Западный рынок Legal Tech, а в особенности Legal AI (Artificial intelligence) развит намного больше, чем российский. Но и у нас по каждому из перечисленных выше направлений уже ведется работа. С одной стороны — появляются стартапы, с другой — модернизируют свои продукты уверенные игроки рынка.
В работе со сложными технологиями важно не забыть о простоте интерфейса. Порог вхождения в Legal Tech всегда был высоким, а в случае с искусственным интеллектом тем более. Инструмент на базе ИИ должен быть понятным, чтобы юристы сразу могли с ним взаимодействовать. Чем чище и понятнее интерфейс, чем больше ему доверяют, а значит — будут пользоваться.
Компания Право.ru 9 лет занимается разработкой юридического программного обеспечения. Ежедневно Картотекой арбитражных дел пользуются 300 тысяч юристов. 15% исков подается в электронном виде через систему Мой арбитр. Имея опыт разработки систем для российской арбитражной системы, Право.ru запустила ряд сервисов для юристов, в которых уже сейчас используются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.
В направлении Legal data research ведется работа в системе для мониторинга судебных дел и проверки контрагентов Casebook. По арбитражным делам с самого раннего этапа запускается процесс оценки математической вероятности исхода дела, а также его продолжительности. Разработчики запустили математическую модель: для расчета берутся результаты уже завершенных дел, выделяются их признаки, например: участники, суды, судьи, вид и категория спора, список событий в деле. В основе алгоритма лежат нейронные сети. Casebook анализирует данные и выдает свой прогноз. При этом система постоянно учится — по завершении дела нейронная сеть перепроверяет полученный прогноз, чтобы учесть этот результат в будущем.
Точность прогноза составляет 82%
В стадии тестирования находится функциональность по предсказанию банкротства компаний. Машина получает задачу: оценить показатели компании в динамике, например, бухгалтерский баланс, наличие судебных дел в роли ответчика. После система строит «кардиограмму» состояния компании. Всего выделено 4 состояния по классам: «А» говорит о том, что нет предпосылок банкротства, «D» — что несостоятельность не за горами. Классы располагаются на оси ординат, а на оси абсцисс — временные промежутки (например, месяца). То есть, если в компании за последний год все стабильно хорошо, на графике мы увидим горизонтальную линию, выходящую из точки А. Если показатели ухудшаются, то график «провалится» ниже, до уровня точек В, С или D. Разработчики Casebook учат систему анализировать компании, которые обанкротились ранее, и оценивать, что произошло, а полученную информацию применять для модели предсказания по пока еще «здоровым» организациям.
В системе для поиска и анализа судебной практики Caselook также применяются технологии машинного обучения. В стадии разработки находится функция «Похожие документы». Пользователь задает параметры поиска и получает список судебных актов, а с помощью алгоритмов машинного обучения программа тут же подбирает к каждому найденному документу похожие на него. Для поиска схожести учитываются текст, категория спора, суд и другие признаки, каждый из которых имеет свой вес. Далее вступает принцип матрешки. На основе выделенных признаков программа разбивает документы на кластеры, а потом каждый кластер делится на более мелкие и т.д. И уже в них производится расчет похожести документов между собой. Это позволяет искусственному интеллекту сравнивать судебные акты более детально, а юристам — не тратить время на изучение неподходящей практики.
Caselook подбирает похожие по содержанию документы
Система организации работы и ведения дел и проектов в юридических департаментах Case.one также снабжена функциями, которые используют технологии искусственного интеллекта и машинного обучения. Юристы создают в системе задачи и события разных типов, а затем заполняют их данными: что сделано и сколько времени было потрачено. Машина анализирует по каждому пользователю, какое время он чаще всего тратит на те или иные события, какие данные вносит. Условно говоря, прогнозирует, что хочет записать юрист, и предлагает свой готовый вариант для заполнения полей. Кроме того, система интегрирована с сервисом Casebook, поэтому по арбитражным делам прямо в карточку подтягивается информация о вероятности исхода дела.
Case.one — система для автоматизации работы юристов
В летнем сезоне в Case.one внедрили новинку — AI Ассистента. Это умный помощник юриста. С помощью искусственного интеллекта ассистент анализирует работу пользователя в системе и предсказывает дальнейшие шаги. Например, в зависимости от совершенного действия, юристу предлагают закрыть задачу, назначить исполнителя или создать новое событие. Благодаря этому пользователю не приходится совершать лишние клики для базовых действий. Чем активнее вы работаете в системе — тем умнее становится ваш личный AI Ассистент.
Выбор того, в какое русло проекта направить искусственный интеллект, в Право.ru начинается с аналитики. Нет смысла внедрять технологии туда, где они не смогут быть полезны, просто потому, что Artificial intelligence — это тренд. Компания собирает отзывы клиентов, проводит исследования, оценивает эффективность использования функций на практике.
Рынок Legal AI безусловно будет расти и охватывать всё новые области применения. Но при этом должны меняться и сами юристы. Выбор «принимать или не принимать технологии» уже не стоит. Потому что давление на юристов будет усиливаться, и на первое место выходит слоган «делай больше с меньшими затратами». В этом отношении инструменты на базе искусственного интеллекта дают вам возможность работать с большими объемами данных быстрее и дешевле. Они похожи на прожектор, который может заглянуть в любые уголки организации. Кроме того, поручив машине типовые операции, вы экономите время и освобождаете сотрудников для решения более сложных и в юридическом смысле творческих задач.
