Искусственный интеллект в юриспруденции и юридической практике
Основываясь на нашей оценке компаний и предложений в юридической сфере, текущие приложения ИИ, по-видимому, делятся на шесть основных категорий:
- Комплексная проверка — судебные исполнители проводят комплексную проверку с помощью инструментов ИИ для раскрытия справочной информации. Мы решили включить в этот раздел проверку контрактов, юридические исследования и электронные открытия.
- Технология прогнозирования . Программное обеспечение с искусственным интеллектом генерирует результаты, которые прогнозируют исход судебного разбирательства.
- Юридическая аналитика . Юристы могут использовать данные из прошлого прецедентного права, коэффициенты выигрышей/проигрышей и историю судей, чтобы использовать их для определения тенденций и закономерностей.
- Автоматизация документов . Юридические фирмы используют шаблоны программного обеспечения для создания заполненных документов на основе введенных данных.
- Интеллектуальная собственность . Инструменты искусственного интеллекта помогают юристам анализировать большие портфели ИС и извлекать ценную информацию из контента.
- Электронный биллинг – Оплачиваемые часы юристов рассчитываются автоматически.
Юридическая экспертиза
Одной из основных задач, которую юристы выполняют от имени своих клиентов, является подтверждение фактов и цифр, а также тщательная оценка правовой ситуации. Этот процесс должной осмотрительности необходим для разумного консультирования клиентов о том, какие у них есть варианты и какие действия они должны предпринять.
Хотя всесторонняя комплексная проверка может положительно сказаться на доходности акционеров в долгосрочной перспективе (согласно исследованию Городского университета Лондона), этот процесс также может быть очень трудоемким и утомительным. Юристы должны провести всестороннее расследование для значимых результатов. Таким образом, юристы также склонны к ошибкам и неточностям при проведении выборочных проверок.
Kira Systems
Ноа Вайсберг , бывший юрист по слияниям и поглощениям, основавший компанию по разработке программного обеспечения Kira Systems, считает , что ошибки при комплексной проверке младшими юристами часто происходят по ряду причин. К ним относятся работа очень поздно ночью или накануне выходных, забывание провести комплексную проверку до конца рабочей недели и бездействие, когда структура сделки полностью пересматривается.
Он добавляет: «Многие сотрудники настроены негативно в отношении эффективности комплексной проверки вручную. Юристы, будучи людьми, устают и капризничают, что имеет неприятные последствия для объемной комплексной проверки при слияниях и поглощениях».
Kira Systems утверждает, что ее программное обеспечение способно выполнять более точную проверку договоров на комплексную проверку путем поиска , выделения и извлечения соответствующего контента для анализа. Другие члены команды, которым необходимо выполнить несколько обзоров контента, могут искать извлеченную информацию со ссылками на первоисточник с помощью программного обеспечения. Компания утверждает, что ее система может выполнять задачу до 40 процентов быстрее при первом использовании и до 90 процентов для тех, у кого больше опыта.
LEVERTON
LEVERTON , филиал Немецкого института искусственного интеллекта, также использует ИИ для извлечения соответствующих данных, управления документами и составления договоров аренды в сделках с недвижимостью. Говорят, что облачный инструмент способен читать контракты на высокой скорости на 20 языках.
В 2015 году ИТ-фирма Atos обратилась за помощью к фирме по недвижимости Colliers International, которая использовала LEVERTON для проведения комплексной проверки компании, которую первая собиралась приобрести. Благодаря использованию искусственного интеллекта LEVERSON такая информация, как подлежащая уплате арендная плата, расходы на техническое обслуживание и сроки истечения срока действия, была извлечена из тысяч документов, а затем сведена в электронную таблицу.
eBrevia
Тем не менее, юристы могут быть обременены просмотром нескольких контрактов, и они могут пропустить важные изменения, которые впоследствии приведут к юридическим проблемам. Это та же проблема, с которой столкнулись Нед Гэннон и Адам Нгуен, соучредители eBrevia , когда они еще работали младшими юристами. Они создали стартап в партнерстве с Колумбийским университетом с намерением сократить процесс проверки документов .
eBrevia утверждает, что использует обработку естественного языка и машинное обучение для извлечения соответствующих текстовых данных из юридических контрактов и других документов, чтобы помочь юристам в анализе, комплексной проверке и абстрагировании от аренды. Юрист должен будет настроить тип информации, которую необходимо извлечь из отсканированных документов, а затем программное обеспечение преобразует ее в доступный для поиска текст. Программное обеспечение суммирует извлеченные документы в отчет, которым можно делиться и загружать в различных форматах.
Вот краткое введение в то, как eBrevia собирает контент и отображает соответствующую информацию для пользователей.
Еще одна короткая демонстрационная презентация пользовательского интерфейса была размещена в Интернете журналом ABA (однако видео не сопровождалось звуком).
На своем веб- сайте eBrevia утверждает, что может анализировать более 50 документов менее чем за минуту, что на 10 процентов точнее, чем процесс проверки вручную. Компания также предлагает индивидуальные решения, обучая свое программное обеспечение настраивать конкретные требования фирм, которым требуются тысячи документов для быстрого просмотра. Baker McKenzie развернула программное обеспечение в 11 офисах в Азии, Европе и Северной Америке в августе 2017 года. Однако финансовые последствия этой технической инновации для юридической фирмы до сих пор неизвестны, поскольку компания еще не опубликовала свои выводы.
JPMorgan
Другие организации, такие как JPMorgan, в июне 2016 года задействовали искусственный интеллект, разработав собственные юридические технологические инструменты. JP Morgan утверждает, что их программа под названием COIN (сокращение от Contract Intelligence) извлекает 150 атрибутов из 12 000 коммерческих кредитных соглашений и контрактов всего за несколько секунд.
По данным компании , это эквивалентно 36 000 часов юридической работы ее юристов и кредитных специалистов . COIN был разработан после того, как банк заметил в среднем 12 000 новых оптовых контрактов в год с вопиющими ошибками.
ThoughtRiver
Среди других игроков индустрии ИИ — ThoughtRiver , которая занимается контрактами, обзорами портфелей и расследованиями для улучшения управления рисками. Его механизм контекстной интерпретации Fathom был разработан совместно с экспертами по машинному обучению в Кембриджском университете.
Компания заявляет, что она разработала продукт для автоматизации сводных отчетов по большим объемам обзоров контрактов. Пока пользователи читают выдержки из контента, они также могут читать значения предложений, предоставляемых ИИ. Также сообщается, что система способна автоматически помечать рискованные контракты. Компания представляет краткий обзор своего продукта в 3-минутном видео ниже, включая подробный обзор пользовательского интерфейса и основных функций программного обеспечения:
LawGex
LawGeex утверждает, что его программное обеспечение проверяет контракты, если они соответствуют заранее определенным политикам. Если они не соответствуют стандартам, ИИ дает предложения для редактирования и утверждения. По словам компании, это достигается за счет сочетания машинного обучения, текстовой аналитики, статистических показателей и юридических знаний юристов.
https://emerj.com/ai-sector-overviews/ai-in-law-legal-practice-current-applications/
Оставить ответ