Juridiikan ja teknologian rajapinnassa: Miksi tekoälyn rooli sopimustenhallinnassa on niin olennainen?
Tekoälyllä on mahdollista nopeasti ja kustannustehokkaasti analysoida ja luokitella jopa satoja tuhansia dokumentteja. Oleellista on ymmärtää, miten tekoälyä tulisi oikeaoppisesti kouluttaa.
Tekoälyllä on mahdollista nopeasti ja kustannustehokkaasti analysoida ja luokitella jopa satoja tuhansia dokumentteja. Oleellista on ymmärtää, miten tekoälyä tulisi oikeaoppisesti kouluttaa.
Tiedätkö varmuudella kuinka monta sopimusta yrityksellänne on? Entä kuinka monta niistä on solmittu tietyn palveluntoimittajan kanssa, kuinka monta niistä sisältää normaalista poikkeavia ehtoja tai kuinka monta niistä on päättymässä seuraavan kuuden kuukauden sisällä? Jos vastaaminen tuntuu vaikealta, saattaa olla korkea aika perehtyä teknologian tarjoamiin mahdollisuuksiin sopimustenhallinnassa.
Kuvitellaan tilanne, jossa yrityksen sopimusarkisto sisältää useita tuhansia sopimuksia. Noin sadan sopimuksen kokonaisuutta on vielä jokseenkin mielekästä hallinnoida käsin. Useampaan sataan tai tuhansiin sopimuksiin tultaessa alkaa työ käymään niin raskaaksi, että koko arkiston läpikäyminen ei ole enää käytännöllistä.
Onneksi teknologia ja tekoäly ovat ottaneet viime vuosina aimo harppauksia, joista myös sopimustenhallinnassa pääsee hyötymään. Kehityskaari näkyy erityisesti siinä, miten tekoälyä osataan nykyisin paljon paremmin kaupallistaa myös juridiikan käyttötarkoituksiin. Joitakin vuosia sitten tekoälyratkaisut olivat vielä keskittyneet lähinnä suurimmille teknologiayhtiöille, mutta viimeisten viiden vuoden aikana markkinoille on saapunut useampia kustannustehokkaita tekoälyä hyödyntäviä sopimustenhallintatyökaluja.
Opeta tekoäly tekemään töitä puolestasi
Kehityksen myötä myös käyttäjäkokemus on olennaisesti muuttunut. Nykyisin monissa työkaluissa peruskäyttäjä voi työskennellä tekoälyn kanssa tarvitsematta juurikaan ymmärtää taustalla olevaa teknologiaa ja logiikkaa. Aikaisemmin saman tuloksen saavuttamiseen vaadittiin kattavaa kokemusta sekä koodaamisesta että analytiikasta.
Käytännössä koneoppiva tekoäly oppii seuraamalla, mitä käyttäjä tekee ja tunnistamalla käytöksestä toistuvuuksia ja lainalaisuuksia. Tämän jälkeen tekoäly pyrkii toistamaan käytöksen mahdollisimman tarkasti. Sopimustenhallinnassa tätä voi hyödyntää opettamalla tekoälyä poimimaan sopimuksista haluttuja tietoja ja sopimusehtoja, jolloin usein ensimmäisten muutaman kymmenen sopimuksen jälkeen tekoäly alkaa jo tekemään työtä puolestasi.
Analysoimalla ja kategorisoimalla koko sopimuskantasi pystyt nopeasti ja varmasti vastaamaan blogin alussa esitettyihin kysymyksiin ja sitä kautta
- saat paremman kokonaiskuvan sopimuskannastasi ja kykenet hallinnoimaan sitä
- tunnistat mahdolliset sopimuskantaasi liittyvät riskit ja mahdollisuudet
- säästät aikaa ja kustannuksia automatisoimalla ja standardisoimalla sopimustenhallintaasi.
Koneoppiva tekoäly oppii kirjaimellisesti kaiken mitä sille opettaa, joten se oppii myös käyttäjän tekemät virheet. Nykyisissä helppokäyttöisissä tekoälyratkaisuissa piileekin tämän takia omat riskinsä. Tekoäly jää helposti mustaksi laatikoksi, josta saatujen tulosten syy-seuraussuhde jää arvoitukseksi.Jotta päästään haluttuihin tuloksiin tehokkaasti ja nopeasti, on tärkeää ymmärtää miten tekoäly toimii ja mitä sillä halutaan saavuttaa, jotta osataan opettaa tekoälyä tuomaan esiin businekselle kriittiset muuttujat.
Kiinnostuitko kuulemaan lisää tekoälyn kyvyistä sopimustenhallinnassa? Ota meihin yhteyttä!
Juridiikan ja teknologian rajapinnassa -blogisarjan 1. osa: Teknologian rooli oikeudellisen tiedon hallinnassa
