Tekoäly asianajotoimistossa: AI-intake joka säästää tunteja

Alustus

Yritykset ovat viimeisen kahden vuoden aikana investoineet valtavia summia tekoälyyn ja hype sen kuin kasvaa. Samalla olen huomannut ilmiön, joka toistuu lähes jokaisessa projektissa. Keskustelu alkaa lähes aina väärästä päästä. Puhutaan malleista, agenteista, prompteista ja automaatioista, vaikka kukaan ei ole vielä pysähtynyt miettimään, mikä liiketoiminnan varsinainen ongelma edes on. Teknologiakiimassa halutaan vaan nyt hypätä tekoälykelkkaan mukaan.

Viime kuukausina olen rakentanut asianajotoimistolle tekoälypohjaisen intake-järjestelmän. Ja ei, kyse ei ole chatbotista, eikä siitä, että tekoäly vastailisi asiakkaiden kysymyksiin omin päin. Tavoite oli paljon arkisempi ja samalla paljon hyödyllisempi: poistaa ensimmäisen yhteydenoton ympäriltä kaikki se työ, joka ei tuota asiakkaalle mitään lisäarvoa.

Projektin aikana ymmärsin jälleen kerran saman asian, jonka olen nähnyt kymmenissä yrityksissä aiemminkin. Tekoäly on projektin aika lailla helpoin osa. Vaikeaa on ymmärtää, miten ihmiset oikeasti tekevät työnsä. Jotta voi ratkaista ongelman tekoälyllä, pitää ensiksi ymmärtää ongelma, ja se tarkoittaa aina käytännössä ihmisten ymmärtämistä.

Tässä postauksessa käyn läpi, miten projekti eteni, mitä opin matkalla ja miksi suurin hyöty ei lopulta ollut tekoäly itse.

Tekoäly ei ratkaise ongelmaa, jos prosessi on huono

Monessa asianajotoimistossa uusi yhteydenotto etenee edelleen suunnilleen näin: sähköposti saapuu, avustaja lukee viestin ja yrittää päätellä, mistä asiassa on kyse. Sitten hän miettii, mitä tietoja asiakkaalta pitäisi pyytää, kirjoittaa lähes saman vastauksen kuin edelliselle asiakkaalle, ja juristi tarkistaa sen vielä ennen lähettämistä. Asiakas toimittaa puuttuvat tiedot ja vasta tämän jälkeen asiaa voidaan oikeasti alkaa arvioida.

Tämä vie yllättävän paljon aikaa. Ja koko sen ajan asiakas odottaa vastausta tietämättä edes, mitä dokumentteja asian arvioiminen vaatii.

Ensimmäinen vaihe oli siis koko prosessin ymmärtäminen ja kartoittaminen.

Ensimmäinen vaihe: unohda tekoäly kokonaan

Ensimmäinen asia, jonka tein, ei ollut Claude-tilin avaaminen tai Supabase-projektin luominen. Menin asiakkaan toimistolle, istuin alas juristien ja avustajien kanssa ja pyysin heitä näyttämään, miten uusi asiakas oikeasti tulee sisään.

Rakensin tätä varten teknologiakartoituksen, jossa käytiin läpi muun muassa:

• mistä asiakkaat tulevat
• missä vaiheessa asiakas muuttuu toimeksiannoksi
• missä tieto katoaa
• mitä tehdään käsin
• missä vaiheessa syntyy eniten virheitä
• mikä vie eniten aikaa

Haastattelujen aikana alkoi piirtyä hyvin selkeä kuva. Uusi asiakas otti yleensä yhteyttä verkkosivujen lomakkeella. Sen jälkeen joku toimistosta luki sähköpostin, yritti ymmärtää mistä oli kyse, kirjoitti vastauksen, pyysi lisätietoja, odotti asiakkaan vastausta ja vasta sen jälkeen juristi pystyi arvioimaan, kannattaako asia ottaa hoidettavaksi.

Haastatteluissa kävi myös ilmi, että suurin ongelma ei ollut vastausten kirjoittaminen. Suurin ongelma oli se, että asiakkaalta puuttui lähes aina jokin olennainen tieto tai asiakirja. Se johti edestakaiseen sähköpostien lähettelyyn ja turhaan ajankäyttöön.

Sama sähköposti kirjoitettiin yhä uudelleen

Haastattelujen aikana löytyi mielenkiintoinen ilmiö: ensimmäinen vastaus asiakkaalle oli lähes aina hyvin samanlainen. Siinä kerrottiin ystävällisesti, että asia voidaan arvioida, mutta ennen sitä tarvitaan lisää tietoja. Ainoa ero oli siinä, mitä tietoja pyydettiin.

Jos kyse oli oikeusavusta, asiakkaalta tarvittiin esimerkiksi tulo- ja menotiedot, mahdolliset vuokrakuitit ja muut oikeusapuhakemukseen liittyvät liitteet. Jos oikeusapua ei voitu käyttää, seuraava kysymys koski oikeusturvavakuutusta: vakuutusyhtiö ja vakuutusnumero. Ja lähes jokaisessa asiassa pyydettiin lisäksi kaikki tapaukseen liittyvät asiakirjat: haastehakemukset, tuomiot, sähköpostit tai muu dokumentaatio, jonka perusteella asia voidaan arvioida.

Siinä vaiheessa syntyi ajatus: entä jos tekoäly tunnistaisi automaattisesti, mistä asiassa on kyse, ja pyytäisi juuri oikeat tiedot jo ensimmäisessä vastauksessa?

