PwC و AWS تعرضان نظام ذكاء اصطناعي لتحليل العقود مع تقليل التحقق بنسبة تصل إلى 90%

قدمت شركة PwC و AWS نظام AIDA — وهو نظام لتحليل العقود يحول العقود الطويلة غير المهيكلة إلى بيانات منظمة وإجابات باللغة الطبيعية. تم بناء المنصة على AWS وتستخدم Amazon Bedrock للعثور على الشروط الرئيسية والمواعيد النهائية والالتزامات دون البحث اليدوي عبر عشرات الصفحات.

كيف يعمل نظام AIDA

تم تصميم AIDA للمحامين وفرق الامتثال والمشتريات — المجالات حيث ينمو حجم العقود بسرعة أكبر من الموارد المتاحة لقراءتها. بدلاً من البحث التقليدي بالكلمات الرئيسية، يجمع النظام بين OCR والقواعد المخصصة للاستخراج ونماذج LLM في Amazon Bedrock. تتلقى الفريق ليس فقط العبارات الموجودة، بل حقول منظمة مرتبطة بأجزاء محددة من العقد. وهذا يزيل بعض العبء اليدوي من الفريق الذي عادة ما يجمع هذه البيانات يدويًا للمطابقة والمحاسبة والإبلاغ.

في عرض توضيحي، قامت PwC بتحميل عينات من مجموعة البيانات القانونية المفتوحة CUAD في النظام. ثم يبني AIDA تمثيلاً دلاليًا للمستندات ويفهرسها ويستخدم Retrieval-Augmented Generation للإجابة على الأسئلة بناءً على نص العقد. وهذا مهم للسيناريوهات القانونية: يمكن التحقق من الإجابة من خلال إشارة إلى الفقرة الأصلية، بدلاً من الاعتماد على النموذج عندما يتعلق الأمر بالمواعيد النهائية أو الغرامات أو التزامات الأطراف.

الأنماط الثلاثة الرئيسية

الفكرة الأساسية وراء AIDA ليست واجهة واحدة للدردشة مع ملف PDF، بل أنماط متعددة لمراحل مختلفة من تحليل العقد. تسلط AWS الضوء على ثلاثة سيناريوهات أساسية توفر أكبر مكاسب زمنية:

• الاستخراج بناءً على القالب — تقوم الفريق بتعيين الحقول مرة واحدة، مثل تاريخ الإنهاء وشروط التجديد أو حقوق الاستخدام، ثم تطبيق نفس القواعد على آلاف العقود.
• الدردشة على مستند واحد — يمكنك سؤال النظام عن تاريخ محدد أو التزام أو قيد والحصول على إجابة مرتبطة بالموقع المطلوب في النص.
• الدردشة الشاملة للمشروع — يقارن AIDA عدة عقود في نفس الوقت، ويبحث عن الشروط المشتركة والاختلافات في الالتزامات، ويدمج النتائج في إجابة واحدة.
• التصفية حسب بيانات التعريف — يمكن تضييق النتائج حسب نوع العقد أو التاريخ أو وحدة العمل أو الاختصاص القضائي لتجنب خلط فئات المستندات المختلفة.

وفقًا لـ PwC، في عمليات النشر لدى العملاء، قام AIDA بتقليل وقت المراجعة اليدوية للعقود بنسبة تصل إلى 90٪. تقدم AWS أيضًا مثالاً على استوديو سينمائي وتلفزيوني كبير حيث سرّع النظام بالمثل بحث حقوق الترخيص: فهو يحدد حقوق البث والبث والعرض والحقوق المشتقة لفهم بسرعة ما يمكن عرضه أو إعادة تغليفه أو إطلاقه في أسواق جديدة. بالنسبة للإعلام والترفيه، هذا مهم بشكل خاص، لأن تكلفة خطأ الحقوق عادة ما تكون أعلى من تكلفة الأتمتة نفسها.

الأمان والتكاملات النظامية

تم بناء بنية AIDA كخدمة المؤسسة، وليس كنموذج أولي تجريبي. وهي تتميز بـ AWS WAF وموازن تحميل و NGINX في الإدخال، ويتم إدارة الوصول عبر Amazon Cognito مع التكامل مع Microsoft Entra ID أو Okta، ويمكن تكوين الأذونات على مستوى التطبيق ومستوى المشروع. يتم تشفير البيانات أثناء النقل والباقية: يتم تخزين المستندات واستخراجات OCR في Amazon S3، والنتائج المنظمة في Amazon RDS.

للتعامل مع أحجام كبيرة، يستخدم النظام Amazon ECS على AWS Fargate وطوابير Amazon SQS، لذا فإن تحميل مئات والآلاف من المستندات لا يحجب الواجهة. يتم بناء البحث الموجهات على Amazon Bedrock Knowledge Bases و Amazon OpenSearch Serverless، و Guardrails في Amazon Bedrock يتولى تصفية المحتوى وحماية البيانات الشخصية وأمان المطالبات. قبل إرسال النتائج إلى الأنظمة النهائية، يمكن لـ AIDA أن يتضمن التحقق من human-in-the-loop، وتنتقل البيانات نفسها إلى CLM و ERP و CRM والمستودعات عبر Lambda و EventBridge و SQS.

ماذا يعني هذا

توضح PwC و AWS كيف ينتقل GenAI من العروض التوضيحية إلى العمليات الضيقة والمكلفة للعمل. إذا كان النظام يستخرج الحقول بشكل حقيقي ومتسق، ويجيب مع الاقتباسات، ويتكامل مع CLM أو ERP، فإن الذكاء الاصطناعي القانوني يبدأ في دفع ثمنه ليس بالوعود، بل بالاقتصاد الملموس: دورات مراجعة أقصر، وعمل يدوي أقل، وتحديد مخاطر أسرع، والوضوح بشأن المواعيد والالتزامات في العقود.