如果您沒有注意到，人工智能（AI）正在成為一項非常重要的業務。並且可能沒有哪個領域的人工智能系統（即表現出智能行為的系統）的影響比法律部門更廣泛，更廣泛地說，在管理合同方面。考慮構成商業法的集體知識的巨大程度和花費在翻譯半結構化“法律術語”上的金額，這些“法律術語”包含了應該是核心的邏輯商業結構。
每個商業合同都像一個小知識庫，其中包含有關組織承諾（通常是法律義務），權利，補救措施和規則的關鍵數據，這些數據反映了過去做出的將影響未來業績的業務決策。不幸的是，收集了數以千計的這些文物不能提供“集體智慧”，可以有效地用於降低商業風險和提高公司的經濟價值。
因此，訣竅不僅僅是如何將法律合同數字化，而且還將如何將這些文檔轉換為與基於AI的技術和工具協同工作的結構化商業知識庫（其中經常提到的術語機器學習只是其中之一）創造這種集體智慧。
但是怎麼樣？這是否需要下一代AI工具？
答案是否定的（至少目前為止）。但是，如果您想構建這樣的商業智能，無論是在供應商合同的買方還是更廣泛地用於所有企業合同，您都應該採取三個基本步驟：
以合同存儲庫的形式建立有關所有合同的高級知識庫，以便在您的合同文檔中獲得對商業健康的高級自我意識。
從合同數據中獲取關鍵情報，以識別關鍵風險和潛在機會（例如，由於您而無人認領的資金）。通過訓練“機器”將法律術語解讀為細化合同條款級別（包括元數據），這就是人工智能開始繁重的地方。
開始在上游流程（例如，戰略規劃，談判，風險管理）中使用增強的商業智能，以大幅提高效率和效率水平來規劃，預測和優化您的商業決策。
在這篇介紹性文章中，我將探討人工智能的基礎知識及其與合同生命週期管理（CLM）的相關性，以便從業者可以從他們的合同中獲得更多的商業智能，併為這個爆炸性領域即將到來的創新做好準備。
背景：CLM 101
在關於CLM提供商Icertis * 的Spend Matters PRO Vendor Snapshot報告中，我談到了CLM的價值，我在此重複一遍，為後續的AI討論設置背景和基礎：
“沒有比合同更具基礎性或業務關鍵性的東西了。合同是最終的商業記錄系統，隨著價值鏈變得越來越複雜和外包，所需的業務敏捷性必須轉化為商業敏捷性。從根本上說，CLM系統有助於降低風險並防止價值洩漏，但對於實現支持協作的新商業關係，新的價值來源以及處理關係中風險的總體最低成本也將越來越重要。
[CLM]平臺可用於將協議從簡單的包含法律義務的商業工件轉變為用於滿足利益相關者（如股東，監管機構和非政府組織）的承諾“容器”。承諾還可以用作各種風險類型的風險緩解，這些風險類型也可以在系統中建模。因此，CLM平臺成為推動風險和合規性工作流程以及觸及合同的商業相關工作流程的一種方式。所有這些要求反過來決定了對功能更深且可高度配置的同樣敏捷的CLM平臺的需求（例如，API，分析，工作流集成，數據模型可擴展性等）。