Всем привет! Канал возобновляет работу после небольшого перерыва. В будущем вас ждет много публикаций про применение GenAI в юридической сфере, про юридические фирмы, которые уже работают практически без юристов, про юридические стартапы.

А пока сегодня речь пойдет о проекте, который построил бизнес на юридической лазейке в американских налогах, автоматизировав процесс смены налогового резидентства штата.

1. Речь пойдет про проект - https://savvynomad.io/ Проект, который позволяет экономить на налогах американским гражданам, проживающим за рубежом.

2. В США нет как такового налогового резидентства. Это значит, что даже если вы не живете в США, вы обязаны платить налоги в США (обычно, если вы не живете в стране более полугода в течение года, то вы не считаетесь ее налоговым резидентом и налоги этой страны не платите). Однако основатели проекта нашли способ, как уменьшить налоговое бремя (а налоги в США весьма высокие).

3. Основатели нашли лазейку в том, что в каждом штате своя шкала подоходного налога, а в некоторых он практически равен нулю (например, во Флориде или Южной Дакоте). Таким образом, становясь резидентом определенного штата можно сэкономить до 22% на налогах. Федеральный налог все равно платить придется, но налог штата можно свести к нулю.

4. С точки зрения продукта достаточно заполнить онлайн-форму, заверить документы у нотариусу через сам сервис (в США нотариат менее зарегулирован, чем в Европе, поэтому там очень развит онлайн-нотариат, и почти все документы можно заверять онлайн). Далее клиент едет в подобранный ему штат и получает там права и регистрацию в качестве избирателя. Позже сервис сопровождает разрыв связи с твоим предыдущим штатом. И все, теперь ты платишь сильно меньше.

5. Проект также берет на себя последующее сопровождение вашего резидентства (например, получает почту в штате, где вы теперь резидент, сканирует ее и отправляет вам на электронную почту). Конечно, проект не использует GenAI, но эффективно и просто решает очень актуальную проблему для граждан США. При желании можно все процессы перевести на ИИ-агента, чтобы еще больше автоматизировать бизнес и сократить издержки.

Стартап Tomorro, использующий ИИ для договорной работы, привлек 25 млн евро

1. Недавно стало известно о достаточно крупном раунде проекта французского Tomorro (https://www.tomorro.com/). Учитывая, что для компании это был, скорее всего, раунд А, то оценка проекта могла составить 120-140 млн евро.

2. С точки зрения целевой аудитории Tomorro таргетирует инхаус юристов, а также всех тех, кто так или иначе вовлечен в согласование договоров (проджект-менеджеры, финансовые специалисты, коммерческие команды). Основной продукт - это ИИ-агент Oro, использующийся при работе с договорами.

3. Среди основных функций ИИ-ассистента есть contract review, когда ИИ анализирует весь договор и выделяет отсутствующие положения, положения, которые не соответствуют принятой в компании политике, необычные положения и положения, которые можно принять. Также есть возможность задать ассистенту вопрос относительно содержания договора и ответить на вопросы (какие основные риски; принимали ли мы данное условие в прошлых контрактах и т.д.).

4. Любопытная функция - формирование contract policy. Это когда ИИ анализирует ваши темплейты и формулирует правила и стандартные положения, которые вы обычно принимаете или не принимаете. Такой contract playbook может быть использован для переговоров и быстрой оценки общего содержания контракта.

5. Также есть функция data extraction по всей библиотеке договоров или по конкретному договору. Можно установить напоминания о истечении важных дат, извлекать данные в структурированном виде.

6. У продукта также есть почти все классические функции для contract management software: генерация новых темплейтов и положений, управление доступом, система одобрений, электронная подпись, хранение документов.

Продукт ориентирован прежде всего на инхаус и коммерческие команды при работе с более-менее стандартными контрактами. Вряд ли он подойдет для юрфирм. Сейчас у компании более 2000 клиентов, преимущественно средний бизнес.

Яндекс открыл бета-доступ к своей нейросети для юристов. Как утверждается, она имеет доступ к актуальной практике и законодательству. Основной вопрос - это то, как она будет исключать «галлюцинации» и обеспечивать надежность выдаваемого результата. Все, кто хочет протестировать юридическую нейросеть от Яндекса, могут подать заявку ниже по ссылке.

Проект Definely для юристов консалтинга привлек 30 млн долларов в раунде B

1. Строго говоря, рынок legal tech для юристов-инхаусов и юристов консалтинга - это два совершенно разных рынка. Частично эти продукты взаимозаменяемы, есть более-менее универсальные продукты (типа Westlaw), но концептуально у этих инхаусов и юристов консалтинга разные потребности. Проект Definely (https://www.definely.com/), который недавно привлек 30 млн USD (что означает текущую оценку в районе 150 млн USD), целится именно в юристов консалтинга. Не удивительно, что его основатели - два юриста известной фирмы Freshfileds.

