Legal.AI - Дмитрий Черноус, ABBYY, Технологии искусственного интеллекта в юридической практике

Transcript

1. Применение технологий ИИ в юридической отрасли
2. $ 2 млрд 15% Объем инвестиций в индустрию Legal Tech в 2018 году Проникновение технологий в Legal Tech в России в 2019 году и продолжает расти с развитием рынка 2 *По данным Infotropic Media, 2018
3. Причины роста: 3 Стремление снизить затраты на юридические услуги В 2018 году российский рынок юридических услуг составил 173 млрд руб и достиг максимума за пять лет. Рост объема данных и необходимость быстро принимать решения В 2019 году 78% российских компаний отметили рост объёмов данных.
4. Ключевые игроки индустрии LegalTech в России Конструктор документов Дистанционная юридическая поддержка Автоматизация процессов юридического департамента Платформа для поиска юристов Автоматизация анализа документов Автоматизация договорной работы Автоматизация процессов юридической фирмы Автоматизация учета рабочего времени юристов Автоматизация претензионно-исковой работы Справочно-правовые и информационно- аналитические системы Системы электронного документооборота Иные legal tech продукты Legal tech решение Legal tech решение на стадии разработки * По данным PwC Legal, Infotropic Media и Legal Insight «Юристы в эпоху диджитализации», 2018 4
5. Около 65% юридических российских компаний планируют провести автоматизацию в ближайшие 1-2 года. * По данным PwC Legal, Infotropic Media и Legal Insight «Юристы в эпоху диджитализации», 2018 5
6. До 80% данных в организации предоставляются в неструктурированном виде.* За 12 лет в России приняли 6700 федеральных законов и лишь 670 из них были базовыми. Несоблюдение сроков, штрафы, неверные условия договора могут поставить под угрозу жизнедеятельность любой организации. Причины внедрения ИИ в юридической сфере Неструктуриро- ванные данные Изменение законодательства Высокая цена ошибки 6 * По данным международной исследовательской и консалтинговой компании IDC
7. «Ненавистные процессы» для юристов* 7 56% ручной ввод данных 44% подготовка отчетов 32% проверка и вычитка документов 29% вести заметки на встречах 29% отвечать на типовые вопросы 28% готовить типовые документы 25% говорить с начальником 20% встречи 17% учет рабочего времени 4% просить об отпуске или отгуле * По данным CEO «Право.ru», Алексея Пелевина, 2019 Требует интеллектуальной обработки информации из документов
8. 8 Сценарии использования технологий ИИ в юридическом секторе Обработка юридической документации Классификация входящих документов Умный поиск Управление рисками Аналитические записки Судебно- претензионная работа Конструктор доверенностей Подготовка отзыва на судебный иск Бот-юрист Составление исков и завещаний Выявление контрафактов Робот- судья Предсказание победы в суде RPA для работы с договорами
9. Анализ клиентских документов в банке ТОП-5 ABBYY • Обработка архивных юридических документов корпоративных клиентов банка: • Распознавание электронных скан-копий; • Извлечение данных из документов, представление в структурированном виде; • Отправка структурированных данных в систему применения правил автоматизированной юр. экспертизы; • Расчёт параметров кредита; • Появление персонализированного «best offer» в ЛК клиента; • Минимальное время оформления кредита по «best offer». О ПРОЕКТЕ: 9
10. • От 10 до 120 атрибутов может извлекаться из одного неструктурированного документа; • ~50 примеров размеченных документов каждого типа требуется для обучения; • С NLP показатель AER достигает 88%, сотрудникам нужно работать только с исключениями; • Технологии необходимо адаптировать под требования банка; • Машинное обучение не подходит для работы со сложными неструктурированными документами. ВЫВОДЫ *AER (Automation Efficiency Rate) – уровень автоматизации процесса. Анализ клиентских документов в банке ТОП-5 ABBYY 10
11. Чатбот-юрист «DoNotPay» Автоматизированный процесс составления жалобы на неправомерную квитанцию о штрафе: • Сбор данных о каждом кейсе, во время проведения диалогов с пользователями; • Составление письма-претензии, запроса, заполнение PDF-форм, и планирование дальнейших шагов для оспаривания штрафных начислений. О ПРОЕКТЕ: РЕЗУЛЬТАТЫ: • Обработано 375 000 штрафов на сумму £7,7 млн; • Сервис освоил 1000 отраслей права • Расширение функционала сервиса для помощи при получении гражданства, пособий и пенсий и тд. 11
12. 12 Технологии RPA для работы с договорами Робот для юридических отделов компаний: • Интеграция с системой управления договорами; • Генерация и проверка стандартных шаблонов контрактов; • Анализ и обработка нестандартных шаблонов и изменений в шаблоне; • Применение предопределенных правил к стандартным и нестандартным шаблонам и тд. О ПРОЕКТЕ: РЕЗУЛЬТАТЫ: • Повышение операционной эффективности отдела и сосредоточение на более важных юридических вопросах; • Быстрая реакция на новые законы и запросы связанные с выполнением юридических обязательств.
13. Барьеры внедрения ИИ в юридической сфере • Сложность в интерпретации правильности конечного результата; • Юридические тексты трудно анализировать • Сложность разработки принципиальных методологий, которые могли бы лечь в основу автоматизации на основе ИИ; • Высокий процент критически важных задач, которые не решаются при текущей зрелости технологий ИИ 13
14. 14 • Более высокий уровень автоматизации; • Рост популярности облачной модели. • Передача рутинных задач роботам; • Блокчейн и смарт-контракты, завязанные на данных, получаемых в т.ч. с помощью NLP; • Распространение систем, прогнозирующих исход исков. • Рост сервисов, доступных для простых граждан; • Массовое появление точечных сервисов решающих конкретную задачу в юридической плоскости; • Унификация документов, распространение конструкторов юридических документов. Прогнозы развития технологий ИИ
15. ДМИТРИЙ ЧЕРНОУС dmitry.chernous@abbyy.com Контакты