Asystent umów z AI - wyszukiwanie zapisów w kontraktach i aneksach

Asystent umów z AI - do czego służy handlowcowi i działowi after sales

Firma z kilkuset kontraktami przewozowymi lub handlowymi traci czas nie na czytanie umów, lecz na ich szukanie. Handlowiec pyta o termin płatności, dział posprzedażowy o zasady odpowiedzialności za opóźnioną dostawę, a odpowiedź leży w trzecim aneksie do umowy ramowej, zapisanym jako skan. Asystent umów z AI skraca tę drogę: przyjmuje pytanie w zwykłym języku i wskazuje zapis, na którym opiera odpowiedź.

Według opisu SoftwareStudio asystent analizuje treść kontraktów i aneksów oraz regulaminów, a pracownik zadaje pytanie w systemie. Produkt o tej funkcji występuje pod nazwą LegalTrack AI. Ten artykuł opisuje mechanizmy, z których składa się takie rozwiązanie, i wymagania, jakie trzeba spełnić, aby odpowiedzi były wiarygodne.

Rodzaje pytań do asystenta

Pytania dzielą się na cztery grupy o różnym ryzyku błędu. Tabela porządkuje je od najbezpieczniejszych do najbardziej wymagających kontroli człowieka.

Pierwsze dwa wiersze nadają się do codziennej pracy działu handlowego. Dwa ostatnie wymagają zawsze wskazania źródła, a ocena skutków prawnych pozostaje zadaniem prawnika, niezależnie od jakości narzędzia.

Kto korzysta z asystenta na co dzień

Dział handlowy pyta najczęściej o warunki płatności i terminy realizacji. Pytają też o zasady zmiany zamówienia. Te pytania powtarzają się przy każdej ofercie, a odpowiedź musi być zgodna z umową ramową danego klienta, a nie z wzorcem firmy. Handlowiec, który zna zapisy, wystawia ofertę bez konsultacji, a ten, który ich nie zna, zwykle prosi o pomoc dział prawny.

Dział posprzedażowy pyta o zapisy dotyczące gwarancji, odpowiedzialności za szkody i terminów zgłaszania reklamacji. Pytania są pilne, bo za każdym stoi klient czekający na odpowiedź, a pomyłka oznacza obietnicę niezgodną z umową. Wyszukiwanie zapisu w kilka sekund zmienia sposób rozmowy z klientem, lecz nie zwalnia z odpowiedzialności za jej treść.

Przygotowanie bazy umów do analizy

Asystent odpowiada wyłącznie na podstawie tego, co znajdzie w bazie. Kontrakty rozrzucone po skrzynkach pocztowych i katalogach sieciowych trzeba najpierw zebrać, a następnie opisać i przekształcić w tekst. Ta praca jest mniej efektowna niż sama analiza, lecz decyduje o jej wyniku.

Skany i rozpoznawanie tekstu

Część umów istnieje tylko jako skan podpisanego egzemplarza. Zanim asystent je przeszuka, trzeba wydobyć z obrazu tekst usługą rozpoznawania znaków, na przykład modelem odczytu w usłudze Azure AI Document Intelligence. Błędy rozpoznawania przenoszą się do indeksu. Kwoty oraz terminy z takich dokumentów trzeba wyrywkowo porównać z oryginałem.

Metadane umowy

Samo brzmienie dokumentu nie wystarcza. Asystent musi wiedzieć, z kim zawarto umowę. Musi też znać okres jej obowiązywania oraz to, czy zastąpiła ją nowsza. Poniższy schemat jest przykładowy i pokazuje minimalny układ takich informacji w SQL Server.

CREATE TABLE dbo.Umowa (
    UmowaId       int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    Numer         varchar(40)   NOT NULL UNIQUE,
    KontrahentId  int           NOT NULL,
    DataZawarcia  date          NOT NULL,
    Status        varchar(20)   NOT NULL
        CHECK (Status IN ('obowiazuje', 'wygasla', 'rozwiazana'))
);

CREATE TABLE dbo.ZapisUmowy (
    ZapisId              int IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    UmowaId              int           NOT NULL REFERENCES dbo.Umowa(UmowaId),
    DokumentZrodlowy     varchar(40)   NOT NULL,   -- umowa podstawowa lub numer aneksu
    NumerParagrafu       varchar(20)   NOT NULL,
    DataObowiazywania    date          NOT NULL,
    Tresc                nvarchar(max) NOT NULL
);

Osobna tabela zapisów przechowuje treść w podziale na paragrafy, a nie jako jeden plik. Dzięki temu każdy zapis ma własną datę obowiązywania i własne źródło, co upraszcza obsługę aneksów.

Aneksy i brzmienie obowiązujące

Aneks zmienia wybrane paragrafy, a pozostałe zostawia bez zmian. Asystent, który znajdzie tylko pierwotny zapis, poda nieaktualny termin płatności. Asystent, który pomiesza zapisy z kilku dokumentów, poda odpowiedź, jakiej nikt nie zatwierdził. Trzeba więc ustalić, które brzmienie każdego paragrafu obowiązuje w wybranym dniu.

