Hackett 集团的研究重点关注 21 个合同生命周期管理 (CLM) 和智能解决方案提供商，涵盖从源头到付费 (S2P) 套件、CLM 专家、文档自动化专家和法律信息解决方案套件。研究显示，采用领先的人工智能支持的 CLM 解决方案的公司在运营效率、组织重点、数据智能、合规性和谈判有效性方面创造了显著的竞争优势。
核心数据：
- 货到付款套件代表部署了 51% 的 CLM 解决方案。
- CLM 点解决方案占部署的 39%。
- 92% 的客户对他们的 CLM 解决方案感到非常满意。
- 81% 的合同量在实施后通过 CLM 解决方案进行管理。
- 合同周期时间平均提高了 35%。
- 80% 的业务改进目标是通过 CLM 实施和流程重新设计实现的。
- 自动化和智能 CLM 的平均实施使合同效率和自动化提高了 63%。
人工智能在 CLM 中的应用：
- AI 功能广泛用于合同获取、搜索、数据管理、创建、创作和工作流。
- AI / Gen AI 在 CLM 特性中的应用包括工作流生成、通知和警报、AI 决策支持、客户服务和分类管理、语义搜索、多语言模式识别、上下文搜索、模板标准化、数字结构、AI 训练、AI 驱动的合约创建、起草语言、合同摘要、模型设计和控制、数据提取、合同分类等。
- 人工智能的使用在谈判、分析、财务和义务管理方面正在扩大和演变。
S2P 解决方案中选择 CLM 时要考虑的差异化因素：
- 解决方案的可用性和直观性
- 人工智能用例、可用性、数据源和搜索质量
- 内容生成、风险分析和分析
- 支持的合同类型的混合
- 要支持的角色
- 从源头到合同生态系统提供端到端价值、业务影响和协同作用的潜力
- 符合区域或全球需求
研究结论：
- CLM 解决方案提供更高的效率、更快的周期时间、更高的支出可见性和控制。
- 领先的 CLM 解决方案实现智能合同元数据提取、标记、分类以及条款库建设。
- 标准和后备语言、条款比较和自动合同汇总。
- 通过优化的智能自动化 / AI 组合，合同周期时间平均提高了 35%。
- 工作流和提高对合同状态、风险和里程碑的可见性。
- 平均而言，80% 的业务改进目标是通过 CLM 实施和流程重新设计实现的。
- 自动化和智能 CLM 的平均实施使合同效率和自动化提高了 63%。
- 领先的解决方案通过 AI / Gen AI 辅助合同审查、比较合同语言的标准，以及合同和供应商风险的自动评分，以告知利益相关者。
- 一些解决方案提供了基于 AI 的义务管理和里程碑跟踪，以改善控制超过费用，告知预测，确定不合规的合同，并提出补救措施。
