针对您的法律需求量身定制的专家电子开示服务
利用Lineal全面的电子开示服务,激发您法律实践和运营的全部潜力。借助我们在Relativity方面深厚的专业知识,增强我们专有的Amplify审查工具套件,并且通过强大的全球基础设施支持,我们的服务旨在以精确和高效的方式管理电子开示流程的各方各面。
借助Lineal的电子开示服务优化成果
我们的电子开示服务旨在优化开示过程的每个阶段,确保您在保持成本效率和法律合规的同时获得战略优势。以下是我们如何通过全面的电子开示服务确保成果的优化:
数据审查,文件审查服务
Lineal的文件审查服务将法律专业知识与先进技术相结合,确保对您案件文件进行彻底准确地分析。我们经验丰富的审查团队利用Amplify等尖端工具,提高识别关键信息的效率和精确度。
聊天和协作数据服务
利用Lineal的聊天和协作平台数据审查服务,应对现代通信的复杂性。我们的服务专门解决聊天记录,即时消息以及Slack, Microsoft Teams,WeChat等协作工具所带来的独特挑战,确保全面管理和分析对话数据。利用我们专有的ChatCraft工具以及专家见解,帮助您发掘隐藏在广泛非正式通信数据中的相关信息。我们的方法可以减少审查时间,降低成本,提高数据审查过程的准确性,使您能够快速自信地做出明智决策。
数据处理和托管服务
我们先进的数据处理解决方案将原始数据转换为可供审查的格式,通过复杂的去重复和线索追踪技术减少数据量,提高数据相关性。结合我们安全,可扩展的托管环境,Lineal确保您的数据易于访问和管理,协助您实现有效地,针对您的战略量身定制的文件审查过程。
早期案件评估
利用我们的早期案件评估服务,在案件初期获得战略洞见,帮助您快速做出明智决策。通过及早评估案件的优势和劣势,Lineal协助您有效制定策略,节省时间和资源,为诉讼或调查过程的下一步奠定坚实基础。
数据提交咨询服务
我们的团队手把手引导您完成复杂的数据提交阶段,采用先进工具和策略来高效管理大量数据和文档。从实施严格的质量检查,管理文件的屏蔽编辑一直到以法庭要求准备的格式整理和交付文件,Lineal确保数据提交的各个方面都得到周密处理,满足法律要求和您的具体要求。
先进的数据和文档管理技术
我们先进的取证,数据处理和托管解决方案利用尖端技术和方法来减少数据量,提高数据相关性。从一开始就专注于精确性,我们确保您审查和呈现最为关键的数据,消除不必要的审查成本,将您的努力集中在能产生最大影响的地方。
我们为电子数据开示树立了新标准
战略性的数据和文件审查
Lineal的文件审查服务不仅局限于传统方法,还融合了我们的Amplify套件提供的先进的分析和及其学习工具。这些技术使我们的专业文件审查团队能够进行更快,更准确的审查。预测编码,主题分析和相关性打分只是我们优化审查过程的其中几个方式,确保您获得最相关的信息,从而简化您的决策并完善您文件审查的策略。
24/7全天候的全球支持和完全整合
我们的全天候支持模式确保我们的全球团队可随时提供支持,无论您的业务基地在何处。这种持续地支持可最小化停机时间,提高响应速度,确保项目进度始终如期。此外,我们的服务与现有的法律和IT基础设施无缝整合,确保您的项目过渡顺畅,保持全程连贯性。
定制化服务模式
在Lineal,我们自豪地提供关注个体的精品服务与可扩展的全球支持相结合的服务模式,针对每个客户的具体需求量身定制我们的服务。
Isn’t It Time to Rethink ‘Document’ Review?
At this year’s Relativity Fest, this session on Wednesday September 25, titled “Isn’t It Time to Rethink ‘Document’ Review?” explored the evolving nature of document
Lineal Expands APAC Leadership with New VP of Business Development, Jennifer Qian
Lineal appoints Jennifer Qian as VP of Business Development for APAC, leading operations with Head of APAC, Jay Chong.
Outdated and Overpriced: How Data-Focused Review is Redefining Legal Efficiency
The legal industry is at a crossroads: stick with the familiar but flawed document review processes, or embrace a new, data-driven approach.