Бдительное око нормоконтроля: как мы применили LLM для анализа договоров

Юристы крупных корпораций ежедневно обрабатывают примерно 30-50 договоров. Каждый документ нужно проверить на соответствие внутренним правилам компании, выявить потенциальные риски и убедиться, что все условия соблюдены и все необходимые пункты присутствуют.

Исходящие договоры проходят одну проверку, входящие — совсем другую, более пристальную. Обычно у человека это занимает часы: процесс требует идеальной концентрации, добиться которой в условиях постоянных отвлекающих факторов офиса почти невозможно. При этом часто возникают ошибки ^[1], которых с ростом объемов данных и сложности бизнес-процессов становится больше.

Анализ объемных документов – поле для ИИ

Большие языковые модели (LLM), обученные на огромных массивах текстовых данных, способны понимать контекст и анализировать текст договора, выделяя ключевые элементы: сроки, обязательства, штрафные санкции, условия расторжения и другие важные пункты. Они сравнивают эти данные с внутренними правилами компании, которые загружаются в систему в виде шаблонов, инструкций или еще проще — задаются в промпте.

Например, если компания требует, чтобы все договоры содержали пункт о конфиденциальности, ИИ проверит его наличие и соответствие стандартам. Или требуется удостовериться, что в документе нет персональных данных — ИИ сделает эту работу в сотни раз быстрее человека.

Сегодня большие языковые модели ускоряют процесс проверки объемных договорных документов до нескольких минут и даже секунд.

Как происходит ИИ-проверка договоров

Расскажу, как мы реализовали этот процесс на платформе Directum RX ^[2]. В no-code-редакторе на схему согласования документа добавляется блок, который будет отвечать за взаимодействие ИИ с текстом документа.

Правила и условия для проверки могут быть указаны в виде промпта, который нужно сформулировать в «Шаблонах запроса»:

После этого потребуется сохранить схему и запустить тестовый документ. Языковая модель проанализирует текст в фоновом режиме и выдаст результат в теле задачи.

Ответственному останется проверить анализ, который выполнил ИИ, и при необходимости скорректировать данные.

Искусственный интеллект ^[3] может проверять орфографию и стилистику, наличие обязательных пунктов договора, сверяться с внутренним справочником или базой знаний. Также можно настроить ИИ-проверку наличия персональных данных, если документ идет за пределы контура компании. 

И этих проверок может быть несколько в рамках бизнес-процесса. Программировать ничего не понадобится — правила и условия настраиваются во встроенном no-code-редакторе системы.

Какой эффект получаем в итоге:

• Ускорение: анализ, который раньше занимал часы, теперь выполняется за минуты.

• Точность: ИИ минимизирует человеческие ошибки.

• Рост производительности: можно обрабатывать десятки или сотни договоров одновременно, что особенно важно для крупных корпораций. 

• Оптимизацию: сокращается потребность ^[4] в привлечении дополнительных юристов для рутинной работы.      

Такую ИИ-проверку можно перенести и на работу с другим корпоративным контентом. Об этом подробнее расскажу в своей следующей статье.