اكتشف كيف تسهم تقنيات الذكاء الاصطناعي والأتمتة في إدارة دورة حياة العقود (CLM) في تبسيط سير العمل، وتعزيز الامتثال، وتحسين كفاءة إدارة العقود للشركات الحديثة.
المقدمة: صعود الذكاء الاصطناعي والأتمتة في CLM
نعم، هناك الكثير من الضجيج حول الذكاء الاصطناعي في المشتريات. إلا أن إدارة دورة حياة العقود (CLM) أصبحت هدفًا رئيسيًا للأتمتة والذكاء الاصطناعي، لأن العقود تقع في قلب كل قرار مالي وتشغيلي. فهي تحدد الأسعار، ومستويات الخدمة، والمخاطر، والالتزامات، والحقوق. ومع ذلك، لا تزال العقود في معظم المؤسسات تُنشأ وتُتفاوض وتُخزّن وتُراقب من خلال عمليات يدوية ومجزأة بدرجة كبيرة.
يؤدي هذا الواقع إلى تسرب في التكاليف، وثغرات في الامتثال، وبطء في دورات العمل، وضعف في الرؤية لكل من المشتريات والمالية. وتسهم أتمتة CLM في إزالة عبء إداري كبير، وتحسين الاتساق، وتسريع عمليات التعاقد، بما يدعم بشكل مباشر حماية الهوامش وتقليل المخاطر.
ويأخذ الذكاء الاصطناعي هذا التحول خطوة أبعد. فبما أن العقود تحتوي على كميات هائلة من البيانات غير المهيكلة، فإن الذكاء الاصطناعي ملائم بشكل استثنائي لاستخراج البنود، وتحديد المخاطر، ورصد الانحرافات، وإنشاء المسودات، والتنبؤ بتسرب القيمة.
بالنسبة لإدارات المشتريات، يعني ذلك قرارات توريد أسرع، وإدارة أفضل للمورّدين، ومواءمة أوثق مع النتائج التجارية.
أما فرق المالية، فيعني إدارة أكثر موثوقية للالتزامات، وتنبؤات أدق، وربطًا أوضح بين الالتزامات التعاقدية والأداء المالي.
وبالنسبة للفرق القانونية، يقل الوقت المستغرق في كشف المخاطر، بينما تكتسب فرق المبيعات مرونة أكبر ووقتًا أطول للتركيز على علاقات العملاء.
وبالتالي، هناك مبرر واضح للاستثمار في تقنيات CLM المتقدمة باعتبارها العمود الفقري لإدارة العقود الذكية.
ماذا يعني الذكاء الاصطناعي والأتمتة لإدارة دورة حياة العقود
لفهم كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي لتقنيات CLM الحالية والمستقبلية، لا بد من التعمق في أنواع الذكاء الاصطناعي المستخدمة:
معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
تُستخدم NLP لقراءة وتفسير نصوص العقود، وتمكّن من استخراج البنود، ووضع الوسوم تلقائيًا، وإنشاء البيانات الوصفية، ومقارنة عقود المورّدين بالمعايير المؤسسية. كما تساعد في اكتشاف اللغة غير القياسية، والالتزامات، والمخاطر، وشروط التجديد التي قد يتم إغفالها.
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
تُستخدم لإنشاء وصقل لغة العقود، واقتراح بنود بديلة، وتلخيص المستندات الطويلة، ومساعدة المفاوضين على فهم آثار التغييرات. كما تدعم بشكل متزايد تدفقات إدخال الطلبات وتوفر إرشادًا فوريًا أثناء التفاوض.
التعلم الآلي (ML) لاكتشاف الأنماط
تتعلم نماذج ML من العقود السابقة والتعديلات والنزاعات وأداء المورّدين لاكتشاف أنماط مثل البنود المرتبطة بتجاوز التكاليف أو المورّدين ذوي المخاطر المرتفعة. وتغذي هذه الرؤى التحليلات التنبؤية للمشتريات والمالية.
الذكاء الاصطناعي التنبؤي والتوجيهي
تتنبأ هذه النماذج بنتائج التجديد، وترصد التأخيرات المحتملة، وتقدّر الأثر المالي للالتزامات، وتقترح الشروط المثلى مثل جداول الدفع أو بنود الفهرسة.
