От диплома до стартапа: как студент предложил заменить юридический отдел на ИИ-бота

Как самостоятельно разобраться в правовых вопросах? Что делать, если у тебя целая компания и такие вопросы возникают ежедневно, а на юридические консультации не хватает бюджета? Об этом задумался студент факультета экономики и бизнеса Финансового университета при правительстве РФ Святослав Фоминых.

Студент создал проект LexiBot — ИИ-бот для автоматизации правового сопровождения. О том, как зародилась идея проекта и как он может помочь малому и крупному бизнесу, читайте в нашем интервью.

Для кого создан проект LexiBot и в чем его суть?

LexiBot — это B2B LegalTech-платформа и персональный ИИ-ассистент по SaaS-модели (Software as a Service, “программное обеспечение как услуга”), который автоматизирует рутинное правовое сопровождение, анализирует риски в сделках и помогает в управлении финансово-правовыми обязательствами компании. Проект позволяет сократить издержки для любой формы бизнеса на различных этапах его развития. Самозанятым и ИП он позволяет решить рутинные задачи по составлению и анализу договоров с поставщиками, работниками и прочими контрагентами, а также помогает с отчетами для налоговой. В более крупном бизнесе бот может автоматизировать аналитические процессы и помочь работникам со сложными расчетами, а также подчеркнуть важные детали.  

Как возникла идея создания чат-бота нейро-юриста?

Сначала идея задумывалась исключительно в рамках гражданского права. Мне, как человеку, далекому от юриспруденции, было непросто составить с нуля досудебную претензию, проверить договор купли-продажи или подать жалобу со ссылкой на НПА (нормативно-правовой акт). В такой ситуации я обращался к популярным ИИ-агентам, но они не обладают достаточной базой знаний в российском правовом поле, поэтому захотелось сделать продукт, который помогал бы гражданам в юридических вопросах. Однако, когда мы начали обсуждать с моим научным руководителем тему ВКР (выпускная квалификационная работа) -стартапа, она предложила переделать ИИ-бота под направление корпоративных финансов. Так и возникла идея LexiBot.  

С какими сложностями вы столкнулись при разработке проекта? Какие данные использовали для обучения?

Одной из основных сложностей можно назвать проблему «галлюцинаций» LLM (Large Language Model, большая языковая модель). Современные ИИ-модели «любят» ссылаться на несуществующие источники, что недопустимо в правовом поле. В связи с этим мы решили обучить модель исключительно на нормативно-правовых актах и судебных прецедентах Российской Федерации, чтобы у нее не было возможности придумать очередной закон.  

Кроме того, необходимо было найти баланс между стоимостью вычислений и качеством. Тяжелые юридические запросы требуют мощных моделей. Мы решили эту проблему гибридной архитектурой: разделили запросы на базовые и ресурсоемкие. Для разных сценариев использования модели есть различные виды подписок.

Сложно было также построить гибкую финансовую модель. Стартапу критически важно не утонуть в капитальных затратах, поэтому мы решили использовать преимущественно облачную аренду (VPS + API GigaChat), квалифицирующуюся как квази-постоянные издержки. Это позволяет при неизменных затратах привлекать большое количество клиентов, пока позволяют мощности. В случае превышения спроса над предложением арендовать дополнительные мощности и увеличить наши возможности.

Что касается данных для обучения и работы системы, то мы использовали несколько источников. Во-первых, это официальный портал правовой информации (pravo.gov.ru), базы КонсультантПлюс и Гарант.  Во-вторых, судебная практика арбитража и судов общей юрисдикции: базы данных ГАС «Правосудие» и «Картотека арбитражных дел» (КАД). Наконец, обучали бота на данных и реестрах государственных ведомств (ФНС России, Росреестр, ФАС) и реальных практических кейсах взаимоотношений бизнеса различных организационно-правовых форм (самозанятые, ИП, ООО, АО).

Что отличает LexiBot от существующих нейросетей-помощников для юристов или правовыми базами вроде КонсультантПлюс?

КонсультантПлюс и Гарант – отличные базы, но они выдают тонны сухого текста законов. Чтобы в них разобраться, все равно нужен живой юрист. LexiBot сам переводит текст закона на человеческий язык, находит ошибки прямо в файле и сразу пишет готовый документ.

Простые чат-боты, в свою очередь, часто берут информацию «из головы». LexiBot проверяет судебную практику, изучает информацию о контрагентах через госсистемы и считает реальные финансовые риски.

Кроме того, в отличие от юридических фирм, наша платформа доступна 24/7 и может дать моментальные ответы, а стоимость бота невысокая.

В каких случаях все-таки стоит обратиться к реальному юристу, а не к цифровой платформе?

LexiBot может решить многие задачи: экспресс-проверка договоров на скрытые штрафы и «подводные камни», сборка типовых и нестандартных договоров, актов, досудебных претензий, проверка контрагента на судебные споры и надежность, напоминания по срокам давности, судам и отчетности, расчет сценариев реструктуризации долга.

А помощь реального юриста потребуется, если надо идти в суд и выступать перед судьей, идет сложный уголовный процесс или жесткий корпоративный конфликт за контроль над бизнесом. В случае тяжелых очных переговоров с кредиторами или при создании нового прецедента в рамках текущего делопроизводства также стоит обратиться к реальному юристу.

Насколько можно доверять ответам бота? Как часто вы сверяете его работу с реальными юристами?

LexiBot может помочь в принятии решений, но он не заменит человеческий мозг. Чтобы ответы были точными, бот всегда дает прямые ссылки на конкретные статьи законов и реальные судебные решения. Кроме того, вся наша внутренняя база шаблонов и логика сценариев регулярно перепроверяется практикующими юристами по корпоративному праву. Мы закладываем это в постоянные процессы и бюджет проекта.

На каком этапе разработки проект находится сейчас?

Мы полностью упаковали концепт MVP (Minimum Viable Product или минимально жизнеспособный продукт) разработали удобный мобильный и веб-интерфейс и просчитали финансовую модель. Проект прошел через трекинг в бизнес-инкубаторе Финансового университета с реальными экспертами из юриспруденции и IT.

У нас уже есть победы на конкурсах: 1 место на FINSTART, 1 место на Международном научном конгрессе и 2 место на STARTUP SPRINT.

Также проект был защищен на «отлично» в рамках ВКР-стартапа. Сейчас идем по четкому календарному плану разработки и готовимся к запуску бета-теста и выходу на рынок.