การขยายขอบเขต Legal Agent Bench สู่การตรวจสอบสถานะทางกฎหมายในงาน M&A

แนะนำส่วนขยายใหม่สำหรับ Legal Agent Bench ที่ประเมิน AI agents ในงานด้านกฎหมายที่ซับซ้อนที่สุดอย่างหนึ่ง: การตรวจสอบสถานะ M&A

เป้าหมายของเราในการสร้าง Legal Agent Bench (LAB) คือการสร้างและแจกจ่ายสภาพแวดล้อม agent ที่สมจริงและมีขนาดใหญ่ เพื่อประเมินความสามารถของ agent ในการทำงานด้านกฎหมายแบบครบวงจร และสนับสนุนการฝึกอบรมโมเดลแบบเปิดและการวิจัย agent วันนี้เรากำลังขยาย LAB ให้ครอบคลุมงานด้านกฎหมายที่สำคัญที่สุดงานหนึ่ง นั่นคือ การตรวจสอบสถานะ (due diligence) ในการควบรวมและซื้อกิจการ (M&A)

การตรวจสอบสถานะเป็นรากฐานของการควบรวมและซื้อกิจการทุกครั้ง ซึ่งรวมกันแล้วมีมูลค่าทางเศรษฐกิจประมาณ 4.8 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2025 ค่าใช้จ่ายในการตรวจสอบสถานะโดยทั่วไปอยู่ที่ 1-4% ของมูลค่าธุรกรรม ซึ่งคิดเป็นมูลค่าระหว่าง 50 ถึง 200 พันล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี ต้นทุนส่วนใหญ่ถูกใช้ไปกับการตรวจสอบห้องข้อมูลเสมือน (VDR) โดยการทำงานอย่างเป็นระบบผ่านประวัติทางกฎหมายและการเงินของบริษัท เพื่อระบุความเสี่ยง ลดความเสี่ยง และยืนยันว่าธุรกรรมเป็นไปตามความคาดหวัง

เพื่อพัฒนา สภาพแวดล้อม LAB สำหรับการตรวจสอบสถานะ เราต้องการมุ่งเน้นที่การจำลองความลึกและความซับซ้อนของ VDR จริง ซึ่งต้องสร้างสภาพแวดล้อมการประเมินแบบใหม่ที่ปรับขนาดทั้งขนาดและความลึกของการประเมิน เกณฑ์มาตรฐานในอดีตมักจะเน้นลึกไปที่การให้เหตุผลกับบริบทที่ค่อนข้างจำกัด หรือการดำเนินงานที่แคบกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การตรวจสอบสถานะต้องการให้โมเดลทำทั้งสองอย่าง นั่นคือ อ่านเอกสารหลายร้อยฉบับเพื่อระบุความเสี่ยงในการทำธุรกรรมที่เป็นอิสระจำนวนมาก

LAB Diligence เปรียบเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานชั้นนำในสาขาต่างๆ ด้านขนาดของสภาพแวดล้อมและเกณฑ์การตรวจสอบอิสระต่อภารกิจ

เพื่อประเมินโมเดลกับปัญหานี้ เราสร้าง VDR สังเคราะห์หลายชุดที่ครอบคลุมเอกสารหลายพันฉบับ และฝังประเด็นต่างๆ ที่ครอบคลุมความเชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบสถานะตั้งแต่ภาษีไปจนถึงธุรกรรมเทคโนโลยี ในสภาพแวดล้อมตัวอย่าง agent จะได้รับ VDR ที่มีบริบทหลายสิบล้านโทเค็น ซึ่งต้องค้นหาและแก้ไขปัญหาหลายสิบประเด็น โดยงานของพวกเขาจะได้รับการตรวจสอบโดยเกณฑ์การประเมินหลายร้อยข้อ

ในส่วนที่เหลือของโพสต์นี้ เราจะอธิบายว่าการตรวจสอบสถานะมีลักษณะอย่างไร LAB Diligence จำลองส่วนสำคัญของมันได้อย่างไร และเรากำลังสร้าง agent เฉพาะทางเพื่อช่วยดำเนินการตรวจสอบสถานะอย่างไร

