LegalTech — бурно развивающаяся сфера. Но кроме чат-ботов для рутинных задач и различных интеграций между базами данных в ней есть еще много чего интересного. Сегодня мы хотим поговорить о том, какую пользу искусственный интеллект может принести юридическим компаниям.
Развитие искусственного интеллекта в юридической сфере происходит уже несколько лет. Например, еще в 2016 году в США был создан алгоритм, угадывающий решения Страсбургского суда с вероятностью до 79%. Проект начинался как эксперимент, но уже тогда юристы предположили, что он будет востребован для сортировки дел по важности. Другая команда американских разработчиков создала алгоритм, который способен предсказать верное решение Верховного суда США в 70% случаев.
Юриспруденция характерна обилием информации и уже верифицированных данных. Очень много дел уже прошли слушание или были разобраны, и мы можем точно утверждать, в каких случаях были ошибки, а в каких — нет, какое дело выигрышное, а какое — проигрышное.
Основным фактором успеха работы ИИ с юридическими документами является умение “понимать” человеческий язык. Однако это обеспечивают движки NLP (Natural Language Processing), которые уже много лет развиваются для всех основных языков мира. В случае с юридическими текстами искусственному интеллекту еще проще — они используют одну и ту же структуру, в них применяется одинаковая семантика, отсутствуют фразеологизмы и прочие изыски творческой речи. Поэтому машинное обучение показывает хорошие результаты сразу в нескольких направлениях автоматизации юридических процессов.
Анализ судебной практики
Огромное количество времени юристы тратят на анализ судебной практики. Иногда для того, чтобы найти нужный прецедент, уходят недели. Искусственный интеллект может очень быстро просмотреть полную базу судебных дел и определить вероятность их отношения к ситуации клиента. По мере использования подобная система будет показывать все большую точность, благодаря непрерывному обучению алгоритмов.
Ведение банкротства
Банкротство — сложная процедура, которая протекает в разных странах по-разному. Она характерна большим количеством рутинной работы, а также исключительным вниманием к деталям. Нужно проверить все активы человека или компании-должника, проанализировать его деятельность за последние годы, оформить множество документов. Так что использование робота в этой сфере выглядит оптимальным решением. Кстати, юридическая фирма Baker & Hostetler как раз использует разработанный IBM искусственный интеллект на базе компьютера Watson. И именно он ведет дела, связанные с банкротством!
Планирование работы
Сколько будет длится дело? Какие ресурсы на него нужно потратить? Ответить на эти вопросы бывает не так-то просто, потому что нужно учитывать сразу множество факторов — от особенностей ведения дел определенного типа до загрузки судов. Но разработчики сервиса Casebook уже используют на практике алгоритм, помогающий определить вероятность исхода и продолжительности того или иного дела.
Мы в Smartcoders являемся сторонниками плотного взаимодействия с заказчиками. Интегрируя нейросеть в процессы юридической компании, можно добиться больших результатов, и прогнозирование продолжительности дел — один из наиболее прозрачных результатов, которые можно достигнуть за счет постоянного развития нейросети и обучения алгоритмов.
Детективная работа
Еще один пример подобной интеграции — сбор данных. Чаще всего “цифровой детектив” использует социальные сети, в которых можно найти огромную кладезь информации. Специально обученные нейросети позволяют извлекать из них полезные для работы юриста данные. Так, можно найти свидетелей ДТП по фотографиям или сообщениям из социальной сети, определить круг знакомств клиента или, наоборот, оппонента. Более того, по выявленным профилям можно собрать кучу полезной информации, заполнить анкеты на потенциальных участников процесса и все это — за считанные секунды!
Мониторинг судебных процессов
Кстати, для конкретной юридической фирмы искусственный интеллект может следить за ходом дел в разных регионах и странах. Это могут быть собственные дела компании или интересующие иски в той же сфере. Можно следить за судебными претензиями в адрес определенных физических или юридических лиц. Автоматическое изучение и распознавание документов, публиковавшихся на сайтах судов позволяет моментально реагировать на происходящие события, а выстраивать стратегию и успешно подавать апелляции в нужные инстанции.
Подача исков
Когда дело доходит до подачи исков ИИ также помогает оптимизировать процессы. Обычно юристы тратят огромное количество времени на их составление и проверку. Однако этот рутинный процесс уж точно можно унифицировать. Кстати, именно так поступили в российском “Сбербанке” (теперь “Сбер”), который по ожиданиям руководителей должен был помочь сократить 3 тысячи рабочих мест за первый год использования. Банк просто решил передать ИИ подготовку исков против должников-физических лиц. При этом правление банка отправило часть освободившихся юристов на переобучение и повышение квалификации, чтобы они могли заняться более сложными задачами.
Заключение
Конечно, трансформация не происходит моментально. Но уже сегодня практически любая юридическая компания может использовать существующие наработки в сфере LegalTech для оптимизации своей деятельности. Подготовка заявлений, сортировка документов, систематизация судебной практики — все это под силу нейросетям. Мы в Smartcoders заинтересованы в дальнейшем развитии Legal-экспертизы и готовы участвовать в проектах автоматизации юридической деятельности не только как поставщик решения, но также в качестве надежного партнера.
