这篇文章最初写成由铁山赞助的深入AI报告的一部分，并撰写，编辑和出版对准我们的透明Emerj赞助内容指南。了解更多关于我们的思想领导和内容创建服务于我们的思想领导服务页面。
有效地利用数据获得洞察力是任何大型企业的关键，它似乎不足为奇，现在人工智能应用于数据搜索和发现信息自动化的业务领域，如加工法律，承包和人力资源。
对于大型企业来说，庞大的法律和人力资源文档可能会使处理和管理其中的数据面临严峻挑战。人工智能正被用于帮助这些行业的企业有效地聚合、管理和从他们收集的数据中获得洞察力。在现实世界的商业术语中，人工智能似乎有助于减少处理数据和获得洞察力所需的时间，或者实现自动化，从而直接提高业务运营的效率。
马克西米利安·范思哲博士，CEO和总裁Neurala，似乎也同意，借力数据，以减少成本和时间可能会从AI实现最佳业务成果中：
In our business experience, reducing costs/improving process and quality of a product/service for our customers is the best answer to the question ‘Is AI good for me?’ When AI application results in a lower cost and better product, then the answer is clear to the customer and the industry as a whole.
在大公司企业的法律和人力资源团队可以处理数千个日常合同。这可以从包括数据：
传统的数据管理软件似乎也有他们多少可以增强人的团队能力方面的限制。这种业务场景的就是AI搜索和发现软件似乎将整个垂直行业最大的价值。在这种情况下，价值主张AI搜索和发现工具是处理大量的传入能力以及传统精度，同时减少了工艺花费的时间的一个合理的水平的企业数据。
在这份报告中，我们讨论了人工智能目前在法律、合同管理和公司人力资源部门帮助实现自动化的一些关键业务功能。
哪里AI可以帮助企业利用合同数据，提高常见的业务功能不同行业可能围绕症结：
- 帮助企业律师和人力资源部门的员工找到一个快速和可重复的方式最相关的合同文件
- 寻找一种方法来把所有的合同文件和刚刚问一个问题的内容上下文搜索通过
- 比较和利用旧的合同，以确定与在其他类似的合同中采用了新的合同或推荐的条款可能存在的差异。
在下面的章节中，我们深入地研究AI使用情况：
- 法律和合同管理
- 合同管理公司的法律团队
- 研发运营
- 资产管理
- 人力资源
- 内部会话接口客户服务
- 招聘中的应用筛选
法律和合同管理
在一个2017年报告咨询公司毕马威（KPMG）收入流失的这个数字，估计由于不良的合同管理问题，如缺少的交付日期，如17％，合约价值的40％之间。
合同管理是大多数企业的必要组成部分，并援引上述可能意味着迫切需要的大企业找到更好的方法来组织，自动分类和存储这些数据以一种易于可查询的方式，收入流失的数字。
大型企业的法律团队或许能够克服使用AI一些挑战。智能软件可以帮助找到方法来削减采取跟踪和监控他们的所有合同的时间。例如：
- 公司律师可以通过一个简单的搜索查询来访问协议的最新副本，而不必联系会计团队的员工。
- 法律团队可以找到安全地将文档与私人信息（如客户详细信息）共享给外部律师事务所的方法
- 团队可以使用人工智能软件来看看历史上的合同，可能是相关的，意图削减起草新合同所需的时间的任何新项目。
合同管理公司的法律团队
公司律师需要通过过数以千计的法律文件，如保密协议和供应链合同的阅读，并确定他们的雇主的任何问题。传统上，它需要多年的律师，以获得经验，以确定这些文件可能导致损失的条款。此外，这样的任务是劳动密集和费时。
