分类目录
最新消息

文档自动化:旧的又是新的

尽管文档自动化技术已经存在了数十年,并且不能说已经“消失了”,但它在法律技术媒体中和作为会议主题的中都得到了复兴。为什么会这样,这意味着什么?

德拉内文(Dera Nevin)

尽管文档自动化技术已经存在了数十年,并且不能说已经“消失了”,但它在法律技术媒体中和作为会议主题的中都得到了复兴。为什么会这样,这意味着什么?

“文档自动化”通常是指促进文档组装的技术:它将容纳和组织模板,子句库以及文档和表格的包,并允许共享和回收被认为是“最佳实践”或“标准”的内容。多年前,通过允许自动填充某些类型的信息(例如来自关联数据库(例如CRM)的信息),该技术的大多数示例开始嵌入“智能”。这项技术的大部分将与Microsoft Suite(特别是Word)和DMS集成。这些集成通过确保可通过Word访问组装功能,并确保可以将文档保存到通用存储库(如DMS)中,从而促进了文档生命周期管理。当结合文档命名约定时,文档组装产品的生命周期管理将变得更加强大。因此,可以轻松地在DMS甚至文件共享中搜索从通用模板构建的文档。

很难争辩文档组装软件的好处,不仅在法律范围内,而且在更广泛的范围内,可以将易于获取的信息(例如姓名,地址,诉讼标题,法院信息等)引入预先格式化的文件中文档模板。这种技术可以节省时间并减少文档创建过程中的错误。但是,文档组装技术的缺点是一开始经常需要人工和技能:创建表格,策划文档和子句存储库以及准备从中抽取文档组装技术的结构化数据系统。这些可能是繁琐的过程,需要花费时间和技巧进行维护,并且一旦实现了文档组装技术,这些过程通常就会中断。随着时间的推移无法保持数据质量会破坏汇编软件的实用性:毫无意义地将不正确的信息迅速地转换为标准格式。

因此,文档组装技术最好被视为一种处理工具: 两个都 软件和人力资源来维护数据。随着时间的流逝,执行机构内部两个机构的预算都不足,将降低系统的性能。也许这就是该技术无处不在而未能普及的原因:在维护方面的人力方面投入不足。

我也看到了一些示例,其中文档自动化具有扩展的含义,并且更笼统地涉及依赖于文本输入的流程自动化。例如,专家系统或决策树软件可以称为文档自动化技术,即使这样的系统可以使依赖于已知和重复模式和输入(主要是文本)的过程自动化。专家系统技术也已经存在了数十年,可以提高效率并改善结果的一致性。它也是过程映射中依赖的工具。映射决策树的技术(例如专家系统)也许正在复苏,因为它们可以帮助为聊天机器人开发对话流图。

文档组装和专家系统之间的核心区别在于,前者旨在导致文本(文档)结果,而后者可以用于做出决策或了解信息,而不一定是文档。理解这种区别是有帮助的,以便人们可以根据其使用的预期结果选择正确的产品类别。

对于更复杂的产品(包括使用结合了人工智能和分析功能的更先进的技术),文档组装和专家系统中的每一个都是重要的起点(或重新振作点)。

例如,文档组装系统中的精选条款库可用于帮助识别专有或典型的关键条款,这些条款可能不包含在即用型交易尽职调查工具中,并且可以形成定制的培训集。使用从文件组装管理中获得的材料,可以对合同管理工具进行校准,以发现标准表单文件中的非典型和异常条款,并发送以供审核-包括通过专家系统内创建的决策矩阵。此外,在诸如CRM之类的结构化系统中准备数据,或减少或完善DMS系统中的分类法(或添加命名约定)的过程可以提高使用分析和搜索技术挖掘现有系统的能力。

总体而言,使用专家系统准备文档组装和流程工作流程所涉及的人员流程可以构成更完整和复杂的知识管理,数据架构和库存计划的基础,这些流程可以带来巨大的下游收益,而不仅仅是实现文档组装所带来的效率和准确性管理。但是,人类不断参与整理和清理数据,监管命名约定以及更新和增强模板仍然至关重要。在文档组装和专家系统的人工制品为数据提供人工智能场景和使用提供支撑的情况下,持续进行数据维护的预算显得尤为关键。

Dera J Nevin在贝克·麦坚时律师事务所(Baker McKenzie LLP)从事信息治理和电子发现工作,并隶属于其WhiteSpace Collab创新中心。本文表达的观点是作者自己的观点。在这个领域中,她建议解决读者关于法律技术评估和实施的常见问题。您可以通过以下方式与作者联系 [email protected].  

 

这篇文章首先出现在《 Orange rag》的四月号中