Oikeusteknologia tehostaa asianajotyötä – muttei itsestään

Suurista odotuksista voi seurata, etteivät yritykset mieti riittävän tarkasti, miten oikeusteknologia tuodaan osaksi vakiintuneita työtapoja. Silloin moni juristi kokee vanhat työtapansa paremmiksi ja jatkaa samaa rataa.

Jos ostaa isolla rahalla uusinta ja hienointa teknologiaa ja jää sitten odottelemaan tuloksia, joutuu luultavasti pettymään. Kilpailuedun korjaavat ne yritykset, jotka onnistuvat istuttamaan uudet ratkaisut omien prosessiensa osaksi.

Tekoäly tarvitsee juristin opettajakseen

Hyvä esimerkki on tekoäly, joka voi auttaa asianajotoimistoja työskentelemään edullisemmin ja paremmin. Sekin edellyttää, että tekniikka sulautuu työprosessiin. Oikeudelliset ongelmat ovat yleensä mutkikkaita, ja niissä piilevien riskien huomaaminen vaatii vankkaa juridista osaamista. Koneoppivat algoritmit löytävät aineistoista toistuvat piirteet ja säännönmukaisuudet, mutta ne eivät tunne juridiikkaa. Siksi tekoälyohjelmistoja ei voi vain ladata kovalevylle ja ottaa käyttöön, vaan juristien on otettava tekoäly työparikseen ja opetettava sitä jatkuvasti paremmaksi.

Algoritmi voi oppia tunnistamaan esimerkiksi yrityskaupan due diligence -tarkastuksessa materiaaliin kätkeytyvät sudenkuopat, kunhan sille ensin kertoo, mikä tieto on olennaista ja mistä sen tunnistaa. Kun algoritmille antaa syötteeksi riittävästi esimerkkiaineistoa, kuten vaikkapa tiettyjä sopimuslauseketyyppejä, se oppii ennen pitkää havaitsemaan ne itse. Näin juristin ei tarvitse selata sopimuksia läpi, vaan hän pääsee suoraan lukemaan tärkeimpiä ehtoja ja arvioimaan niiden merkitystä yrityskaupassa.

Automaatio keventää asianajotyön rutiineja

Melkein kaikkeen työhön kuuluu yksinkertaisia, suorittavia tehtäviä – niin myös asianajopalveluihin. Esimerkiksi sopimuksia luonnostellessaan juristi saattaa käyttää monta tuntia vanhan tekstin sopivaksi muokkaamiseen tai uuden kirjoittamiseen tyhjästä. Tätä työvaihetta voi nopeuttaa asiakirjojen automatisoinnilla, jolloin aikaa säästyy ajatustyöhön.

Asiakirjojen automatisoinnissa monta erilaista versiota tietystä asiakirjatyypistä – esimerkiksi osakekauppakirjasta – kootaan sähköiseen järjestelmään, josta juristi voi valita haluamansa sopimuslausekkeet ja yhdistellä niistä tarvitsemansa sopimusluonnoksen. Järjestelmä tuottaa valintojen perusteella juridisesti pätevän asiakirjan. Automatisoitu osakekauppakirja voisi sisältää eri vaihtoehtoja esimerkiksi hintamekanismeiksi ja varaumiksi; lisäksi järjestelmässä voi olla valmiina useita kieliversioita.

Automatisointi tuo tehokkuutta ja vähentää virheitä, kun sopimusluonnos tarvitaan nopeasti. Se toimii kuitenkin vain, jos kaikki tekniikan tuottamat luonnokset ovat myös juridisesti päteviä. Tämä vaatii sekä teknistä että juridista osaamista – siis asiantuntijoiden yhteistyötä.

Castrén & Snellmanilla asiakirjojen automatisointi sujuu juristiemme, IT-asiantuntijoidemme ja Knowledge Managementimme yhteispelillä. Meillä työskentelee myös monialaisia osaajia, jotka ovat perehtyneet oikeustieteen lisäksi vaikkapa tietojenkäsittelytieteeseen. He keskittyvät oikeusteknologian kehittämiseen, kuten asiakirjojen automatisointiin ja algoritmien opettamiseen.

Signe-palvelu tuo oikeusteknologiaa helposti saataville

Vaikka automatisointi nopeuttaa työtä, se on itsessään varsin työlästä. Aloimmekin miettiä, miten myös asiakkaamme pääsisivät hyötymään automatisointityömme tuloksista. Niin syntyi Signe, asiakkaillemme suunnattu sopimustyökalu.

Signe-sovelluksessa asiakkaidemme omat asiakirjamallit ovat automatisoituina käytettävissä yksinkertaisen lomakekäyttöliittymän avulla. Signen avulla oikeusteknologiaa voi kokeilla helposti ja nopeasti, koska sovellus ei vaadi isoja investointeja tai työlästä käyttöönottoprosessia.

Kun oikeusteknologiaa lähestyy strategisesta näkökulmasta ja jalat maassa, pöhinän keskeltä löytyy työkaluja, jotka auttavat asianajajaa työskentelemään nopeammin, tehokkaammin ja edullisemmin.

Blogin kirjoitti:
Linda Björkenheim, C&S Legal Tech Trainee