企业合同数据分析的三个阶段

最近，一个大型制药公司的项目经理被问到，公司在其合同生命周期管理（CLM）平台上获得了哪些价值？

她回答：“当然是合同数据。”

“现在，我们能够知道我们正在签订多少合同，以及这些合同中的内容。这听起来有点基础，但在我们之前没有这些信息；“

“此外，我们能够查看我们签订合同所需的时间，这也是我们之前没有的信息。”她说。

这些数据迫使公司在合同管理方面“更加自律”，“谁做了什么，何时需要合同。”

这个故事并不是唯一的。将合同从静态文档转换为数字资产的主要好处之一是它产生的有关合同和合同流程的大量数据。一旦掌握了这些数据，就可以支持公司进行战略决策，以加速和优化合同，同时降低企业风险。

但是企业有那么多的合同数据，从哪里开始分析呢？建议采用循序渐进方法：从基础数据的分析开始，逐步分析更复杂的数据，这些数据分析的核心是合同风险控制。

以下是您的合同管理数字化旅程中要考虑的路线图。

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起步阶段 – 数字化

分析维度：合同数量（公司模板与第三方模板;合同分类和模板类型;各个部门发起的合同;交易的地点）。

您将从中获得什么：企业合同数据的全景图。

通过将合同管理转移到云平台，您将全面了解整个企业的合同。您将看到哪些部门发起了最多的合同，他们使用了哪些模板，他们使用法务部门创建的和合同模板的频率，以及他们依赖外部合同模板的频率（第三方模板）。

这是您的合同全景图的清晰描述，这是依托合同数据来改进和简化流程的开始。例如，许多公司在了解所有合同之后，大大减少了企业的合同模板数量。此外，他们还根据CLM平台中的合同数据分析简化了合同模板。这是CLM平台部署的早期获益，可提高合同效率并降低风险。

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航行阶段 – 网络化

分析维度：合同周转时间; 延迟审核; 合同文本价值。

您将从中获得什么：识别效率瓶颈并进行改进分析; 深入了解供应商和客户关系。

一旦掌握了企业合同全景图，您就可以开始研究效率不高的环节。

任何CLM平台部署的核心KPI都将是周转时间 - 从系统内启动合同到执行合同所需的时间。成功的CLM平台部署可以使合同周转时间减少90％或更多。

一些效率提升可归因于软件本身。通过基于云的合同管理系统，利益相关者之间的沟通变得简单高效，合同可以自动路由到合适的人员进行审批。

但合同数据也起着重要作用。使用CLM平台，公司不仅可以量化合同总体周转时间，还可以量化合同在每个阶段的执行时间。这样找到效率瓶颈变得很容易，公司可以更好地解决这个问题。

我们的法务团队响应缓慢吗？还是对方律师造成了延误？

我们可以处理效率不高环节，并随时跟踪流程优化的情况，以确保有改善。

合同文本是在此阶段分析的另一个重要数据。合同元数据与合同文本的价值挖掘原来一直被困扰在计算机无法处理的法律术语中。这意味着只能人工从纸质文档中手动提取合同信息，输入到系统中 – 这样浪费时间并容易产生错误。

现在，合同管理软件可以自动提取合同信息和其他元数据。有了这些信息，合同就可以高效地智能审查; 高管们可以随时了解公司重要合同之间的关系; 并且使得交易风险浮出水面。

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加速阶段 – 智能化

分析维度：合同标准条款偏离，公司合同管理制度执行偏离，合同义务的履行。

您将从中得到什么：减少诉讼和纠纷。

完全部署CLM平台后，您可以开始深入研究分析合同条款。

人工智能（AI）技术的进步使合同管理软件能够大规模地阅读和识别合同。这意味着该软件可以审查数数千份合同并分析合同中的违约条款。然后可以依据企业合规的政策，对合同中的违约条款提供改进建议。

AI还可以自动识别和履行合同中包含的义务。通过对所有履约义务条款的整体分析，公司可以衡量他们在满足要求方面的表现，以及交易相对方在履行其要求方面的表现。对于合同义务条款的积极的审查功能既降低了风险，又最大化了合同价值。

数据驱动的企业合同管理不会一步达成。但是，通过合适的CLM平台和收集有关合同和业务关系的数据的渐进方法，公司可以快速实现新的市场洞察，以及获得数字化合同带来的巨大价值。

来源：https://www.icertis.com/blog/crawl-walk-run-a-roadmap-to-understanding-and-leveraging-contract-management-metrics/

译自：Bernadette Bulacan《Crawl, Walk, Run: A Roadmap to Understanding and Leveraging Contract Management Metrics》

翻译：煊宸

法智易提供了完整的CLM解决方案，提供本地化部署和SaaS服务，为中国大中型企业的合同全生命周期管理提供“一站式”解决方案。将企业合同数据汇集到统一平台并转化为企业的战略数字资产，效率提升，控制交易风险，辅助经营决策。

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