الفحص الآلي لتعارض المصالح عبر الشركات الكبيرة متعددة المكاتب
يُعد فحص تعارض المصالح من تلك المهام التي يتفق الجميع على أهميتها البالغة، لكن لا أحد يعتقد أنها تعمل بشكل جيد في شركته. في الشركات الصغيرة، قد تكون العملية غير رسمية بما يكفي لتؤدي وظيفتها. أما في الشركات الكبيرة متعددة المكاتب التي تضم آلاف العملاء وعشرات الآلاف من القضايا، فإن فحص التعارض يمثل مصدراً دائماً للإحباط والتأخير والقلق.
التحدي الميكانيكي واضح ومباشر: مقارنة العميل المحتمل الجديد والأطراف المرتبطة به مع كل عميل وطرف خصم وكيان مرتبط مثّلته الشركة أو واجهته على الإطلاق. أما التحدي العملي فهو أن البيانات المطلوبة لهذه المقارنة موزعة عبر أنظمة متعددة، ومخزنة بشكل غير متسق، وغالباً ما تكون ناقصة.
لماذا تفشل عمليات فحص التعارض التقليدية
يعتمد فحص التعارض التقليدي على عمليات البحث في قواعد البيانات مقابل سجلات عملاء الشركة وقضاياها. يقوم منسق القبول أو محلل التعارضات بإدخال أسماء الأطراف الجديدة في النظام ومراجعة النتائج بحثاً عن تعارضات محتملة.
تفشل هذه العملية بعدة طرق متوقعة.
تؤدي الاختلافات في الأسماء إلى نتائج سلبية خاطئة. إذا كان العميل الجديد هو Johnson Holdings LLC والطرف الخصم في قضية سابقة كان Johnson Holdings, L.L.C.، فقد تفوّت المطابقة النصية الصارمة هذا التعارض. تزيد الألقاب والاختصارات والأسماء التجارية من تعقيد المشكلة. فالبحث عن Robert Smith لن يتطابق مع إدخال Bob Smith في قاعدة بيانات القضايا السابقة.
تخلق علاقات المجموعات المؤسسية نقاطاً عمياء. قد يكون العميل الجديد شركة تابعة لشركة أم مثّلتها الشركة في دعوى قضائية ضد شركة تابعة أخرى. إذا لم تكن علاقات المجموعة المؤسسية مُعيّنة في قاعدة بيانات التعارضات، فإن هذا التعارض يكون غير مرئي للبحث.
مشاكل جودة البيانات منتشرة على نطاق واسع. إذا أدخل المحامون أو موظفو القبول أسماء الأطراف بشكل غير متسق، أو أخطأوا في تهجئة الأسماء، أو فشلوا في إدخال الأطراف الخصوم أصلاً، فإن قاعدة بيانات التعارضات تكون ناقصة. والبيانات الناقصة تعني فحوصات تعارض ناقصة.
يخلق التوقيت مخاطر. في الشركات الكبيرة، قد تمتد الفترة بين القبول واستكمال فحص التعارض لأيام. خلال تلك الفترة، قد يبدأ العمل على القضية الجديدة، مما يخلق مشكلة أكبر إذا تم اكتشاف تعارض في نهاية المطاف.
كيف يُحسّن الذكاء الاصطناعي العملية
يعالج فحص التعارض المدعوم بالذكاء الاصطناعي الإخفاقات الميكانيكية للأنظمة التقليدية من خلال عدة قدرات.
المطابقة التقريبية. بدلاً من اشتراط مطابقة نصية دقيقة، تستخدم أنظمة التعارض المدعومة بالذكاء الاصطناعي خوارزميات المطابقة التقريبية التي تحدد المطابقات المحتملة رغم الاختلافات في التهجئة والتنسيق والاختصارات واصطلاحات التسمية. فـ Johnson Holdings LLC يتطابق مع Johnson Holdings, L.L.C. كما يتعامل النظام مع التعيينات الشائعة بين الألقاب والأسماء القانونية والأسماء التجارية المختلفة.
تحليل الكيانات. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي رسم خريطة علاقات المجموعات المؤسسية من خلال المقارنة مع قواعد بيانات خارجية لهياكل الملكية المؤسسية. عندما يكون العميل الجديد شركة تابعة لمجموعة مؤسسية أكبر، يقوم النظام تلقائياً بفحص جميع الكيانات في تلك الشجرة المؤسسية مقابل قاعدة بيانات التعارضات.
