Toimistopäällikkö tai lakiasiainavustaja valmistelee asiakirjoja digitaalista allekirjoitusta varten, nimeää oikeat allekirjoittajat, lähettää asiakirjan e-signing-alustan kautta ja tallentaa allekirjoitetun tuloksen dokumentinhallintajärjestelmään. Ensi silmäyksellä tämä on toistuva, hyvin seurattavissa oleva sarja vaiheita. Vastaus kysymykseen, voiko AI ottaa tämän haltuunsa, on kuitenkin: osittain, ja vain ehdoilla.
Rakenteisuus saa korkean arvosanan 4: kiinteän asiakirjatyypin, esimerkiksi vakiosopimuksen tai toimitussopimuksen, kohdalla tiedetään täsmälleen mitkä kentät on täytettävä, missä allekirjoituskohdat sijaitsevat ja missä järjestyksessä allekirjoittajien vuoro on. Tämä on tehtävä, joka voidaan hyvin määrittää säännöillä, ja siksi soveltuu automatisoituun käsittelyyn. Volyymi (4) vahvistaa tätä kuvaa: yritykset, jotka allekirjoituttavat paljon samankaltaisia asiakirjoja, hyötyvät järjestelmästä, joka hoitaa toistuvan työn.
Mutta rakenteisuus pätee vain niin kauan kuin asiakirjatyyppi on kiinteä. Kun organisaatio työskentelee vaihtelevien sopimusmuotojen kanssa, neuvoteltujen liitteiden kanssa tai asiakirjojen kanssa, joissa allekirjoittaja vaihtelee tapauskohtaisesti, automatisoinnin perusta katoaa. Silloin jonkun on ensin määriteltävä, mikä malli ja mikä prosessi soveltuu, ja se on juuri se osa, jota ei voida kiinnittää vakioreittiin.
Kaksi akselia, jotka todella ratkaisevat tämän arvion, ovat virhekustannukset (2) ja compliance (2), ja ne ovat epäedulliset. Allekirjoitusprosessi vaikuttaa asiakirjan oikeudelliseen pätevyyteen. Jos järjestelmä nimeää väärän henkilön allekirjoittajaksi, jos allekirjoitus päätyy sopimuksen väärään versioon, tai jos allekirjoitettua asiakirjaa ei arkistoida oikein, syntyy ongelmia, joita ei voida ratkaista yksinkertaisella korjauksella. Väärin allekirjoitetulla työsopimuksella tai toimitussopimuksella, jossa on väärä allekirjoitusvaltuutettu henkilö, voi olla oikeudellisia seurauksia, jotka ylittävät kauas automatisoinnilla säästetyn ajan.
Siksi AI:n rooli on tässä rajattu tukemiseen: asiakirjan valmistelu, vakiokenttien täyttäminen ja lähettäminen e-signing-alustan kautta voidaan tehdä säännöillä ja ohjelmistorobotiikalla (RPA). Mutta oikean allekirjoittajan nimeäminen, erityisesti kun allekirjoitusvaltuus, tehtävä tai valtuutus vaikuttavat asiaan, edellyttää arviointia, jota ei voida yksinkertaisesti jättää järjestelmän tehtäväksi. Tämä on juuri se osa, jossa taksonomian luokka kaksi tulee kuvaan: AI voi tehdä ehdotuksen, mutta ihmisen on hyväksyttävä tai hylättävä se, perustellusti.
Se, toimiiko automatisointi tässä, riippuu kahdesta asiasta. Ensiksi: onko olemassa kiinteä allekirjoitusprosessi asiakirjatyypeittäin? Vakiosopimuksen kohdalla, jolla on kiinteä rakenne, tämä on automatisoitavissa; asiakirjojen kohdalla, jotka koostetaan tapauskohtaisesti, ei. Toiseksi: voidaanko oikea allekirjoittaja tunnistaa luotettavasti kiinteiden tietojen, kuten tehtävän tai roolin, perusteella järjestelmässä? Jos tämä tunnistus on yksinkertaista ja yksiselitteistä, järjestelmä voi tukea tätä vaihetta. Kun allekirjoitusvaltuus riippuu kontekstista, kuten sopimuksen summasta tai erityisestä valtakirjasta, tarvitaan inhimillistä arviointia.
Tämä selittää myös, miksi tulos vaihtelee organisaatioittain. Yritys, joka allekirjoituttaa satoja samankaltaisia toimittajasopimuksia kuukaudessa, joilla on kiinteä allekirjoitusvaltuutettu sopimustyypeittäin, voi automatisoida suuren osan prosessista ja rajata ihmisen roolin pistokoetarkastuksiin. Organisaatio, joka käsittelee ensisijaisesti räätälöityjä sopimuksia, fuusioasiakirjoja tai sopimuksia vaihtelevin valtakirjoin, hyötyy sen sijaan vähän automatisoinnista: siellä jokainen vaihe on ainutlaatuinen ja kalliin virheen riski liian suuri annettavaksi järjestelmän hoidettavaksi.
Vertailu muihin valvontatehtäviin on tässä valaiseva. Kuten asiakkaiden ja kumppanien seulomisessa pakotelistoja vasten todetaan: AI voi tuottaa ehdotuksen tai signaalin, mutta lopullinen arviointi ja vastuu pysyvät ihmisellä, kun virheen seuraukset ovat vakavia. Allekirjoitusprosessilla on samat ominaisuudet: virheen kustannukset ovat riittävän korkeat, jotta täydellistä automatisointia ei suositella, vaikka tehtävä olisi paperilla hyvin rakenteinen.
Jos kyse on jo allekirjoitettujen asiakirjojen arkistoinnista, kuva muuttuu kuitenkin. Allekirjoitettujen asiakirjojen tallentaminen ja löydettävyyden varmistaminen muistuttaa vahvasti tehtävää, jota käsitellään sivulla paperiarkiston digitointi ja saatavuuden parantaminen, ja siellä automatisoinnin mahdollisuudet ovat huomattavasti suotuisammat kuin allekirjoittajien nimeämisessä.
Huomio: jos tämä tehtävä liittyy tehtävämuutoksiin tai henkilöstön käyttöön, niihin sovelletaan omia lakisääteisiä vaatimuksia; tämä sivu käsittelee vain tehtävää itseään, ei seurauksia työntekijöille.
Johtopäätös on, että vakioasiakirjojen valmistelua ja lähettämistä allekirjoitusta varten voidaan tukea säännöillä tai RPA:lla, mutta oikean allekirjoittajan nimeäminen ja tuloksen valvonta pysyvät ihmistyönä niin kauan kuin virhekustannukset ja compliance-riskit ovat korkeat. Haluatteko tietää, miten tämä vaikuttaa omaan organisaatioonne, mukaan lukien toimistopäälliköiden tai lakiasiainavustajien muut tehtävät? ftetoai.comin ilmainen pikatesti antaa kahdellatoista kysymyksellä, ilman tiliä, arvion siitä, kuinka suuri osa profiilinne tunneista on tänä päivänä AI:n hoidettavissa. Kattavampi työanalyysi, joka sisältää syvällisemmän tehtäväkohtaisen analyysin, on vielä rakenteilla.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.