Granskning av avtal med hjälp av AI: Från insikt till handling

Avtal kommer sällan vid en lämplig tidpunkt eller följer standardrutiner.

Det verkar som om nya kundavtal alltid dyker upp just när den juridiska avdelningen har en stor kö av granskningar att ta itu med, leverantörerna skickar sina egna villkor istället för att godta företagets standardvillkor, och förnyelseavtalen kommer tillbaka med ändringar som är gömda flera sidor in i dokumentet.

Den största utmaningen är att jämföra villkoren med interna krav och avgöra hur man ska gå vidare. AI skapar en möjlighet att förändra den modellen, men endast om AI:n är en aktiv aktör.

Att fatta de bästa besluten under avtalsgranskningsprocessen

En erfaren avtalsgranskare vet vad man ska hålla utkik efter, eftersom hen har genomfört processen flera gånger och varje gång lärt sig något nytt för att förbättra sina färdigheter. Hen förstår vilka klausuler som är att förvänta sig, vilka avvikelser som är av betydelse och vilka frågor som bör leda till ytterligare granskning.

Traditionell automatisering är till hjälp när information och beslut följer förutsägbara regler, men avtalstexten är inte alltid så förutsägbar. En ansvarsbegränsningsklausul kan till exempel förekomma på olika ställen eller vara formulerad på olika sätt från ett avtal till ett annat. Betalningsvillkor kan vid första anblicken verka acceptabla, men avvika från organisationens önskade villkor. Förväntade bestämmelser kan helt saknas.

I den vanliga processen måste organisationerna manuellt granska varje avtal, annars riskerar de att viktiga undantag faller mellan stolarna.

Det förändras när de kan tillämpa historiska affärssammanhang på processen, så att AI kan sköta den repetitiva grundläggande analysen och vidarebefordra eventuella undantag för granskning.

Lär känna den ansvarige för granskning av avtalsrisker vid M-Files

M-Files Tidigare i år lanserade vi Custom Agents, som automatiserar arbetsflödessteg som bygger på att tolka innehåll och fatta beslut. Ett område där både befintliga och potentiella kunder har visat intresse är en agent för granskning av avtalsrisker.

När man skapar en agent för granskning av avtalsrisker kan organisationer definiera de krav som de vill att agenten ska utvärdera, och när det inkommande avtalet hamnar i ” M-Files ” analyserar agenten avtalet utifrån dessa fördefinierade krav.

Agenten kan till exempel bedöma om förväntade klausuler förekommer, identifiera villkor som avviker från organisationens standarder, extrahera relevant avtalsinformation och markera bestämmelser som kräver särskild uppmärksamhet. Dessutom kan agenten även utvärdera områden som ansvarsbegränsning och använda sin analys för att fastställa en risknivå för avtalet.

Det är där den viktiga förändringen sker: att först förstå, sedan bedöma och därefter agera, snarare än att bara granska och sammanfatta ett avtal.

• Förstå: Först tolkar agenten avtalet. Istället för att enbart förlita sig på var ett fält eller en exakt fras finns, analyserar AI:n frånM-Files innehållet för att identifiera relevanta klausuler, villkor och avtalsinformation. Målet är att förstå den information som behövs för processen.
• Domare: Därefter utvärderar agenten sina fynd i förhållande till organisationens fördefinierade krav.
  • Saknas någon obligatorisk klausul?
  • Avviker betalningsvillkoren från organisationens standard?
  • Kräver en bestämmelse ytterligare granskning?
  • Medför denna kombination av faktorer att risken i avtalet ökar?

Det är här som AI-tekniken ” M-Files ” omvandlar den kunskap som traditionellt finns i människors huvuden till repeterbara kriterier inom avtalsprocessen, genom att konsekvent tillämpa organisationens fastställda krav så att experter snabbt kan bedöma var deras expertis behövs.

• Åtgärd: Slutligen blir analysen grunden för vidare åtgärder. Om avtalet uppfyller de fastställda kraven kan det gå vidare genom det aktuella arbetsflödet. Om handläggaren upptäcker ett undantag markeras problemet. Om avtalet uppfyller organisationens kriterier för hög risk vidarebefordras det via arbetsflödet till den juridiska avdelningen för granskning.

Att omvandla sammanhang till AI-stödda åtgärder

Ett avtal har inte sitt värde i orden på sidorna. Det bygger på relationer: en kund eller leverantör, en avtalstyp, ett projekt, en ägare, en godkännandeprocess och organisationens affärskrav.

M-Files bygger på en objektgraf för företag som kopplar samman affärssammanhanget och lägger grunden för att AI ska kunna arbeta med reglerad affärsinformation.

Nästa steg för AI i företagsvärlden är att sätta det i verket

Den första vågen av generativ AI visade organisationer hur snabbt AI kunde läsa, sammanfatta och besvara frågor om information. Att sammanfatta ett avtal är användbart, men det är först när AI kan konstatera att avtalet bryter mot ett villkor inom ett definierat affärskrav och använda den slutsatsen för att inleda en lämplig granskningsprocess som AI börjar förändra hur arbetet utförs.

Processen för avtalsgranskning är ett bra exempel på hur ” M-Files Custom” kan hjälpa organisationer att integrera AI i beslutsprocessen. Vi kommer att gå igenom ytterligare användningsfall för AI inom företagsverksamheten som kan hjälpa organisationer att undanröja operativa hinder, uppnå prestationsfördelar och göra framsteg i sin AI-utveckling.