После пандемии COVID-19 мир удобно перешел к удаленной, управляемой данными и основанной на приложениях экосистеме. В технологичных областях, таких как юридический сектор, эта тенденция взяла верх, выдвигая такие технологии, как ИИ, из экспериментальной фазы в прикладную.

Тем не менее, есть много места для разрушения. Многие компании из списка Fortune 500, которые яростно внедряли инструменты и методы, связанные с ИИ, являются убедительным свидетелем этих изменений и могут привести множество причин, по которым ИИ является следующей крупной технологией в юридическом пространстве.

Недавний прогноз исследования предполагает, что рынок программного обеспечения ИИ в юридическом секторе вырастет до 28 процентов в течение следующих пяти лет. Несколько лет назад только крупные компании пошли на риск и первыми внедрили ИИ. Со временем они продемонстрировали влияние ИИ на широкомасштабные корпоративные приложения, улучшения продуктов и услуг, модели экономии затрат и создание конкурентных преимуществ.

От логически ориентированных методологий приложений ML до обработки естественного языка (NLP) и контекстной интерпретации слов в делах или контрактах — ИИ в юридических технологиях находится на переднем плане, и это правильно! Среди многих инноваций, находящихся в поле зрения компании, автоматизация занимает центральное место в различных дисциплинах. Отраслевые данные также намекают на рост ведущей автоматизации контрактов на основе ИИ в CLM.

Почему? Способность ИИ автоматизировать повторяющиеся задачи в масштабе идеально соответствует основным целям юридических отделов многих компаний из списка Fortune 500 — более высокая производительность, меньшие ресурсы и меньшая внешняя зависимость при обработке юридических операций и документации.

В то время как автоматизация продолжает создавать прецедент в CLM на 2021 год, давайте углубимся в другие тенденции искусственного интеллекта в юридических технологиях для компаний из списка Fortune 500:

  1. Автоматизация в CLM для ускорения бизнеса. Стандарт удаленной работы с 2020 г. подчеркивает преимущества автоматизированного управления контрактами, добавляя быстрый подход «самообслуживания» при обработке более простых контрактов и документов, таких как соглашения о неразглашении или MSA в масштабе. . Но определение автоматизации также распространяется на использование составления контрактов с использованием стандартизированных шаблонов, а также функций объединения контрактов и предотвращения дублирования. Инструменты CLM с простотой использования и возможностью управлять массовыми действиями одним нажатием кнопки могут ускорить бизнес-процессы и рабочие процессы юридических отделов.
  2. Удаленное сотрудничество по контрактам.После интеллектуальной автоматизации контрактов крупные организации задумались о том, чтобы сделать виртуальное хранилище контрактов безопасным и надежным. Инвестиции в облачное хранилище контрактов и внедрение надежных инструментов совместной работы по контрактам на мобильных устройствах и в программном обеспечении для электронной подписи уже стали обычным явлением. Кроме того, интеграционные решения, которые позволяют объединить процессы управления контрактами, поставщиками, закупками и электронными источниками под одной крышей, никуда не денутся.
  3. Исследования на основе NLP.Юридические отделы могут оптимизировать инструменты на основе NLP, которые работают с базой данных знаний, содержащей соответствующую информацию, для оценки потенциального риска, анализа фактов дела, сравнения моделей дел и прогнозирования юридических обязательств.
  4. Искусственный интеллект при проверке кандидатов. Крупные корпорации могут отказаться от практики аутсорсинга по соображениям безопасности и по финансовым соображениям, развернув инструменты искусственного интеллекта для найма своей внутренней юридической команды. От составления короткого списка кандидатов из тысяч резюме до распределения расписания и проверки биографических данных до бронирования поездок и проживания — компании могут воспользоваться преимуществами алгоритма найма ИИ и автоматизированных систем для удаленного найма.
  5. Машинное обучение для прогнозирования судебных разбирательств.Инструменты машинного обучения можно использовать для создания моделей прогнозирования судебных разбирательств на основе данных, основанных на оценке. Эти модели сосредоточены на конкретных данных дела, признании положений, соответствующих прецедентах и ​​результатах более ранних юрисдикций. Преимущество инструментов, основанных на прогнозировании судебных процессов, помогает извлекать и идентифицировать уникальные данные, позволяя финансовым отделам крупных компаний принимать инвестиционные решения, понимая потенциальную прибыль.

Заключительные мысли

Один из главных уроков пандемии COVID-19 — технологии помогают предприятиям и рабочим процессам быстро адаптироваться к изменениям. Актуальность ИИ как катализатора этих изменений для крупных корпораций и юридических фирм будет зависеть от необходимости оставаться конкурентоспособными и оправдывать ожидания клиентов.

Кроме того, изменения в практике регулирования общественного здравоохранения и новая экономическая политика будут способствовать спросу на более развитую практику ИИ и пересмотр законов о патентах и ​​интеллектуальной собственности, связанных с ИИ.