Искусственный интеллект помогает находить нужные данные в документах, выявлять риски в договорах и готовить отчеты для юристов. О том, как внедрить LegalTech-решение с применением ИИ написано много, но что делать после введения разработки в эксплуатацию?
Дмитрий Козлов, руководитель по развитию бизнеса в Embedika, рассказал, с какими трудностями сталкиваются заказчики и как вендоры могут оказывать качественное сопровождение и доработку продукта после внедрения.
Как можно улучшить решение после внедрения
Внедрение умных алгоритмов в юридические процессы — долгая процедура. Перед запуском решения в промышленную эксплуатацию вендор и заказчик проходят через несколько этапов. Рассмотрим этот процесс на примере продукта для выявления рисков в договорах:
Подготовка решения для конкретной компании. Чаще всего у исполнителя есть готовое коробочное решение, которое включает в себя определенный набор часто встречающихся в договорах рисков. При этом у заказчика обычно сформирован список приоритетных типов рисков, которые добавляются в решение в процессе подготовки к внедрению.
Чтобы интегрировать в процесс проверки договора новые риски, нужно обучить алгоритм на подготовленных для этого датасетах. Юристы со стороны заказчика или специально обученные сотрудники вендора размечают договора, и искусственный интеллект обучается на них, получая новую информацию.
В интерфейсе заложены функции для разметки договоров — пользователь выделяет блок текста и определяет тип риска или ошибки в документе
Тестирование решения. После кастомизации алгоритма под запросы компании начинается тестовая эксплуатация. Её цель — проверить точность выявления рисков и собрать фидбек юристов, которые работают с продуктом.
Введение решения в промышленную эксплуатацию. После тестов решение дорабатывается и начинается постоянная работа с ним. Чаще всего с ИИ-продуктом взаимодействуют юристы, а также специалисты отделов продаж и закупок, экономисты и финансисты.
Так выглядит интерфейс готового решения, запущенного в промышленную эксплуатацию
На этапе внедрения работа не заканчивается — в течение гарантийного периода заказчик может обращаться к вендору, чтобы исправить ошибки или доработать функциональность.
Рассмотрим 3 наиболее частых запроса со стороны заказчиков.
Увеличение количества обрабатываемых типов договоров
Основная цель внедрения искусственного интеллекта — сокращение времени на обработку документов и более эффективное использование ресурсов специалистов. Например, на обработку стандартного договора юрист тратит в среднем 40 минут, а система может выявить риски за 20 секунд. После этого сотруднику потребуется уже около 10-15 минут на корректировку пунктов в соответствии с рекомендациями искусственного интеллекта.
Когда базовые типы договоров уже проверяются автоматически, можно добавлять новые нестандартные, а также включать более сложные виды рисков. Например, для лицензионных договоров есть перечень рисков, которые не применяются для документов о поставке товара. Они бывают расходными и доходными. Соответственно, для каждого нужно подсвечивать свои риски, важные заказчику.
Таким образом, система может масштабироваться в сторону увеличения количества типов договоров и рисков. Чем больше типов документов в компании покрывает решение, тем более эффективным становится время работы конкретного специалиста. Важно отметить, что мы имеем в виду не только юристов, но и сотрудников других отделов. Например, менеджер по продажам, который общается с контрагентом, также может использовать алгоритм для выявления рисков в договорах. Решение можно настроить так, чтобы наиболее критические риски передавались юристам, которые будут детально их обрабатывать и искать решение. Некритичные риски специалист может отработать самостоятельно.
Кроме того, можно масштабироваться в сторону качества проверки договоров. Бывают ситуации, когда из-за некорректной разметки документов решение работает не совсем точно. Это может произойти, когда размечаются нетипичные договоры, в которых есть вариативные части. Для высокого качества выявления рисков нужен большой датасет и правильная разметка со стороны юристов компании. Соответственно, чтобы увеличить точность после внедрения решения, нужно дообучить алгоритм на большем количестве правильно размеченных нетипичных документов.
Расширение функциональности
После внесения всех нужных типов договоров и рисков специалисты хотят оптимизировать свое время по внесению изменений и принятию решений по документам. Для этого могут быть самые разные запросы:
● После обработки документа юристам нужно получать протокол разногласий. В таком случае можно заранее настроить формат и вид протокола, чтобы специалист сразу же мог отправить его вместе с договором контрагенту.
● Юристы хотят иметь возможность сразу внутри решения редактировать основной договор, не переключаясь в другие сервисы. Так они смогут анализировать риски, выявленные ИИ, и там же вносить изменения.
● Специалисты хотят, чтобы система проверяла не зафиксированные на какой-то момент риски, а актуальные в конкретный день. Для этого можно обучить алгоритм обращаться в юридические базы, такие как Гарант или Консультант плюс, и проверять изменения в рисках в конкретном договоре.
● Юристам нужна возможность генерировать договоры по шаблонам. Можно научить систему создавать новые документы по ранее согласованным договорам в компании или существующим на рынке стандартам.