2. Список клиентов впечататляет. Это в основном крупные и именитые международные фирмы - DLA Piper, Slaughter & May, Dentons, A&O Sherman, Eversheds и т.д.

3. Definely упрощает работу со сложными договорами и весь продукт построен на том, чтобы сократить время драфтинга сложных документов. Среди основных фич: (i) возможность загрузить библиотеку стандартных договоров юридической фирмы и потом использовать для подготовки драфтов, включая умный поиск по отдельным положениям, определениям, приложениям; (ii) вычитка документа на предмет правильности использования defined terms и кросс-ссылок (ох, сколько это занимает времени вручную!); (iii) вычитка на предмет внутренних противоречий и нестандартных положений; (iv) подготовка саммари документа и возможность задать вопрос по документу и получить ответ (вот тут уже используется LLM и общение с ИИ-агентом в стиле ChatGPT); (v) продвинутая вычитка по более чем 100 параметрам (поиск drafting notes, пропусков, пунктуационных ошибок и т.д.).

5. Нельзя сказать, что функционал уникальный, но Definely достаточно успешны с точки зрения крупных клиентов и сейчас основная стратегия компании - построение юридических ИИ-агентов, которые смогут выполнять уже более сложные задачи (планировать задачи, разбивать задачи на части, самостоятельно выполнять их и проверять за собой). Что примечательно, продукт работает в MS Word, то есть можно работать как обычно, не меняя текстового редактора.

6. Из достаточно уникальных фич: подготовка issues list к проекту договора в форме красиво оформленной таблицы в Word с описанием вопросов для осбуждения, ссылками на пункт, релевантными цитатами из договоров.

7. По оценке самой компании их продукт позволяет экономить 40-70% времени юристам в консалтинге, что на самом деле очень много.

Что инхаус-юристы реально думают про ИИ

Недавно издание Rollonfriday опубликовало небольшую часть своего исследования о том, что юристы-инхаусы думают о применении ИИ юридическими фирмами (https://www.rollonfriday.com/news-content/house-lawyers-reveal-how-they-want-firms-use-ai). Rollonfriday традиционно считается немного "желтым" изданием, но зато цитаты и мнения крайне откровенны. Выборка - это в основном юристы в Англии, но тренд показателен.

Основные инсайты:

1. Недоверие к результатам работы ИИ
Юристы указали, что использование ИИ "ненадёжно и неприемлемо для как правило сложной юридической работы". Один просто высказался, что "Я не доверяю результатам [работы ИИ]".

2. Многие обеспокоены, что данные их компании как клиента будут использоваться для файн-тюнинга ИИ
"Я бы хотел знать, когда компании это [используют клиентские данные для обучения] делают, и убедиться, что они не используют информацию моей компании для обучения ИИ."

3. Многие ожидают уменьшения счетов за услуги
И при этом не готовы платить за искуственное раздувание счетов, например, когда ИИ сделал вычитку проекта договора за 10 минут, а в счете указана работа юриста по вычитке, якобы занявшая 4 часа.
"Я был бы в ярости, узнав, что с меня взяли плату за чьё-то время и навыки, только чтобы потом выяснить, что основную работу проделал ИИ".

4. Нулевая толерантность к галлюцинациям ИИ и ожидание от юристов проверки работы ИИ
"Получить что-то, сгаллюцинированное ИИ, могло бы разрушить отношения".

5. Многим не хотелось бы, чтобы юристы теряли базовые навыки из-за ИИ
"Меня беспокоит возможная мозговая атрофия, если профессиональные работники умственного труда, такие как юристы, станут всё больше зависеть от ответов, выдаваемых LLM, который «переварил» некоторую судебную практику".

Самый дорогой legal tech-стартап Harvey показал работу deep research

1. Недавно Harvey привлёк $300 млн в раунде Series E при оценке $5 млрд, что сделало его самым дорогим legal-tech-проектом. Я уже писал о нём какое-то время назад: он был одним из первых, кто начал применять генеративный ИИ для решения юридических задач.

2. Вскоре после раунда команда анонсировала, как они используют deep reasoning для юридических задач. На демонстрационном видео видно, как платформа поэтапно собирает источники и формирует ответ на правовой вопрос: https://www.loom.com/embed/a180ea3b86db40078bfba02526f87da7

3.Ради эксперимента я задал тот же вопрос ChatGPT (модель o3, режим deep research), и...ответ оказался практически идентичным.

4. Возникает логичный вопрос: в чём ценность именно Harvey? Один вариант — собственный проприетарный RAG-стек, evals и rerank, которые почти исключают галлюцинации. Сейчас даже reasoning-модели иногда ошибаются, например, в номерах статей закона.

