Un office manager sau un colaborator juridic pregătește documente pentru semnare digitală, desemnează semnatarii corecți, trimite documentul printr-o platformă de semnare electronică și salvează rezultatul semnat în sistemul de gestionare a documentelor. La prima vedere, este o succesiune de pași repetitivă și ușor de urmărit. Totuși, răspunsul la întrebarea dacă AI poate prelua acest lucru este: parțial, și doar în anumite condiții.
Gradul de structurare obține un scor ridicat de 4: în cazul unui tip de document fix, de exemplu un contract standard sau un acord de livrare, se știe exact ce câmpuri trebuie completate, unde se află câmpurile de semnătură și în ce ordine urmează semnatarii. Este o sarcină care se poate stabili bine în reguli și, prin urmare, adecvată pentru procesare automatizată. Volumul (4) întărește această imagine: companiile care fac semnate multe documente similare au de câștigat de la un sistem care le scutește de munca repetitivă.
Dar gradul de structurare este valabil doar atât timp cât tipul de document este fix. De îndată ce o organizație lucrează cu forme contractuale variabile, cu anexe negociate sau cu documente în care semnatarul diferă de la caz la caz, baza automatizării se prăbușește. Atunci trebuie ca cineva să determine mai întâi ce șablon și ce proces se aplică, iar acesta este exact elementul care nu se poate stabili într-un traseu fix.
Cele două axe care determină cu adevărat această apreciere sunt costurile erorilor (2) și conformitatea (2), și acestea sunt nefavorabile. Un proces de semnare afectează validitatea juridică a unui document. Dacă sistemul desemnează persoana greșită ca semnatar, dacă o semnătură ajunge pe versiunea greșită a unui contract sau dacă un document semnat nu este arhivat corect, apar probleme care nu se pot rezolva printr-o simplă corecție. Un contract de muncă semnat greșit sau un acord de livrare cu persoana greșită împuternicită să semneze poate avea consecințe juridice care depășesc cu mult timpul economisit prin automatizare.
De aceea, rolul AI aici se limitează la sprijin: pregătirea documentului, completarea câmpurilor standard și trimiterea prin platforma de semnare electronică pot fi realizate cu reguli și automatizare robotizată a proceselor (RPA). Dar desemnarea semnatarului corect, mai ales atunci când împuternicirea de semnătură, funcția sau mandatul joacă un rol, necesită o apreciere care nu poate fi pur și simplu lăsată unui sistem. Acesta este exact elementul în care intervine categoria a doua din taxonomie: AI poate face o propunere, dar un om trebuie să aprobe sau să respingă acea propunere, cu motiv.
Dacă automatizarea funcționează aici depinde de două lucruri. În primul rând: există un proces de semnare fix per tip de document? În cazul unui acord standard cu o structură fixă, acest lucru se poate automatiza; în cazul documentelor care se întocmesc de la caz la caz, nu. În al doilea rând: poate fi identificat corect semnatarul potrivit pe baza unor date fixe, cum ar fi funcția sau rolul într-un sistem? Dacă această identificare este simplă și univocă, un sistem poate sprijini acest pas. De îndată ce împuternicirea de semnătură depinde de context, cum ar fi valoarea unei sume contractuale sau o împuternicire specifică, este necesară aprecierea umană.
Aceasta explică și de ce rezultatul diferă de la o organizație la alta. O companie care face semnate sute de contracte similare cu furnizori pe lună, cu un semnatar împuternicit fix per tip de contract, poate automatiza o mare parte a procesului și poate limita rolul uman la controale prin eșantionare. O organizație care procesează în principal acorduri personalizate, documente de fuziune sau contracte cu împuterniciri variabile are, dimpotrivă, puțin de câștigat din automatizare: acolo fiecare pas este unic, iar riscul unei erori costisitoare este prea mare pentru a fi lăsat unui sistem.
Comparația cu alte sarcini de control este edificatoare aici. La fel ca în cazul verificării clienților și partenerilor pe liste de sancțiuni, și aici se aplică: AI poate genera o propunere sau un semnal, dar aprecierea finală și responsabilitatea rămân la un om de îndată ce consecințele unei erori sunt grave. Procesul de semnare are aceeași caracteristică: costurile unei erori sunt suficient de mari pentru a descuraja automatizarea completă, chiar dacă sarcina este bine structurată pe hârtie.
În cazul arhivării documentelor deja semnate, imaginea se schimbă totuși. Salvarea și facilitarea recuperării documentelor semnate se aseamănă foarte mult cu sarcina tratată pe pagina despre digitalizarea și accesibilizarea unui arhiv pe hârtie, iar acolo oportunitățile de automatizare sunt considerabil mai favorabile decât în cazul desemnării semnatarilor.
Atenție: dacă această sarcină este legată de schimbări de funcție sau de utilizarea personalului, se aplică cerințe legale proprii pentru acestea; această pagină se referă doar la sarcina în sine, nu la consecințele pentru angajați.
Concluzia este că pregătirea și trimiterea documentelor standard pentru semnare pot fi sprijinite cu reguli sau RPA, dar desemnarea semnatarului corect și supravegherea rezultatului rămân muncă umană atât timp cât costurile erorilor și riscurile de conformitate sunt ridicate. Doriți să știți cum se aplică acest lucru propriei organizații, inclusiv altor sarcini ale office managerilor sau colaboratorilor juridici? Quickscan-ul gratuit de pe ftetoai.com oferă, în douăsprezece întrebări, fără cont, o indicație a ce parte din orele din profilul dumneavoastră poate fi preluată astăzi de AI. Werkscan-ul complet, cu o analiză detaliată pe sarcină, este încă în construcție.
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.