Automação do processo de due diligencecomo algoritmos podem cortar tempo e trazer eficiência às auditorias legais?

Resumo

O presente trabalho tem por objetivo estudar e demonstrar que o atual modus operandi das due diligences jurídicas realizadas por escritórios de advocacia possui ineficiências, que podem ser mitigadas com o uso de algoritmos computacionais. Para isso, foi desenvolvido um protótipo de classificador bayesiano que usa machine learning e n-gramas. O seu objetivo é mostrar como é possível automatizar o trabalho inicial de mapeamento e identificação de cláusulas contratuais relevantes em uma auditoria jurídica de escrituras de emissão de debêntures em português, o que não é feito hoje. Para a cláusula de Valor Total da Emissão, o classificador alcançou, na média, a Média F de 77,18%. Já na cláusula de Vencimento Antecipado por Alteração de Controle, obteve 74,41%. Por fim, quando exposto à de Vencimento Antecipado por Cross Default, a Média F do protótipo foi de 72,352%.

Ficha do documento

Tipo

Outro

Ano

2018

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Não informado

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/24743

Palavras-chave

Machine learningAutomationLegal due diligenceComputational algorithmsAlgoritmos computacionaisAuditoria jurídicaAutomatizaçãoClientesDebênturesEscritórios de advocaciaFusões e aquisiçõesIneficiênciaClientsDireito