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合同分析中的风险和奖励:为什么AI还不够

由于公司认识到他们的数据远远超过一种难以置信的群众,而是可以获得BI的可弥赛力的洞察力,并且能够以统一的方式分析它们。在合同空间中,有很多关于AI的聊天及其改变流程的能力。虽然新工具将不可否认地加速和加强分析,但该技术不是灵丹妙药,说FTI’s Ryan Drimalla.

由Ryan Drimalla,FTI技术 

每个组织都维持合同,一旦执行,许多只需第二次思考就会在问题或更新出现之前将其提交。在表面上,这种缺乏过程和协议可能看起来良性,或者只是效率低下。但是,在企业范围的事件期间,如合并,剥离,合规发行,新的监管或其他问题,需要在紧张的截止日期内审查合同,但这种混乱可能成为一个大规模的问题。

积极主动组织 - 或者那些面临良好合同管理的挑战的组织 - 正在开始解决其合同的方法,希望从非集中式职位转移到一个允许减轻风险和最大化财务回报的人。越来越越来越多的合同分析也与战略和全面信息治理的转变相结合,并越来越依赖高级数据分析和人工智能应用。根据Blickstein集团法律部门的运营调查,34%的受访者目前使用AI的某些业务,通常涉及技术辅助审查电子发现。然而,一半说他们期望大多数法律部门将开始在未来三年内使用它进行法律工作。

由于公司认识到他们的数据远远超过一种难以置信的群众,而是可以获得BI的可弥赛力的洞察力,并且能够以统一的方式分析它们。在合同空间中,有很多关于AI的聊天及其改变流程的能力。虽然新工具将无可否认地加速和加强分析,但该技术不是灵丹妙药。如果没有合适的人申请他们和管理它们的流程,合同分析效率提升将保持遥不可及。

建立有效和高效的CI过程 

建立合理的合同审查过程有几个方面,正确的规划将允许组织获得所有的利益。幸运的是,许多组织不必从头开始开始,并且他们需要实施计划的肌肉已经在电子发现的背景下开发,M&已成功部署的A或其他数据管理系统。

第一步是创建合同分析过程的骨干:识别和收集。在寻找和收集合同似乎简单时,他们实际上往往散落在企业中,以惊人的各种各样的不同地点。虽然某些合同可能会在中央存储库中占用,但是,正如文件共享,硬盘驱动器或云存储中的那样许多其他人可能是“隐藏”。对于许多组织来说,这种跨越边界,添加数据隐私复杂性和考虑因素,特别是在某些国家和如何将数据出口到哪些数据。收集不当提高风险和损失效率,以及多个收集或纠正错误的需要可能使截止日期难以达到截止日期。

在识别数据所在的位置时,由于许多原因可能难以困难,而组织可以使用技术来搜索,收集和挖掘明显的数据标签,以便按组和范围组织文档。收集合同并加载到选定的审查平台上,数据提取,必须包括彻底识别风险组成部分,目标和其他问题。这是技术团队的专业知识是至关重要的,并且可以通过AI的战略使用来支持。部署时,AI可以通过准确地识别和介绍条款和条件以及群集文档来告知工作流和优先权来增加效率。

先进技术的战略应用 

拥有强大的专业团队和一个固体过程,占据法律团队充分利用领先的技术。虽然许多感知AI作为创新的巅峰,但实际上,它是解决分析数据过程中某些问题的一个工具。在法律和合规环境中,可以利用AI来实现效率并提供预测分析。在效率用例中,它自动化律师手动执行的工作。在预测分析用例中,工具预测帮助律师对数据集进行了知情决策的结果(例如,哪些合同可能最终默认)。以下是将AI应用于这些流程的一些关键因素:

–垃圾进垃圾出:  任何数据分析的结果都取决于加载到系统中的数据的有效性。 AI“学习”从数据中,因此“糟糕”信息可能导致指数问题并导致过程中的错误决策。

– Erasing boundaries: 单一的最大优势AI提供的是能够“读取”非结构化文档,例如尚未向数据库抽象的合同数据。

– Change management: 有些人认为ai是“机器人律师”,担心他们会失去工作。定位AI与关键目标有关明确的澄清,澄清它可以和不能做的事情会消化恐惧,使得平滑过渡并导致更好地采用新工具。

– Be proactive: 合同审核通常由主要的公司或监管事件催化,但程序和工具可用于实现促使。 AI可以支持更广泛的合同管理努力,改善业务卫生,并作为运行复杂业务运营的一部分。

虽然AI具有巨大的潜力,但它仍然只是软件,只有与其周围的人员和流程一样好。具有适当的人员,流程和技术的成功计划最终使组织能够主动识别将公司风险暴露的问题术语,以前从合同规定中无法识别的价值,并实现了远远超出合同的战略商业洞察力。

Ryan Drimalla领导FTI技术合同情报服务的运营和解决方案开发。随着10年的商业法律实践经验,既是作为律师和合同过程主题专家,Ryan侧重于与监管,合规性,风险和企业交易相关的企业承包要求,针对广泛的客户的独特需求量身定制。范围的行业。

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