Office manager lub pracownik działu prawnego przygotowuje dokumenty do podpisu cyfrowego, wyznacza właściwych sygnatariuszy, wysyła dokument za pośrednictwem platformy do podpisu elektronicznego i zapisuje podpisany wynik w systemie zarządzania dokumentami. Na pierwszy rzut oka jest to powtarzalna, łatwa do prześledzenia sekwencja kroków. Mimo to odpowiedź na pytanie, czy AI może to przejąć, brzmi: częściowo, i tylko pod pewnymi warunkami.
Stopień ustrukturyzowania osiąga wysoki wynik 4: przy stałym typie dokumentu, na przykład standardowej umowie lub umowie dostawy, dokładnie wiadomo, które pola należy wypełnić, gdzie znajdują się pola na podpis i w jakiej kolejności podpisują sygnatariusze. To zadanie, które łatwo ująć w reguły, a więc nadaje się do zautomatyzowanego przetwarzania. Wolumen (4) wzmacnia ten obraz: firmy, które podpisują dużo podobnych dokumentów, korzystają na systemie, który przejmuje powtarzalną pracę.
Ale ustrukturyzowanie obowiązuje tylko tak długo, jak długo typ dokumentu pozostaje stały. Gdy tylko organizacja pracuje ze zmiennymi formami umów, z negocjowanymi załącznikami lub z dokumentami, w których sygnatariusz różni się w zależności od przypadku, podstawa automatyzacji znika. Wtedy ktoś musi najpierw określić, jaki szablon i jaki proces mają zastosowanie, a to jest właśnie element, którego nie da się ująć w stałą procedurę.
Dwie osie, które naprawdę decydują o tej ocenie, to koszty błędów (2) i zgodność (2), i te wypadają niekorzystnie. Proces podpisywania dotyka ważności prawnej dokumentu. Jeśli system wyznaczy niewłaściwą osobę jako sygnatariusza, jeśli podpis trafi na niewłaściwą wersję umowy, lub jeśli podpisany dokument nie zostanie prawidłowo zarchiwizowany, powstają problemy, których nie da się rozwiązać prostą korektą. Błędnie podpisana umowa o pracę lub umowa dostawy z niewłaściwą osobą upoważnioną do podpisu może mieć konsekwencje prawne, które znacznie przewyższają czas zaoszczędzony dzięki automatyzacji.
Dlatego rola AI jest tu ograniczona do wsparcia: przygotowanie dokumentu, wypełnianie standardowych pól i wysyłanie za pośrednictwem platformy do podpisu elektronicznego można wykonać za pomocą reguł i automatyzacji procesów robotycznych (RPA). Ale wyznaczanie właściwego sygnatariusza, zwłaszcza gdy rolę odgrywają uprawnienia do podpisu, funkcja lub mandat, wymaga oceny, której nie można po prostu pozostawić systemowi. To jest właśnie element, w którym pojawia się kategoria druga z taksonomii: AI może przedstawić propozycję, ale człowiek musi tę propozycję zatwierdzić lub odrzucić, z uzasadnieniem.
To, czy automatyzacja tutaj działa, zależy od dwóch rzeczy. Po pierwsze: czy istnieje stały proces podpisywania dla danego typu dokumentu? Przy standardowej umowie o stałej strukturze da się to zautomatyzować; przy dokumentach składanych indywidualnie w każdym przypadku - nie. Po drugie: czy właściwego sygnatariusza można poprawnie zidentyfikować na podstawie stałych danych, takich jak funkcja lub rola w systemie? Jeśli ta identyfikacja jest prosta i jednoznaczna, system może wspierać ten krok. Gdy tylko uprawnienie do podpisu zależy od kontekstu, na przykład od wysokości kwoty umowy lub konkretnego pełnomocnictwa, potrzebna jest ocena ludzka.
To wyjaśnia również, dlaczego wynik różni się w zależności od organizacji. Firma, która co miesiąc podpisuje setki podobnych umów z dostawcami, z ustaloną osobą upoważnioną do podpisu dla każdego typu umowy, może zautomatyzować dużą część procesu i ograniczyć rolę człowieka do kontroli wyrywkowej. Organizacja, która przetwarza głównie umowy szyte na miarę, dokumenty fuzyjne lub umowy ze zmiennymi pełnomocnictwami, ma z automatyzacji niewielki pożytek: tam każdy krok jest unikalny, a ryzyko kosztownego błędu jest zbyt duże, by pozostawić je systemowi.
Porównanie z innymi zadaniami kontrolnymi jest tu pomocne. Podobnie jak przy sprawdzaniu klientów i partnerów pod kątem list sankcyjnych, obowiązuje zasada: AI może wygenerować propozycję lub sygnał, ale ostateczna ocena i odpowiedzialność pozostają po stronie człowieka, gdy tylko konsekwencje błędu są poważne. Proces podpisywania ma tę samą cechę: koszty błędu są na tyle wysokie, że pełna automatyzacja jest odradzana, mimo że na papierze zadanie jest dobrze ustrukturyzowane.
Jeśli chodzi o archiwizację już podpisanych dokumentów, obraz zresztą się zmienia. Przechowywanie i umożliwianie odnalezienia podpisanych dokumentów przypomina bardzo zadanie omówione na stronie o digitalizacji i udostępnianiu archiwum papierowego, i tam szanse na automatyzację są znacznie korzystniejsze niż przy wyznaczaniu sygnatariuszy.
Uwaga: jeśli to zadanie wiąże się ze zmianami stanowisk lub zatrudnieniem personelu, obowiązują dla tego własne wymogi prawne; ta strona dotyczy wyłącznie samego zadania, a nie konsekwencji dla pracowników.
Wniosek jest taki, że przygotowywanie i wysyłanie standardowych dokumentów do podpisu można wspierać za pomocą reguł lub RPA, ale wyznaczanie właściwego sygnatariusza i nadzór nad wynikiem pozostają zadaniem człowieka, dopóki koszty błędów i ryzyka związane ze zgodnością są wysokie. Chce Pan/Pani wiedzieć, jak to wygląda w przypadku Pana/Pani własnej organizacji, wraz z innymi zadaniami office managerów lub pracowników działu prawnego? Bezpłatny quickscan na ftetoai.com daje w dwunastu pytaniach, bez konieczności zakładania konta, wskazanie, jaka część godzin w Pana/Pani profilu może już dziś zostać przejęta przez AI. Pełny werkscan, z pogłębioną analizą dla każdego zadania, jest jeszcze w budowie.
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.