За статистикою, зібраною McKinsey&Co, зараз лише 13% обов’язків працівників правової сфери автоматизовано, але в найближчі роки чверть адвокатської роботи буде довірено машинам.

Етапи навчання AI для роботи в юридичній галузі

Перший етап навчання дозволяє машині зрозуміти структуру контрактів, які клаузули (документи, супроводжуючі контракт) вони містять, будову документа і всю іншу інформацію. На другому етапі ШІ вчиться розпізнавати мову контракту, ключові бізнес-терміни, а також імена, місця, дати, суми. Третій етап навчання – фіксування контексту і значення документа, визначення предмету спору або розгляду, виявлення діючої сторони спору, конфлікту і т.д.

Для успішного функціонування в юридичній сфері, система ШІ повинна вміти:

  1. Проводити пошук відповідних матеріалів і даних.
  2. Виявляти елементи і загальні ознаки, що відповідають конкретному процесу (страхові випадки, кримінал, сімейні питання і т.д);
  3. Визначати оптимальний результат (пошук кращого спростування, аргументу, знаходження оптимальної структури транзакції і багато іншого).

AI як запорука конфіденційності

Коли в 2014 році Відділ по боротьбі з економічними злочинами (SFO) Великобританії почав масштабне розслідування в зв’язку з обвинуваченням холдингу Rolls-Royce в корупції, фінансові експерти зіткнулися з проблемою. Близько 30 млн документів були передані на розгляд юридичному агентству, проте майже всі вони були захищені юридичним професійним привілеєм і виявилися непридатними для використання в розслідуванні.

Фахівці SFO повинні були з’ясувати обставини справи, зберігши при цьому недоторканність даних. Рішення знайшлося швидко: лондонський стартап Ravn на основі штучного інтелекту. Програма змогла оперативно вивчити документи, не порушуючи конфіденційність сторін.

Технічний директор SFO Бен Денісон повідомив, що в справі Rolls-Royce нараховувалося більше 30 млн документів. Без застосування сучасних технологій розслідування таких масштабних справ було б неможливим. Досвід залучення AI виявився успішним – в даний час бюро працює на справами, в яких 65 і 100 млн документів.

Приклади працюючих сервісів

iManage
Створений в 1998 році юридичний сервіс, надає послуги з управління документами і використовується внутрішніми підрозділами багатьох правових компаній. У 2015 році він був викуплений в компанією Hewlett-Packard і вдосконалений за допомогою методів ШІ.

HighQ
Сервіс був створений в Лондоні 17 років тому, в перші роки після створення основним його завданням був безпечний обмін файлами. Зараз технологія включає алгоритми машинного навчання і способи обробки мовлення для створення “розумних” контрактів без великих наборів даних. Головний спеціаліст з програмних продуктів і стратегій HighQ Стюарт Барр стверджує, що їхній сервіс – один з кращих у галузі.

Fuse
У 2017 році компанія Allen & Overy створила сервіс Fuse – технологічний інноваційний простір, в якому клієнти і юристи можуть співпрацювати з метою вивчення, розробки і тестування нормативних і юридичних документів, пов’язаних з будь-якими типами угод. Fuse функціонує з вересня 2017 року, з моменту відкриття клієнтами платформи стало більше 5500 осіб. У просторі були успішно підготовлені документи для емісії криптовалюти від блокчейн-стартапу Nivaura.

Розробка Fuse стала прикладом для запуску безлічі клієнтських і внутрішніх ресурсів і сумісних з ними програмних продуктів. Наприклад, в Лондоні була створена компанія Legatics, що надає до послуг клієнтів однойменний онлайн-сервіс для автоматизації юридичних процесів і здійснення транзакцій.

Luminance
Це програмне забезпечення для аналізу документів, створене за участю британської юридичної компанії Slaughter & May. ПЗ було розроблене в 2015 році математиками Кембриджського університету.

Nextlaw Labs
Компанія управляє технологіями і адаптує їх під потреби клієнта і певні юридичні завдання. У підприємства є свій венчурний фонд Nextlaw Ventures, орієнтований на підтримку юридичних стартапів.

Чи є мінуси застосування AI в юридичній діяльності?

Основні мінуси використання юридичних додатків і сервісів, за відгуками власників компаній, які запустили “розумні” рішення в підрозділах:

  • не всі програмні продукти сумісні один з одним або з внутрішніми програмами фірм;
  • технічні можливості деяких сервісів навмисно завищені розробниками;
  • розробник знає, як зробити гарне ПО, але абсолютно не компетентний в юридичних термінах і послугах.

Авторський аналітичний матеріал на основі базової інформації з techemergence.
Всі права захищено.  Жодна частина статті не може бути використана в інтернеті для приватного або публічного використання без обов’язкового активного гіперпосилання на сайт everest.ua.

 

Читайте також:

Зростаючі інвестиції та попит на AI не робить його безпечнішим і не позбавляє обмежень, які необхідно подолати