Automação do processo de due diligence : como algoritmos podem cortar tempo e trazer eficiência às auditorias legais?

AutorDaniel Lopes da Silva Ferreira Oliveira
Páginas11-64
Resumo
O presente trabalho tem por objetivo estudar e demonstrar que o atual modus
operandi das due diligences jurídicas realizadas por escritórios de advocacia
possui ineciências, que podem ser mitigadas com o uso de algoritmos compu-
tacionais. Para isso, foi desenvolvido um protótipo de classicador bayesiano
que usa machine learning e n-gramas. O seu objetivo é mostrar como é possí-
vel automatizar o trabalho inicial de mapeamento e identicação de cláusulas
contratuais relevantes em uma auditoria jurídica de escrituras de emissão de
debêntures em português, o que não é feito hoje. Para a cláusula de Valor Total
da Emissão, o classicador alcançou, na média, a Média F de 77,18%. Já na cláu-
sula de Vencimento Antecipado por Alteração de Controle, obteve 74,41%. Por
m, quando exposto à cláusula de Vencimento Antecipado por Cross Default, a
Média F do protótipo foi de 72,352%.
Palavras-Chave
Algoritmos Computacionais, Auditoria Jurídica, Automatização, Clientes, De-
bêntures, Escritórios de Advocacia, Escrituras de Emissão, Fusões e Aquisi-
ções, Ineciência, Machine Learning.
Introdução
Em função da natureza, os advogados corriqueiramente debruçam-se sobre
leis, contratos e petições. Às vezes, o volume de páginas que precisam ser es-
tudadas ultrapassa a casa das centenas. A reação mais comum de uma pessoa
ao ver uma pilha de documentos é de desespero ou de desmotivação, mas o
problema vai além: a leitura demanda longas e exaustivas horas, que podem
levar ao desinteresse e até mesmo a erros de análise.
O cenário descrito acima é vivido por diversos advogados que trabalham
com auditorias legais (due diligences) em escritórios de advocacia. Facilitar
a vida deles foi um dos motivadores deste artigo, e uma possível solução foi
encontrada em um programa de computador. A tecnologia vem afetando e
AUTOMAÇÃO DO PROCESSO DE DUE DILIGENCE :
COMO ALGORITMOS PODEM CORTAR TEMPO E TRAZER
EFICIÊNCIA ÀS AUDITORIAS LEGAIS?
Daniel lopes Da silva Ferreira oliveira
12 COLEÇÃO JOVEM JURISTA 2018
transformando diversas áreas de trabalho no mundo atual, facilitando a vida
dos empregados, empregadores e clientes por meio de processos mais ecien-
tes. Agora, esses avanços tecnológicos vêm chegando à área da advocacia.
Por quase um século, indústrias sofreram mudanças. Nos Estados Unidos,
há estudos que classicam que quase metade dos empregos possuem alta pro-
babilidade de serem automatizados e substituídos (CARL e OSBORNE, 2013, p.
44). Para um exemplo concreto, hoje temos a Uber introduzindo carros auto-
máticos e diminuindo a necessidade de motoristas, mesmo contra a vontade de
taxistas.1 Contraintuitivamente, em paralelo a essas inovações, os advogados
continuaram por muito tempo desempenhando suas tarefas sem aparentes im-
pactos (HENDERSON e ZAHORSKY, 2011, p. 41).
No entanto, com a evolução do poder computacional, é certo que o mo-
delo de trabalho na advocacia e, principalmente nos escritórios, mude. Como
será argumentado neste texto, há ineciências que afetam os próprios juristas
e podem levar a cobranças excessivas por um serviço que poderia ser entregue
em menos tempo e feito com maior precisão. Essas características são causas
diretas de uma pressão tecnológica que, hoje, já inicia uma mudança estrutural
na prossão (HENDERSON e ZAHORSKY, 2011, p. 40).2
O objetivo geral deste artigo é mostrar como a auditoria legal, uma impor-
tante atividade realizada em escritórios de advocacia, pode ser otimizada com
o uso de sistemas de software, gerando benefícios não só para os clientes, mas
também para os próprios advogados. É de extrema relevância compreender
que a tecnologia não veio para acabar com o mercado jurídico, mas para auxi-
liá-lo, conforme será defendido ao longo do texto.
A compreensão dessa diferença é importante principalmente para evitar
potenciais barreiras à inovação existentes na advocacia. A primeira delas é uma
espécie de “rejeição irracional” a mudanças na prossão, ocasionada majorita-
riamente pela falta de informação e compreensão sobre o funcionamento e be-
nefícios trazidos pelas novas ferramentas tecnológicas (SUSSKIND, 2013, p. 12).3
1 A iniciativa está disponível em: https://www.uber.com/cities/pittsburgh/self-driving-u-
bers/>. Acesso em: 27 abr. 2018.
2 Um dos exemplos concretos dessa mudança é a já existente automação documental e
contratual (Document Assembly). Ou seja, contratos e documentos que antes eram feitos
manualmente por advogados e começaram a ser automatizados. São feitos rapidamente
em computadores, trazendo o conhecimento diretamente para as mãos dos clientes e ga-
nhos consideráveis de tempo. Para mais exemplos, leia: KATZ, Daniel Martin. “Quantitative
Legal Prediction or How I Learned to Stop Worrying and Start Preparing for the Data-Dri-
ven Future of the Legal Services Industry”. Emory Law Journal, Atlanta, v. 62, n. 4, p. 911,
2013. Disponível em: http://law.emory.edu/elj/content/volume-62/issue-4/thrower-sym-
posium-articles/quantitative-legal-prediction%20.html>. Acesso em: 27 abr. 2018.
3 Richard Susskind, em seu livro Tomorrow’s Lawyers, chamou de “rejeição irracional” (“irra-
tional rejectionism”) o fenômeno em que o cético nega, rejeita tecnologias com as quais não
tem experiência direta pessoal, sendo, por conseguinte, desconhecedor dos seus efeitos.
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Adicionalmente, o próprio modelo atual de billable hours, conforme será
abordado aqui, cria desincentivos à otimização do trabalho e, assim, a mudan-
ças. Entender o escopo e os impactos da inserção de sistemas de software
na advocacia é importante para desconstruir a ideia de que alterações seriam
prejudiciais para um dos modelos de negócio mais empregados em escritórios.
Assim, o presente trabalho revela-se pertinente conforme vai de encontro
direto às supracitadas barreiras à inovação e desmistica as suas fundações.
Mostra como os advogados podem ser ajudados, em vez de prejudicados, e,
ao mesmo tempo, estuda a existência de benefícios aos clientes, tais quais os
impactos nos preços dos serviços jurídicos.
Nesse contexto, escolheu-se a mencionada atividade de auditoria legal para
ser analisada, a qual possui etapas preliminares de mera captação e identicação
manual de cláusulas contratuais. Esse trabalho maquinal, lento e repetitivo não
somente é passado aos estagiários, mas também consome tempo dos advoga-
dos, que precisam revisar a tarefa feita. No m, todos os minutos despendidos
com essa etapa crucial, mas simples, e que poderiam ter sido empregados na
solução de problemas estratégicos, são debitados da conta dos clientes.
Mais especicamente, escolheu-se estudar a atividade de due diligence
em mercado de capitais que ocorre em uma fusão e aquisição (Merger and
Acquisition ou M&A). Como será abordado, um M&A movimenta grandes volu-
mes nanceiros. Ademais, a auditoria legal na subárea de mercado de capitais
possui procedimentos bem-denidos e, portanto, mecanizáveis, além de existi-
rem fontes disponíveis de contratos públicos, como escrituras de emissão, para
servirem de base à pesquisa.
A hipótese principal deste artigo é mostrar a real possibilidade de delegar ao
computador o trabalho inicial de mapeamento e identicação de cláusulas contra-
tuais de interesse em uma due diligence. Além disso, as outras hipóteses são de
que (i) a máquina o faria em menos tempo e (ii) com maior precisão e acurácia. As
consequências práticas são (a) que aos advogados restaria a atividade intelectual,
high end de análise dos dados obtidos, livrando-se de uma etapa extremamente
burocrática, e (b) que aos clientes poderiam ser cobrados valores menores.
Para validar as hipóteses (i) e (ii), este trabalho tem um objetivo mais es-
pecíco de elaborar um protótipo de software que leia contratos em português
e tenha como output um mapeamento, com alta precisão, de algumas cláusulas
contratuais relevantes para uma due diligence na área de mercado de capitais.
Após exaustiva pesquisa,4 não se encontrou, até o momento de escrita do tex-
4 A pesquisa foi efetuada (i) em ferramentas de busca on-line, (ii) em conversas com advo-
gados do mercado e (iii) no “Radar de Lawtechs e Legaltechs”, da Associação Brasileira de
Lawtechs & Legaltechs (AB2L), que dispõe todas as startups de tecnologia aplicada ao di-
reito. Disponível em: https://www.ab2l.org.br/radar-lawtechs/>. Acesso em: 27 abr. 2018.

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