Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, как автоматизировать сложный процесс проверки структуры капитала компании, используя искусственный интеллект.
Исследование демонстрирует превосходство подхода, основанного на построении структурированной модели данных о компании, над подходами, использующими большие языковые модели и поиск информации.
Несмотря на прогресс в области больших языковых моделей, автоматизация специализированных юридических процессов остается сложной задачей. В работе ‘Does It Tie Out? Towards Autonomous Legal Agents in Venture Capital’ исследуется проблема автоматизации проверки прав собственности компании — так называемого «tie-out» — в рамках венчурного финансирования. Показано, что построение структурированной «мировой модели» юридической истории компании значительно превосходит подходы, основанные на извлечении информации и генерации ответов с помощью LLM. Может ли подобный подход стать основой для создания прикладного юридического интеллекта и автоматизации других сложных юридических задач?
Вызов Верификации Капитализационной Таблицы
Традиционная проверка капитализационной таблицы (cap table) представляет собой трудоемкий и подверженный ошибкам процесс, особенно в случае сложных сделок. Отсутствие автоматизации и зависимость от ручного ввода данных в электронные таблицы значительно повышают риск упущения важных деталей и неточностей. Каждая транзакция требует кропотливого сопоставления информации из различных источников, что увеличивает вероятность человеческой ошибки. В результате, компании и инвесторы сталкиваются с риском принятия неверных решений, основанных на неточной информации о структуре собственности, что может привести к юридическим спорам и финансовым потерям. Этот процесс, по сути, является узким местом в проведении инвестиционных раундов, требующим значительных временных и ресурсных затрат.
Использование электронных таблиц и разрозненных источников данных создает существенные риски упущения из виду несоответствий в структуре капитала компании. Отсутствие централизованной и автоматически сверяемой базы данных приводит к ошибкам при расчете долей владения, неверному учету опционов и варрантов, а также к трудностям в отслеживании изменений в структуре акционерного капитала после каждого раунда инвестиций. Это может привести к серьезным юридическим и финансовым последствиям, включая споры между инвесторами и основателями, задержки в привлечении финансирования и даже потерю контроля над компанией. Чем сложнее становится структура капитала, тем выше вероятность таких ошибок, что делает надежную верификацию критически важной задачей для любого быстрорастущего стартапа.
Ручная проверка капитализационных таблиц (cap table) становится все более затруднительной по мере роста объема и сложности современных инвестиционных раундов. Исследования показывают, что время, затрачиваемое на эту процедуру, существенно увеличивается с прогрессией финансирования компании. Если на стадии Seed раунда ручная работа над проверкой cap table занимает в среднем около 5 часов, то к моменту проведения Серии B этот показатель может возрасти до 27 часов. Данное увеличение трудозатрат обусловлено возрастающим количеством инвесторов, сложными схемами опционов и другими факторами, характерными для более поздних стадий развития стартапа. Это создает значительные риски ошибок и задержек в процессе привлечения финансирования, подчеркивая необходимость автоматизации и оптимизации процедуры проверки cap table.
Построение Виртуальной Капитализационной Таблицы из Хранилища Данных
Процесс начинается с построения “Виртуальной Капитализационной Таблицы” (Cap Table), формируемой непосредственно на основе юридических документов, содержащихся в папке с данными (dataroom). Эта таблица создается путем извлечения информации из различных форматов документов, включая уставы, соглашения об инвестициях и реестры акционеров. Используемые документы могут быть представлены в виде PDF, Word, Excel или других распространенных форматов. Виртуальная Cap Table представляет собой структурированное представление данных о структуре акционерного капитала компании, служащее основой для дальнейшего анализа и сверки.
Извлечение ключевых данных, включающих процентные доли владения, типы ценных бумаг и сведения об инвесторах, осуществляется из разнообразных форматов документов, представленных в виртуальной комнате данных. Это включает обработку данных, содержащихся в юридических документах, таких как учредительные договоры, соглашения о передаче акций, реестры акционеров и прочие документы, подтверждающие структуру капитала. Процесс предполагает автоматизированное распознавание и структурирование информации из PDF-файлов, Word-документов, электронных таблиц и других форматов, для последующего создания единого цифрового представления данных о структуре капитала компании.
Создание виртуальной таблицы капитализации позволяет проводить объективное сопоставление с предоставленной ‘Эталонной таблицей капитализации’, что является основой для автоматизированной верификации данных. Автоматизированное сопоставление, основанное на извлеченных данных из юридических документов, позволяет достичь показателя $F_1$ в 85
Автоматизированное Обнаружение Аномалий с Использованием Проверочных Преобразований
“Проверочные преобразования” (Verification Transforms) представляют собой конкретные проверки, применяемые для сопоставления виртуальной и эталонной таблиц капитала. Эти проверки фокусируются на отдельных элементах данных, таких как наименования ценных бумаг, количество акций, цена за акцию и другие параметры. Каждое преобразование выполняет детальную сверку соответствующего элемента данных в обеих таблицах, выявляя любые расхождения или несоответствия. Этот процесс позволяет автоматизировать выявление ошибок и неточностей в данных о структуре капитала, обеспечивая более надежный и точный анализ.
