Юрист нашёл в договоре 32 проблемы, AI — 41. Разбираю, кто что пропустил
Как детекторы на основе судебной практики довели AI-анализатор до 41 находки при 0 ложных срабатываний. Как анализ работы юриста превратился в 23 новых проверки. И почему юрист до сих пор незаменим — но уже в другом.КонтекстЭто третья статья про Legal Parser — AI-анализатор договоров для российского рынка.В первой я рассказывал, как построил модульную систему из 32 тематических промптов для YandexGPT. Во второй — как добавил Claude и получил в 2.5 раза больше находок на том же договоре.С тех пор произошло два существенных изменения:
Добавил Claude к YandexGPT в анализатор договоров — нашёл в 2.5 раза больше рисков
Почему одной LLM недостаточно, как двухслойная валидация ловит ошибки модели, и сколько бизнес экономит на проверке договоров.Что было в первой версииПару недель назад я рассказывал, как построил модульную систему промптов для YandexGPT. 32 тематических промпта, детекторы паттернов, калибровка по рынку. Система работала, находила риски, но вылезли проблемы:Ложные срабатывания — LLM иногда «видела» асимметрию там, где её не былоПропуски — некоторые паттерны (типа «1% в день за невывоз») проскакивали мимоНет второго мнения
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.
