Tekoälyn avulla tehtävä sopimusten tarkastelu: oivalluksista toimeenpanoon

Sopimukset saapuvat harvoin sopivalla hetkellä tai noudattavat vakiintuneita menettelytapoja.

Vaikuttaa siltä, että uusia asiakassopimuksia tulee jatkuvasti, kun lakiasiainosasto on kiireinen käsittelemässä laajaa tarkastusjonoa, toimittajat lähettävät omat ehtonsa sen sijaan, että hyväksyisivät yrityksen vakioehdot, ja uusittavat sopimukset palautetaan muutoksineen, jotka ovat piilotettuina useiden sivujen syvyyteen.

Suurin haaste on vertailla ehtoja sisäisiin vaatimuksiin ja päättää, miten asiassa edetään. Tekoäly tarjoaa mahdollisuuden muuttaa tätä mallia, mutta vain jos tekoäly on aktiivinen toimija.

Parhaiden päätösten tekeminen sopimusten tarkastusprosessissa

Kokenut sopimusten tarkastaja tietää, mihin asioihin hänen tulee kiinnittää huomiota, sillä hän on käynyt prosessin läpi useita kertoja ja oppinut joka kerta jotain uutta parantaakseen osaamistaan. Hän ymmärtää, mitkä ehdot ovat odotettavissa, mitkä poikkeamat ovat merkityksellisiä ja mitkä seikat vaativat tarkempaa tarkastelua.

Perinteinen automaatio on hyödyllistä, kun tiedot ja päätökset noudattavat ennustettavia sääntöjä, mutta sopimusten sanamuoto ei aina ole yhdenmukainen. Esimerkiksi vastuunrajoitussäännös voi esiintyä eri kohdissa tai sen sanamuoto voi vaihdella sopimuksesta toiseen. Maksuehdot voivat vaikuttaa ensi silmäyksellä hyväksyttäviltä, mutta poiketa organisaation suosimista ehdoista. Odotetut määräykset voivat puuttua kokonaan.

Tavallisessa prosessissa organisaatioiden on tarkasteltava jokaista sopimusta manuaalisesti, tai muuten ne riskivät jättää tärkeitä poikkeuksia huomaamatta.

Tilanne muuttuu, kun he voivat soveltaa prosessiin aiempaa liiketoimintakontekstia, jolloin tekoäly voi suorittaa toistuvat perustason analyysit ja ohjata poikkeustapaukset tarkastettavaksi.

Tutustu M-Files -sivuston sopimusriskien arviointivastaavaan

M-Files esitteli aiemmin tänä vuonna Custom Agents -sovelluksen, joka automatisoi työnkulun vaiheet, joissa on kyse sisällön lukemisesta ja päätöksenteosta. Yksi alue, josta asiakkaat ja potentiaaliset asiakkaat ovat osoittaneet kiinnostusta, on sopimusten riskien arviointiin tarkoitettu agentti.

Kun organisaatiot luovat sopimusriskien arviointia suorittavan agentin, ne voivat määritellä vaatimukset, joita agentin on tarkoitus arvioida. Kun saapuva sopimus siirtyy ” M-Files ” -tilaan, agentti analysoi sopimuksen näiden ennalta määriteltyjen vaatimusten perusteella.

Esimerkiksi agentti voisi arvioida, sisältyykö sopimukseen odotettuja ehtoja, tunnistaa organisaation standardeista poikkeavat termit, poimia sopimuksesta olennaiset tiedot ja merkitä huomiota vaativat määräykset. Lisäksi agentti voi arvioida esimerkiksi vastuunrajoituksia ja määrittää analyysinsä perusteella sopimuksen riskitason.

Juuri siinä tapahtuu tärkeä muutos: sopimuksen ymmärtäminen, arviointi ja sen perusteella toimiminen sen sijaan, että sopimusta vain tarkasteltaisiin ja tiivistettäisiin.

• Ymmärtäminen: Ensinnäkin agentti tulkitsee sopimuksen. Sen sijaan, että se luottaisi pelkästään kentän sijaintiin tai tiettyyn sanamuotoon, M-Files tekoäly analysoi sisältöä tunnistaakseen olennaiset lausekkeet, ehdot ja sopimustiedot. Tavoitteena on ymmärtää prosessissa tarvittavat tiedot.
• Tuomari: Seuraavaksi agentti arvioi löydöksiään suhteessa organisaation ennalta määriteltyihin vaatimuksiin.
  • Puuttuuko jokin pakollinen lauseke?
  • Poikkeavatko maksuehdot organisaation vakiokäytännöstä?
  • Vaatiiko säännös lisätarkastelua?
  • Lisääkö näiden tekijöiden yhdistelmä sopimukseen liittyvää riskiä?

M-Files in tekoäly muuntaa tässä vaiheessa tiedon, joka perinteisesti on säilynyt ihmisten pääissä, toistettaviksi kriteereiksi sopimusprosessin sisällä. Se soveltaa organisaation määrittelemiä vaatimuksia johdonmukaisesti, jolloin asiantuntijat voivat nopeasti arvioida, missä heidän asiantuntemustaan tarvitaan.

• Toimenpide: Lopuksi analyysin tulokset voidaan muuttaa käytännön toimiksi. Jos sopimus täyttää määritellyt vaatimukset, se voi edetä asianmukaisen työnkulun kautta. Jos käsittelijä havaitsee poikkeaman, hän merkitsee ongelman. Jos sopimus täyttää organisaation korkean riskin kriteerit, työnkulku ohjaa sopimuksen lakiosastolle tarkastettavaksi.

Kontekstin muuntaminen tekoälyavusteiseksi toiminnaksi

Sopimus ei ole arvokas sivujen tekstin vuoksi. Sen arvo perustuu suhteisiin: asiakkaaseen tai toimittajaan, sopimustyyppiin, projektiin, omistajaan, hyväksymisprosessiin sekä organisaation liiketoiminnallisiin vaatimuksiin.

M-Files perustuu yrityskohtaiseen objektigraafiin, joka yhdistää liiketoimintakontekstin ja luo perustan, jonka avulla tekoäly voi hyödyntää hallinnoitua liiketoimintatietoa.

Yrityskäyttöön tarkoitetun tekoälyn seuraava askel on toiminta

Generatiivisen tekoälyn ensimmäinen aalto osoitti organisaatioille, kuinka nopeasti tekoäly pystyy lukemaan, tiivistämään ja vastaamaan tietoja koskeviin kysymyksiin. Sopimuksen tiivistäminen on hyödyllistä, mutta vasta kun tekoäly tunnistaa, että sopimus rikkoo määritellyn liiketoimintavaatimuksen ehtoa, ja käynnistää tämän havainnon perusteella asianmukaisen tarkastusprosessin, se alkaa muuttaa työnteon tapoja.

Sopimusten tarkastusprosessi on yksi esimerkki siitä, kuinka M-Files Custom auttaa organisaatioita hyödyntämään tekoälyä päätöksenteossa. Tarkastelemme myös muita yrityskäyttöön tarkoitettuja tekoälykäyttötapauksia, jotka auttavat organisaatioita poistamaan toiminnallisia esteitä, saavuttamaan suorituskykyetuja ja edistymään tekoälyn käyttöönotossa.