Egy office manager vagy jogi munkatárs előkészíti a dokumentumokat digitális aláírásra, kijelöli a megfelelő aláírókat, elküldi a dokumentumot egy e-aláírási platformon keresztül, majd elmenti az aláírt eredményt a dokumentumkezelő rendszerben. Első pillantásra ez egy ismétlődő, jól követhető lépéssorozat. Mégis, a válasz arra a kérdésre, hogy az AI átveheti-e ezt: részben, és csak bizonyos feltételek mellett.
A strukturáltság 4-es értékkel magasan pontoz: egy állandó dokumentumtípus esetén, például egy standard szerződésnél vagy egy szállítási megállapodásnál, pontosan ismert, mely mezőket kell kitölteni, hol találhatók az aláírási mezők, és milyen sorrendben következnek az aláírók. Ez egy olyan feladat, amely jól rögzíthető szabályokban, tehát alkalmas automatizált feldolgozásra. A volumen (4) erősíti ezt a képet: azok a vállalatok, amelyek sok hasonló dokumentumot íratnak alá, profitálnak egy olyan rendszerből, amely leveszi a kezükről az ismétlődő munkát.
De a strukturáltság csak addig érvényes, amíg a dokumentumtípus állandó. Amint egy szervezet változó szerződésformákkal dolgozik, tárgyalt mellékletekkel vagy olyan dokumentumokkal, amelyeknél az aláíró esetenként eltér, kicsúszik az automatizálás alapja. Ekkor valakinek először meg kell határoznia, melyik sablon és melyik folyamat alkalmazandó, és ez pontosan az a rész, amely nem rögzíthető egy állandó útvonalban.
A két tengely, amely valóban meghatározza ezt az ítéletet, a hibaköltség (2) és a megfelelés (2), és ezek kedvezőtlenül alakulnak. Az aláírási folyamat érinti a dokumentum jogérvényességét. Ha a rendszer rossz személyt jelöl ki aláírónak, ha egy aláírás a szerződés rossz verzióján landol, vagy ha egy aláírt dokumentumot nem megfelelően archiválnak, olyan problémák keletkeznek, amelyek nem oldhatók meg egyszerű korrekcióval. Egy hibásan aláírt munkaszerződés vagy egy szállítási megállapodás rossz aláírásra jogosulttal olyan jogi következményekkel járhat, amelyek messze meghaladják az automatizálással megtakarított időt.
Ezért az AI szerepe itt a támogatásra korlátozódik: a dokumentum előkészítése, a standard mezők kitöltése és az elküldés az e-aláírási platformon keresztül elvégezhető szabályokkal és robotikus folyamatautomatizálással (RPA). De a megfelelő aláíró kijelölése, különösen ha az aláírási jogosultság, a beosztás vagy a meghatalmazás szerepet játszik, olyan mérlegelést igényel, amelyet nem lehet csak úgy egy rendszerre bízni. Ez pontosan az a rész, ahol a taxonómia második kategóriája jelenik meg: az AI tehet javaslatot, de egy embernek jóvá kell hagynia vagy el kell utasítania azt, indoklással.
Az, hogy az automatizálás itt működik-e, két dologtól függ. Először is: van-e állandó aláírási folyamat dokumentumtípusonként? Egy állandó szerkezetű standard megállapodásnál ez automatizálható; az esetenként összeállított dokumentumoknál nem. Másodszor: azonosítható-e helyesen a megfelelő aláíró állandó adatok, például beosztás vagy szerepkör alapján egy rendszerben? Ha ez az azonosítás egyszerű és egyértelmű, egy rendszer támogathatja ezt a lépést. Amint az aláírási jogosultság kontextustól függ, mint például egy szerződés összegének mértéke vagy egy konkrét meghatalmazás, emberi mérlegelésre van szükség.
Ez megmagyarázza azt is, hogy az eredmény szervezetenként miért különbözik. Egy vállalat, amely havonta több száz hasonló beszállítói szerződést írat alá, állandó aláírási jogosulttal szerződéstípusonként, a folyamat nagy részét automatizálhatja, és az emberi szerepet szúrópróbaszerű ellenőrzésre korlátozhatja. Egy szervezetnek, amely főként egyedi megállapodásokat, fúziós dokumentumokat vagy változó meghatalmazású szerződéseket dolgoz fel, éppen ellenkezőleg, kevés haszna van az automatizálásból: ott minden lépés egyedi, és egy drága hiba kockázata túl nagy ahhoz, hogy egy rendszerre bízzák.
Az összehasonlítás más ellenőrző feladatokkal itt tanulságos. Csakúgy mint az ügyfelek és partnerek szankciólistákon való átvilágításánál, itt is igaz: az AI tud javaslatot vagy jelzést generálni, de a végső mérlegelés és felelősség embernél marad, amint egy hiba következményei súlyosak. Az aláírási folyamatnak ugyanez a jellemzője: egy hiba költsége elég magas ahhoz, hogy a teljes automatizálás ne legyen javasolt, még akkor sem, ha a feladat papíron jól strukturált.
Ha már aláírt dokumentumok archiválásáról van szó, a kép ugyanakkor megváltozik. Az aláírt dokumentumok tárolása és visszakereshetővé tétele erősen hasonlít arra a feladatra, amelyet a papíralapú archívum digitalizálásáról és hozzáférhetővé tételéről szóló oldal tárgyal, és ott az automatizálás lehetőségei jelentősen kedvezőbbek, mint az aláírók kijelölésénél.
Figyelem: ha ez a feladat munkakörváltozásokkal vagy személyzeti beosztással függ össze, arra saját jogszabályi előírások vonatkoznak; ez az oldal kizárólag magával a feladattal foglalkozik, nem a munkatársakra gyakorolt következményekkel.
A következtetés az, hogy a standard dokumentumok aláírásra való előkészítése és elküldése szabályokkal vagy RPA-val támogatható, de a megfelelő aláíró kijelölése és az eredmény feletti felügyelet emberi feladat marad mindaddig, amíg a hibaköltség és a megfelelési kockázatok magasak. Szeretné tudni, hogyan alakul ez saját szervezete esetében, beleértve az office managerek vagy jogi munkatársak egyéb feladatait is? Az ftetoai.com ingyenes gyorstesztje tizenkét kérdésben, fiók nélkül, ad egy jelzést arról, hogy a profiljában szereplő órák mekkora része vehető át ma az AI által. A teljes munkateszt, tevékenységenkénti mélyreható elemzéssel, még fejlesztés alatt áll.
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.