Сегодня маркетологи любые технологии готовы называть искусственным интеллектом (artificial intelligence), и этот тренд порой доходит до абсурда. Между тем неправильное позиционирование IT-продуктов приводит к тому, что заказчикам становится сложнее в них ориентироваться и одновременно разработчикам — труднее выстраивать правильную коммуникацию с  рынком. Точно такая же запутанная ситуация складывается и в сфере юридических технологий: происходит смешение понятий LegalTech и Legal AI как в публичных материалах компаний-разработчиков, так и в восприятии заказчиков. Поэтому давайте попробуем разобраться, в чем же заключаются различия между понятиями LegalTech и Legal AI.

Для начала определимся с термином «искусственный интеллект». Не будем изобретать велосипед, а просто заглянем в «Википедию»:

ИИ – свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно являются прерогативой человека.

Если перенести это определение в контекст юридической области, то получается следующее:

Legal AI (юридический искусственный интеллект) – это свойство интеллектуальных систем выполнять творческие юридические функции, которые традиционно считаются прерогативой эксперта-юриста.

Если же система не интеллектуальна и не решает творческую задачу, логично использовать по отношению к ней зонтичный термин:

LegalTech – набор технологий программного обеспечения, которые используются для поддержки юридической функции или оказания юридических услуг.

Составить исчерпывающий перечень технологий или программных продуктов, относящихся к отрасли legal technology в целом, представляется крайне затруднительным: то и дело можно услышать об очередном новом LegalTech-стартапе, использующем «уникальные» технологии искусственного интеллекта. Примечательно, что почти каждый такой стартап декларирует, что именно он станет компанией-единорогом и только ему наконец-то удастся трансформировать юридическую функцию.

Стоить отметить, что смешение терминов LegalTech и Legal AI отчасти обусловлено и тем, что сфера технологий сама по себе очень подвижна. Приведу в пример задачу оптического распознавания символов (optical character recognition, OCR). Изначально считалось (до широкого распространения качественных «коробочных» решений в конце девяностых — начале нулевых годов), что для ее решения необходимы инструменты искусственного интеллекта. Однако впоследствии появились продукты, которые доказали: чтобы отличать, условно, цифру «8» от буквы «В» искусственный интеллект не нужен – достаточно определенного набора правил и алгоритмов. А сегодня задача оптического распознавания символов (условно, «OCR 2.0») вновь рассматривается в контексте технологий искусственного интеллекта. Это связано с тем, что документы все чаще оцифровываются не при помощи высокоточных сканеров, а при помощи мобильных устройств — и это существенным образом усложняет задачу распознавания документов из-за неправильной ориентации экрана, бликов, нечеткого фокуса и многих других искажений.

Другая сложность в разграничении концептов LegaTech и Legal AI заключается в том, что одну и ту же задачу из юридической практики можно рассматривать с разным уровнем погружения в детали. Для примера можно взять задачу по написанию договора: для большинства неюристов она сводится к заполнению некоторой формы или шаблона.

Именно под этот подход заточены широко распространенные на рынке конструкторы договоров, такие как DocZilla, FreshDoc, «ТурбоКонтракт» и другие. Можно зайти на сайт и за небольшую плату сгенерировать проект договора в режиме онлайн, предварительно выбрав необходимые параметры. Это – классический LegalTech, который дает пользователю готовое решение его проблемы. Получается, что для составления договора пользователю, по большому счету, даже не нужны юридические знания.

Однако когда перед квалифицированным юристом ставится задача написать договор, то вопрос заполнения форм или шаблонов его интересует в самый последний момент. Вместо этого его в первую очередь должно интересовать:

◉ как лучшим образом защитить интересы своей организации или клиента в данной конкретной ситуации;

◉ какие риски наиболее вероятны и где нужно «подстелить соломку»;

◉ какие условия критичны во взаимоотношениях с контрагентом, а где можно пойти на уступки и др.

Поэтому получается, что, казалось бы, та же самая задача по написанию договора глазами профессионального юриста решается доступными средствами LegalTech лишь отчасти (на 10-20% максимум). А для ее полной автоматизации (например, когда речь идет о составлении проекта контракта в рамках процедуры закупки) нужен принципиально иной класс программных продуктов — на базе искусственного интеллекта, Legal AI.

Итак, какие различия решений LegalTech и Legal AI можно выделить?

1. Системы Legal AI, как правило, разрабатываются компаниями для автоматизации собственной ключевой экспертной деятельности, а инструменты LegalTech – для широкого круга пользователей и автоматизации некритичных второстепенных задач.

