Office manager ali pravni sodelavec pripravi dokumente za digitalno podpisovanje, določi ustrezne podpisnike, dokument pošilje prek platforme za e-podpisovanje in podpisan rezultat shrani v sistem za upravljanje dokumentov. Na prvi pogled gre za ponavljajoče se, dobro sledljivo zaporedje korakov. Kljub temu je odgovor na vprašanje, ali lahko AI to prevzame: deloma, in samo pod določenimi pogoji.
Strukturiranost z oceno 4 je visoka: pri fiksni vrsti dokumenta, na primer standardni pogodbi ali dobavni pogodbi, je natančno znano, katera polja je treba izpolniti, kje se nahajajo mesta za podpis in v kakšnem vrstnem redu so podpisniki na vrsti. To je naloga, ki jo je mogoče dobro določiti v pravilih, in je torej primerna za avtomatizirano obdelavo. Obseg (4) to podobo krepi: podjetja, ki dajejo podpisovati veliko podobnih dokumentov, imajo korist od sistema, ki jim odvzame ponavljajoče se delo.
Vendar strukturiranost velja le, dokler je vrsta dokumenta fiksna. Takoj ko organizacija dela z različnimi oblikami pogodb, z dogovorjenimi prilogami ali z dokumenti, pri katerih se podpisnik razlikuje od primera do primera, osnova za avtomatizacijo odpade. Takrat mora nekdo najprej določiti, katera predloga in kateri postopek se uporablja, in to je prav tisti del, ki ga ni mogoče določiti v fiksni poti.
Dve osi, ki to presojo dejansko določata, sta stroški napak (2) in skladnost (2), in obe sta neugodni. Postopek podpisovanja se nanaša na pravno veljavnost dokumenta. Če sistem kot podpisnika določi napačno osebo, če podpis pristane na napačni verziji pogodbe ali če podpisan dokument ni pravilno arhiviran, nastanejo težave, ki jih ni mogoče rešiti z enostavnim popravkom. Napačno podpisana pogodba o zaposlitvi ali dobavna pogodba z napačno pooblaščeno osebo za podpis lahko ima pravne posledice, ki daleč presegajo čas, prihranjen z avtomatizacijo.
Zato je vloga AI tu omejena na podporo: pripravo dokumenta, izpolnjevanje standardnih polj in pošiljanje prek platforme za e-podpisovanje je mogoče opraviti s pravili in robotsko avtomatizacijo procesov (RPA). Vendar določanje pravega podpisnika, zlasti kadar imajo pooblastilo za podpis, funkcija ali mandat vlogo, zahteva presojo, ki je ni mogoče kar tako prepustiti sistemu. To je prav tisti del, kjer pride v poštev druga kategorija iz taksonomije: AI lahko poda predlog, vendar mora človek ta predlog potrditi ali zavrniti, z razlogom.
Ali avtomatizacija tu deluje, je odvisno od dveh stvari. Prvič: obstaja fiksen postopek podpisovanja po vrsti dokumenta? Pri standardnem dogovoru s fiksno strukturo je to mogoče avtomatizirati; pri dokumentih, ki se sestavljajo od primera do primera, ne. Drugič: je pravega podpisnika mogoče pravilno prepoznati na podlagi fiksnih podatkov, kot je funkcija ali vloga v sistemu? Če je ta identifikacija enostavna in enoznačna, lahko sistem ta korak podpre. Takoj ko je pooblastilo za podpis odvisno od konteksta, kot je višina pogodbenega zneska ali specifično pooblastilo, je potrebna človeška presoja.
To tudi pojasnjuje, zakaj se izid razlikuje od organizacije do organizacije. Podjetje, ki mesečno da podpisati sto podobnih dobaviteljskih pogodb, s fiksno pooblaščeno osebo za podpis po vrsti pogodbe, lahko velik del postopka avtomatizira in vlogo človeka omeji na vzorčno preverjanje. Organizacija, ki obravnava predvsem pogodbe po meri, dokumente za združitve ali pogodbe z spremenljivimi pooblastili, pa ima od avtomatizacije malo koristi: tam je vsak korak edinstven in tveganje za drago napako preveliko, da bi ga prepustili sistemu.
Primerjava z drugimi nadzornimi nalogami je tu razjasnjujoča. Tako kot pri preverjanju strank in partnerjev na sankcijskih seznamih velja: AI lahko ustvari predlog ali signal, vendar končna presoja in odgovornost ostajata pri človeku, takoj ko so posledice napake resne. Postopek podpisovanja ima to isto lastnost: stroški napake so dovolj visoki, da se popolna avtomatizacija ne priporoča, tudi če je naloga na papirju dobro strukturirana.
Če pa gre za arhiviranje že podpisanih dokumentov, se podoba sicer spremeni. Shranjevanje in omogočanje najdljivosti podpisanih dokumentov je zelo podobno nalogi, obravnavani na strani o digitalizaciji in odpiranju papirnega arhiva, kjer so priložnosti za avtomatizacijo precej ugodnejše kot pri določanju podpisnikov.
Pozor: če je ta naloga povezana s spremembami delovnih mest ali z razporejanjem osebja, zanjo veljajo lastne zakonske zahteve; ta stran obravnava samo nalogo samo, ne posledic za zaposlene.
Ugotovitev je, da je pripravo in pošiljanje standardnih dokumentov za podpis mogoče podpreti s pravili ali RPA, vendar določanje pravega podpisnika in nadzor nad rezultatom ostajata delo ljudi, dokler so stroški napak in tveganja skladnosti visoki. Želite izvedeti, kako se to izkaže za vašo lastno organizacijo, vključno z drugimi nalogami office managerjev ali pravnih sodelavcev? Brezplačni quickscan na ftetoai.com v dvanajstih vprašanjih, brez računa, poda oceno, kateri del ur v vašem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Celoten delovni scan, s poglobljeno analizo po nalogah, je še v izdelavi.
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.