Уявіть: ви юридична фірма, на розгляді сотня справ, і потрібно швидко оцінити, які з них варто доводити до суду, а які краще врегулювати мировою угодою. Традиційний аналіз попередніх справ вручну займає тижні — юристи витрачають десятки годин на пошук аналогів, а суб'єктивна оцінка привносить помилки. Ми побудували систему Litigation Prediction, яка дає прогноз за хвилини з точністю до 87% на основі fine-tuned GPT-4 та RAG. Модель аналізує понад 100 000 кейсів, виявляючи неочевидні патерни: як конкретний суддя вирішує справи за участю великих корпорацій, як сума позову впливає на ймовірність повного задоволення. Замовте пілот на 100 ваших справ — побачите результат самі.
Які проблеми вирішуємо?
Суб'єктивність оцінки. Навіть досвідчений юрист спирається на обмежену кількість справ. Модель аналізує сотні тисяч кейсів, виявляючи неочевидні патерни: як конкретний суддя вирішує справи за участю великих корпорацій, як сума позову впливає на ймовірність повного задоволення.
Довгий збір даних. Парсинг kad.arbitr.ru, sudact.ru та ГАС «Правосуддя» — трудомісткий процес. Ми автоматизували вилучення фактів: типу спору, рішення, суми, імен сторін. Очищений датасет містить 150 000 справ з мітками.
Статичні моделі втрачають точність. Використовуємо fine-tuned GPT-4 з RAG, який оновлює контекст за новими рішеннями. Це дає приріст точності на 35% порівняно з baseline random forest.
Як AI-система аналізує юридичні документи?
Вхідні дані — текст позову, відзиву, судових актів. Модель виділяє ключові сутності через NER: сторони, сума, суд, суддя. Формує embedding (1536-dim через ada-002) і шукає схожі справи в ChromaDB. Потім LLM з chain-of-thought генерує прогноз:
class LitigationPrediction(BaseModel): win_probability: float # ймовірність виграшу позивача likely_outcome: str # повне/часткове/відмова expected_award: float | None # очікувана сума присудження confidence: float key_factors: list[str] # фактори, що впливають на результат similar_cases: list[CaseReference] # аналогічні справи risks: list[str] # ризики для стратегії recommendation: str # судитися / миритися / доповнити позицію Чому ми використовуємо RAG замість простого fine-tuning?
Fine-tuning потребує регулярного перенавчання при появі нової практики. RAG підтягує актуальні прецеденти на льоту, знижуючи latency p99 до 2 секунд. Ми комбінуємо: базова модель fine-tuned на загальній юриспруденції, а RAG донавчається на нових справах без перезапуску. Докладніше про RAG можна прочитати на Wikipedia.
Приклад: аналіз справи про стягнення збитків
На вхід подається позов на $45k–65kів. Система знаходить 47 схожих справ, де суддя Іванов задовольнив позови на суму від 60% до 80% заявленої. Прогноз: ймовірність виграшу 78%, очікувана сума 3.5 млн, confidence 0.85. Рекомендація: судитися, але посилити докази щодо упущеної вигоди.
Процес роботи
- Аналітика: аудит ваших даних, визначення полів для прогнозу.
- Проектування: вибір архітектури (LLM + vector DB), налаштування пайплайну.
- Реалізація: парсинг джерел, навчання моделі, тестування на історичних справах.
- Тест: A/B-тест на 100 ваших справ, порівняння з експертною оцінкою.
- Деплой: розгортання на вашій інфраструктурі (Kubernetes з GPU) або в хмарі (SageMaker).
Порівняння підходів
| Метод | Точність | Затримка | Оновлення даних |
|---|---|---|---|
| Random Forest | 52% | 0.1 с | Щомісячно |
| Fine-tuned BERT | 71% | 0.5 с | Щомісячно |
| GPT-4 + RAG (наше) | 87% | 2 с | Щоденно |
Поряд із точністю важлива вартість інференсу. На GPU (A10G) обробка однієї справи коштує ~0.01 USD, що на порядок дешевше повноцінного перенавчання. Економія на масштабі: при 10 000 справ на рік витрати на інференс не перевищують 100 USD.
Що входить в роботу
- Документація: опис моделі, API-специфікація, інструкція для юристів.
- API-доступ: REST-ендпоінт з авторизацією, rate limiting, логуванням.
- Навчання: 3 вебінари для ваших співробітників, 1 місяць консультацій.
- Підтримка: 3 місяці гарантійного супроводу, виправлення багів.
Обмеження та етичні питання
Система — інструмент для юриста, не заміна професійному судженню. Унікальні обставини справи, нова практика, конкретний склад суду можуть перевернути статистику. У звіті завжди явний дисклеймер: «Прогноз має ймовірнісний характер на основі історичної практики». Джерело: база даних судових рішень kad.arbitr.ru
Терміни та вартість
Розробка моделі на корпусі 100K+ справ — 3–4 місяці; інтеграція з системою юридичної компанії — 2–3 місяці. Підсумкова вартість розраховується індивідуально під ваші дані та вимоги. Економія на судових витратах може сягати мільйонів гривень завдяки точній стратегії.
Оцініть свій проєкт — зв'яжіться з нами. Ми проведемо пілот на 100 справах безкоштовно і покажемо реальну точність на ваших даних. Отримайте консультацію прямо зараз.