Lineal integriert das auf LPAi trainierte „Priv Finder“-Modell in seine Überprüfungsumgebungen

Lineal stellt LPAi vor – einen KI-basierten Identifikator für vertrauliche Dokumente

Dallas, USA, 5. Februar 2021 – Lineal, ein auf KI spezialisierter Anbieter von Legal-Tech-Dienstleistungen, hat ein KI-gestütztes Modell zur Identifizierung vertraulicher Dokumente entwickelt, das alle Dokumente innerhalb seiner Überprüfungsumgebung bewertet.  LPAi wurde anhand von mehreren zehn Millionen Dokumenten trainiert und basiert auf den Funktionen des NexLP-KI-Modells. Es bewertet jedes Dokument hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit, dass es vertraulich ist, und zeigt diese Bewertung dem Endnutzer an.

Kunden von Lineal können sofort erkennen, wie häufig potenziell vertrauliche Dokumente in einer bestimmten Datenmenge vorkommen, und auf einer Skala einschätzen, wie wahrscheinlich es ist, dass diese Dokumente tatsächlich unter die Regeln des Anwaltsgeheimnisses fallen.  Das Modell von LPAi nutzt dieselbe Logik, die auch Anwälte anwenden, um vertrauliche Dokumente zu identifizieren: Zunächst werden Anwälte identifiziert, dann wird analysiert, ob sie gegnerisch, auf derselben Seite oder unternehmensintern sind, und schließlich werden rechtliche Aspekte und Fragen zum Arbeitsergebnis berücksichtigt. Das Tool ermöglicht zudem die Eingabe von Stichwörtern, um das Angebot abzurunden.  Da die Technologie die Entitäts-Extraktions-Engine von NexLP nutzt, werden alle Anwälte als Entitäten definiert, wodurch die Suche nach mehreren E-Mail-Adressen, Chat-Namen usw. entfällt.

„LPAi verbessert die Prüfung der Anwaltsgeheimnis-Fälle erheblich, indem es ein Modell anwendet, das hinsichtlich der Regeln des Anwaltsgeheimnisses so ‚denkt‘, wie es ein Anwalt tun würde. Das Verständnis dafür, welche Dokumente wahrscheinlich unter das Anwaltsgeheimnis fallen, ermöglicht es uns, diese Dokumente bei der Prüfung vorrangig zu behandeln und das Risiko auszuschließen, dass Fälle des Anwaltsgeheimnisses übersehen werden – so können wir den Prüfungsprozess noch effizienter gestalten“, sagte Jeanne Somma, CLO bei Lineal. „Das wirklich Spannende daran ist – da LPAi bereits statistische Bewertungswerte liefert –, dass wir nun getrost eine Stichprobe aus Dokumenten ziehen können, deren Bewertung unter einem bestimmten Schwellenwert liegt, um weitreichende Entscheidungen zu treffen, ohne jedes einzelne Dokument selbst einsehen zu müssen.“

Kit Mackie, CTO bei Lineal, sagte: „Ich liebe es, Lösungen zu entwickeln, die unsere Kunden begeistern. Und diese hier hat wirklich für Aufsehen gesorgt!“

„Wir heben uns dadurch ab, dass wir innerhalb der Umgebungen unserer Softwarepartner hervorragende Lösungen entwickeln. Die Bereitstellung einer verbesserten Berechtigungsprüfung ist ein weiteres Beispiel dafür, wie wir unseren Kunden zuhören und versuchen, ihre Probleme zu lösen“, sagte TJ Collins, COO von Lineal.

Vorteile von LPAi:

• Alle zur Prüfung hochgeladenen Dokumente werden hinsichtlich der Wahrscheinlichkeit, dass sie unter das Anwaltsgeheimnis fallen, bewertet
• Das Modell ermöglicht es Anwaltskanzleien, Beiträge zu den Fachwortverzeichnissen der Kanzlei sowie Schlüsselwörter einzubringen.
• Identifiziert Anwälte und ihre jeweiligen Rollen, um Dokumente mit Anwaltsgeheimnis auf unüblicher Weise aufzuspüren
• Basiert auf maschinellem Lernen, was eine kontinuierliche Verbesserung bei jeder Interaktion mit Menschen ermöglicht

LPAi ist in den Lineal Relativity Server-Instanzen, den RelativityOne-Instanzen von Lineal oder den Reveal-Umgebungen von Lineal verfügbar.

Über Lineal – Lineal Services (www.lineal.com/about-us/) ist ein weltweit tätiger Anbieter von Rechtsdatendiensten, der mithilfe von KI und prozessgesteuerten Arbeitsabläufen Lösungen für Anwaltskanzleien und Unternehmen in den Bereichen Informationsmanagement, Discovery, Datenschutz, Compliance, DSAR, Datenkonvertierung und Cybersicherheit bereitstellt.  Lineal hat seinen Hauptsitz in London und verfügt über Niederlassungen in ganz Nord- und Südamerika, Europa und Asien. Seit 2009 liefert das Unternehmen wegweisende Lösungen.

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