убедят вас не откладывать внедрение решения.

Рассказываем, что такое CLM и в чем отличие от СЭД →

Как это работает: Механизм ИИ можно обучить распознавать формулировки в контрактах для положений по конкретной теме: возмещение ущерба, автоматическое продление и гарантия. После правильной классификации, ИИ сможет анализировать насколько каждое предлагаемое предложение соответствует позиции вашей организации. После анализа ИИ составит краткий список предложений, которые несут потенциальный риск для вашей компании. Затем ваша юридическая команда сможет проанализировать их и принять решение.

Что происходит без ИИ: В ситуациях, когда нужно использовать документы третьей стороны, требуется, чтобы юрист вручную просмотрел весь предлагаемый контракт и вручную оценил каждый пункт. Это отнимает много времени и часто становится «узким горлышком» в процессе согласования контракта.

Почему это важно: Для компании (даже уровня Enterprise) непрактично пытаться разработать стандарты для абсолютно всех видов документов.

Например, соглашения о недвижимости содержат положения об улучшении арендуемого имущества; соглашения SaaS определяют минимальные показатели производительности решения, а отчеты о проделанной работе охватывают плату за просрочку, использование субподрядчиков и порядок расчета сборов.

Следовательно, компания сэкономит много ресурсов, работая с уже готовыми контрактами контрагентов. Однако такие документы несут значительный риск. Более того, изучение длинных и сложных контрактов — трудоемкий процесс, и даже самая лучшая юридическая команда может что-то упустить.

Итог: возможности искусственного интеллекта автоматизируют процесс согласования контрактов от сторонних организаций, значительно снижая затраты на рабочую силу. И, что более важно, надежно выявляют проблемные пункты, которые подвергают компанию риску.

Как это работает: ИИ можно обучить проверять уже заключенные контрактов на предмет неблагоприятных или несоответствующих условий. Сначала необходимо определить желаемые условия, а затем искусственный интеллект будет систематически просматривать все ваши соглашения и оценивать каждое по уровню риска.

Что происходит без искусственного интеллекта: К сожалению, для большинства компаний проверка существующих контрактов — долгая и слишком дорогая процедура. Содержание достаточного штата юристов затратно, поэтому пересмотр контрактов проводится только при продлении, что несет существенные риски для бизнеса.

Почему это важно: Не все компании могут выделить ресурс для проведения юридической экспертизы всех соглашений до их подписания.

Например, некоторые компании разрешают операционным группам подписывать свои собственные соглашения. Когда это происходит, специалисты без юридической подготовки могут случайно связать организацию крайне неблагоприятными условиями, что приведет к большим расходам, нежелательной ответственности или автоматическому продлению без предупреждения.

Итог: Искусственный интеллект делает доступным и быстрым анализ существующей совокупности контрактов для выявления проблемных соглашений до того, как они дорого обойдутся компании.

Как это работает: С точки зрения деловых отношений, выполнение контракта — только начало работы. Компании проводят операционную работу в других системах: создают заказы, оплачивают счета-фактуры в пакете ERP и отслеживают прогресс по контрольным точкам.

Искусственный интеллект извлекает данные из всех баз данных (внутренних и внешних) и обрабатывает их в соответствии с условиями контракта, чтобы ваша компания точно знала, насколько вы выполняете свои контрактные обязательства.

Что происходит без ИИ: Большинство компаний вручную сопоставляют данные с условиями контрактов сразу для нескольких контрагентов. Некоторые помещают все в единую ERP-систему. Однако этот подход может сработать только для небольших компаний.

Иногда крупные компании внедряют решение для управления основными данными (MDM) для согласования данных между системами. Такие решения очень дорогостоящие и негибкие, поэтому инвестиции не всегда окупаются.

Почему это важно: Несмотря на усилия, затрачиваемые на согласование контрактов, для компании не всегда могут отследить насколько обязательства по контракту исполняются ими и контрагентами. То есть вы можете не знать соблюдены ли основные контрольные даты или выставлены ли счета в соответствии с графиками ценообразования.

Итог: CLM с поддержкой ИИ отслеживает выполнение обязательств по контракту всех сторон сделки, чтобы защитить вас от рисков.

Как это работает: Когда меняются требования вашего бизнеса или нормативно-правовая среда, ИИ оценивает все контракты, чтобы понять, какие из необходимо пересмотреть. Масштабный поиск по всем контрактам помогает выделить соответствующие пункты даже если они по-разному составлены или находятся в разных разделах документов.

Например, если у вас появилось новое требование: «сообщать о количестве контрактов со сроками оплаты менее 45 дней», ИИ быстро найдет контракты с такими же условиями.

Аналогичным образом, когда вашей организации необходимо включить формулировки в определенные контракты для соответствия новому регламенту, искусственный интеллект быстро определит какие контракты нужно обновить.

Что происходит без ИИ: Без ИИ такая аналитика выполняется полностью вручную. В результате организации делают это только в случае крайней необходимости. Массовое изменение существующего набора контрактов вообще частая причина внедрения CLM-решений.