أتمتة سير العمل الذكية / وكلاء الذكاء الاصطناعي
هنا يظهر مفهوم CLM القائم على الوكلاء (Agentic CLM)، حيث تنسق تقنيات الذكاء الاصطناعي خطوات التعاقد بين الفرق القانونية والمشتريات والمالية، وتدير الموافقات، وتنفذ قواعد العمل، وتحدّث الأنظمة الأخرى دون تدخل بشري.
وباختصار، أصبحت إدارة العقود المدعومة بالذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من CLM الحديثة.
كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي كل مرحلة من مراحل CLM
إنشاء العقود والصياغة الذكية
يقترح الذكاء الاصطناعي البنود، ويملأ القوالب تلقائيًا، ويضمن الامتثال للسياسات، مما يقلل الأخطاء ويسرّع بدء العقود.
المراجعة وتحليل المخاطر
تحدد نماذج الذكاء الاصطناعي البنود غير القياسية أو عالية المخاطر، وتكشف التناقضات، وتدعم فرق الشؤون القانونية في تركيز جهود المراجعة حيث تكون المخاطر أعلى.
الموافقات المؤتمتة وسير العمل
يتم توجيه الموافقات والتصعيدات والتوقيعات الإلكترونية تلقائيًا، مما يقلل الاختناقات ويضمن التنفيذ في الوقت المناسب.
المراقبة والامتثال المدعومان بالذكاء الاصطناعي
يتتبع النظام الالتزامات والمواعيد النهائية ومؤشرات الأداء، ويرسل تنبيهات استباقية للتجديد أو تقليل المخاطر.
التعلم المستمر والرؤى
يتعلم الذكاء الاصطناعي من كل عقد وتفاوض ونتيجة، ويغذي هذه الرؤى مرة أخرى في النظام، مما يحوّل CLM إلى نظام ذاتي التحسين.
تطبيقات واقعية
المشتريات: كشف الإنفاق خارج العقود
يحلل الذكاء الاصطناعي أوامر الشراء والفواتير ويقارنها بشروط العقود، ليكشف الانحرافات حتى مع مورّدين معتمدين، ما يحقق وفورات ملموسة.
مفاوضات المبيعات
يوفر الذكاء الاصطناعي معلومات فورية أثناء التفاوض، ويقترح بدائل مقبولة تحافظ على الهوامش وتسرّع إتمام الصفقات.
الشؤون القانونية: التقييم التنبؤي للمخاطر
يساعد الذكاء الاصطناعي الفرق القانونية على تصنيف العقود حسب مستوى المخاطر، واقتراح تعديلات دقيقة تتماشى مع المعايير المؤسسية.
تنفيذ الذكاء الاصطناعي والأتمتة في CLM
لا يُعد الذكاء الاصطناعي هدفًا بحد ذاته، بل وسيلة. ويجب البدء بتقييم العمليات، وتحديد نقاط الألم، واختيار حلول CLM القابلة للتكامل، وتشغيل مشاريع تجريبية منخفضة المخاطر، ثم التوسع التدريجي.
الاتجاهات المستقبلية في CLM المدعومة بالذكاء الاصطناعي
خلال 5–10 سنوات، ستنتقل المشتريات من أنظمة مجزأة إلى منظومة موحدة يقودها الذكاء الاصطناعي. وستصبح الصياغة الذاتية لغالبية العقود القياسية واقعًا، مع تركيز البشر على المراجعة والحكم الاستراتيجي.
وسيصبح الامتثال والمخاطر التنبؤية معيارًا، مما يحوّل CLM من نهج تفاعلي إلى نهج استباقي ووقائي.
الخلاصة: توظيف CLM الذكية لتحقيق ميزة تنافسية
نظرًا لأن CLM تعتمد بدرجة كبيرة على القواعد، فإن الذكاء الاصطناعي والأتمتة سيواصلان تحويل إدارة العقود من وظيفة بطيئة ومكلفة ومعرّضة للأخطاء إلى وظيفة استراتيجية تُمكّن فرق المشتريات والمالية والقانون من التركيز على ما يتطلب خبرة بشرية حقيقية.
في جاجير، نشهد بالفعل انخفاض الوقت الذي تقضيه الفرق في إدارة العقود إلى النصف، مع توقع تحقيق مكاسب أكبر مع تطور الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت.