● Заказчик хочет, чтобы анализируемый договор после обработки ИИ отправлялся ответственному сотруднику. В таком случае можно обсудить с клиентом принципы маршрутизации и автоматизировать их.
● Юристы хотят сравнивать договор, присланный контрагентом, с той версией, которая была ему отправлена. Специалистам важно проверить, что на стороне клиента не были внесены никакие изменения. Для этого могут быть внедрены дополнительные модули, например, в Embedika есть готовый модуль Compare, который позволяет сравнивать документы и может быть встроен в существующее решение.
● Специалисты хотят автоматически узнавать о приближающихся сроках по осуществлению услуг и оплат и оповещать клиентов об их наступлении. Например, в документах могут быть предусмотрены сроки по закрывающим документам или датам платежей, и алгоритм сможет уведомить об этом ответственных сотрудников, чтобы те подготовили счет или закрыли акт.
● Юристам нужна возможность создавать шаблоны документов с автоматически заполненными данными. Для этого есть функциональность связанных шаблонов, когда данные будут передаваться во все необходимые формы и библиотеки.
● Заказчику важна конфиденциальность данных. Для этого можно гибко настраивать доступы к конкретным документам и регулировать их в случае изменений.
Интеграции с другими системами
Чаще всего заказчики хотят интегрировать продукт с системой электронного документооборота или с 1С, например. Кроме того, когда есть внутренние цепочки согласования, нужно провести через них договор и после отправить согласованную версию контрагенту.
Бывают ситуации, когда после внедрения решения в промышленную эксплуатацию заказчику требуется разработать новый функционал и интегрировать его в уже внедренное решение. Например, внутри компании может отсутствовать система согласования. В этом случае можно доработать сервис — настроить маршрутизацию, при которой документ будет перенаправляться всем ответственным отделам. В таком случае запускается новый цикл разработки: сбор требований, подготовка ТЗ, согласование сроков и стоимости и сама подготовка алгоритма.
Если клиент с самого начала работы понимает, что потребуются несколько масштабных решений, можно заранее продумать функционал с бесшовной интеграцией: постепенно дорабатывать и активировать функции, чтобы продукт стал единым. Это более эффективный вариант. Например, если компании нужно внедрить интеллектуальный поиск по базе знаний и в дальнейшем ИИ-сервис для анализа рисков в документах, можно заранее выстроить план так, чтобы интегрировать эти продукты.
Как происходит доработка решения
Обычно с запросом на доработку приходит проектный менеджер со стороны клиента. Он собирает пожелания пользователей решения: юристов, менеджеров отдела закупок, экономистов, финансистов.
Далее начинается процесс работы с руководителем проекта со стороны заказчика. Сначала важно выяснить, какие изменения нужно внести, какие из них наиболее приоритетные. После этого формируется техническое задание, а клиент собирает данные, необходимые для работы. Например, если нужно настроить интеграцию с ЭДО, необходимо выяснить, какой там API, нужно ли обращаться к производителям ПО. Запросы могут быть и не техническими: к примеру, заказчик просит кастомизировать интерфейс решения, добавить логотип и фирменные цвета компании.
После согласования ТЗ, сроков работы и стоимости формируется команда со стороны вендора: руководитель проекта, системные и бизнес-аналитики, разработчики, devops-инженеры и тестировщики.
Процесс доработки решения поэтапно похож на стандартный процесс внедрения: разрабатывается нужная функциональность, тестируется и запускается в эксплуатацию.
Нужно ли доплачивать за доработку решения
Чаще всего бывают два сценария:
Исправление ошибок в период гарантийной поддержки. После внедрения заказчику предоставляется лицензия, в которую включена поддержка. Она передается по лицензионному договору на период, нужный заказчику. Часто клиенты оформляют такие документы на год, но сроки могут быть увеличены.
Решение зависит от имеющегося бюджета и от планов заказчика по развитию системы. Клиент может зафиксировать стоимость лицензии на несколько лет вперед, чтобы избежать непредвиденных повышений от года к году. Соответственно, в период гарантийной поддержки в рамках лицензии заказчик может обращаться к вендору, чтобы исправить ошибки.
Доработка функциональности. Если клиент хочет серьезно доработать решение, настроить интеграции или с нуля создать новый функционал и добавить к существующему, потребуется постпроектное сопровождение. Для этого создается отдельный проект, согласовываются сроки и стоимость работы.
Стоимость будет зависеть от сложности работы, а также от количества пользователей системы — их могут быть как десятки, так и тысячи.
Процесс доработки решения может занимать месяцы — будут постоянно возникать новые запросы и идеи по улучшению. Заказчику важно настроить грамотный процесс взаимодействия с вендором, чтобы развитие продукта проходило комфортно для обеих сторон.
Так выглядит интерфейс готового решения, запущенного в промышленную эксплуатацию