Почему это важно: В отраслях со строгим регулированием такие изменения приходится вносить массово и регулярно. Сюда же относятся отрасли с частыми слияниями и поглощениями.

Итог: Искусственный интеллект — эффективный инструмент для решения масштабных задач по составлению отчетности по существующим контрактам.

Как это работает: По мере использования CLM с поддержкой ИИ, система накапливает знания о том, что работает на переговорах, а что нет.

Например, если в 60% случаев ваш контрагент отвергает предложенные вами положения о возмещении ущерба, ИИ может порекомендовать вам изменить формулировки на те, что чаще использует другая сторона. Аналогичным образом, генеративный ИИ может предложить новый юридический язык, который он изучает в документе контрагента.

Что происходит без ИИ: Некоторые специалисты со временем обучаются вести переговоры об условиях на должном уровне.

Почему это важно: Полагаться исключительно на отдельных специалистов рискованно, особенно в крупных компаниях.

Итог: Выгодные контракты дают конкурентное преимущество. Эффективные переговоров по контракту помогут бизнесу заключать больше сделок и увеличить прибыль.

СЭД (системы электронного документооборота) в ближайшем будущем заменятся CLM (системами управления жизненным циклом контрактов). CLM — экосистема из десятка сервисов, с которыми проще вести большие инфраструктурные проекты от первого драфта договора до контроля исполнения обязательств. Узнайте больше в статье СЭД против CLM.

CLM предлагает сервисы, которые полностью закрывают задачи контрактного менеджмента

Legal design в юридической практике приносит пользу на всех ключевых этапах управления жизненным циклом контракта:

Обеспечивает понимание текста документа. Если менеджер или финансист не может разобраться, что написано в договоре, не стоит рассчитывать, что они пришлют грамотные корректировки. С помощью юридического дизайнера каждый участник сделки понимает содержимое документа.

Повышает вероятность исполнения контракта. Документ, написанный человеческим языком, не создает лишнюю когнитивную нагрузку. Чем проще выполнить обязательства, тем больше шансов, что они будут выполнены. А чем проще написан договор, тем вероятнее, что его прочитают от начала и до конца — и сделка состоится в полном объеме.

Ускоряет распознавание документа. В сложных сделках с десятками договоров бывает трудно найти нужный документ — приходится выискивать в тексте адрес, ИНН или другой признак, который позволит отличить это договор от других. Инструменты юридического дизайна создают якорные объекты на титульном листе, которые позволяют быстро понять, какой договор открыт прямо сейчас.

Хороший пример договоров в стиле legal design показывает Ozon — один из первых маркетплейсов, который занялся автоматизацией юридической функции. Как и все маркетплейсы, Ozon готовит большой объем документов для конечного потребителя, а также договоры для каждого продавца — их там десятки тысяч. Документация не помогала селлерам и покупателям найти общий язык, поэтому Ozon запустил масштабную переработку всех договоров.

Большинство продавцов размещают товары через партнеров и не читают документацию маркетплейса. В результате возникали споры, например, когда товар удаляли за нарушение правил площадки, или теряли при доставке, а компенсацию не выплачивали. Когда Ozon переработал документы для своих партнеров, селлерам начали читать договоры, а число споров сократилось, потому что документы стали понятными и простыми для восприятия.

Другой пример — из логистической компании. Менеджеры не понимают регламенты и регулярно ошибаются при оформлении внутренних закупок, из-за чего контрагенты расторгают договоры. Компания теряет прибыль. Юристы сделали регламент информативным и читабельным с помощью правил legal design. В итоге нормативный документ стал для менеджеров инструкцией, шпаргалкой, и спустя 6 месяцев компания сделала однозначный вывод: менеджеры понимают регламент, следуют ему и допускают значительно меньше ошибок. Снизить риск ошибки еще сильнее помогает искусственный интеллект, который также может взаимодействовать со стандартами юридического дизайна.

В основе legal design лежит юридическое письмо, поэтому грамотная письменная речь — ключевой навык юридического дизайнера. Чтобы упростить свою работу, юристы пользуются ChatGPT или аналогичными ботами. Чем может помочь чат-бот в юридическом дизайне:

Исправит ошибки. Бот проверяет грамматику, подсказывает более привычные формулировки и расставляет запятые, пока юрист занят другим делом. Бизнес экономит на помощнике юриста, который перечитывает документы перед отправкой на согласование.

Резюмирует объемные документы. Письма от контрагентов и доверителей чаще всего написаны тяжелым формализованным языком. Если в письме много страниц, докопаться до сути непросто. Чат-бот может «прочитать» письмо и сделать выжимку ключевых тезисов, а также подготовить ответ.

Результат работы ChatGPT можно презентовать контрагенту, чтобы повысить ценность своей работы. Большинство юристов присылают договор, оставляя человека с документом один на один. Если же приложить к договору выжимку тезисов и инструкцию, это гарантированно выделит юриста на фоне коллег. Себестоимость работы не меняется — рутину делает чат-бот.

• Ускорить подготовку документов в 10 раз
• Полностью исключить простые ошибки
• Забыть про неактуальные шаблоны
• Избавиться от рутины и перепроверок