Интересное

Робот-юрист: как сэкономить рабочее время квалифицированных сотрудников?

10 декабря 2020

6 мин

Поделиться в соцсетях

Игорь Кондрашов

Вице-президент, директор правового департамента Сбербанка

Автоматизация

В сентябре 2020 года правовой департамент Сбера запатентовал «Робота-юриста» — первую в России систему проверки правоспособности юридических лиц на базе искусственного интеллекта. Технология обеспечивает скорость и точность обработки больших массивов данных при проверке информации о контрагентах. Как она работает?

От локальных решений к единой системе

До внедрения «Робота-юриста» при подготовке правовых заключений специалисты также использовали автоматизированные системы, но каждая из них решала локальную задачу. Теперь появилась возможность комплексно  решить вопрос.

Выступая в качестве единой системы проверки правоспособности контрагентов, «Робот-юрист» анализирует по каждой сделке более 20 различных документов, проверяет сведения о банкротстве, ликвидации и реорганизации юридических лиц, корректность данных в выписке из ЕГРЮЛ и многие другие параметры. Робот самостоятельно запрашивает необходимые сведения в других информационных системах — как внутренних, так и внешних.

Что под капотом?

Над проектом работал смешанный коллектив из специалистов в правовой экспертизе и в информационных технологиях.

От получения вводных данных робот идёт к выдаче заключения через 3 основных этапа.

Первым этапом экспертизы контрагента, является первичная обработка предоставленных документов: каждый документ сканируется, затем переводится из скан-копий в машиночитаемый формат. Из документа извлекается текст и другие значимые фрагменты, например штампы и печати. Точность сервиса распознавания в «Роботе-юристе» сейчас составляет 97%.

97%

составляет сейчас точность сервиса распознавания в «Роботе-юристе»

Следующая, наиболее интеллектуально сложная часть решения, — извлечение сущностей (юридических фактов). Это могут быть данные о кворумах и голосованиях на собраниях акционеров, информация о генеральном директоре и т. п.

Выделение из текста юридически значимой информации производится с помощью алгоритмов машинного обучения. Для формирования обучающей выборки используются датасеты с различными типами документов. Каждый датасет содержит от 100 до 5000 документов (например, различные типы уставов, договоров и т. п.).

Алгоритмы машинного обучения находят в тексте имена, адреса, число голосов, наименование юрлица и связывают эти фрагменты информации друг с другом. Например, робот способен «прочесть» протокол собрания акционеров и понять, какому акционеру какая доля акций принадлежит и набирается ли кворум для каждого вопроса, вынесенного на голосование. Благодаря такому скрупулёзному извлечению значимой информации достигается высокая точность работы робота-юриста.

Для определения исчерпывающего перечня анализируемых данных был создан глоссарий. В нём сгруппированы сущности и атрибуты применительно к каждому типу документа. Всего глоссарий содержит более 2500 атрибутов (единиц извлечения информации, относящихся к юридическому факту) и сущностей (наборов атрибутов, объединённых в группу по какому-либо признаку). Глоссарий — это «живой» документ, содержание которого требует регулярной актуализации. Глоссарий обновляется в случае изменения действующего законодательства и судебной практики, а также при изменении подходов к оценке правового риска внутри Сбера.

Завершающий этап работы робота-юриста — формирование юридического заключения на основе фактов, которые были извлечены из документов.

Робот готовит заключение на основе заложенных в него знаний правовой базы, юридической практики и внутренних нормативных документов. Например, робот-юрист может проверить, что генеральный директор, действующий от лица клиента, действительно имеет право на заключение сделки о получении кредита от Сбера.

Для поддержания работы системы принятия решений юристы Сбера описывают правила на Legal DSL — особом предметном языке, который был специально разработан для проекта «Робот-юрист». Это позволяет гибко настраивать систему под изменяющееся законодательство и внутренние правила.

Первые результаты и планы по масштабированию

«Робот-юрист» взял на себя рутину, которую юристы называют вычиткой документов. Автоматизация призвана высвобождать время юристов для выполнения интеллектуальных и творческих задач.

Поэтому юристы в Сбере сейчас занимаются разработкой методологии юридических проверок, участвуют в рассмотрении сложных спорных ситуаций. На численность штата юридического департамента внедрение системы не повлияло.

В течение 2020 года с помощью «Робота-юриста» было подготовлено свыше 2,5 млн юридических заключений. Объём портфеля кредитных сделок банка, заключённых с использованием робота, на сегодняшний день составил более 300 млрд рублей. Также робот используется в процессах корпоративного кредитования, включая малый и микробизнес. Интеллектуальное решение, разработанное специалистами правового департамента Сбера, имеет большой потенциал для масштабирования и переноса в смежные сферы. Так, недавно был запущен пилот по использованию робота в программах ипотечного кредитования готового жилья, который планируется запустить в 2021 году.

> 2,5 млн

юридических заключений было подготовлено с помощью «Робота-юриста» в течение 2020 года

Ещё одно перспективное направление — автоматизированная экспертиза залога недвижимости. Это крайне трудоёмкая экспертиза, её автоматизация позволит существенно ускорить процесс принятия решения по кредитной сделке с использованием залога.

Автоматизация

Игорь Кондрашов

Вице-президент, директор правового департамента Сбербанка

Поделиться в соцсетях

Статья была вам полезна?

Да

Нет