شنومك | شنومك | 04

البند الذي كان من الممكن أن يكلف ملايين الدولارات: كيف كشف الذكاء الاصطناعي عن مخاطر خفية في عقود إيجار الطاقة

تحت السطح: البند الذي كاد أن يُغرق الصفقة | دراسة الحالة

قطاع المنتج:الطاقة (النفط والغاز) | المنطقة: عالمي | الحلول المقترحة:أشارت منظمة العفو الدولية إلى ثلاثة بنود عالية الخطورة فاتتها الفرق القانونية في المراجعة الأولية

في خضم عملية استحواذ واسعة النطاق على أصول تمتد على أحواض متعددة، واجهت شركة نفط وغاز مهمة شاقة تتمثل في مراجعة أكثر من 800 اتفاقية إيجار وامتياز مرتبطة بحقوق الأراضي وعمليات الحفر. حمل كل عقد مخاطره الخاصة - بنودًا خفية، وشروطًا متضاربة، والتزامات موروثة، قد تؤدي، في حال تجاهلها، إلى نزاعات قانونية باهظة التكلفة أو انتهاكات للامتثال بعد إتمام الصفقة.

نظراً لضيق الوقت وارتفاع المخاطر المالية، لجأت الشركة إلى aiMDC لتبسيط مراجعة المستندات. فبدلاً من العمل اليدوي المُتعمّد سطراً بسطر، قامت aiMDC بفحص آلاف الصفحات من العقود ومراجعتها، مُحددةً أي تناقضات في بنود القوة القاهرة، وشروط الإتاوات، ونصوص التعويضات التي تتعارض مع قوانين الولاية الحاكمة أو مع أصول أخرى في المحفظة.

لم يُسرّع الذكاء الاصطناعي الأمور فحسب، بل كشف أيضًا عن ثلاثة بنود عالية المخاطر أغفلتها الفرق القانونية في المراجعة الأولية. حالت هذه الاكتشافات دون تعريض مواقع متعددة لالتزامات بقيمة 12 مليون دولار، مما ساهم في حماية استمرارية التشغيل وثقة المستثمرين. في مجالٍ تُعدّ فيه التكاليف الباهظة هي الأهم، ضمنت aiMDC عدم ضياع أي بندٍ مهم.

العميل

شركة عالمية لاستكشاف النفط والغاز تشارك في عملية استحواذ كبيرة على أصول المنبع عبر ولايات قضائية متعددة

البيئة

العناية الواجبة في ظل الظروف الزمنية المحددة في محفظة أصول الطاقة التي تحتوي على مئات من اتفاقيات الإيجار والملكية الفريدة، والتي يحكم كل منها معايير قانونية واختصاصات قضائية مختلفة

الهدف

لتحديد وتخفيف المخاطر القانونية أو المالية الخفية المضمنة في المستندات التعاقدية - وضمان الملكية النظيفة والقابلية التشغيلية قبل نقل الأصول

ما تم إنجازه

استوعبت aiMDC أكثر من 800 وثيقة، واستخرجت تلقائيًا البنود والشروط الرئيسية من جميع الاتفاقيات. قارنت التعويضات، والالتزامات، ومدد الإيجار، وتعريفات حقوق الملكية. ورصدت الذكاء الاصطناعي أي تناقضات أو عدم توافق على مستوى البنود مع المعايير التنظيمية وسياسات المخاطر الداخلية.

الإنجاز

كشف الذكاء الاصطناعي عن ثلاثة تناقضات قانونية حرجة أغفلتها المراجعة اليدوية التقليدية. وشملت هذه التناقضات بندًا في حقوق الملكية كان من شأنه أن يُفعّل التزامًا بسداد بأثر رجعي، وشرط إنهاء يتعارض مع أصول أخرى، وثغرة قضائية تُعرّض الشركة لدعاوى قضائية محتملة. استخدم محللون بشريون ملخصات aiMDC المرتبطة بالمصادر للتحقق من صحة هذه المخاطر وحلّها مع مستشارين قانونيين خارجيين قبل إتمام الصفقة. وقد حال هذا التدخل دون تعرض الشركة لخسائر تُقدّر بـ 12 مليون دولار أمريكي بعد إتمام الصفقة، وساهم في الحد من الضرر الذي قد يلحق بالسمعة نتيجةً للتقاضي أو عدم الامتثال للوائح التنظيمية.

ماذا حدث بعد ذلك…
سيطر على تحديات مستنداتك اليوم. تواصل مع خبرائناشاهد تطبيق aiMDC، واكتشف كيف يُمكن للذكاء الاصطناعي الدقيق أن يُحسّن سير عملك، مُوفرًا لك الوقت، ومُقللًا المخاطر، ومُعززًا النتائج. هل أنت مُستعد للقيادة بثقة؟ ابدأ مع aiMDC

 

"لحماية سرية العميل، تم تعديل بعض التفاصيل؛ وتهدف دراسة الحالة هذه إلى توضيح قدرات aiMDC"

 

دراسات حالة أخرى

شنومك | شنومك | 07

لماذا تحتاج أعمالك التجارية المستأجرة إلى معلومات استخباراتية عن العقود على ارتفاع 50,000 قدم

يستخدم أحد مزودي ميثاق المديرين التنفيذيين الرائدين نظام aiMDC لمنع النزاعات التعاقدية المكلفة من خلال التحقق من صحة شروط التعويض والتزامات اتفاقية مستوى الخدمة عبر العمليات العالمية
شنومك | شنومك | 04

التعامل مع مخاطر السياسات العابرة للحدود باستخدام دقة الذكاء الاصطناعي

واجهت شركة طاقة عالمية مخاطر قانونية وسمعة متزايدة بسبب تضارب السياسات الدولية. بفضل نظام aiMDC متعدد اللغات والمدعوم بالذكاء الاصطناعي لتحليل الوثائق، تمكنت الشركة من اكتشاف الثغرات التنظيمية مبكرًا، مما أدى إلى تجنب ملايين التأخيرات والغرامات.
شنومك | شنومك | 02

تحدي الـ 500 مستند: تحقيق السرعة والدقة في الامتثال للأدوية

من خلال استخدام aiMDC، تمكنت شركة الأدوية الحيوية هذه من الكشف عن مخاطر الامتثال المخفية عبر مئات المستندات المعقدة، مما أدى إلى تسريع عملية الموافقة على الأدوية وتجنب التأخيرات التنظيمية المكلفة.
شنومك | شنومك | 26

الصفقة التي لم تُفسدهم: كيف تجنبت إحدى شركات الأسهم الخاصة خطأً بملايين الدولارات مع aiMDC

تجنبت شركة استثمارية خاصة خسارة قدرها 30 مليون دولار من خلال استخدام aiMDC للكشف عن المخاطر المالية والقانونية المخفية عبر أنظمة إدارة المعلومات المعقدة - مما يثبت قوة الذكاء الاصطناعي في مراجعة الصفقات ذات المخاطر العالية.