Издания и мероприятия для банковских специалистов:
 
Методический журнал
Bнутренний контроль в кредитной организации
Описание изданияСвежий номер Архив Приобрести/Подписаться
Выходит один раз в квартал.
Объем 112 с. Формат А4.
Издается с 2009 г.
 
 

Как вычислить исковую нагрузку российских компаний: модели Legal Tech

Размещено на сайте 11.09.2019
Активы и обязательства компании могут возникать не только из ее обычной хозяйственной деятельности, но и из судебных процессов, в которых она участвует. Эти активы и обязательства не отражаются в бухгалтерском учете до вступления судебного решения в силу, но могут представлять большой риск или, наоборот, возможность для контрагентов. Как модели лингвистического анализа помогают прогнозировать исход дела?
 
Илья МУНЕРМАН, «Интерфакс ЛАБ», директор исследовательского центра
Никита ФЕДОТОВ, Объединенное кредитное бюро, аналитик
 
 
Приводятся извлечения из статьи. Полную версию материала читайте в журнале. Подписаться
 
 
При точной формулировке вопроса алгоритмы могут конкурировать с юристами и иногда превосходить их.
Лингвистические технологии позволяют сформировать релевантное факторное пространство, распознавая такие n-граммы, как «статья такая-то НК РФ», «регулярные перечисления в пользу недобросовестных контрагентов», «нарушение договора поставки» и т.д.
Оценку искового бремени можно использовать как фактор комплексного финансового анализа предприятий.
Встречные иски пока не поддаются прогнозированию, так как за каждым из них стоит целая история сложных взаимоотношений между сторонами судебного процесса, которые трудно распознать и спрогнозировать алгоритмически.
Распознавание и классификация третьих лиц, таких как юристы или эксперты, представляют огромный интерес, так как позволяют понять истинную успешность юридической компании, а также оценить убедительность выводов эксперта на основе анализа череды процессов.
 
 
 
 
Другие проекты группы «Регламент-Медиа»