Wybór najnowszego zapisu na dzień pytania

Zapytanie grupuje zapisy według paragrafu i wybiera ten o najnowszej dacie obowiązywania, nie późniejszej niż dzień, którego dotyczy pytanie. Mechanizm opiera się na funkcji ROW_NUMBER w T-SQL.

DECLARE @UmowaId int = 42, @Dzien date = '2026-09-30';

SELECT NumerParagrafu, DokumentZrodlowy, Tresc
FROM (
    SELECT z.*,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY z.NumerParagrafu
                              ORDER BY z.DataObowiazywania DESC) AS rn
    FROM dbo.ZapisUmowy AS z
    WHERE z.UmowaId = @UmowaId
      AND z.DataObowiazywania <= @Dzien
) AS t
WHERE t.rn = 1
ORDER BY t.NumerParagrafu;

Wynik jest brzmieniem jednolitym umowy na wskazany dzień. Do indeksu asystenta trafia właśnie ono, razem z informacją, z którego dokumentu pochodzi każdy paragraf.

Zestawienie zmian wprowadzonych aneksem

Przy porównaniu dokumentów asystent zestawia paragrafy o tym samym numerze z różnych źródeł. Wynik ma formę tabeli, którą handlowiec może przejrzeć w minutę, zamiast czytać oba dokumenty od początku.

Reguła: asystent cytuje zawsze brzmienie obowiązujące na dzień sprawy, a nie najnowszy plik w katalogu.

Załączniki i hierarchia dokumentów

Umowa ramowa wraz z zamówieniami i cennikiem tworzy hierarchię, w której zapis szczegółowy zwykle ma pierwszeństwo przed ogólnym, o ile umowa nie stanowi inaczej. Kolejność pierwszeństwa jest sprawą interpretacji prawnej, dlatego asystent pokazuje wszystkie znalezione zapisy z ich źródłami, a nie rozstrzyga sporu między nimi.

Wyszukiwanie zapisu i odpowiedź z cytatem

Po przygotowaniu bazy działa ten sam schemat, co w innych asystentach opartych na dokumentach. System dzieli teksty na fragmenty, znajduje te najbliższe pytaniu i przekazuje je modelowi z poleceniem odpowiedzi wyłącznie na tej podstawie. Sposób połączenia własnych danych z modelem opisuje dokumentacja korzystania z własnych danych w usłudze Azure OpenAI.

Fragmenty według paragrafów

W umowach naturalną jednostką jest paragraf albo punkt. Dzielenie tekstu co stałą liczbę znaków rozcina zdania w połowie i oddziela wyjątek od reguły, której dotyczy. Fragmentowanie według numeracji zachowuje zależność między regułą a wyjątkiem, choć wymaga czystej struktury dokumentu.

Weryfikacja cytatu

Model językowy potrafi ułożyć cytat, którego w dokumencie nie ma. Prosty test po stronie aplikacji sprawdza, czy zacytowany tekst rzeczywiście występuje w źródle, po ujednoliceniu białych znaków.

static string Normalizuj(string s) =>
    System.Text.RegularExpressions.Regex.Replace(s, @"\s+", " ").Trim().ToLowerInvariant();

static bool CytatIstnieje(string cytat, string tekstZrodla) =>
    Normalizuj(tekstZrodla).Contains(Normalizuj(cytat));

Odpowiedź z cytatem, który nie przechodzi tego testu, nie powinna trafić do użytkownika. System pokazuje wtedy sam znaleziony paragraf albo informuje, że nie znalazł zapisu.

Pytania o rzeczy nieuregulowane w umowie

Największą pokusą modelu jest udzielenie odpowiedzi tam, gdzie umowa milczy. Pytanie o karę za opóźnienie w kontrakcie, który nie zawiera takiego zapisu, powinno kończyć się komunikatem o braku regulacji, a nie ogólną wiedzą o zwyczajach handlowych. Zachowanie to trzeba wymusić poleceniem systemowym i potwierdzić testem, bo bez jawnej instrukcji model łatwo wypełnia luki przekonującym tekstem.

Odmowa odpowiedzi nie jest porażką narzędzia. Dla działu prawnego informacja, że umowa nie reguluje danej kwestii, bywa cenniejsza niż domysł, bo wskazuje sprawę wymagającą aneksu albo osobnych ustaleń z kontrahentem.

Przykład z logistyki i reklamacji

Firma logistyczna realizuje setki kontraktów przewozowych miesięcznie. Pracownik działu handlowego musi szybko sprawdzić, czy umowa z danym klientem przewiduje ubezpieczenie przesyłki i na jakich zasadach. Bez asystenta otwiera kilka plików, a z asystentem otrzymuje właściwy paragraf i numer dokumentu, z którego pochodzi.

Dział posprzedażowy korzysta z tego samego źródła przy reklamacji dostawy. Pracownik pyta o terminy zgłaszania szkód i zasady odpowiedzialności przewoźnika, a następnie proponuje rozwiązanie zgodne z umową. Obsługę samych zgłoszeń opisuje artykuł o obsłudze reklamacji w chmurze, a sztuczną inteligencję w transporcie omawia tekst o programie TMS z AI.