麦肯锡估计22%的律师工作和35%的律师助理工作可以自动化。人工智能合同管理软件已经在法律合同管理应用程序中得到验证，其执行精度与人类律师相当。例如，在一项研究拥有超过二十年的律师事务所和公司经验的一组20名律师进行对垒的AI合同管理软件被发现在5个不同的保密协议的问题。人工智能软件据说来自学术界，数据科学家，法律和机器学习专家投入开发。
人工智能软件据称培训了其中合同问题被打成现行保密协议的数据集。这使软件“理解”时未标记的新发展区呈现什么使文本的某连锁合同问题。
该研究权利要求中的AI软件在85％相比，人的律师时达到的94％的平均准确率。此外，该软件管理审查合同，在26秒内，而不是人的律师，谁拿92秒。
基于AI-合同管理工具，可定制，以合法使用的情况下，给他们添加背景来分析文件。
研发运营
有跨越多个全球站点研发运营的大型企业可能会从中受益，采用基于AI-合同管理自动化，更是因为合同直接影响到这些企业的底线。
克里斯托弗·索尔特绍洛伊，CTO在汽轮机，看到搜索和发现AI被施加到在生命科学R＆d操作：
搜索和发现是人工智能中一个被低估的巨大领域。这种人工智能最擅长于发现新的假设或结合现有的假设。人工智能几乎是处理大量数据的唯一可行方法。搜索和发现人工智能是唯一能够产生新发现的，可能成为药物公司。
例如，制药公司可能会使用AI发现新药。公司可能与AI厂商合作，分析他们对药物分子和他们的财产已有数据的宝库，在本质上创造了“分子建模软件”，能够以数字重新创建这些药物分子。
然后机器学习算法可以用来预测新的分子，这可能是相关的药物发现和开发的药物特性。该制药公司收集现有的数据将被策划，标记，和由机器可读的。
这使得公司能够预测潜在药物分子的晶体结构和性质。人工智能软件可能有助于从大量的数据跟踪中管理和引导出可操作的见解，这些数据跟踪包括多种数据类型，包括纸质记录、图像和视频。
根据亚历克斯Zhavorokov博士，创始人兼首席执行官，Insilico医药，在AI执行最后一步包括测试和测量业务成果。
在目前使用非AI软件产品数据管理公司，有可能使周围可以在由AI-动力系统通过提高业务运营效率带来的额外收入商业案例
大型企业可能与其他企业签订数千份研发合同和协议。例如，这些公司通常承担着为一组特定的原材料供应商更新特定条款的风险。在这种情况下，企业传统上使用一个由合同专家组成的人工团队，他们通过手工搜索这些合同来确定条款的措辞方式。毫不奇怪，这次行动需要大量的人力和时间。对于使用人工智能的企业来说，最大的影响可能是降低了处理所有研发数据的成本和合规风险。
资产管理
各个行业的大型企业通常具有在每个地域广泛的产品范围的几个全球工地。从本质上说，这归结为一个事实，即目前的产品，服务和供应链的公司在这一领域签署的合同通常是高度定制。被施加AI优化管理和保养与削减找到有关这些资产的信息内的信息所花费的时间的目标企业资产。
例如，一家大型制造企业可能需要生成和组织多种类型的，并与不同的详细程度发票。寻找和提取这些合同信息，并查明公司可以协商更优惠的价格为他们花费大量的人工和时间的领域。AI软件解决方案和机器人过程自动化的机器人已经被证明，以减少此类操作的时间和成本与精度水平相当的人的分析师。
有研究出版物的证据重点发展的方法来使用人工智能搜索和发现工具改进业务决策。使用AI数据资产管理应用的几个例子搜索和发现可能是：
- 人工智能软件可以输入从合同中提取的有关产品安装基数的历史数据，以产生积极的促销和市场营销活动，以便更换或升级。
- AI软件也可以在权利要求的保修数据合同训练，然后施加到识别甚者。企业可以识别任何不当索赔，并使用人工智能软件来识别从服务中的文件和分析缺陷报告趋势调整的保修时间或预算。