การตรวจสอบสถานะมีลักษณะอย่างไร

สมมติว่าคุณต้องการซื้อบริษัท คุณพบกับผู้บริหารของพวกเขาและตกลงกันในเบื้องต้นเกี่ยวกับเงื่อนไขสำคัญบางอย่าง เช่น ราคา รูปแบบการชำระเงิน และการรักษาความลับของการเจรจา ข้อตกลงนี้ถูกบันทึกไว้ใน term sheet ที่มีความยาวไม่กี่หน้า เมื่อถึงเวลาที่ข้อตกลงเกิดขึ้นจริง term sheet นั้นจะถูกแทนที่ด้วย สัญญาซื้อขายกิจการ ที่ยาวหลายร้อยหน้า และให้รายละเอียดเกี่ยวกับกลไกของการซื้อกิจการ ภาระผูกพันของคู่สัญญา และสิ่งที่เกิดขึ้นหากสิ่งต่างๆ ผิดพลาด งานที่หล่อหลอมหน้าเพิ่มเติมเหล่านี้คือการตรวจสอบสถานะ

การตรวจสอบสถานะและความสัมพันธ์กับสัญญาซื้อขายกิจการ

โดยแก่นแท้แล้ว การตรวจสอบสถานะทางกฎหมายมีสองส่วน ส่วนแรกคือการทำความเข้าใจและกำหนดมูลค่าที่ถูกต้องให้กับธุรกิจที่เป็นเป้าหมาย ส่วนที่สองคือการจัดสรรความเสี่ยงในการซื้อกิจการ การรวมกิจการ และการบูรณาการธุรกิจให้ประสบความสำเร็จ งานทั้งสองนี้ต้องพัฒนาความเข้าใจเกี่ยวกับธุรกิจจากองค์ประกอบพื้นฐาน: สัญญาทางการค้า สัญญาจ้างงาน พอร์ตโฟลิโอทรัพย์สินทางปัญญา เอกสารด้านภาษีและกฎระเบียบ และข้อตกลงทางกฎหมายอื่นๆ ที่กำหนดสิทธิและภาระผูกพันของบริษัท

นี่คือจุดที่ VDR เข้ามามีบทบาท หลังจากตกลงในหลักการแล้ว เอกสารสำคัญ (มักมีจำนวนหลายร้อยหรือหลายพันฉบับ) จะถูกจัดระเบียบโดยคู่สัญญาและเพิ่มลงใน VDR เมื่อเปิดแล้ว ทีมทนายความที่เป็นตัวแทนของความเชี่ยวชาญต่างๆ จะทำงานอย่างเป็นระบบผ่าน VDR เพื่อระบุความเสี่ยง ช่องว่าง และคำถามติดตามผล การตรวจสอบเบื้องต้นนี้จะสร้างคำขอติดตามผล การสัมภาษณ์บุคคลสำคัญในบริษัทเป้าหมาย และการเจรจาเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อตกลงและการเปิดเผยข้อมูลในภายหลัง การตรวจสอบเหล่านี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วที่สุด โดยทนายความมักทำงานเป็นร้อยชั่วโมงต่อสัปดาห์เพื่อทำความเข้าใจทุกแง่มุมของธุรกิจภายใต้กรอบเวลาที่จำกัด

การวิเคราะห์ที่ได้จะถูกรวบรวมเป็นบันทึกการตรวจสอบสถานะ (diligence memorandum) บันทึกนี้มีอิทธิพลต่อการเจรจาขั้นสุดท้ายและการวางแผนในเรื่อง:

1. ราคาซื้อขาย: วิธีการประเมินมูลค่าบริษัทจริง เนื่องจากประเด็นทางกฎหมายมากมายที่ระบุได้ในการตรวจสอบสถานะอาจส่งผลกระทบต่อการประเมินมูลค่านั้น
2. โครงสร้างการซื้อขาย: ลักษณะของสิ่งที่ซื้อ (หุ้นหรือสินทรัพย์) และรูปแบบการซื้อ
3. คำรับรอง การรับประกัน และการชดใช้ค่าเสียหาย: สิ่งที่ผู้ขายต้องรับประกันว่าเป็นจริงและถูกต้องเกี่ยวกับธุรกิจ และความเสี่ยงที่พวกเขาจะต้องจ่ายหากเกิดขึ้นจริง
4. ตารางเปิดเผยข้อมูล: ปัญหาที่ทราบแล้วซึ่งผู้ขายได้รับการยกเว้นอย่างชัดแจ้ง
5. เงื่อนไขและการยินยอม: การยินยอมจากบุคคลที่สามหรือการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลที่จำเป็นในการปิดการซื้อขาย
6. หลังการปิดการซื้อขาย: วิธีที่ทั้งสองบริษัทบูรณาการเข้าด้วยกันเป็นนิติบุคคลใหม่ที่มีประสิทธิผล และการดำเนินการอื่นๆ ที่จำเป็นหลังการปิดการซื้อขาย

การตรวจสอบสถานะที่มีประสิทธิภาพไม่ใช่แค่การรู้จักบริษัทตามข้อเท็จจริงเท่านั้น แต่เป็นการเพิ่มการตัดสินใจลงบนบันทึกข้อเท็จจริงนั้น เพื่อทำความเข้าใจว่าอะไรที่สร้างมูลค่าให้กับธุรกิจจริงๆ มีความเสี่ยงอะไรบ้างต่อมูลค่านั้น และจะเจรจาความเสี่ยงเหล่านั้นให้เป็นข้อตกลงขั้นสุดท้ายที่ทุกฝ่ายพอใจได้อย่างไร

การสร้างห้องข้อมูลเสมือน

สภาพแวดล้อมการตรวจสอบสถานะของ LAB ทดสอบความสามารถของ agent ในการระบุและดำเนินการกับประเด็นต่างๆ ในระดับขนาดของ VDR ที่สมจริง ตัวอย่างเช่น VDR ของ Sentinel Cloud Security ซึ่งกำลังถูกตรวจสอบสถานะเพื่อการซื้อกิจการโดย Helios Cloud Holdings ในข้อตกลงที่จำลองแบบหลวมๆ จากการซื้อ Wiz มูลค่า 32 พันล้านดอลลาร์ของ Google ในแง่ของอุตสาหกรรม ขนาดข้อตกลง และประเภทการซื้อกิจการ

ระบบไฟล์ของ VDR สำหรับการซื้อกิจการ Helios–Sentinel Cloud Security แบบสังเคราะห์

VDR ของ Sentinel เป็นระบบไฟล์ที่จัดหมวดหมู่ตามประเภทเอกสารสำคัญที่จำเป็นในการตรวจสอบธุรกิจของตน ในหมวดหมู่เหล่านี้มีเอกสารมากกว่า 3,500 ฉบับ ตั้งแต่สัญญาทางการค้าไปจนถึงเอกสารการดำเนินคดี โดยรวมแล้ว เอกสารเหล่านี้มีบริบทประมาณ 45 ล้านโทเค็น การตรวจสอบสถานะต้องการทั้งการรวบรวมโทเค็นหลายล้านเหล่านี้เป็นเรื่องราวที่สอดคล้องกันเกี่ยวกับ Sentinel และจากนั้นระบุประเด็นภายในบริบทนั้น

ประเด็นเหล่านี้อาจเป็นประเด็นโดยตรง เช่น ลูกค้าหลักอาจมีสิทธิ์ยกเลิกสัญญาเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงการควบคุม และยังไม่ได้รับการยินยอมสำหรับการซื้อกิจการที่เสนอ อาจเป็นไฟล์ที่หายไป เช่น ไม่มีหลักฐานว่าบริษัทเป็นเจ้าของหรือเช่าสำนักงานสำคัญบางแห่ง หรืออาจต้องใช้การให้เหตุผลจากเบาะแสหลายอย่าง: บริษัทมีมุมมองที่เสี่ยงต่อใบอนุญาต copyleft ซึ่งเสี่ยงต่อการเปิดเผยทรัพย์สินทางปัญญาที่สำคัญบางส่วนของบริษัท มุมมองนั้นสามารถสืบหาได้โดยการตรวจสอบบันทึกช่วยจำของที่ปรึกษาผลิตภัณฑ์ ข้อกำหนดทางเทคนิค และการแสดงความคิดเห็นว่าสิ่งเหล่านี้เข้ากันได้อย่างไรภายใต้กฎหมายลิขสิทธิ์ปัจจุบัน

ปริมาณบริบทและรูปแบบที่จำเป็นในการทำความเข้าใจทำให้การตรวจสอบสถานะเป็นปัญหาที่ยากเป็นพิเศษสำหรับ agent ในปัจจุบัน พวกเขาไม่สามารถเก็บบริบทหลายสิบล้านโทเค็นไว้ในหน่วยความจำได้ และกลยุทธ์การบีบอัดที่เน้นภารกิจทำให้พวกเขาไม่สามารถสร้างภาพรวมที่ชัดเจนของ VDR ได้ การสูญเสียข้อมูลในการบีบอัดยังหมายถึงประเด็นที่ละเอียดอ่อนซึ่งเกี่ยวข้องกับหลายเอกสารจะไม่ถูกตรวจพบ เนื่องจากเส้นทางของประเด็นเหล่านั้นไม่ได้รับการรักษาไว้อย่างชัดเจนพอที่โมเดลจะเชื่อมโยงจุดต่างๆ ได้ ในทางปฏิบัติ ปัญหาพื้นฐานเหล่านี้รุนแรงขึ้นจากอคติของโมเดลชั้นนำที่มุ่งเน้นประสิทธิภาพโดยใช้การค้นหาคำสำคัญและกลยุทธ์การอ่านแบบเลือกสรร แทนที่จะตรวจสอบเอกสารอย่างละเอียดในปริมาณมาก

VDR อื่นๆ ข้อตกลงจริงที่จำลองแบบ (อุตสาหกรรม ขนาด และประเภทการซื้อกิจการ) และขนาดของสภาพแวดล้อมใน LAB diligence

Agent สำหรับการตรวจสอบสถานะ

ในทางปฏิบัติ การตรวจสอบสถานะแก้ไขได้ด้วยการใช้กำลังคนแบบนี้: ทนายความหลายสิบคนจากหลากหลายสาขาที่ร่วมกันตรวจสอบ VDR เป็นเวลาหลายพันชั่วโมง ผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันจะพิจารณาพอร์ตโฟลิโอทรัพย์สินทางปัญญาของเป้าหมาย สัญญาจ้างงาน แผนหุ้นและค่าตอบแทน สัญญาทางการค้า และบันทึกทางการเงินและภาษี ผลการค้นพบจากแต่ละส่วนจะถูกรวบรวมเป็นบันทึกการตรวจสอบสถานะ ซึ่งใช้ในการกำหนดเงื่อนไขของข้อตกลงและกลยุทธ์การปิดการซื้อขาย

เพื่อตรวจสอบสถานะ VDR ของ LAB ได้สำเร็จ agent หนึ่งตัวหรือมากกว่าจะรับบทบาททั้งหมดเหล่านี้ โดยระบุประเด็นแบบองค์รวมและร่างบันทึกการตรวจสอบสถานะฉบับแรก จากนั้นบันทึกนี้จะถูกตรวจสอบกับเกณฑ์การประเมินที่มีผลการค้นพบความจริงพื้นฐานและคำแนะนำสำหรับแต่ละประเด็นที่ฝังอยู่ใน VDR

สภาพแวดล้อมการประเมิน พฤติกรรมของ agent ผลลัพธ์ และเกณฑ์การให้คะแนนสำหรับภารกิจ LAB Diligence

เกณฑ์การประเมินเหล่านี้ช่วยให้เราสามารถสำรวจกลยุทธ์ทั้งในระดับ harness และระดับหลังการฝึกอบรม เพื่อสร้าง agent ที่สามารถมีส่วนร่วมในการตรวจสอบสถานะได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทำเช่นนี้ต้องแก้ปัญหาทางเทคนิคใหม่ๆ รวมถึง:

• การจัดการบริบท: Agent ต้องอ่านและสร้างความเชื่อมโยงข้ามข้อมูลที่ยาวเกินหน้าต่างบริบทของตนหลายเท่า จำเป็นต้องมีแนวทางใหม่สำหรับ หน่วยความจำและการบีบอัด เพื่อให้พวกเขาสามารถแยกวิเคราะห์และเก็บรักษาข้อมูลสำคัญได้อย่างมีประสิทธิภาพ ขณะเดียวกันก็ระบุและติดตามความเสี่ยง
• การตรวจสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วน: Agent ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกให้ระบุส่วนที่เกี่ยวข้องของพื้นที่ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องในฐานโค้ด อคติของพวกเขาคือการค้นหาอย่างมีประสิทธิภาพ ไม่ใช่สมบูรณ์ การตรวจสอบสถานะต้องการกลับสัญชาตญาณนี้และสอนให้พวกเขาตรวจสอบ และตรวจสอบซ้ำ ทุกประเด็นที่เป็นไปได้
• การตัดสินใจตามบริบท: การเปลี่ยนแปลงการควบคุมในสัญญามูลค่าล้านดอลลาร์อาจทำให้ข้อตกลงหนึ่งล้มเหลว หรืออาจเป็นเพียงความไม่สะดวกสำหรับอีกข้อตกลงหนึ่ง Agent ต้องเรียนรู้ว่าประเด็นใดสำคัญ สำคัญแค่ไหน ทำไมจึงสำคัญ และวิธีแก้ไขที่ดีที่สุดคืออะไร

Agent ที่สามารถทำทั้งหมดนี้ได้จะเป็นประโยชน์สำหรับการตรวจสอบสถานะ แต่การตรวจสอบสถานะเป็นกีฬาประเภททีม ในการตรวจสอบสถานะจริงๆ agent ยังต้องสามารถ (1) อ้างอิงแหล่งที่มาของการค้นพบไปยังเอกสารเฉพาะ และสามารถอธิบายหรือปกป้องการค้นพบนั้นได้ (2) สื่อสารคำแนะนำอย่างชัดเจน รวมถึงแนวทางอื่นเมื่อมีกลยุทธ์ที่ถูกต้องหลายแนวทาง และ (3) นำเสนอทั้งหมดในระดับรายละเอียดที่เหมาะสมสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่แตกต่างกัน

เราเชื่อว่า agent จะเรียนรู้ที่จะเป็นผู้มีส่วนร่วมที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในทีมตรวจสอบสถานะ เช่นเดียวกับที่ associate ระดับจูเนียร์ทำ: ผ่านคำติชมที่เฉียบคมจากผู้ปฏิบัติงานที่มีประสบการณ์ นี่คือเหตุผลที่สภาพแวดล้อมการตรวจสอบสถานะของเราสร้างขึ้นไม่เพียงเพื่อการวิจัยเท่านั้น แต่ยังเป็นวิธีที่ปลอดภัยต่อข้อมูลในการทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อฝึกอบรมโมเดลโดยใช้คำติชมของพวกเขา ลูกค้าของเราคือผู้ที่ได้รับความไว้วางใจในข้อตกลงมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ในวันนี้ agent ของพวกเขาจะเป็นผู้ที่ได้รับความไว้วางใจในข้อตกลงเดียวกันนั้นในวันพรุ่งนี้

สิ่งที่จะเกิดขึ้นต่อไป

ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า เราจะเผยแพร่งานวิจัยของเราที่ระบุกลยุทธ์สำหรับ agent การตรวจสอบสถานะที่มีประสิทธิภาพ และผลลัพธ์เบื้องต้นจาก VDR ที่หลากหลาย เราจะปล่อยส่วนขยาย LAB เพิ่มเติมที่ครอบคลุมงานต่างๆ ตั้งแต่การค้นหาองค์กร การจัดตั้งกองทุน ไปจนถึงการสืบสวนและการค้นพบพยานหลักฐาน

ควบคู่กันไป เราจะทำงานเพื่อย้ายโลกเหล่านี้จากการวิจัยสู่การผลิต โดยแสดงให้เห็นว่า agent สามารถปรับปรุงได้อย่างไรผ่านคำติชมในภาษาธรรมชาติ และร่วมมือกับลูกค้าของเราเพื่อปรับแต่งโมเดลที่กำหนดเองที่แก้ปัญหาที่ยากในแบบที่พวกเขาทำ

ผู้เขียน: @ItsJulioPereyra

อ่านบนบล็อกของเรา ที่นี่.