Verstoringen in de toeleveringsketen maken betere contractpraktijken noodzakelijk: gebruik van AI om de efficiëntie te verhogen
Zoals we in eerdere artikelen van deze serie hebben besproken, zijn de voorwaarden van commerciële contracten van bedrijven nog nooit zo belangrijk geweest, nu verstoringen in de toeleveringsketen het vermogen van bedrijven om hun goederen en diensten op de markt te brengen ernstig verstoren. In sommige gevallen kunnen verliezen als gevolg van inefficiënte of ineffectieve contracten oplopen tot een aanzienlijk percentage van de contractwaarde. Het is dan ook van groot belang voor de winstgevendheid van een bedrijf om de contractvoorwaarden goed te regelen. Dit vereist een deskundige beoordeling en biedt de mogelijkheid om kunstmatige intelligentie in te zetten om de efficiëntie te verhogen.
Een van de problemen is natuurlijk het volume. Bedrijven hebben tegenwoordig gemakkelijk honderden of zelfs duizenden leveringscontracten lopen, en bijna dagelijks komen er nieuwe overeenkomsten, wijzigingen en verlengingen bij. Elke overeenkomst behandelt een groot aantal cruciale kwesties, zoals prijsstructuren, beëindigings- en verlengingsvoorwaarden, levering, garanties, schadevergoeding en aansprakelijkheidsbeperkingen. Handmatige beoordelings- en herzieningsprocessen leggen een enorme druk op de organisatie, van inkoop tot verkoop, van aanbesteding tot juridische zaken, en zowel interne als externe adviseurs.
AI-ondersteunde beoordeling verbetert efficiëntie en onderhandelingen
Bedrijven ontvangen vaak contracten die door de andere contractpartij worden voorgesteld. Zelfs als het bedrijf zijn eigen 'papier' kan gebruiken, komen de overeenkomsten vaak sterk gewijzigd en gemarkeerd terug van de andere partij. In beide situaties moet het bedrijf de bewoordingen controleren en bepalen of deze aanvaardbaar zijn of moeten worden aangepast.
Dit is waar AI-ondersteunde contractbeoordeling en -analyse aanzienlijk kunnen helpen door consistentie, kwaliteitscontrole, efficiëntie, structuur, kostenbesparingen en samenwerking aan het proces toe te voegen. AI-ondersteunde contractbeoordeling kan snel en efficiënt de belangrijkste contractkwesties identificeren die belangrijk zijn voor de organisatie. Als voorbeeld heeft Foley Foley Equippedgelanceerd, een AI-tool aangedreven door ThoughtRiver, die onze klanten die efficiëntie biedt en playbook-commentaar, onderhandelingstips, terugvalposities en voorbeeldcontracttaal bevat.
AI helpt bij het herzieningsproces van contracten
Nieuwere AI-oplossingen met natuurlijke taalverwerking (NLP) en machine learning (ML) bieden een oplossing voor dit gebruiksscenario. Oplossingen met Microsoft Word-plug-ins, zoals Foley Equipped, zijn bijzonder nuttig omdat ze de AI-resultaten rechtstreeks in het Word-document weergeven dat wordt beoordeeld. Oplossingen kunnen ook adviesnotities, commentaar uit het playbook, clausulebanktaal en op modelsjablonen gebaseerde bepalingen bevatten.
Aan de andere kant kunnen de tools die zijn ontworpen voor het in bulk beoordelen van documenten na uitvoering (zoals vaak wordt gebruikt bij due diligence bij fusies en overnames) doorgaans niet rechtstreeks worden geïntegreerd met Microsoft Word, omdat dit niet nodig is in de context van een fusie of overname of andere analyse van grote hoeveelheden oude contracten.
Automatisch aangemaakte lijsten met problemen
AI-beoordelingstools kunnen automatisch lijsten met kwesties opstellen die door het bedrijf kunnen worden gebruikt om openstaande kwesties, de standpunten van de partijen en voorgestelde en overeengekomen oplossingen bij te houden. Geschikte versies van deze lijsten kunnen ook met de andere partij worden gedeeld als onderhandelingshulpmiddel om de deal snel en efficiënt rond te krijgen.
Machine learning voegt nog een 'oog' toe
Naarmate computers sneller en krachtiger werden en meer informatie konden opslaan en analyseren, hebben ze het vermogen gekregen om te 'leren'. Door middel van zowel menselijke training als machine learning kan een AI-toepassing bijvoorbeeld leren om te bepalen of een contract betrekking heeft op aansprakelijkheidsbeperkingen, ook al zijn er talloze – bijna ontelbare – verschillende manieren om een aansprakelijkheidsbeperkingsclausule te formuleren. AI-technologie doet dit door snel honderden voorbeeldcontracten te onderzoeken met behulp van menselijke training door individuen die het systeem 'leren' waar het op moet letten. Met voldoende menselijke training in combinatie met complexe algoritmen kan de AI-toepassing vervolgens zijn resultaten in de loop van de tijd automatisch verbeteren (d.w.z. machine learning).
Aangezien er geen einde lijkt te komen aan de crisis in de toeleveringsketen, zullen succesvolle bedrijven manieren vinden om slimmer, sneller en efficiënter contracten af te sluiten. AI-ondersteunde contractbeoordeling zoals Foley Equipped kan een nuttig hulpmiddel zijn en een helpende hand bieden bij het beoordelen, herzien en onderhandelen van contracten om deze doelen te bereiken.
Abonneer u op de serie over verstoringen in de toeleveringsketen
Om u te helpen bij het navigeren door deze onbekende terreinen in de toeleveringsketen, nodigen wij u uit om u te abonneren op Foley's serieSupply Chain Disruptiondoorhier te klikken.
