Icertis: как контракты на ИИ экономят $70 млн в год и 130 000 часов труда

В компаниях, где тысячи поставщиков и сотни тысяч контрактов, управление ими превращается в бесконечный поток рутины. Icertis, одна из ведущих компаний в области контрактного интеллекта, показала, как ИИ-агенты могут приносить миллионы долларов экономии, автоматизируя эту рутину. Например, крупная фармацевтическая компания, входящая в список Fortune 500, сэкономила $70 млн ежегодно, используя ИИ для контроля соблюдения коммерческих условий по более чем 250 000 контрактов. А европейский телеком-оператор выявил $35 млн потенциальной экономии после слияния, рационализируя контракты поставщиков с помощью ИИ.

Руководители отделов закупок сталкиваются с растущим давлением: им необходимо обеспечить экономию средств, управляя при этом все более сложными отношениями с поставщиками. Тысячи часов уходят на поиск документов, сверки, подготовку однотипных ответов и проверки, которые ничего не создают, а лишь удерживают процесс на плаву. Умножьте эти часы на ставку специалиста, и станет видно, в какую сумму обходится «просто работа руками». Сегодня это можно автоматизировать, но вопрос в том, кто в вашей нише сделает это первым.

Где утекают миллионы: реальность управления контрактами

В крупных корпорациях контракты, это не просто юридические документы, а стратегические активы, которые содержат огромный объём коммерческой информации. Однако на практике эта информация часто остаётся «запертой» в тысячах разрозненных соглашений. Руководители отделов закупок тратят часы на ручной анализ, чтобы выявить расхождения в ценах, оценить выполнение обязательств, найти скрытые риски или возможности для скидок.

Этот процесс медленный, подвержен человеческим ошибкам и требует колоссальных временных затрат. Отсутствие единой, доступной для анализа базы данных по контрактам приводит к упущенным возможностям для экономии, неэффективным переговорам и повышенным рискам. Например, упускаются скидки за объём, не соблюдаются условия возврата средств, или компания платит за несвоевременно выполненные услуги, просто потому что отследить это вручную невозможно.

Почему традиционные методы не справляются с масштабом

Большинство компаний используют либо устаревшие системы управления документами, либо гибридные подходы, где часть работы автоматизирована, а часть по-прежнему выполняется вручную. Эти системы могут хранить контракты, но не способны извлекать из них коммерческую ценность, анализировать данные и предлагать стратегические решения. Они не могут самостоятельно выявлять скрытые возможности для экономии, прогнозировать риски или сравнивать условия разных поставщиков в масштабе.

Bernadette Bulacan, главный евангелист Icertis, отмечает, что предприятия управляют тысячами соглашений с поставщиками, которые содержат огромный объём неиспользованной коммерческой информации. Стало ясно, что нужна не просто система хранения, а интеллектуальный инструмент, который превратит статичные контракты в динамичные стратегические активы. Так Icertis пришла к ИИ-агентам, способным автономно обрабатывать и анализировать контрактные данные.

Как спроектировали ИИ-агента для контрактного интеллекта

ИИ-агента спроектировали как централизованную систему для извлечения и анализа коммерческой информации из контрактов. Его основные функции:

• Извлечение данных. Автоматическое распознавание и извлечение ключевых условий, цен, сроков, обязательств и других коммерческих показателей из тысяч контрактов, независимо от их формата и языка.
• Анализ расхождений и возможностей. Сравнение условий различных поставщиков, выявление расхождений в ценах, обнаружение скрытых возможностей, таких как скидки за объём, бонусы или неиспользованные кредиты.
• Оценка рисков. Анализ контрактных обязательств и условий для выявления потенциальных рисков, связанных с несоблюдением, штрафами или изменениями рыночных условий.
• Подготовка к переговорам. Предоставление руководителям отделов закупок данных и рекомендаций для более выгодных переговоров, основанных на надёжной информации, а не на догадках.

Ключевой принцип: ИИ-агент должен не заменять человека, а дополнять его, автоматизируя рутинные задачи и предоставляя аналитическую поддержку для принятия стратегических решений. Цель, чтобы агент самостоятельно обрабатывал массовые и предсказуемые операции, а человека подключал только для выработки стратегии и принятия окончательных решений.

Внедрение и постепенная интеграция

Внедрение ИИ-агента осуществлялось поэтапно, чтобы обеспечить плавный переход и минимизировать риски. На первом этапе агент был сфокусирован на извлечении данных и базовом анализе. Постепенно, по мере накопления опыта и доверия, функционал расширялся. Руководители отделов закупок начали использовать агента для подготовки к переговорам, выявления скрытых возможностей и оценки рисков.

Важным аспектом стало обучение сотрудников работе с новым инструментом и демонстрация его ценности на конкретных примерах экономии. В результате, более 83% руководителей высшего звена теперь считают ИИ-агентов, управляющих бизнес-отношениями с клиентами, поставщиками и партнёрами, главным приоритетом среди всех вариантов использования ИИ.

Результаты внедрения ИИ-агента

Эти результаты показывают, что ИИ-агенты не просто автоматизируют процессы, а открывают новые возможности для стратегического управления. Экономия $70 млн в год для одной компании и $35 млн для другой, это не просто цифры, это прямое влияние на прибыльность и конкурентоспособность.

Как это внедрить у вас

Если ваша компания управляет большим количеством контрактов и отношений с поставщиками, ИИ-агент может стать мощным инструментом для повышения эффективности. С чего начать:

• Определите критические области. Выявите, где ручной анализ контрактов отнимает больше всего времени и где есть наибольший потенциал для экономии или снижения рисков.
• Начните с извлечения данных. Автоматизируйте процесс извлечения ключевых условий из существующих контрактов. Это обеспечит необходимую базу для дальнейшего анализа.
• Используйте ИИ для анализа расхождений. Позвольте агенту сравнивать условия контрактов, выявлять различия в ценах и условиях, а также находить скрытые возможности для скидок.
• Интегрируйте в процесс переговоров. Используйте аналитические данные, предоставляемые агентом, для подготовки к переговорам, чтобы они были основаны на фактах, а не на догадках.
• Фокусируйтесь на дополняющей роли ИИ. Агент должен автоматизировать рутину, но человеческий фактор, особенно в стратегических переговорах, остаётся ключевым.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру