От судебного спора к договоренности: AI в разработке стратегии урегулирования
#AI для юриста
Задача
Перед юридической командой стояла задача предложить клиенту варианты урегулирования конфликта, который уже перешёл в судебное разбирательство, но при этом появилась возможность мирного разрешения спора.
Как задача решалась без ИИ
Традиционно такая задача решается через:
ручной анализ законодательства и судебной практики
поиск возможных способов урегулирования
структурирование вариантов (процессуальные / внепроцессуальные)
подготовку аналитической записки или презентации для клиента
Это занимает значительное время и требует вовлечения юриста высокой квалификации.
Отсутствие быстрой структурированной базы для принятия решения
Необходимость подготовки понятного для клиента материала
Цель
Сократить время на подготовку аналитики и получить структурированный перечень всех возможных способов урегулирования спора с опорой на нормативную базу.
Какая задача стояла перед юристами
Что имели на входе
Судебный спор в активной стадии
Предложение от другой стороны о мирном урегулировании
Необходимость оценить и предложить клиенту оптимальные варианты
Технологии и процесс
Какие LLM были использованы
Для работы использовалась Perplexity (модель GPT-5.4, Comet)
Как выглядели промты
«Опиши способы урегулирования конфликта в российском праве, сделай описание по принципу разделения на процессуальные и внепроцессуальные, напротив каждого способа укажи ссылку на нормативный источник»
Что получили в результате
Структурированный ответ с классификацией способов урегулирования
Таблицу с описанием каждого варианта
Ссылки на нормативные источники
Материал, который можно сразу использовать в работе с клиентом
Фактически — готовую аналитическую основу для выработки стратегии.
Внутренние команды
Быстрая подготовка справок и памяток для руководства
Подробный кейс с примерами промтов для Perplexity. Узнайте, как сгенерировать разделы договора, проанализировать риски и получить готовый для доработки документ за сокращенное время.