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用AI幫助律師整理檔案數(shù)據(jù),Everlaw獲2500萬美元B輪融資

作者: 來源:樂購科技 2018-07-03 10:24:54 閱讀 我要評論 直達(dá)商品

   法律科技初創(chuàng)公司Everlaw日前獲2500萬美元B輪融資,新投資者門羅風(fēng)投(Menlo Ventures)領(lǐng)投,現(xiàn)有投資者和著名的硅谷風(fēng)險投資公司Andreessen Horowitz參投。

  該公司的首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人AJ Shankar表示,公司有意加大在人工智能方面的投資。

  在過去的兩年里,Everlaw的收入翻了一番,而且目前正被美國50個州的州總檢察長使用。

  總部位于加州伯克利的法律科技初創(chuàng)企業(yè)Everlaw上周四宣布,公司獲得了2500萬美元的B輪融資,新投資者門羅風(fēng)投(Menlo Ventures)領(lǐng)投,現(xiàn)有投資者和著名的硅谷風(fēng)險投資公司Andreessen Horowitz參投。

  Everlaw基于云端的電子資料檔案查詢,律師能夠輕而易舉地在開庭前組織并且搜索法律團(tuán)隊之間傳遞的上百萬份文件、視頻、電子郵件和圖片。在大型案件中,律師之間傳遞的數(shù)據(jù)高達(dá)萬億字節(jié),如果沒有軟件,律師助理可能要花上數(shù)百個小時才能對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理。

  在接受Business Insider采訪的過程中,Everlaw的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官AJ Shankar表示,公司會在人工智能研究方面投入資金,這也是目前該平臺在一定程度上已經(jīng)采用的技術(shù)——利用用戶過往行為的數(shù)據(jù),來推測哪些文件將會是優(yōu)先文件,或者接下來可能會看哪些文件。

  Shankar說,最終,他想讓Everlaw能夠?qū)Τ醮紊蟼骷纯探o出建議,并從多個案例中獲得有關(guān)用戶行為的情報。

  “我們目前正在努力解決的最困難的問題是,我們可以在用戶甚至不告訴我們?nèi)魏涡畔⒌那闆r下,如何理解這個龐大的數(shù)據(jù)集。即使不是在法律的范疇,這大概也是人工智能領(lǐng)域最令人頭疼的問題。”Shankar說道。

  Shankar拒絕透露其公司的估值,但公司獲得了巨大的收益,他表示,在過去兩年里,公司的收入翻了一番。Shankar補充說,Everlaw目前處于“增長模式”,因此該公司目前的現(xiàn)金流是中性的,并沒有盈利。

  在獲得了加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)學(xué)位后,Shankar就創(chuàng)立了Everlaw。在學(xué)生時代,他就曾擔(dān)任當(dāng)?shù)匾患衣蓭熓聞?wù)所技術(shù)問題的咨詢顧問,然后他利用專業(yè)知識和對律師事務(wù)的熟悉度,在2011年創(chuàng)立了Everlaw。

  Shankar說,目前,市面上已有一些電子資料檔案查詢平臺,但這些遺留系統(tǒng)有時繁瑣且昂貴。事實上,根據(jù)一些報告預(yù)測,電子資料檔案查詢平臺的費用可以占訴訟費用的總和高達(dá)70%。此外,Everlaw只是少數(shù)幾個對復(fù)雜人工智能進(jìn)行大量投資的電子資料檔案查詢平臺之一,Shankar表示這是Everlaw極有利的條件。

  Everlaw也因一個名為“StoryBuilder”的方便的“后評論”功能與眾不同。該工具允許沒有直接查看文檔的用戶將特定的信息和證據(jù)組織成一個可以在法庭上表達(dá)的敘述。它減少了資料檔案查詢?nèi)藛T和構(gòu)建案例的人員之間的反饋循環(huán)。

  “我們認(rèn)為這樣的訴訟方式是非常強大的。”Shankar說道。

  由于Everlaw可以處理大型案件,該公司正在向大中型律師事務(wù)所展開營銷,從頂級律師事務(wù)所獲得客戶群。另一個基于云計算的電子資料檔案查詢平臺的領(lǐng)頭羊——Logikcull,最近得到了硅谷的關(guān)注。與之不同的是,Everlaw并不是針對那些代表自己的人或家族式律師事務(wù)所。

  目前,美國50個州的州總檢察長辦公室都在使用Everlaw。起初,它只在少數(shù)幾個案件中使用,但當(dāng)總檢察長開始在多個地區(qū)的案件中使用時,的確為工作帶來了巨大的便利,最終所有的州總檢察長辦公室都使用了Everlaw。

  “在這些重大訴訟中,如果我們不是他們遇到的最好的競爭者,也是一個主要的競爭者。而對我們來說,這是一個諸如病毒那樣迅速增殖的好機會。”


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