Бдительное око нормоконтроля: как мы применили LLM для анализа договоров
Юристы крупных корпораций ежедневно обрабатывают примерно 30-50 договоров. Каждый документ нужно проверить на соответствие внутренним правилам компании, выявить потенциальные риски и убедиться, что все условия соблюдены и все необходимые пункты присутствуют.
Исходящие договоры проходят одну проверку, входящие — совсем другую, более пристальную. Обычно у человека это занимает часы: процесс требует идеальной концентрации, добиться которой в условиях постоянных отвлекающих факторов офиса почти невозможно. При этом часто возникают ошибки, которых с ростом объемов данных и сложности бизнес-процессов становится больше.
Анализ объемных документов – поле для ИИ
Большие языковые модели (LLM), обученные на огромных массивах текстовых данных, способны понимать контекст и анализировать текст договора, выделяя ключевые элементы: сроки, обязательства, штрафные санкции, условия расторжения и другие важные пункты. Они сравнивают эти данные с внутренними правилами компании, которые загружаются в систему в виде шаблонов, инструкций или еще проще — задаются в промпте.
Например, если компания требует, чтобы все договоры содержали пункт о конфиденциальности, ИИ проверит его наличие и соответствие стандартам. Или требуется удостовериться, что в документе нет персональных данных — ИИ сделает эту работу в сотни раз быстрее человека.
Сегодня большие языковые модели ускоряют процесс проверки объемных договорных документов до нескольких минут и даже секунд.
Как происходит ИИ-проверка договоров
Расскажу, как мы реализовали этот процесс на платформе Directum RX. В no-code-редакторе на схему согласования документа добавляется блок, который будет отвечать за взаимодействие ИИ с текстом документа.
Правила и условия для проверки могут быть указаны в виде промпта, который нужно сформулировать в «Шаблонах запроса»:
После этого потребуется сохранить схему и запустить тестовый документ. Языковая модель проанализирует текст в фоновом режиме и выдаст результат в теле задачи.
Ответственному останется проверить анализ, который выполнил ИИ, и при необходимости скорректировать данные.
Искусственный интеллект может проверять орфографию и стилистику, наличие обязательных пунктов договора, сверяться с внутренним справочником или базой знаний. Также можно настроить ИИ-проверку наличия персональных данных, если документ идет за пределы контура компании.
И этих проверок может быть несколько в рамках бизнес-процесса. Программировать ничего не понадобится — правила и условия настраиваются во встроенном no-code-редакторе системы.
Какой эффект получаем в итоге:
-
Ускорение: анализ, который раньше занимал часы, теперь выполняется за минуты.
-
Точность: ИИ минимизирует человеческие ошибки.
-
Рост производительности: можно обрабатывать десятки или сотни договоров одновременно, что особенно важно для крупных корпораций.
-
Оптимизацию: сокращается потребность в привлечении дополнительных юристов для рутинной работы.
Такую ИИ-проверку можно перенести и на работу с другим корпоративным контентом. Об этом подробнее расскажу в своей следующей статье.
Источник
Вам также может быть интересно
Прогноз цены Ethereum: Цена ETH удерживает ключевую зону $2 708–$2 808, пока фокус смещается на прорыв $3 500, $9 300 рассматривается как макросценарий
Регуляторы Нью-Йорка подталкивают банки к внедрению блокчейн-аналитики
