Как внедрять ИИ в согласование договоров: с чего начать и когда за него платить

Когда мы начали разбираться, как использовать ИИ для согласования договоров, казалось, что основная задача очевидна: сократить время, которое юрист тратит на проверку документа.

Но довольно быстро выяснилось, что скорость работы юриста — только часть проблемы.

Договор может поступить в компанию в понедельник и быть подписан в пятницу. Формально согласование заняло пять дней. При этом юрист мог работать с документом всего час. Остальное время договор ждал ответа финансового отдела, руководителя или контрагента, возвращался на очередной раунд правок или просто лежал в почте у одного из участников процесса.

И если с помощью ИИ сократить юридическую проверку с часа до пятнадцати минут, а остальные четыре дня ничего не изменить, бизнес почти не почувствует разницы.

Именно поэтому внедрение ИИ в договорную работу стоит начинать не с выбора нейросети или LegalTech-сервиса. Сначала нужно понять, как на самом деле устроен процесс согласования договора, где компания теряет время и какие операции вообще имеет смысл автоматизировать.

Сначала нужно измерить сам процесс

Первый вопрос — сколько времени на самом деле занимает согласование договора.

Для этого полезно разделить две вещи: календарный срок согласования и фактическое время работы сотрудников с документом.

Например, договор находился в работе пять дней. Из них юрист потратил 40 минут на первичную проверку и ещё час — на последующие правки. Всё остальное время документ ждал действий других участников процесса.

Поэтому перед автоматизацией стоит хотя бы в течение нескольких недель посмотреть:

• сколько договоров проходит через компанию и через каждого юриста;
• какие из них типовые, а какие требуют индивидуальной работы;
• сколько календарных дней занимает согласование;
• сколько рабочего времени сотрудники реально тратят на документ;
• сколько возникает раундов правок;
• на каких этапах договор чаще всего задерживается.

И уже после этого можно понять, что именно нужно ускорять с помощью ИИ.

Очень часто проблема не в юристах

После таких замеров компании открывают для себя очень интересную вещь: договор не является исключительно юридическим процессом.

Обычно в согласовании участвуют сразу несколько сторон: инициатор договора (например, отдел продаж), юристы, финансовый отдел, руководитель, иногда служба безопасности или закупки. После этого документ уходит контрагенту, возвращается с правками, снова проходит внутреннее согласование — и таких раундов может быть несколько.

Каждый отдельный этап может занимать совсем немного времени. Но между ними возникают паузы: кто-то не увидел письмо, кто-то ждёт коллегу, кто-то открыл старую версию файла, а иногда вообще непонятно, у кого сейчас находится документ.

Поэтому процесс полезно нарисовать целиком: от момента, когда договор появился в компании, до подписания и сохранения финальной версии.

Это позволяет разделить проблемы на два типа.

Одни действительно можно решать с помощью ИИ: например, ускорить первичную проверку договора или найти отклонения от корпоративного шаблона.

Другие решаются проще: настроить маршрут согласования, определить ответственных, сократить количество лишних этапов или перестать пересылать версии документов по почте.

Если этого не сделать, можно потратить деньги на ИИ и ускорить одну операцию, которая вообще не была главным узким местом.

До ИИ стоит договориться о правилах

Это, пожалуй, самая неочевидная часть проекта. Она не выглядит технологичной, поэтому её хочется пройти как можно быстрее. Но именно здесь часто закладывается бóльшая часть будущего результата.

ИИ не может сам определить, какие условия являются для конкретной компании приемлемыми.

Представим, что ИИ должен проверить условие об ответственности в договоре за прострочку выполнения условий. Один юрист считает штраф в 10% приемлемым, второй согласовывает его только с руководителем, а третий всегда требует заменить формулировку на корпоративный шаблон.

Какое решение должен предложить ИИ?

Если внутри компании нет общего стандарта, автоматизировать по сути нечего.

Поэтому до внедрения полезно определить:

• какие типы договоров используются чаще всего;
• какие условия компания считает стандартными;
• какие отклонения допустимы;
• что юрист может согласовать самостоятельно;
• когда нужно подключать руководителя или другой департамент;
• какие условия компания не принимает;
• как действовать при типовых возражениях контрагента.

Фактически компании нужно сначала самой ответить на вопрос: что для нас считается нормальным договором?

И только после этого этот набор правил можно передавать ИИ.

Первый эксперимент не обязан стоить денег

Когда процесс понятен, а правила описаны, не обязательно сразу покупать специализированную систему.

Для начала можно выбрать одну-две повторяющиеся операции и проверить их в обычном ИИ-инструменте.

Например:

• проверить договор по внутреннему чек-листу;
• сравнить версию контрагента с корпоративным шаблоном;
• найти изменения в ключевых условиях;
• подготовить черновик комментариев;
• сделать краткое резюме договора для бизнеса;
• собрать список основных рисков и обязательств.

Здесь важно считать не то, насколько быстро ИИ выдал ответ, а сколько времени занял весь процесс вместе с проверкой человеком.

