Saiba como o Legal Analytics pode aumentar o volume de acordos na sua empresa

Solução tecnológica identifica casos com possibilidade de negociação e acelera resolução dos conflitos

O uso de Legal Analytics como estratégia para reduzir o volume de processos e promover acordos judiciais tem se destacado pelos bons resultados em curtos espaços de tempo. Com ele é possível aplicar as regras de negócio da política de acordos da empresa, entendendo melhor os tickets de condenação e selecionando os casos com  alto risco de perda, para que possam ser direcionados à negociação, trazendo mais segurança e celeridade à finalização desses processos, que poderiam se arrastar por anos na Justiça.

“O acordo é sempre o melhor caminho para ambas as partes, gera um impacto grande na sociedade, no posicionamento da empresa perante o judiciário e seus clientes, reduz custos de contingência e provisão e antecipa a solução jurisdicional, além de desafogar o judiciário”, destaca Vanessa Louzada, CEO da Deep Legal, lawtech especializada em inteligência e gestão preditiva.

Os dados do Conselho Nacional de Justiça (CNJ) confirmam a necessidade de ampliar a conciliação no Brasil. Segundo relatório “Justiça em Números 2021”, divulgado no ano passado, existem atualmente mais de 75,4 milhões de ações judiciais em andamento no país e o tempo médio de tramitação é de 5 anos e 4 meses. O índice de conciliação, percentual de sentenças homologatórias de acordos em relação ao total de sentenças e decisões proferidas, vem caindo nos últimos anos e, em 2020, ficou em 9,9%, o menor patamar desde 2015.

Vanessa Louzada explica que o uso de Legal Analytics gera muitos impactos na eficiência. Para a realização de acordos a ferramenta melhora a escolha dos casos e consequentemente a resolução de conflitos, entregando uma prestação jurisdicional para todos os envolvidos, desafogando o judiciário e não incentivando novas entradas de processos sem o devido direito. “A partir dos elementos das ações em tramitação, como partes, objetos, tempos do processo, resultados da sentença, valores de condenações e acordos, por exemplo, conseguimos indicar, de forma instantânea, se a negociação é viável ou não em cada um dos casos”.

Essa prescrição digital ocorre, segundo Vanessa Louzada, seguindo os valores e as regras de acordos de cada instituição. “É possível integrar a nossa plataforma ao sistema da empresa e assim vamos minerando os dados e já eliminando os casos menos promissores para acordos, fazendo uma predição dos resultados das ações que estão em tramitação. Assim, as negociações são baseadas em dados e se tornam mais assertivas, inclusive eliminando etapas do processo e reduzindo o tempo de litígio”, afirma.

Tecnologia reduz estoque de processos em grupo educacional

Em um projeto de acordos desenvolvido pela Deep Legal para a Cogna Educação, os resultados do emprego do Legal Analytics foram significativos. Em apenas dois meses, foram 1.472 acordos realizados, entre os cerca de 4.500 aptos à negociação.

Na primeira fase, nos processos aptos, em processos cíveis, a carteira de processos reduziu 36%. Dos 2.184 processos existentes, 776 foram solucionados por meio de acordos. Índice semelhante foi obtido nos processos pós-sentença, com 32% de redução no estoque de processos.

Sobre a Deep Legal  

A Deep Legal é uma Lawtech de inteligência e gestão preditiva. Utiliza sofisticadas técnicas estatísticas e avançadas tecnologias como ferramentas de Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial para coletar dados, normalizá-los e transformá-los em informação consistente a fim de criar uma nova experiência aos profissionais jurídicos na otimização do seu trabalho de modo que possam informar, monitorar, comparar e predizer carteiras de ações judiciais. São soluções direcionadas à gestão corporativa de empresas e escritórios jurídicos que possuem volume judicial. A Deep Legal ajuda a decodificar “dados” em insights estruturados e relevantes que se transformam em decisões estratégicas, inteligentes com geração de valor para o seu negócio. https://www.deeplegal.com.br/