Интеллект и закон: как ИИ заменяет юристов в России Искусственный интеллект уже хорошо справляется с рутинными исками и постепенно учится понимать сложные юридические документы со всеми неоднозначными трактовками Доверите ли вы роботу согласование договоров? А защиту прав компании в суде? По оценке McKinsey, сейчас примерно 23% работы юристов может выполнять искусственный интеллект. Недавно на Петербургском юридическом форуме разработчики показали алгоритм, который сможет за несколько секунд подготовить отзыв на судебный иск. В Эстонии объявили о разработке робота-судьи, который возьмет на себя административную рутину: будет анализировать документы истца и ответчика, сверяться с базой данных и выносить решение на основании существующих прецедентов. В России робот Debetok за год работы помог выиграть 60 дел о взыскании долгов на общую сумму почти 9 млн руб., и это только начало. В мире активно развивается направление LegalTech — технологии для автоматизации юридических задач. Рынок сравнительно новый, но его объем только в России уже сейчас оценивается в $2 млрд, а инвестиции в это направление увеличиваются кратно из года в год. Насколько оправданы эти ожидания и что еще ИИ делает для бизнеса в юридической сфере? Предсказывает победу в суде Каждый год в арбитражных судах России рассматривают около 11–12 тыс. корпоративных дел. Средняя сумма по большинству исков варьируется от 40 млн до 120 млн руб., а обжаловать удается лишь 13% решений. Как быстро оценить, стоит ли тратить деньги и время на тяжбу и каковы будут расходы при неудачном исходе? Помогают интеллектуальные системы. Нейросеть исследует статистику с результатами похожих дел и выделяет ключевые признаки — участников, суд, судью, категорию спора, важные события. Такими системами пользуются ВТБ, Газпромбанк, Россельхозбанк, «МегаФон» и другие компании. Похожий алгоритм, разработанный в Университетском колледже Лондона, научился угадывать решения Страсбургского суда с вероятностью 79%. Управляет рисками Одна из задач, связанных с обработкой юридических документов, — управление рисками, например при выдаче кредитов юрлицам. С одной стороны, банку нужно привлекать больше компаний и увеличивать кредитный портфель, с другой — тщательно проверять клиентов, чтобы избежать просрочки задолженностей. В некоторых банках за проверку отвечают сотни специалистов, но уже появляются примеры, когда эту работу автоматизируют. Например, ABBYY реализовала такой проект в крупном российском банке. Технология собирает оцифрованные документы о клиенте, которые уже есть у банка после открытия счета: уставы, решения, протоколы, доверенности. Машина определяет тип документа и извлекает из него больше сотни атрибутов. Например, если контрагент — это завод, то определяются имя генерального директора, уставный капитал компании, число сотрудников, уровень зарплат, какое оборудование оформлено в лизинг. В итоге выводятся условия, на которых банк готов одобрить компании кредит. С помощью этого робота уже выданы займы на несколько миллиардов рублей. Еще один пример работы ИИ с юридическими документами в банках — открытие счетов для малого и среднего бизнеса. Как правило, этот процесс занимает у специалистов несколько дней. ИИ определяет тип документа: устав, ЕГРЮЛ, ЕГРИП, ИНН, приказ, протокол. Затем извлекает данные и отправляет в банковскую систему, после чего решение уже принимает сотрудник. В результате на открытие счета нужно в 2,5–3 раза меньше времени. Составляет иски и завещания Подготовка типовых документов — еще одна рутинная задача юристов. Для ее автоматизации используют интеллектуальный конструктор, который заполняет соответствующие поля договоров, завещаний и прочих документов. Так, «МегаФон» запустил сервис по проверке документации госзакупок, он позволяет участвовать в торгах без помощи юристов. Робот за час может проверить документы и при необходимости сформировать жалобу в ФАС в четыре раза быстрее, чем вручную. «Мираторг» использует подобную разработку для приобретения объектов недвижимости. Холдинг создал электронную библиотеку документов, конструктор и модуль для согласования договоров и автоматизировал запросы в ГИС. Подобные сервисы работают и для потребителей. Разработчики проекта AirAdvisor предложили рынку конструктор для составления жалоб на авиаперевозчиков. Только за прошлый год с их помощью ущерб возместили больее 6 тыс. пассажиров, а компания заработала почти 2 млн руб. чистой прибыли. Что же будет с юристами Пока доля юридических операций с применением высоких технологий оценивается в России не более чем в 15%, но будет быстро расти. Для этого есть как экономические, так и технологические причины. Во-первых, ИИ — это способ снизить затраты на юридические услуги. Работа специалистов стоит дорого: по итогам прошлого года оборот российского рынка юридических услуг составил 173 млрд руб. и достиг максимума за пять лет. Особенно высоки гонорары специалистов банкротных и налоговых практик, экспертов по интеллектуальной собственности и защите персональных данных. Поэтому, если профессиональная консультация не требуется постоянно, компании подключаются к сервисам на основе ИИ. Это почти что аутсорсинг, только вместо удаленного специалиста используется интеллектуальная программа. Вторая причина — рост объема данных и необходимость быстро принимать решения. Стороны процесса обмениваются документами, которые нужно изучить в контексте дела, иногда это десятки тысяч страниц. Похожая проблема связана с запросами от госорганизаций. Чтобы уложиться в срок и не налететь на штрафы, сотрудники должны быстро находить необходимые документы, для чего иногда приходится перелопатить весь архив. Навести порядок можно двумя способами: нанять больше специалистов или оцифровать процесс с помощью интеллектуальных технологий. Долгое время право не могли отдать на откуп машинам: слишком много исключений и разных трактовок. Спросите пять экспертов, что они думают о конкретном документе, постановлении или целом кодексе, — и получите пять разных ответов. Кроме того, большинство документов, с которыми работают юристы, будь то материальное, гражданское, международное право, неструктурированные. У договоров, контрактов и других юридических документов нет четкого шаблона, важные факты разбросаны по разным страницам и написаны мелким шрифтом после звездочки. Все это мешало технологиям работать с ними. Но с развитием обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) ИИ научился читать договоры быстрее человека. Deloitte прогнозирует, что в ближайшие 20 лет почти 40% юридических услуг можно будет полностью передать алгоритмам. Но это станет возможно, если удастся преодолеть несколько препятствий. Каких? Во-первых, оцифрованы еще не все документы, на которых можно обучать нейросети. Упростить доступ к этим данным способны технологии интеллектуальной обработки информации, которые помогут машинам «увидеть» огромный объем данных из разных источников и ускорят их обучение. Во-вторых, для некоторых вопросов, связанных с ИИ, еще не выработана нормативная база. Законы многих стран вынуждены догонять прогресс, нормы возникают по факту появления разработок и общественных отношений. По прогнозу юридической компании Dentons, изменения в российском законодательстве в части применения ИИ в юридической сфере — вопрос ближайших пяти лет. Будут ли машины вершить суд над людьми в громких процессах? Маловероятно. А вот разбираться с нудным и неинтересным делопроизводством компаний — наверняка. Об авторах Дмитрий Шушкин генеральный директор «ABBYY Россия» Подробнее на РБК: https://pro.rbc.ru/news/5cefbc009a79472f8b024544