Автоматическое обнаружение аномалий функционирует путем маркировки любых расхождений, выявленных в ходе проверок (Verification Transforms). Эти расхождения указывают на потенциальные ошибки в данных или отсутствие необходимой информации в таблицах капитализации. Система сравнивает фактические данные с эталонными значениями, и любое несоответствие, будь то ошибка в условиях выпуска ценных бумаг или отсутствие требуемой документации, регистрируется как аномалия. Этот процесс позволяет оперативно выявлять и устранять неточности, обеспечивая целостность и достоверность данных о структуре капитала компании.
Автоматизированные проверки охватывают ряд аномалий, включая ценные бумаги, отсутствующие в структуре капитала (“Missing From Cap Table”), ошибки в условиях сделок (“Terms Discrepancy”), и отсутствие необходимой документации (“Missing Documentation”). В результате тестирования была достигнута точность, оцениваемая метрикой F1-score на уровне 85
Усиление Верификации с Использованием Графов Событий и Equall
Система Equall использует так называемые “графы событий” — структурированные представления юридической истории компании — для значительного повышения точности и эффективности верификации данных. Вместо простого сопоставления таблиц, Equall моделирует взаимосвязи между отдельными событиями, такими как изменения в структуре капитала или смена владельцев. Этот подход позволяет выявлять несоответствия, которые остались бы незамеченными при традиционных методах, обеспечивая более полное и целостное представление о структуре владения компанией. В результате, верификация становится не только более надежной, но и значительно быстрее, что позволяет сократить время на ручной анализ и минимизировать риски, связанные с ошибками в данных.
Система Equall, используя событийные графы, способна выявлять несоответствия, которые остаются незамеченными при стандартном сопоставлении данных в таблицах. В отличие от простых сравнений, Equall моделирует взаимосвязи между юридическими событиями — например, передачей акций или изменением доли владения — позволяя обнаруживать скрытые противоречия и неполноту информации. Такой подход позволяет не просто констатировать факт расхождений, но и понять их природу и влияние на общую структуру капитала компании. Благодаря этому, система способна выявить даже сложные несоответствия, которые могли бы остаться незамеченными при поверхностном анализе, обеспечивая более глубокое и точное понимание истории владения и снижая риски, связанные с неточностями в данных.
Применение графового подхода к анализу структуры капитала позволяет получить более полное представление о правах собственности, существенно снижая риск упущения критических расхождений. Вместо простого сопоставления табличных данных, система моделирует взаимосвязи между событиями, выявляя скрытые несоответствия. В результате, ручной анализ данных сокращается до 58
Представленное исследование демонстрирует, что построение структурированной ‘мировой модели’ юридической истории компании позволяет значительно превзойти подходы, полагающиеся на извлечение информации и генерацию ответов с помощью больших языковых моделей. Это подтверждает важность математической точности и непротиворечивости в сложных системах. Как заметил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство открытия закономерностей в хаосе». В контексте автоматизации юридических процессов, создание ‘мировой модели’ — это и есть поиск этих закономерностей, позволяющий обеспечить корректность и доказуемость алгоритмов, что особенно важно при анализе таких критически важных данных, как структура капитала компании (cap table).
Куда Дальше?
Представленная работа, несмотря на демонстрируемый перевес подхода, основанного на построении структурированной модели предметной области, лишь приоткрывает завесу над истинной сложностью автоматизации юридических процессов. Достижение подлинной автономности требует не просто сопоставления данных, но и формализации логики, лежащей в основе юридических заключений. Элегантность алгоритма не зависит от языка реализации; важно лишь, чтобы он был непротиворечив. Проблема не в том, чтобы заставить модель «понять» договор, а в том, чтобы формально доказать корректность её интерпретации.
Очевидным ограничением является необходимость ручного построения «мировой модели» компании. Автоматизация этого процесса — задача, требующая разработки методов извлечения знаний из неструктурированных данных с уровнем достоверности, недостижимым простым статистическим анализом. Необходимо переходить от поиска «правдоподобия» к доказательству истинности. Обнаружение аномалий, представленное в работе, — лишь первый шаг к выявлению не просто ошибок, но и злонамеренных действий.
Будущие исследования должны сосредоточиться на формальной верификации моделей, а не на увеличении объёма обучающих данных. Построение «доверенных» юридических агентов требует не просто соответствия тестам, но и гарантии отсутствия логических ошибок. Истинная проверка — это не проверка на соответствие ожиданиям, а доказательство корректности алгоритма.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18658.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Адаптивная Квантизация: Новый Подход к Сжатию Больших Языковых Моделей
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
2025-12-23 15:12