В современной юридической практике обработка договоров составляет значительную часть рабочего времени. Форма договора, представленная контрагентом, может нести потенциальные риски. В то же время, не все договоры требуют глубокого анализа. Если цена договора высока и, следовательно, высок риск, то такой договор есть смысл проверить вручную юристу. Если же это, например, закупка канцелярии на небольшую сумму, то можно сэкономить время юриста и проверить договор на риски с помощью ИИ.
Договоры на большие суммы тоже перед ручной проверкой можно прогнать через ИИ – это будет дополнительной страховкой от того, чтобы что-то не пропустить, если объем документа большой.
Нейросетевые технологии и low-code платформа Botman.one, революционизируют этот процесс, превращая рутинную проверку в автоматизированный экспертный анализ с возможностью глубокой кастомизации.
Как нейросеть анализирует договор - пошаговый разбор
Рассмотрим реальный пример анализа договора поставки с помощью ИИ.
1. Создание первичной структуры документа
Нейросеть разбивает договор на смысловые блоки: преамбула, предмет договора, права и обязанности сторон, порядок расчетов, ответственность, срок действия, дополнительные условия, реквизиты. Каждый блок анализируется отдельно с учетом контекста всего документа.
2. Извлечение ключевых параметров
ИИ идентифицирует и извлекает конкретные параметры:
- Стороны договора и их статус
- Предмет договора с точными характеристиками
- Сумма и валюта договора
- Сроки исполнения обязательств
- Порядок разрешения споров
3. Сравнительный анализ с шаблонами и нормами
Нейросеть сопоставляет положения договора с:
- Типовыми формулировками из имеющейся базы формулировок
- Нормами законодательства, регулирующими данный тип договоров
- Судебной практикой по аналогичным договорным конструкциям.
4. Выявление рисков и аномалий
На этом этапе система идентифицирует потенциально проблемные места, о которых подробнее написано в следующем разделе.
5. Формирование экспертного заключения
ИИ генерирует структурированный отчет с классификацией выявленных проблем по степени критичности, рекомендациями по доработке и альтернативными формулировками.
Типовые риски, которые идентифицирует ИИ при анализе договоров
- Риски неопределенности формулировок - использование терминов без определения, двусмысленные формулировки, отсутствие конкретных критериев оценки выполнения обязательств.
- Риски нарушения баланса интересов - односторонние преимущества, чрезмерные штрафные санкции для одной стороны, отсутствие встречных гарантий.
- Процессуальные риски - подсудность, если она не отвечает вашим интересам, нереалистичные сроки уведомлений, затруднительный порядок подтверждения фактов.
- Финансовые риски - нечеткий порядок расчетов, отсутствие механизма индексации, непропорциональные штрафные проценты.
- Риски несоответствия законодательству - положения, противоречащие императивным нормам, которые не учитывают изменения в законодательстве. Для полноценного выявления этих рисков полезно снабдить нейросеть актуальными нормами, регулирующими правоотношения сторон по договору. Это можно сделать прямо в промпте.
- Риски неполноты договора - отсутствие существенных условий, неурегулированные типовые ситуации, пробелы в регулировании.
- Операционные риски - чрезмерно сложные процедуры согласований, нереалистичные сроки исполнения, отсутствие этапности.
- Несоответствие условий договора фактическим договоренностям сторон - для этой проверки в промпте нужно также кратко описать условия, на которых стороны договорились заключить договор. Иногда на практике сразу после переговоров о заключении договора стороны фиксируют основные договоренности в так называемом term sheet. Можно загрузить term sheet в качестве промпта в нейросеть для более качественного выполнения этой задачи.
Интеграция нейросети с low-code платформой Botman.one. Новые возможности.
Платформа Botman.one является визуальной средой для создания пошаговых сценариев без программирования. Эта платформа открывает уникальные возможности для кастомизации анализа документов нейросетью под конкретные нужды юристов.
1. Зашитые в алгоритм промпты как основа экспертной системы
В основе интеграции лежит система предварительно настроенных промптов (запросов к нейросети), которые структурируют процесс анализа:
- Диагностические промпты - направляют ИИ на выявление конкретных типов рисков
- Сравнительные промпты - запрашивают сопоставление с типовыми формулировками
- Нормативные промпты - ориентируют на проверку соответствия документов законодательству
- Рекомендательные промпты - инициируют генерацию предложений по улучшению.
Эти промпты создаются юристами и объединяют экспертные юридические знания в формате, понятном нейросети.
