由人工智能(AI)和機器學習支持的法律技術解決方案正在對金融機構的日常法律工作產(chǎn)生巨大影響，包括管理對NDA，供應商合同，合并協(xié)議和其他協(xié)議產(chǎn)生的合同義務的合規(guī)性法律合同。利用包括合同分析軟件在內的正確工具，金融機構可以更好地確保它們遵守所有合同條款，同時減少錯誤和低效率。

幾乎每個大型金融機構都受到SEC的監(jiān)管，SEC對注冊投資顧問或經(jīng)紀交易員應如何行事施加了嚴格的規(guī)則。SEC是否可將某個組織視為好行為者的一個重要因素是該組織是否遵守其協(xié)議并遵守其對交易對手的合同義務。

在審查，審計或考試中，SEC可能會更看重那些金融機構，清楚了解其合同和協(xié)議中的條款，跟蹤這些義務，并確保它們遵守這些義務。合同義務的范圍很廣，既包括肯定的義務(如有效的報告要求)，也包括消極的契約(如對特定投資者愿意投資的車輛類型的限制)。從歷史上看，跟蹤所有這些各種義務非常耗時，幾乎是不可能的。

充其量，大多數(shù)金融機構傳統(tǒng)上都將其合同義務清單匯編成陳舊的PDF或Word文檔，該清單花費了大量資源來創(chuàng)建，但卻無濟于事以任何積極的方式主動提醒公司其義務或監(jiān)視和跟蹤合規(guī)性。取而代之的是，文檔中沒有涉及數(shù)百項義務，幾乎沒有或根本沒有方法提取數(shù)據(jù)并使其對確保合規(guī)性有用。

值得慶幸的是，最新一波的法律技術解決方案浪潮使金融機構可以更清楚地了解其合同義務，從而更加有效地確保合規(guī)。

人工智能和支持機器學習的工具能夠提取合同并幫助確定其具有約束力的法律義務，而這在歷史上是人類用手工流程完成的時間的一小部分。雖然我們仍處于利用這些工具來完全自動化合同數(shù)據(jù)捕獲的早期階段，但是一些法律技術公司已經(jīng)提供了從法律合同中識別和提取關鍵條款并將這些條款轉化為可用數(shù)據(jù)形式的解決方案。允許組織積極跟蹤其義務。