Geautomatiseerde belangenconflictcontrole bij grote kantoren met meerdere vestigingen

Belangenconflictcontrole is een van die taken waarvan iedereen het erover eens is dat ze cruciaal zijn, maar waarvan niemand vindt dat ze goed werken bij hun kantoor. Bij kleine kantoren kan het proces informeel genoeg zijn om te functioneren. Bij grote kantoren met meerdere vestigingen, duizenden cliënten en tienduizenden zaken is conflictcontrole een voortdurende bron van frustratie, vertraging en ongerustheid.

De mechanische uitdaging is eenvoudig: kruisverwijzingen maken tussen een nieuwe potentiële cliënt en diens gerelateerde partijen enerzijds en elke cliënt, wederpartij en gerelateerde entiteit die het kantoor ooit heeft vertegenwoordigd of tegenover heeft gestaan anderzijds. De praktische uitdaging is dat de gegevens die nodig zijn voor deze kruisverwijzing verspreid zijn over meerdere systemen, inconsistent zijn opgeslagen en vaak onvolledig zijn.

Waarom traditionele conflictcontroles falen

Traditionele conflictcontrole is gebaseerd op databasezoekopdrachten in de cliënt- en zaakdossiers van het kantoor. Een intakecoördinator of conflictanalist voert de namen van de nieuwe partijen in het systeem in en beoordeelt de resultaten op mogelijke conflicten.

Dit proces faalt op verschillende voorspelbare manieren.

Naamvariaties creëren valse negatieven. Als de nieuwe cliënt Johnson Holdings LLC is en de wederpartij in een eerdere zaak Johnson Holdings, L.L.C. was, kan een strikte tekstovereenkomst het conflict missen. Bijnamen, afkortingen en handelsnamen verergeren het probleem. Een zoekopdracht naar Robert Smith zal niet overeenkomen met de vermelding Bob Smith in de eerdere zaakdatabase.

Concernrelaties creëren blinde vlekken. De nieuwe cliënt kan een dochteronderneming zijn van een moedermaatschappij die het kantoor heeft vertegenwoordigd in een procedure tegen een andere dochteronderneming. Als de concernrelaties niet in de conflictdatabase zijn vastgelegd, is dit conflict onzichtbaar voor de zoekopdracht.

Problemen met datakwaliteit zijn wijdverbreid. Als advocaten of intakemedewerkers partijnamen inconsistent hebben ingevoerd, namen verkeerd hebben gespeld of wederpartijen helemaal niet hebben ingevoerd, is de conflictdatabase onvolledig. En onvolledige gegevens betekenen onvolledige conflictcontroles.

Timing creëert risico. Bij grote kantoren kan de tijd tussen intake en voltooide conflictcontrole dagen bedragen. Gedurende dat venster kan er al aan de nieuwe zaak worden gewerkt, wat een groter probleem oplevert als er uiteindelijk een conflict wordt ontdekt.

Hoe AI het proces verbetert

AI-gestuurde conflictcontrole pakt de mechanische tekortkomingen van traditionele systemen aan door middel van verschillende mogelijkheden.

Fuzzy matching. In plaats van exacte tekstovereenkomsten te vereisen, gebruiken AI-conflictsystemen fuzzy matching-algoritmen die waarschijnlijke overeenkomsten identificeren ondanks variaties in spelling, opmaak, afkortingen en naamgevingsconventies. Johnson Holdings LLC komt overeen met Johnson Holdings, L.L.C. Het systeem verwerkt ook veelvoorkomende koppelingen van bijnamen naar officiële namen en handelsnaamvariaties.

Entiteitsresolutie. AI-systemen kunnen concernrelaties in kaart brengen door kruisverwijzingen te maken met externe databases van eigendomsstructuren van bedrijven. Wanneer de nieuwe cliënt een dochteronderneming is van een groter concern, controleert het systeem automatisch alle entiteiten in die concernstructuur tegen de conflictdatabase.

Natuurlijke taalanalyse van zaakbeschrijvingen. Naast het matchen van partijnamen kan AI de inhoud van eerdere zaken analyseren om mogelijke inhoudelijke conflicten te identificeren. Als het kantoor eerder een cliënt heeft geadviseerd over het regelgevend kader dat de nieuwe zaak wil aanvechten, zou een op namen gebaseerde zoekopdracht dat inhoudelijke conflict niet opvangen. Een AI-systeem dat de zaakbeschrijvingen analyseert, zou dat wel kunnen.

