风险与合规支持
法律保全与合规项目
法律保全和合规项目易于启动，但随着时间推移，要确保其持续运行、具备法律可辩护性，并与现代数据环境保持一致，复杂性才真正开始显现。
Lineal 通过完善的架构、持续监督和先进技术来设计并运营数据保全项目，确保其长期保持合规性和法律可辩护性。
长期数据保全管理的务实方法。
有效的数据保全项目不仅仅依赖于发送通知。它们还需要在不断变化的 Custodian
（数据保管责任人）和系统环境中保持一致且可持续的运营。
Lineal 将法律保全技术、数据保全策略与日常运营管理相结合，为客户提供快速响应能力以及长期持续支持。
第 1 步。
确定触发条件与范围。
强有力的数据保全项目始于明确的责任归属、可辩护的范围界定，以及从一开始就在法务、合规、隐私保护和业务相关方之间建立一致的协同机制。
- 识别触发事件、监管义务、Custodian（数据保管责任人）以及相关数据来源。
- 确定范围边界、数据保留要求和数据保全需求。
- 协调法务、合规、隐私保护、人力资源以及外部法律顾问团队之间的工作。
结果：
建立一个范围清晰的数据保全框架，并与相关案件、调查或合规义务保持一致。
第 2 步。
设计项目方案。
长期数据保全不仅仅需要工作流程，更需要一个能够随着案件、系统和合规义务不断发展而持续扩展和适应的管理架构。
- 建立符合组织需求的通知、确认、升级和报告工作流程。
- 集成至客户的企业环境，通过 API 和连接器直接在其系统内识别并保全相关数据。
- 确保数据保全活动与数据保留、隐私保护以及后续电子取证（eDiscovery）流程保持一致。
- 在案件范围扩大之前，定义解除保全、延续保全和转移管理流程。
结果：
构建一个可重复执行的数据保全模型，确保在不同案件和监管要求下保持一致性。
第 3 步。
通过原位保全（Preservation In-Place）运行项目。
当数据保全策略能够直接集成到组织日常依赖的业务系统中时，其效果往往最佳。
- 在 M365、Google Workspace、Slack、Teams 以及各类结构化系统中实施原位数据保全（Preservation In-Place）。
- 管理通知、确认、提醒及升级处理工作流程。
- 监控 Custodian（数据保管责任人）的变动，并通过与 HRIS 集成的工作流程同步更新数据保全对象群体。
结果：
实现持续的数据保全管理，在提升运营可视性的同时降低行政管理负担。
第 4 步。
维护项目的可辩护性。
当出现质疑或审查时，组织需要清晰地了解数据保全决策在整个过程中是如何被管理、维护和记录的。
- 维护数据保全活动、通知、确认记录以及运营决策的完整记录。
- 通过具备法律可辩护性的文档支持审计、调查、制裁应对以及监管机构问询。
- 随着案件推进，将已保全的数据无缝转入后续的数据收集和审查（Review）工作流程。
结果：
形成一套具备法律可辩护性的运营记录，支持从触发、执行到解除保全全过程的监督与管理。
为什么选择 Lineal。
专为真实的数据保全运营场景而设计。
法律保全（Legal Hold）和合规工作不仅仅涉及法务团队，还需要技术专业能力和持续的运营监督。Lineal 将丰富的 Relativity 实践经验与专业项目管理能力相结合，为客户提供全面支持。
Relativity Legal Hold 专业能力。
Lineal 拥有 Relativity 全部四项合作伙伴认证资质，并在 M365、Google Vault 以及与 HRIS 集成的环境中部署和实施 Relativity Legal Hold。
默认采用原位保全（Preservation In-Place）。
将数据保留在其原有存储位置，可减少数据迁移和管理开销，同时保留业务上下文，并且不会影响其法律可辩护性。
贯穿项目全生命周期的运营可视性。
Lineal 在整个项目生命周期内持续跟踪和监控确认情况、升级处理、Custodian（数据保管责任人）、例外情况以及保全解除活动，确保全程透明可见。
与电子取证 和信息治理 无缝衔接。
数据保全与后续的电子取证、隐私保护、数据保留及信息治理工作直接衔接，使各项工作流程保持连贯统一，而非作为彼此独立的流程运行。
技术实践应用
构建于您数据原本所在的平台之上
实现一致且持续的数据保全不仅仅依赖于单一工具，因此 Lineal
直接在组织已经使用的平台内运行相关工作流程
法律保全解决方案
通过 HRIS 同步、通知工作流、实时跟踪、报告功能以及在 Relativity 平台内可扩展的数据保全管理，实现跨 M365 和 Google Vault 的集中式原位保全
Microsoft Purview 电子取证（eDiscovery）
Lineal 管理覆盖 Exchange、OneDrive、SharePoint 和 Teams 的 Purview 数据保全工作流程，帮助组织维持具备法律可辩护性的搜索、保全和导出流程，同时避免为内部团队增加额外负担
Google Vault
Lineal 为 Gmail、Drive、Chat 和 Meet 提供数据保全支持，包括定向保全（Targeted Holds）、管理搜索支持、审计可视性以及贯穿整个数据保全生命周期的持续运营管理
Amplify™ Suite of Tools + Relativity
Amplify™ 是 Lineal 基于 Relativity 平台开发的专有工具套件，可将已保全的数据直接转入后续处理和审查流程，无需不必要的交接环节
行业与角色应用场景
适用于负责持续数据保全工作的团队
专为负责在现代企业环境中维护具备法律可辩护性的数据保全项目的法务、合规、隐私保护和信息治理团队而设计。
内部建筑与基础设施法务团队
负责管理重复性案件和重叠保全要求的法务团队，需要保持运营的一致性，而不必依赖人工跟踪或彼此割裂的工作流程。Lineal 帮助组织在不同案件和 Custodian（数据保管责任人）之间实现规模化的数据保全管理。
合规、隐私保护与信息治理
监管数据保全义务通常跨越多个部门、系统和司法辖区。Lineal 支持符合 GDPR、CCPA、HIPAA 以及更广泛信息治理计划要求的持续性数据保全项目。
外部法律顾问
Lineal 为外部法律顾问提供具备法律可辩护性的数据保全运营支持、明确的工作流责任划分，以及符合诉讼、调查和监管应对要求的完整文档记录。
案例研究
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行业: 企业
Accelerating Multi-Jurisdiction Competition Audit Review
Challenge:
Seven countries. Nine languages. 8.6 million documents. A competition law audit that traditional review could not finish in time.