Luokittelu oli koko projektin tärkein osa

Rakensimme ensin kategoriat ja määrittelimme eri asiakastyypit. Emme halunneet rakentaa yhtä geneeristä promptia, vaan useita eri skenaarioita. Jokaiselle yleisimmälle asiatyypille määriteltiin oma logiikkansa. Ja tämä tieto tuli juristeilta haastattelujen pohjalta. Heidän vuosien kokemuksensa muutettiin rakenteelliseksi tiedoksi, jota AI pystyi hyödyntämään sekunneissa.

Esimerkiksi kuluttajaluottoihin liittyvä yhteydenotto tarvitsee täysin erilaiset jatkokysymykset kuin rikosasia tai kansainvälinen oikeudellinen toimeksianto.

Juuri tämä tekee järjestelmästä hyödyllisen. Tekoäly ei ainoastaan kirjoita kohteliasta vastausta vaan se tietää, mitä tietoja juuri kyseisen asian arviointi vaatii.

Miksi valitsin Supabasen?

Teknologiaa olisi voinut rakentaa monella tavalla. Olisimme voineet käyttää Makea, Zapieria tai rakentaa kaiken omalle palvelimelle. Päädyin Supabaseen koska se oli minulle ennestään tuttu ja sopiva tälle projektille.

Ensinnäkin halusin, että koko järjestelmä sijaitsee asiakkaan omassa ympäristössä. Konsultin ei pitäisi koskaan omistaa asiakkaan liiketoiminnan kannalta kriittistä infrastruktuuria.

Toiseksi Supabase mahdollistaa sen, että tietokanta, autentikointi, Edge Functions ja ajastukset toimivat saman alustan sisällä. Arkkitehtuurista tulee huomattavasti yksinkertaisempi kuin useiden erillisten palveluiden yhdistelmä.

Kolmanneksi järjestelmä on helppo laajentaa myöhemmin esimerkiksi laskutukseen, CRM:ään, dokumentinhallintaan tai Romeo-integraatioon ilman, että koko ratkaisu täytyy rakentaa uudelleen.

Miten järjestelmä toimii käytännössä

Kun asiakas lähettää yhteydenottolomakkeen, sähköposti saapuu suoraan toimiston Gmailiin (Workspace). Ja vielä selvyyden vuoksi, asiakkaalla siis ihan normaalit yrityssähköpostit, mutta Google Workspacen kautta. Ratkaisu toimii siis myös muihinkin järjestelmiin, mutta tämä kyseinen oli Gmail-ympäristössä.

Supabasen Edge Function hakee uuden viestin Gmail API:n kautta. OAuth-autentikointi rakennettiin Google Cloudiin, jotta järjestelmä voi lukea postilaatikkoa turvallisesti ilman salasanoja.

Tämän jälkeen Claude analysoi viestin sisällön ja määrittää, mihin kategoriaan yhteydenotto kuuluu. Luokittelun perusteella järjestelmä muodostaa luonnoksen käyttäen ennalta hyväksyttyjä vastausrunkoja sekä kyseiseen asiatyyppiin liittyviä dokumenttipyyntöjä.

Lopuksi järjestelmä luo luonnoksen samaan Gmail-keskusteluun.

Tässä kohtaa tapahtuu yksi tärkeimmistä asioista koko projektissa.

Sähköpostia ei koskaan lähetetä automaattisesti.

Juristi tai avustaja tarkistaa luonnoksen, tekee mahdolliset muutokset ja päättää itse, lähetetäänkö se asiakkaalle. Tämä oli tietoinen suunnitteluratkaisu alusta asti, koska juridinen vastuu kuuluu aina ihmiselle eikä tekoälylle.

Missä todellinen säästö syntyy

Tämän projektinen todellinen hyöty syntyi siitä, että koko prosessi muuttui. Kun asiakas saa ensimmäisessä vastauksessa listan kaikista tarvittavista dokumenteista, juristin ei tarvitse lähettää kolmea uutta sähköpostia ennen kuin asiaa voidaan edes arvioida. Se poistaa myös ison osan renkaanpotkijoista, ja sitä kautta turhan työn.

Ja kun dokumentit tulevat heti oikein, toimeksianto etenee nopeammin.

Kun ensimmäinen vastaus syntyy automaattisesti luonnoksena, avustajan aikaa vapautuu oikeasti asiakkaiden palvelemiseen.

Ja kun kaikki tapahtuu samassa Gmail-keskustelussa, kenenkään ei tarvitse opetella uutta käyttöliittymää.

Teknologia mukautuu ihmisten työhön, ei päinvastoin.

AI ei korvaa juristia vaan se poistaa odottamisen

Minusta tämä on tärkeä ero. En usko siihen, että tekoäly korvaa asiantuntijoita. Uskon siihen, että se poistaa työn ympäriltä kaiken turhan. Kaikki se duuni jota kaikki vihaa anyway.

Kun asiakas saa oikeat ohjeet heti ensimmäisessä sähköpostissa, juristi voi käyttää aikansa siihen, missä hänen osaamisensa oikeasti tuottaa arvoa. Ne kuuluisat billable hours 🙂

Ja juuri sitä varten teknologiaa pitäisi rakentaa. Poistamaan kaikki ne vihatut ja tylsät ei lisäarvoa tuottavat momentit työpäivästä.

Mikäli haluat tietää lisää projektista tai jutella oman yrityksesi haasteista, ota yhteyttä tästä.