Czego nie oddawać asystentowi

Asystent przyspiesza wyszukiwanie, ale nie odpowiada za decyzję. Cztery sytuacje wymagają zawsze konsultacji prawnika, niezależnie od tego, jak pewnie brzmi odpowiedź.

• Odstąpienie od umowy - skutki prawne zależą od okoliczności, których asystent nie zna.
• Kary umowne - wysokość i przesłanki wymagają sprawdzenia całego łańcucha dokumentów.
• Zapisy sprzeczne - pierwszeństwo między dokumentami rozstrzyga interpretacja, a nie wyszukiwanie.
• Umowy w obcym języku - tłumaczenie maszynowe może zmienić znaczenie terminu prawnego.

Poufność umów i uprawnienia

Kontrakty zawierają ceny oraz warunki handlowe, a także dane kontrahentów, których nie wolno ujawniać poza firmą. Wdrożenie musi więc opierać się na prywatnym środowisku, a nie na publicznym czacie. Materiały SoftwareStudio opisują takie środowisko w Azure, w którym dokumenty pozostają chronione przed nieautoryzowanym dostępem. Szczegóły podaje artykuł Azure i prywatny Chat GPT, a jego streszczenie na stronie producenta znajduje się w serwisie SoftwareStudio.

Uprawnienia na poziomie umowy

Handlowiec powinien widzieć umowy swoich klientów, a nie cały portfel firmy. Uprawnienia stosuje się przy wyszukiwaniu fragmentów, przed przekazaniem ich modelowi. Filtr po wygenerowaniu odpowiedzi jest spóźniony, bo treść zakazanego dokumentu mogła już wpłynąć na jej brzmienie.

Dane a trenowanie modeli

Przed wdrożeniem trzeba ustalić, czy treść umów i pytań służy do trenowania modeli, i zapisać to w umowie z dostawcą usługi. Dla Azure OpenAI zasady opisuje dokument o prywatności danych w usłudze Azure OpenAI, a ich brzmienie może się zmieniać, więc sprawdza się je bezpośrednio przed startem.

Osobną kwestią jest dziennik pytań. Zawiera on numery umów i nazwy kontrahentów, więc ma te same wymagania poufności co same kontrakty. Dostęp do dziennika mają administratorzy odpowiedzialni za jakość oraz osoby prowadzące audyt, a okres przechowywania zapisuje się w polityce firmy.

Kolejność wdrożenia w firmie

Wdrożenie zaczyna się od jednej grupy umów, na przykład kontraktów z największymi klientami, a nie od całego archiwum. Ograniczony zakres pozwala sprawdzić jakość odpowiedzi na dokumentach, które zespół dobrze zna, i wychwycić błędy, zanim dotkną całej bazy.

• Inwentaryzacja dokumentów - lista umów wraz z aneksami i załącznikami oraz ustalony status każdej pozycji.
• Uzupełnienie metadanych - numer i kontrahent oraz data zawarcia i status wprowadzone do rejestru.
• Test na wybranej grupie - pytania handlowców i działu posprzedażowego sprawdzone z wzorcem.
• Rozszerzenie zakresu - kolejne grupy umów dodawane dopiero po zaakceptowaniu wyników poprzedniej.

Analiza potrzeb przed wdrożeniem pokazuje, które pytania powtarzają się najczęściej i gdzie asystent przyniesie największy skutek. Ogólne podejście SoftwareStudio do wdrożeń opisuje artykuł Własny Chat GPT na platformie Azure.

Kontrola jakości odpowiedzi

Asystent umów wymaga stałego sprawdzania, tak jak każde narzędzie, którego wynik wpływa na decyzje handlowe. Podstawą jest zestaw pytań testowych z wzorcowymi odpowiedziami, przygotowany wspólnie z działem prawnym i handlowym.

Wskaźniki mierzy się przy uruchomieniu i po każdej zmianie konfiguracji, a także po dodaniu nowej grupy dokumentów. Zmiana, która poprawia wynik jednego wskaźnika i pogarsza inny, wymaga decyzji, a nie automatycznego wdrożenia.

Zestaw pytań testowych rośnie razem z bazą umów. Każdy przypadek, w którym pracownik zakwestionował odpowiedź asystenta, trafia do zestawu jako nowy test, dzięki czemu ta sama pomyłka nie wraca po zmianie konfiguracji.

Powiązanie z innymi asystentami

Wynik analizy umowy bywa potrzebny w innym miejscu. Dane o kliencie i historii kontaktów obsługuje CRM z asystentem AI, a procedury wewnętrzne asystent biura. Kontrakty w językach obcych wspiera asystent tłumacza LinguaSmart AI, ale przekład zapisu prawnego zawsze wymaga potwierdzenia przez osobę znającą terminologię. Zestawienie całej rodziny asystentów podaje artykuł SoftwareStudio AI Family.