基于人工智能的资产管理软件可能有助于企业使用传感器预先建立在机器和维护日志上的数据，显示机器的使用年限和性能历史，以预测其故障的可能性。
例如，石油和天然气生产厂天生就设在偏远地区。管理机器上传感器收集的数据、勘探和生产数据以及维护日志可能是一项挑战，而且成本高昂。人工智能可用于为所有现场数据生成基于云的数据库。
然后工程师可能能够在搜索查询输入“时，是阀门被替换是什么时候？”或“什么备件，我需要在未来3个月？”那么AI的软件可以自动检索有关瓣膜置换从维护日志或机械性能目前预测的内容为未来3个月的相关信息。
人力资源
会话接口为内部客户服务
人工智能可能会被跨多个行业的应用到人力资源（HR）应用程序。例如，今天AI软件可能能够支持决策和企业管理职能的人力资源。
数据搜索和发现AI应用被应用到提高员工-HR沟通，一些企业能够使用会话接口，让自己的员工约节日列表或访问他们的牙齿好处记录访问数据。
各行业，可以成功地在机器可读的格式组织和构造他们的数据可能会去到是可以先对人力资源相关的数据提供了基本的搜索和信息恢复服务的，这可能是在文件的形式，图像业务或视频。
使用AI HR系统可以用问答的数据集进行接口，并使用自然语言处理，通过内容了解员工的查询和返回信息从一个预定义的数据库。这些解决方案也可能被用于共享有关其他利益或与各行业企业的员工工资记录的信息。
AI可能持有HR员工通信应用的承诺由于多数大型机构已产生和内部企业HR文件收集troves。允许员工在合适的时间带来了更快的操作可能是这里AI的附加价值访问正确的信息。
招聘中的应用筛选
在大公司的招聘部门需要筛选和过滤数以千计的传入工作申请和简历。传统的招聘管理软件，帮助加快这一任务勉强通过基于规则的自动化，但企业仍可能会发现这个任务挑战。
AI申请人管理软件可能很多价值不同行业通过学习超过每次租用周期寻找最适合的申请者获得更好的添加到人力资源团队。各行业的AI软件可以帮助雇主识别谁可能会选择留在公司或长或可以执行最有潜力的新兵。
那里就是例子AI厂商谁已经提供的AI-基于应用软件的筛选。今天的商业AI-软件可以聚集招募渠道或与考生交流的电子邮件的数量雇用数据，如租金的来源。此外，该软件还可以基于数据“理由”，收录从由软件在雇用数据中观察到申报的要求和趋势较佳的候选人名单。
人工智能搜索和发现工具可以让雇主超越简单的关键字搜索，通过自然语言提问来识别最适合的申请人。
例如，在一家保险公司人力资源经理可能受益于人工智能搜索和发现工具应用到招聘数据。经理或许能问自然语言问题，说明他们的需求和AI软件可以检索筛选应用安装与该考生需要先联系信息以及需要的清单。
AI数据搜索和发现工具，可能允许在给雇用的最佳人选他们的见解的方式在大型企业的人力资源团队来查询招聘数据，同时削减在“候选搜索的时间。
结论对AI思考法律，合同管理和人力资源
大型合同管理可能是一个领域，AI软件今天可以提供现实世界的商业价值。如果在重工业或生命科学行业的公司都面临着大量具有变化的更新日期和重新谈判条款的采购合同，人类的合同分析师可以花几百个小时审查他们。其审查的准确性也可能因遭受只是人为错误。
AI的软件可以帮助企业提取基于其内容的数据和分类合同。企业可以更迅速地审查合同，并在他们的组织更加轻松地组织和访问特定的合同信息，以减少任何合同纠纷。这可以降低成本和花费的时间审查并通过合同进行排序。
这很可能是真实的，从合同管理AI应用提供最高的增值服务可能是企业与大量的合同。在接下来的两到五年，这种技术可能是相关的大部分公司。
Zhavorokov补充说，在短期内，企业可能看起来从他们的数据获得洞察力，这可能会帮助他们更好卖：
对于企业的短期商业价值来源于市场准入和更好地推销自己的产品的能力。早期的R＆d并不影响CEO的表现。
标题图片来源：贝恩马扎＆Debski LLP