Это во многом объясняет тот факт, что большинство решений в сфере LegalTech максимально широко популяризируются и доступны многим на рынке (включая различные конструкторы документов, системы поиска судебной практики, сервисы проверки контрагентов и многие другие), а о решениях из области Legal AI известно лишь ограниченному кругу экспертов. В данной ситуации очевидно, что компания, которая при помощи Legal AI успешно автоматизировала ту или иную приоритетную бизнес-задачу, не будет гореть желанием вывести соответствующий продукт на рынок. В противном случае произошла бы утрата уникального конкурентного преимущества.

Здесь подойдет пример из моей прошлой колонки: ИИ-система «Сбера», которая принимает решения по 100% заявок на выдачу потребительских кредитов для физлиц и дает банку ощутимое технологическое преимущество. Также у некоторых микрофинансовых организаций есть AI-системы, которые успешно автоматизируют процесс претензионной работы с неплательщиками: весь процесс осуществляется в автоматизированном режиме, вплоть до подготовки и пересылки документов в суд.

Еще один пример из отрасли Legal AI – юридический бот «Мегафона», который, как заявлялось, отвечает на вопросы других подразделений компании, формирует документы, дает пояснения и даже дискутирует с собеседником.

2. Системы Legal AI, в отличие от LegalTech, являются более интеллектуальными: они не просто автоматизируют какой-то процесс, а анализируют исходные данные и на их основе формируют определенные суждения (рекомендации) на базе заданной логики.

Например, имеется задача по автоматизации скоринга физических лиц при рассмотрении заявок на выдачу кредита. Традиционно LegalTech-решения в этой сфере фокусируются на предоставлении доступа к сырым исходным данным, например из бюро кредитных историй. Есть программные инструменты, которые позволяют в удобном формате подключиться к шлюзу для получения необходимых данных. Это продукты на стыке сфер LegalTech и FinTech. А вот система юридического искусственного интеллекта (Legal AI) не только обеспечивает получение информации из бюро кредитных историй, но и предлагает финансовой организации решение по заявке клиента – выдавать кредит или нет (с подробным обоснованием того или иного решения).

3. Целевая аудитория у LegalTech – юристы, а у Legal AI – лица, принимающие решения.

Инструменты LegalTech упрощают работу специалистов юридического департамента, автоматизируя отдельные функции в их деятельности. Во внедрении же систем юридического искусственного интеллекта заинтересованы руководители или директора по цифровой трансформации бизнеса. Соответственно, варьируется и масштаб решаемых задач: для LegalTech это традиционно автоматизация небольшого количества рутинных операций (чтобы оптимизировать трудозатраты юристов), а Legal AI часто имеет целью трансформировать весь бизнес-процесс целиком (чтобы процесс выполнялся под надзором юристов).

4. Чаще всего системы в области LegalTech создают стартапы, а технологии Legal AI – зрелые компании, которые занимаются цифровой трансформацией собственных бизнес-процессов. 

Это во многом обусловлено и тем, что разработка юридического ИИ требует серьезных финансовых вложений, а также большого количества данных для обучения, которым располагают только крупные игроки (десятки и сотни тысяч комплектов документов). Создание LegalTech-решений не требует такого комплексного подхода: достаточно «угадать» ту часть юридической функции, которая будет наиболее востребована на рынке, и попытаться собрать под нее некоторый набор данных (например, из открытых источников), необходимый для запуска первой версии продукта.

5. Продукты LegalTech развиваются в глубину, системы Legal AI – в ширину.

В большинстве случаев инструменты LegalTech создаются и поддерживаются сторонними разработчиками, нацеленными на улучшение уже имеющегося функционала и захват определенной рыночной ниши. Например, конструкторы документов, как правило, эволюционируют в сторону увеличения количества типов поддерживаемых документов, большей вариативности используемой логики, улучшения пользовательского интерфейса и т.п. А юридический ИИ, поскольку рождается традиционно внутри компании и за ее пределы выходит редко, развивается иначе: продукт эволюционирует в парадигме цифрового двойника со все более и более широким функционалом. И зачастую происходит «вирусное» распространение продукта Legal AI по всей системе: он начинает захватывать связанные бизнес-процессы — интегрируется с функциями бухгалтерии, HR, маркетинга, логистики, закупок и так далее.

Фото на обложке:  Ekaterina Bolovtsova / Pexels