Аналитика данных и искусственный интеллект на юридическом рынке сегодня не пользуются большим спросом, и совершенно напрасно. В этом уверен юрист Рон Фридман, который подробно излагает свои соображения в статье Data Driven Law Practice Management («Управление юридическими фирмами с использованием больших данных»). Он разобрался, как работают такие системы и зачем они нужны юридическим компаниям.
Как это работает?
Рон Фридман, помимо прочего, оценивает возможности продукта Intapp Pricing, включающего собственный искусственный интеллект под названием Engagement DNA. Работа алгоритма вполне понятна: по каждой задаче создается отдельный профиль, на основе которого позже происходит группировка данных. В профиле обычно хранятся от 40 до 60 характеристик: это и отрасль, и тип клиента, и ответственные юристы, и так далее. Также в профиле создается план – суть и характер работы.
Дело в том, что, как выяснил Intapp, задачи внутри компании – это не «снежинки». То есть все они имеют схожие характеристики по крайней мере с некоторыми другими – и это делает их одновременно и уникальными, и похожими на ряд иных задач.
Но, несмотря на то, что «снежинок» внутри одной компании не существует, стоит учитывать, что в разных фирмах могут отличаться методы и отрасли, поэтому, как пишет Фридман, Intapp разработал универсальные алгоритмы, учитывающие все эти нюансы.
Искусственный интеллект анализирует записи юридических фирм и объединяет аналогичные вопросы, составляя из них кластеры по сходству тех или иных задач. Engagment DNA пока что использует только данные систем финансового менеджмента, однако со временем Intapp надеется добавить новые характеристики, включая документы, данные учета рабочего времени и конфликтные данные.
Зачем это юристам?
Очевидно, что использование программ позволяет выявить сходства и различия между задачами и даже самими кластерами. Объединив такие данные, как количество часов, затраченных на выполнение заданий, группы экспертов, алгоритмы позволяют получить составную переменную, которая повышает эффективность кластеризации и вносит больше нюансов для лучшего понимания характера работы. А еще Engagement DNA может производить очистку и упорядочивание данных.
Технологии также помогут экономить: искусственный интеллект способен соблюдать бюджет, записывая и отслеживая прогресс, устанавливая соответствующие цены. Помимо прочего, результаты Engagement DNA помогают предсказать характер работы: этапы и задачи, необходимые ресурсы и предполагаемую продолжительность работы над материалом. Еще среди «способностей» – перераспределение ограниченных ресурсов, то есть делегирование задач сотрудникам с аналогичными знаниями и опытом с меньшими издержками. Это способствует не только поддержанию качества выполнения работы, но и увеличению клиентской ценности, и защите рентабельности бизнеса. Для разрешения конфликтов программное обеспечение спрогнозирует, что является конфликтом, а что нет, для эффективного поиска, идентификации, извлечения и кодирования ключевых рекомендаций сторонних юридических консультантов оно использует обработку естественного языка – в общем, кажется, что горизонты применения искусственного интеллекта не ограничены. По сути, это почти так: со временем Intapp планирует внедрить его во все этапы существования задачи, начиная с определения возможностей перекрестных продаж, заканчивая представлением результатов работы и, в конечном счете, обеспечением взаимодействия.
Рон Фридман уверен, что для юридических фирм вопросы точного планирования бюджета и ценообразования (а также знание, откуда черпать ресурсы для финансирования), стали важнейшими факторами получения прибыли. Именно поэтому инвестиции в такие продукты, как Intapp Pricing, становятся более распространенными. По мнению автора, это показывает, что аналитика данных будет активнее проникать в работу юридических фирм и управление бизнесом.
Вам также может понравиться