Outcome:
Audit completed on time. Out of 8.6 million documents loaded, only 87,000 required human review. Defensible, regulator-ready results across every jurisdiction.
8.6M
Documents loaded across seven countries and nine languages.
~87K
Documents actually reviewed. A fraction of the total population.
7 Countries, 9 Languages
Consistent, defensible relevance determinations across every jurisdiction.
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行业: 金融服务
Anti-Money Laundering Investigation for a Global Bank
Challenge:
A major global bank faced an AML investigation requiring review of 12+ million documents under a strict 3-month deadline. High-risk data patterns needed precise identification, and the cost of a traditional review approach was not an option.
Outcome:
Lineal reduced review volume by 97%. Fewer than 3% of documents required manual assessment. Deadline met, defensible results delivered, fixed fee.
97%
Review volume reduced with less than 3% of documents touched by human reviewers.
12M+
Documents processed using AI-powered categorization and clustering.
3 Months
Regulatory deadline met with no delays.
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行业: 制药行业
Defensible Scope Reduction in High-Stakes Pharmaceutical IP Litigation
Challenge:
A Fortune 100 pharmaceutical company needed to review a large, complex document population under litigation pressure. Traditional first-pass review models would have been too slow, too expensive, and too inconsistent.
Outcome:
Lineal eliminated first-pass review entirely. Over 95% of the document population was reduced before a human reviewer saw a single document. Full defensibility maintained.
95%+
Review volume reduced before human review began.
70%
Additional reduction post-Amplify™ through AI-assisted relevance assessment.
100%
Defensible decisions with documented, SME-governed coding logic.
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行业: 律师事务所
Document Review in Criminal Investigation
Challenge:
52,795 FBI-provided documents for the Andrade criminal investigation. A status conference deadline. The case team needed to move beyond linear review and organize the full universe by concept.
Outcome:
Amplify™ tools covered 98% of the document universe. Textual Near Duplicate Identification handled 68%. Lineal Images addressed the remaining 30% of image file types. Deadline met.
52,795
FBI-provided documents reviewed for the status conference.
68%
Document universe addressed by Textual Near Duplicate Identification.
30%
Image file types addressed by Lineal Images classification.
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行业: 律师事务所
Efficient Data Management for a Complex Legal Dispute
Challenge:
3 million documents from 140+ custodians, transferred from a previous vendor. The data needed to be verified for completeness, then the legal team needed a fast path to the evidence that mattered.
Outcome:
The full Amplify™ Suite of Tools cut through the volume. Email threading, BotDetector, PrivFinder, Snippets, and Lineal Images each took a layer off until the legal team had a clear path to relevant evidence.
3M
Documents processed from 140+ custodians.
641,098
Documents reduced through email threading alone.
731,681
Documents ring-fenced for targeted privilege review with PrivFinder.
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行业: 企业
High-Volume Data Breach Response for a Fortune 20 Retailer
Challenge:
A major ransomware incident. 22 million structured records with PII and PHI exposed. Three weeks to figure out who was affected and meet federal and state notification requirements.
Outcome:
Lineal delivered a precise breach assessment within the deadline. Defensible, regulator-ready output. Reduced class-action exposure through accurate identification of affected individuals.
22M+
Structured records processed containing PII and PHI.
3 Weeks
Regulatory notification deadline met with defensible output.
0
Large-scale manual review required. Automated detection throughout.
因卓越与创新而备受认可
资源与洞察
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What AI-Assisted Review Actually Looks Like Inside an APAC Matter
What AI-assisted review looks like inside a real APAC matter: 12M documents, two months, costs cut by over 90%, with regional expertise on every call.
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