تحليل اللغة الطبيعية لأوصاف القضايا. بما يتجاوز مطابقة أسماء الأطراف، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل جوهر القضايا السابقة لتحديد تعارضات القضايا المحتملة. إذا كانت الشركة قد قدمت استشارة سابقة لعميل بشأن الإطار التنظيمي الذي تسعى القضية الجديدة للطعن فيه، فإن البحث القائم على الأسماء لن يكتشف تعارض القضية هذا. لكن نظام ذكاء اصطناعي يحلل أوصاف القضايا قد يكتشفه.
المراقبة المستمرة. بدلاً من إجراء فحوصات التعارض فقط عند القبول، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تشغيل مراقبة مستمرة مقابل قاعدة بيانات القضايا الكاملة للشركة. إذا تمت إضافة طرف خصم جديد إلى قضية قائمة وتطابق ذلك الطرف مع عميل في قضية أخرى، ينبّه النظام المحامين المسؤولين فوراً.
تحديات المكاتب المتعددة
تواجه الشركات الكبيرة ذات المكاتب المتعددة تحديات إضافية في فحص التعارض يساعد الذكاء الاصطناعي في معالجتها.
قد تستخدم المكاتب المختلفة أنظمة إدارة قضايا مختلفة أو اصطلاحات إدخال بيانات مختلفة. يمكن لنظام تعارض مدعوم بالذكاء الاصطناعي توحيد البيانات عبر أنظمة متعددة، مما يخلق رؤية موحدة حتى عندما تكون مصادر البيانات الأساسية غير متسقة.
يجلب المحامون المنتقلون التزامات تعارض من شركاتهم السابقة. تحتاج قائمة عملاء المحامي الجديد السابقين إلى دمجها في قاعدة بيانات تعارضات الشركة ومقارنتها مع العملاء الحاليين. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي استيعاب هذه القوائم وإجراء المقارنات تلقائياً، مع الإشارة إلى التعارضات المحتملة لمراجعتها من قبل لجنة التعارضات.
تضيف المكاتب الدولية تعقيداً لأن اصطلاحات التسمية والهياكل المؤسسية وقواعد التعارض تختلف عبر الولايات القضائية. تُعد أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتعامل مع مطابقة الأسماء متعددة اللغات وقواعد التعارض الخاصة بكل ولاية قضائية ضرورية للشركات ذات الممارسات العالمية.
طبقة الحكم البشري
ينتج فحص التعارض بالذكاء الاصطناعي مطابقات وتنبيهات. لكنه لا يتخذ قرارات التعارض. يبقى تحديد ما إذا كانت المطابقة المُشار إليها تمثل تعارضاً فعلياً يتطلب موافقة أو فصلاً أو رفضاً حكماً قانونياً يتطلب مشاركة المحامين.
تكمن قيمة الذكاء الاصطناعي في التصفية. بدلاً من أن يراجع المحامي 200 مطابقة محتملة، معظمها نتائج إيجابية خاطئة، يقدم نظام الذكاء الاصطناعي قائمة مرتبة من 20 مطابقة عالية الاحتمال مع سياق داعم. يقضي المحامي وقته في اتخاذ القرارات التقديرية بدلاً من مطابقة الأسماء.
هذا التقسيم في العمل مهم لأن تحديد التعارض غالباً ما يتضمن تحليلاً دقيقاً. هل القضية الجديدة مرتبطة جوهرياً بالتمثيل السابق؟ هل يتطلب التمثيل الجديد استخدام معلومات سرية من العميل السابق؟ هل يمكن التنازل عن التعارض بموافقة مستنيرة؟ هذه أسئلة قانونية تتطلب حكماً قانونياً.
السرعة والشمولية
فحص التعارض بالذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر شمولاً من الطرق التقليدية. يمكن إتمام فحص قد يستغرق من فريق التعارضات عدة ساعات لتشغيله ومراجعته في دقائق بمساعدة الذكاء الاصطناعي. كما أن فحص الذكاء الاصطناعي أكثر دقة لأنه يكتشف اختلافات الأسماء وروابط المجموعات المؤسسية وتعارضات القضايا التي تفوتها عمليات البحث اليدوية.
بالنسبة للشركات الكبيرة التي كان فحص التعارض فيها مصدراً مستمراً للتأخير والقلق، تمثل الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحسناً حقيقياً. لا تلغي التكنولوجيا الحاجة إلى الحكم البشري في مسائل التعارض. بل تلغي الإخفاقات الميكانيكية التي تجعل الحكم البشري غير موثوق. شركات المحاماة التي تستثمر في أنظمة التعارض المدعومة بالذكاء الاصطناعي تقلل من تأخيرات القبول، وتكتشف التعارضات مبكراً، وتوفر لمحاميها بيانات أفضل لاتخاذ قرارات التعارض بناءً عليها.