Continue monitoring. In plaats van conflictcontroles alleen bij intake uit te voeren, kunnen AI-systemen continue monitoring uitvoeren op de volledige zaakdatabase van het kantoor. Als een nieuwe wederpartij wordt toegevoegd aan een bestaande zaak en die partij overeenkomt met een cliënt in een andere zaak, waarschuwt het systeem de verantwoordelijke advocaten onmiddellijk.

Uitdagingen bij meerdere vestigingen

Grote kantoren met meerdere vestigingen worden geconfronteerd met aanvullende uitdagingen bij conflictcontrole die AI helpt aan te pakken.

Verschillende vestigingen kunnen verschillende zaakbeheersystemen of verschillende conventies voor gegevensinvoer gebruiken. Een AI-conflictsysteem kan gegevens normaliseren over meerdere systemen heen en een uniform overzicht creëren, zelfs wanneer de onderliggende gegevensbronnen inconsistent zijn.

Laterale aanwervingen brengen conflictverplichtingen mee van hun vorige kantoren. De eerdere cliëntenlijst van de nieuwe medewerker moet worden geïntegreerd in de conflictdatabase van het kantoor en worden gekruist met bestaande cliënten. AI-systemen kunnen deze lijsten verwerken en de kruisverwijzingen automatisch uitvoeren, waarbij mogelijke conflicten worden gemarkeerd voor beoordeling door de conflictencommissie.

Internationale vestigingen voegen complexiteit toe omdat naamgevingsconventies, bedrijfsstructuren en conflictregels per rechtsgebied verschillen. AI-systemen die meertalige naammatching en jurisdictiespecifieke conflictregels aankunnen, zijn essentieel voor kantoren met een wereldwijde praktijk.

De menselijke beoordelingslaag

AI-conflictcontrole levert overeenkomsten en markeringen op. Het neemt geen conflictbeslissingen. De vaststelling of een gemarkeerde overeenkomst een daadwerkelijk conflict vertegenwoordigt dat toestemming, afscherming of afwijzing vereist, blijft een juridisch oordeel dat betrokkenheid van een advocaat vereist.

De waarde van AI zit in de filtering. In plaats van dat een advocaat 200 mogelijke overeenkomsten beoordeelt, waarvan de meeste valse positieven zijn, presenteert het AI-systeem een gerangschikte lijst van 20 overeenkomsten met hoge waarschijnlijkheid en ondersteunende context. De advocaat besteedt zijn tijd aan de beoordelingsvragen in plaats van aan het matchen van namen.

Deze taakverdeling is belangrijk omdat conflictbeoordeling vaak genuanceerde analyse vereist. Is de nieuwe zaak wezenlijk gerelateerd aan de eerdere vertegenwoordiging? Zou de nieuwe vertegenwoordiging het gebruik van vertrouwelijke informatie van de eerdere cliënt vereisen? Kan het conflict worden opgeheven met geïnformeerde toestemming? Dit zijn juridische vragen die juridisch oordeelsvermogen vereisen.

Snelheid en volledigheid

AI-conflictcontrole is zowel sneller als vollediger dan traditionele methoden. Een controle waarvoor het conflictenteam meerdere uren nodig heeft om uit te voeren en te beoordelen, kan met AI-ondersteuning in minuten worden afgerond. En de AI-controle is grondiger omdat deze naamvariaties, concernverbanden en inhoudelijke conflicten opvangt die handmatige zoekopdrachten missen.

Voor grote kantoren waar conflictcontrole een aanhoudende bron van vertraging en ongerustheid is geweest, vormen AI-gestuurde systemen een daadwerkelijke verbetering. De technologie elimineert niet de behoefte aan menselijk oordeelsvermogen bij conflictvragen. Het elimineert de mechanische tekortkomingen die menselijk oordeelsvermogen onbetrouwbaar maken. Advocatenkantoren die investeren in AI-gestuurde conflictsystemen verminderen intakevertragingen, ontdekken conflicten eerder en geven hun advocaten betere gegevens waarop zij conflictbeslissingen kunnen baseren.