Это типовой сценарий. Он показывает, как Remolda подошла бы к проверке договоров с помощью ИИ в канадской юридической фирме среднего размера, что мы построили бы и что измеряли бы.
Ситуация
Представьте фирму из нескольких десятков юристов с несколькими офисами. Крупные фирмы вкладываются в технологии и быстрее справляются с рутинной работой. Альтернативные поставщики юридических услуг конкурируют ценой на стандартных задачах. Эта фирма конкурирует отношениями с клиентами и качеством.
Младшие юристы тратят заметную часть недели на механическую проверку: сверяют формулировки пунктов с прецедентами, сравнивают версии договоров, переносят ключевые условия в сводки для клиентов и проверяют, актуальны ли ссылки на законы. Клиенты сомневаются, стоит ли платить за эту работу почасово. Юридическим технологиям для крупных фирм нужны отделы инноваций и бюджеты, которых у этой фирмы нет.
Многие партнёры относятся к ИИ скептически. Инструментом, который будто бы подменяет юридическое суждение, пользоваться никто не станет, как бы хорошо он ни работал.
Подход
Аудит (2 недели). Мы работаем с каждой практикой, следим за живыми делами и описываем каждый шаг работы с документами. Базовую линию дают записи рабочего времени: часы в неделю на механическую проверку по типам задач и срок подготовки стандартных документов. Практики различаются. В коммерческой недвижимости много похожих договоров аренды; в корпоративной практике — большие пакеты для due diligence со сжатыми сроками; в регуляторной практике нужно проверять ссылки на законы.
План начинается с практики с наибольшим объёмом документов и расширяется только после того, как юристы начнут доверять результату.
Внедрение, волна 1 (2 месяца): коммерческая недвижимость. Система настраивается на собственные прецеденты фирмы и её стандарты пунктов для договоров аренды, купли-продажи, кредитной документации и документов о праве собственности. Для каждого документа она:
- Извлекает ключевые условия — стороны, даты, суммы, условия, опционы на продление и положения о расторжении — в шаблон сводки.
- Отмечает пункты, которые отличаются от библиотеки пунктов фирмы.
- Сводит изменения между версиями, если есть документ с правками (redline).
- Готовит справку для проверки, с которой юрист начинает работу.
Юристы проверяют результат ИИ и принимают каждое юридическое решение. Это разграничение объясняется партнёрам с первой встречи.
Внедрение, волна 2 (2 месяца): корпоративная и регуляторная практики. Извлечение данных для due diligence из корпоративных документов, книг протоколов, регистрационных документов и финансовой отчётности, а также проверка того, что процитированные законы и подзаконные акты действуют, с отметкой ссылок на изменённые или отменённые нормы.
Обучение (параллельно). По мере запуска каждой волны — занятия с юристами и помощниками юристов: что система делает хорошо, где упускает нюансы и как быстро проверять её результат.
Что мы будем измерять
Каждый пункт ниже — целевой показатель, который мы зададим вместе с фирмой и будем сравнивать с базовой линией из аудита. Величина каждой цели определяется только после измерения базовой линии.
- Часы младших юристов на механическую проверку в неделю, по типам задач.
- Срок подготовки стандартных документов, например договоров аренды.
- Отметки по пунктам, подтверждённые юристами, и нестандартные пункты, пропущенные системой, по еженедельной выборке.
- Использование: доля подходящих дел в практике, где применяется справка для проверки.
- Готовность к фиксированной цене: достаточно ли предсказуемо время проверки, чтобы брать за стандартную проверку фиксированный гонорар.
Правила, в которых работает сценарий
Ответственность за работу остаётся на юристах. Руководство Юридического общества Онтарио (Law Society of Ontario) по генеративному ИИ и руководство Юридического общества Британской Колумбии (Law Society of British Columbia) указывают на обязанности компетентности, конфиденциальности и надзора, когда юристы пользуются такими инструментами. Файлы клиентов никогда не попадают в потребительские аккаунты ИИ-сервисов: фирма пользуется корпоративными или API-тарифами, условия которых исключают обучение на данных клиентов, и фиксирует, где каждый поставщик их обрабатывает. Некоторые суды, включая Федеральный суд (Federal Court), просят стороны заявлять о тексте, созданном ИИ, в подаваемых документах. Источники перечислены на странице для юридических фирм.
Главные выводы
1. Суждение остаётся за юристом. Система делает механический проход, решает юрист. У партнёра, который видит это разделение, есть причина поддержать систему; у партнёра, который чувствует угрозу замены, есть причина сопротивляться.
2. Точность обеспечивают собственные прецеденты фирмы. Отметки полезны благодаря настройке на библиотеку пунктов и шаблоны фирмы. Точность измеряется на документах самой фирмы до запуска.
3. Предсказуемое время проверки помогает клиентам. Более быструю подготовку документов и фиксированный гонорар за стандартную проверку проще предложить, когда время проверки измерено и стабильно.
Смежные материалы: ИИ для юридических фирм, обработка документов и обучение отделов работе с ИИ.