2. Вариативное изменение промптов в зависимости от ответов пользователя
Ключевое преимущество интеграции нейросетей с Botman.one - возможность динамической адаптации процесса анализа на основе предварительных ответов пользователя. Рассмотрим пример сценария.
text
Пользователь указывает, что анализирует договор о пользовании недвижимостью
↓
Система предлагает уточнить тип аренды: коммерческая/жилая
↓
В зависимости от ответа активируются соответствующие промпты:
- Для коммерческой: проверка о соответствии нормам ГК об аренде недвижимости
- Для жилой: анализ соответствия нормам ГК о найме, Жилищному кодексу
↓
Система предлагает уточнить кем в договоре является пользователь: собственником недвижимости/арендатором (нанимателем)
↓
В зависимости от ответа активируются соответствующие промпты:
- По защите интересов собственника: проверка наличия в договоре положений, защищающих собственника недвижимости
- По защите интересов арендатора (нанимателя): проверка наличия в договоре положений, защищающих арендатора (анимателя) недвижимости
Далее система уточняет статус другой стороны договора
↓
В зависимости от ответа (юридическое/физическое лицо) активируются:
- Промпты о проверке полномочий представителя юридического лица
- ИЛИ промпты о проверке физического лица, в качестве надежного арендатора (паспорт, наличие судебных процессов и исполнительных производств и т.п.)
Таким образом, бот проходит индивидуальный путь для каждого конкретного договора, задавая именно те вопросы и применяя именно те промпты, которые релевантны в конкретной ситуации.
3. Конструктор вариативных промптов как реализация RAG-подхода
Возможность создавать конструктор вариативных промптов, текст которых меняется в зависимости от ответов пользователя на вопросы алгоритма, представляет собой практическую реализацию RAG (Retrieval-Augmented Generation) подхода.
Как это работает в Botman.one:
- Извлечение (Retrieval) - на основе ответов пользователя система извлекает из базы знаний релевантные шаблоны промптов, нормативные требования, типовые формулировки.
- Конструирование (Augmentation) - извлеченные элементы динамически комбинируются в промпты, точно соответствующие контексту анализируемого договора.
- Генерация (Generation) - нейросеть получает сконструированный промпт и генерирует анализ, основанный как на общих знаниях модели, так и на специфических данных, предоставленных системой.
Этот подход позволяет преодолеть ограничения стандартных нейросетевых моделей, которые могут не обладать актуальной информацией о последних изменениях в законодательстве или специфике конкретной компании.
Рассмотрим еще один практический пример. Автоматизированная система анализа договоров поставки.
1. Первичный опрос
Бот задает пользователю вопросы о договоре:
- Тип договора (поставка, услуги, подряд и т.д.)
- Сумма договора
- Наличие международного элемента
- Кем является в договоре пользователь системы (поставщик/покупатель) – это определяет какие промпты использовать для анализа, так как для защиты интересов поставщика и покупателя используются разные промпты
- Особые требования
и т.д.
2. Динамическое построение сценария анализа
На основе ответов система:
- Активирует соответствующий модуль анализа (например, для международной поставки - промпты по проверке Incoterms, валютному регулированию)
- Подключает специализированные проверки (если есть особые требования, например, в договоре должны быть какие-либо ковенанты, то нейросеть проверит их отражение в договоре)
- Проверяет соответствие условий договора интересам стороны пользователя системы.
3. Анализ и формирование отчета
Нейросеть анализирует договор с использованием сгенерированных промптов и формирует отчет со списком замечаний.
Преимущества интеграции для юридической практики
- Сохранение и структурирование экспертных знаний - система консолидирует подходы опытных юристов в виде промптов и сценариев анализа.
- Персонализация под нужды конкретной компании - можно создавать специализированные проверки, отражающие внутренние политики и типовые риски компании.
- Обучение молодых специалистов - система может использоваться как обучающий инструмент, демонстрируя, на что обращать внимание при анализе договоров.
- Масштабируемость - однажды созданные сценарии анализа могут использоваться для обработки неограниченного количества договоров без снижения качества.
- Гибкость и адаптивность - при изменении законодательства или внутренних политик достаточно обновить соответствующие промпты в системе.
Посмотрите как на платформе Botman.one сделать сервис для выявления рисков по NDA (сглашению о неразглашении коммерческой тайны): ссылка.
Интеграция нейросетевых технологий анализа договоров с low-code платформой Botman.one создает мощный симбиоз искусственного интеллекта и экспертных юридических знаний. Такой подход позволяет не просто автоматизировать рутинные проверки, но и создавать адаптивные, развивающиеся экспертные системы, которые персонализируют анализ под каждый конкретный документ/каждую ситуацию.
Для юридических фирм и корпоративных юридических отделов это означает не только значительную экономию времени, но и повышение качества и единообразия договорной работы, минимизацию рисков и сохранение экспертных знаний в формате, пригодном для использования и развития.
Мы обсуждаем технологии для юристов в нашей Телеграм-группе: ссылка
Обучающие видео как автоматизировать работу юристов с помощью low-code и нейросетей вы можете посмотреть тут: ссылка
Статьи и видео о применении нейросетей, а также полезные промпты вы можете найти в базе знаний legaltech: ссылка