В российском бизнесе уже научились автоматизировать продажи, ускорять поставки и выстраивать логистику чуть ли не до минут. Но когда дело доходит до согласования договоров, процесс по-прежнему может затянуться на недели из-за бесконечных правок и переписок.
О том, как бизнесу удалось ускорить согласование договоров в два раза и снять лишнюю нагрузку с команды, — в этом кейсе.
Почему выбрали ИИ, а не «еще одного юриста»
«Русклимат» — один из крупнейших российских производителей и поставщиков климатического оборудования. Больше 20 лет разрабатывает решения для вентиляции, кондиционирования и отопления, а партнеры и поставщики работают по всей стране.
Конкуренция на этом рынке высокая, а сделки сопровождаются объемными договорами. Каждую деталь нужно согласовать, а каждое замечание — учесть, чтобы не было разночтений в суммах, сроках, условиях или описании обязательств. Ошибки могут привести к штрафам или срыву сделки, так что юристы очень тщательно проверяют все документы.
В «Русклимате» проверка контрактов занимала в среднем 75 минут на один документ. Отдел из 15 человек ежедневно разбирал десятки документов. Параллельно нужно было согласовывать правки между подразделениями в разных городах и часовых поясах.
Разница во времени тоже усложняла согласования: когда у одних рабочий день начинался, у других он уже заканчивался, так что комментарии по договору они получали только завтра.
В итоге сделки задерживались, нагрузка на специалистов росла, а это всегда увеличивает риск ошибок и срыва контактов.
Можно было бы нанять больше юристов, но это не дало бы реальной экономии времени: проверка от этого короче не станет, человек физически не может быстрее все построчно сопоставить, а затраты на ФОТ вырастут. Поэтому в компании решили пойти по технологическому пути и сделать ставку на искусственный интеллект.
Нужен был инструмент, который бы проверял документы, и чтобы его можно было адаптировать под свои процессы и даже дообучить под специфику компании.
В идеале нужен был сервис, который:
- быстро находит в договоре риски и сразу предлагает рекомендации, — чтобы юрист мог быстрее его исправить;
- подстраивается под конкретный тип договора — например, поставку или подряд;
- автоматически формирует протокол разногласий — отдельный документ с перечнем спорных пунктов, чтобы потом пройти по нему с контрагентом и быстрее выйти на согласованную версию договора;
- полностью российская разработка, где вся информация размещается на российских серверах.
Проанализировали рынок Legal AI и выбрали Contract — ИИ-систему российского разработчика Embedika. Сервис позволяет автоматизировать юридическую проверку документов и минимизировать риски для бизнеса.
Пользователь загружает договор в систему, дальше алгоритмы ИИ анализируют текст и выделяют потенциально опасные условия и формулировки. Риски приоритизируются по уровню важности — высокий, средний, незначительный — и отображаются в удобном виде с пояснениями и рекомендациями по корректировке.
Платформа «понимает» юридический язык, учитывает специфику индустрии заказчика и адаптируется под шаблоны и форматы договоров компании. После того, как внесли все правки, документ можно сразу направить в нужный отдел на согласование контрагенту.
Кроме того, Contract входит в Реестр отечественного ПО, а вся информация размещается на российских серверах с полной локализацией.
Ощутимые результаты стали заметны через полгода
Проект внедрения системы Contract занял около года, однако первые ощутимые результаты стали заметны уже через шесть месяцев активной работы.
Сначала Contract адаптировали под бизнес-процессы компании — загрузили шаблоны основных договоров поставки и обучили юристов работать с новым инструментом.
Параллельно создали библиотеку из 32 типов рисков с готовыми рекомендациями, которые можно редактировать под конкретные ситуации.
Одной из важных задач было показать сервису, что действительно считать риском, чтобы он не подсвечивал моменты, которые ни на что не влияют, — иначе на проверку все равно уходило бы много времени. Чтобы алгоритм не «цеплялся» за несущественные детали, специалисты провели два цикла дообучения модели и в итоге снизили количество ложных срабатываний.
Во время обучения проверка проводилась в тестовом контуре с доступом только из внутренней сети, чтобы гарантировать безопасность данных и оперативно вносить улучшения.
Результаты: проверка сократилась почти в два раза
После внедрения Contract «время проверки одного типового договора сократилось почти в два раза — с 75 до 39 минут, при этом возросла точность обнаружения рисков, снизилась доля ручной работы и нагрузка на сотрудников», — сообщили в Embedika.
Кроме того, финансовый департамент теперь реже сталкивается с ошибками и спорами по договорам, а отделы продаж ускорили оформление сделок — теперь даже если контрагент работает в другом часовом поясе, правки не «гуляют» между городами сутками.
В ТПХ «Русклимат» добавляют, что «точность алгоритмов оценивается как достаточно высокая». В идеале компания стремится к полному отсутствию ложных срабатываний — чтобы сервис фиксировал только реальные риски и не «отвлекался» на неважные детали.
Планы на будущее
В дальнейшем «Русклимат» планирует расширить библиотеку рисков на другие типы договоров, самостоятельно дообучить модели под новые задачи и интегрировать платформу с другими элементами документооборота.