Ditt team har tvåhundra avtal, och du behöver information om villkoren för ägarförändring, överlåtelsebegränsningar och tillämplig lag – för vart och ett av avtalen – senast i slutet av veckan. NetDocuments tabellbaserade granskning sammanställer alla uppgifter i en strukturerad tabell på några minuter, direkt där dokumenten redan finns.

Fråga vilken juridisk avdelning som helst som måste jämföra en samling dokument – avtal, anspråk, inlagor eller vad det nu må vara – så kommer de att berätta att processen har sett likadan ut i åratal. Öppna ett dokument. Leta reda på termen. Kopiera den till ett kalkylblad. Öppna nästa dokument. Upprepa.

När det gäller en handfull dokument är det en överkomlig eftermiddagsuppgift. Men när det handlar om hundra eller tusen dokument blir det ett projekt som kan ta flera dagar, och nästan ingen av den tiden ägnas åt det bedömningsarbete som juristerna är utbildade för. Själva utdragningen – den del som borde vara det enklaste steget – slutar med att ta mest tid.

NetDocuments tabellbaserade granskning utvecklades eftersom klyftan mellan det arbete som juridiska team vill ägna sin tid åt och det arbete de istället tvingas utföra fortsätter att växa i takt med att dokumentvolymerna ökar. Vi är glada över att kunna erbjuda ytterligare en AI-funktion där jurister redan arbetar.

Här kan NetDocuments tabellbaserade granskning vara till hjälp

NetDocuments tabellbaserade granskning är utformad för alla situationer där team behöver extrahera, jämföra eller analysera samma information i stora dokumentsamlingar. Detta är ett återkommande behov överallt där organisationer hanterar stora mängder dokument:

• Jämförelse av marknads- eller avtalsvillkor i en samling avtal – utlösande villkor vid ägarbyte, överlåtelsebegränsningar och tillämplig lag, hämtade från varje enskilt avtal i samlingen
• Genomföra due diligence av hundratals avtal hos målföretag – och identifiera viktiga åtaganden, förnyelsedatum och riskindikatorer på några timmar istället för dagar
• Sammanställning av en portfölj med hyresavtal – ikraftträdandedatum, förlängningsmöjligheter, uppsägningsfrister och klausuler om hyresjusteringar i ett enda steg
• Jämförelse av licensavtal – royaltystrukturer, exklusivitetsvillkor och bestämmelser om överlåtelse av immateriella rättigheter sida vid sida
• Granskning av handlingar som framlagts i en rättstvist – upprättande av händelseförlopp, identifiering av parter och utdrag av viktiga datum ur ett material
• Att i stor skala hämta villkor från personalavtal och bekräftelser av riktlinjer

I alla situationer där arbetet tidigare krävde manuell granskning av dokument ett efter ett omvandlar NetDocuments tabellbaserade granskning detta arbete till en strukturerad, sökbar tabell – vilket gör att ditt team kan ägna mindre tid åt att hämta ut information och mer tid åt att tillämpa det omdöme, den expertis och det strategiska tänkande som är viktigast.

Hur NetDocuments tabellbaserad granskning skiljer sig från andra metoder

NetDocuments tabellbaserade granskning bygger på en annan metod: den utför AI-driven granskning direkt i det system som redan hanterar dina dokument, istället för att exportera dem någon annanstans för att få ett svar. NetDocuments kunder litar redan på plattformen när det gäller hanteringen av organisationens mest känsliga dokument; genom att tillämpa AI på ditt innehåll, istället för att be teamen flytta känsliga dokument till ett nytt, separat verktyg för att dra nytta av AI-driven analys.

Denna skillnad visar sig på några konkreta sätt. Dokumenten lämnar aldrig NetDocuments under granskningen, vilket innebär att det inte behövs något separat verktyg och att känsligt innehåll inte hamnar någonstans utanför den miljö där det redan är reglerat. Varje svar i den resulterande tabellen är direkt länkat till den exakta platsen i källdokumentet där det hämtades, så att ditt team kan verifiera varje resultat lika enkelt som att öppna själva filen, utan att behöva byta verktyg för att dubbelkolla AI:ns arbete. Och eftersom granskningen sker inuti NetDocuments tillämpas samma skydd mot dataförlust, åtkomstbehörigheter och informationsbarriärer som din organisation redan förlitar sig på automatiskt, varje gång, utan att någon behöver konfigurera dem separat för AI.

Resultatet blir en AI-driven dokumentanalys som smidigt integreras i befintliga arbetsflöden, utan att teamen behöver införa en ny plattform, flytta känsliga dokument eller göra avkall på styrningen.

---

---