5. Второй вариант — экономика. В ChatGPT deep research ограничен 25 запросами в месяц, хотя сейчас этот режим доступен также и через API. Harvey, возможно, предоставляет клиентам неограниченное количество таких запросов и имеет корпоративный контракт с OpenAI с более низкой ценой за токены.

6. Для сложной интеллектуальной работы, такой как правовые рассуждения, сегодня по-настоящему пригодны только reasoning-модели в связке с deep research. На практике остальные решения пока заметно уступают.

Японский (!) legal tech стартап привлек 50 млн долларов

1. Честно говоря, сам удивился, прочитав про японский проект LegalOn, который в недавнем раунде поднял 50 миллионов долларов, доведя общую сумму финансирования до 200 миллионов долларов. Только посмотрите на цифры:

- у компании более 7000 (!) клиентов в Японии, США и Великобритании;
- более 25% всех публичных компаний в Японии используют этот продукт;
- по оценке самого проекта, их решение сокращает срок согласования контракта в 8 раз.

2. Что касается самого продукта, то он расчитан прежде всего на инхаус юристов (https://www.legalontech.com/). Основная фича - это анализ договоров, выявление потенциальных рисков, несбалансирвоанных положений, предложение альтернативных положений договора и помощь в аргументировании своей позиции. В принципе стандартный набор фич для решения в области contract negotiation assistant, но что оличает проект, так это доступ к более 50 playbooks по согласованию самых разных типов контрактов, написанных профессиональными юристами.

3. Кроме того, сами клиенты могут делать свои playbooks, исходя из своих внутренних стандартов, и на основании именно данных стандартов LegalOn будет проверять все проекты договоров. Пример такого playbook можно посмотреть на сайте. Например, вот такой документ в отношении data processing agreement - https://www.legalontech.com/contracts/data-processing-agreement-dpa

4. Это только тестовая версия документа, но идея понятна: у ИИ есть четкие критерии для анализа договоров, которых он должен придерживаться. Решение также может быть идеальным для юридических фирм, у которых есть большой объем своих стандартных договоров (например, свои SPA, SHA).

5. В России, как и в принципе в русскоязычном пространстве, такого решения нет, так что ниша свободна.

UPD. Подсказали, что все-таки в России есть аналог LegalOn. В следующем посте будет обзор на них.

Есть несколько путей, как юридические фирмы обычно работают с юридическими инновациями. Некоторые просто покупают готовые решения (например, Bird and Bird активно внедряет Legora), некоторые - создают инновационные подразделения внутри (например, Freshfields Labs), некоторые - покупают юридические стартапы (например, Cleary Gottlieb купила Springbook AI). В России недавно ККМП создала свою отдельную legal tech дочку и выпустила на рынок первый продукт - FileHunter 👏👏👏

Fearn - проект, который упрощает подготовку и подачу патентных заявок в США

1. На недавнем демо-дне ведущего акселератора Speedrun (от фонда a16z) мое внимание привлёк проект Fearn (https://fearn.ai/). И прежде всего — тем, насколько продуман подход, который выбрал этот проект.

2. Основатель был IP-юристом в крупнейшей в США фирме Morrison Foerster. Он столкнулся с вполне стандартной проблемой: сокращение бюджетов клиентами, высокие ставки в юридических фирмах, постоянный риск выйти за пределы бюджета и необходимость списать значительную часть времени. Тогда ему пришла идея автоматизировать подачу патентных заявок.

3. Во-первых, вместо того, чтобы делать очередной продукт на основе публичных моделей (OpenAI, Anthropic), он сразу выбрал путь дообучения своей гиперкомпактной модели на уникальных данных. Это должно давать бÓльшую точность и надёжность в вопросах подготовки патентных заявок и описаний формул изобретений, исключать галлюцинации и обеспечивать возможность работы на клиентском "железе".

4. Во-вторых, продукт работает только на серверах компании-клиента (облачной версии нет), то есть данные не покидают контур юридической фирмы. Это особенно важно для сферы IP, где любая утечка данных может привести к спорам о том, кто первым разработал то или иное решение.

5. В-третьих, учитывая, что для патентных заявок прежде всего нужна техническая экспертиза, при дообучении моделей проект активно использовал проприетарные датасеты. Это должно давать преимущество перед универсальными моделями, у которых просто нет такой глубины «понимания» технических нюансов.

6. Помимо этого у проекта есть стандартный джентльменский набор для хорошего B2B-стартапа: интеграция в Word, SOC2-сертификация, GDPR и CCPA-комплаенс.

7. Пока данных о финансировании нет, но учитывая, что сейчас на рынке legal tech наблюдается некоторый бум (будет отдельный пост об этом), скорее всего они привлекут от 1 млн долларов уже на seed-раунде. В России такого продукта нет. Теоретически он возможен, но вопрос в экономике — цены на патентование в России на несколько порядков ниже, чем в США.