Допустим, раньше первичная проверка договора занимала 40 минут. ИИ анализирует его за три минуты, но юрист ещё 30 минут перепроверяет результат. Реальная экономия — семь минут, а не 37.

Если же вся операция вместе с контролем занимает 15 минут, эффект уже заметен.

Поэтому на первом этапе лучше проверять не гипотезу «можем ли мы внедрить ИИ», а гораздо более узкую: можем ли мы сократить конкретную операцию с 40 до 15 минут без потери качества?

Когда имеет смысл платить за токены и интеграцию

Пока договоров немного, сотрудник может вручную открыть ИИ-сервис, загрузить документ, получить результат и продолжить работу.

Но при больших объёмах этот сценарий сам становится рутиной.

Если юрист десятки раз в день скачивает файл из одной системы, загружает его в другую, копирует результат обратно и следит, чтобы не перепутать версии, часть экономии исчезает.

Тогда появляется смысл в интеграции.

Например, договор автоматически поступает на проверку после загрузки в систему документооборота, а результат появляется там же, где юрист и так работает с документом.

На этом этапе уже возникают расходы: на использование модели, интеграцию, хранение данных, настройку прав доступа, информационную безопасность и поддержку.

И здесь полезно считать экономику.

Например, компания обрабатывает 300 договоров в месяц. Первичная проверка каждого занимает в среднем 30 минут. Это 150 часов работы юриста.

Если после внедрения ИИ проверка вместе с контролем результата занимает 10 минут, остаётся 50 часов. Потенциальная экономия — 100 часов в месяц.

Дальше эту цифру можно перевести в стоимость рабочего времени и сравнить с расходами на сервис и интеграцию.

Только после такого расчёта становится понятно, действительно ли автоматизация выгодна.

Лучше всего ИИ работает там, где уже работает человек

Есть ещё одна причина, по которой даже хороший инструмент может не прижиться: им неудобно пользоваться.

Юрист привык работать в Word: читать договор, оставлять комментарии, сравнивать версии, вносить правки.

Если ради одной проверки ему нужно открыть отдельный сервис, загрузить документ, дождаться результата, скачать файл и снова вернуться в Word, появляется дополнительная работа.

Поэтому удобнее, когда ИИ встроен туда, где сотрудник уже работает.

Например, он может прямо в документе:

• подсветить нестандартное условие;
• показать отличие от корпоративного шаблона;
• предложить согласованную формулировку;
• подготовить комментарий для контрагента.

Чем меньше человеку приходится менять привычный процесс, тем выше шанс, что инструмент действительно будут использовать.

Есть задачи, которые лучше оставить человеку

Даже если система хорошо работает на типовых договорах, заранее стоит определить границы автоматизации.

Финальное решение по существенным условиям должно оставаться за человеком — особенно если речь идёт о крупных сделках или нестандартных условиях.

Например, я бы не оставляла без проверки юриста:

• ограничения ответственности;
• крупные штрафы;
• гарантии и заверения;
• эксклюзивность;
• нестандартные условия оплаты;
• условия расторжения (в том числе одностороннего) и продления;
• положения, из-за которых компания может понести существенные убытки.

Это не значит, что ИИ не может их анализировать. Он может найти условие, сравнить его со стандартом и предложить вариант правки.

Но решение о том, принимать ли этот риск, должно оставаться за сотрудником.

То же касается всего, что отправляется контрагенту от имени компании: ИИ может подготовить черновик, но человек должен его проверить.

И ещё один важный вопрос — где потом искать договор

Автоматизация не заканчивается после подписания.

Если финальные версии договоров остаются в почте, на локальных дисках и в разных папках сотрудников, компания по-прежнему будет тратить время на поиск документов.

Поэтому стоит заранее определить:

• где хранится подписанный договор;
• кто имеет к нему доступ;
• как хранятся приложения и дополнительные соглашения;
• где находятся предыдущие версии;
• кто отвечает за сохранение финального файла.

В идеале этот этап тоже автоматизируется: после подписания договор сам попадает в нужное хранилище и сохраняется по установленным правилам.

Какой порядок внедрения здесь работает

Если свести всё к нескольким шагам, получится довольно простой маршрут.

Сначала нужно измерить текущий процесс: количество договоров, сроки согласования, фактическое время работы юристов и количество раундов правок. Затем посмотреть на весь маршрут документа и понять, где он действительно задерживается. После этого привести в порядок шаблоны, стандартные условия и правила согласования.

И только потом имеет смысл подключать ИИ. Сначала к нескольким конкретным задачам, которые можно проверить без серьёзных вложений, а затем необходимо измерить результат, и на его основании принимать решение о собственной разработке.

В таком подходе меняется сам вопрос о внедрении ИИ. Вместо «какую нейросеть нам купить?» появляется гораздо более полезный вопрос: «Какую конкретную работу мы хотим сделать быстрее, сколько она сейчас стоит компании и как поймём, что автоматизация действительно окупилась?» Пожалуй, именно с этого стоит начинать любой проект по внедрению ИИ в юридическом отделе.