Jerry Ting, Gründer und CEO von Evisort – Interviewreihe

Jerry Ting ist der Gründer und CEO von Evisort Ein Unternehmen, das Vertragsworkflow- und Verwaltungsfunktionen anbietet, um die Effizienz zu verbessern, Risiken zu reduzieren und Einblick in jeden Vertrag zu gewinnen. Evisort ist die erste Plattform, die automatisch Verträge aus dem gesamten Unternehmen zusammenfasst, optimierte Genehmigungsprozesse erstellt und fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) einsetzt, um Echtzeitanalysen bereitzustellen, damit Ihre Rechts-, Vertrags- und Beschaffungsteams Ihre Geschäfte beschleunigen können.

Was hat Sie ursprünglich an KI interessiert?

Ich begann zum ersten Mal über künstliche Intelligenz nachzudenken, als ich als Praktikant am Obersten Gerichtshof der USA arbeitete. Mir fiel auf, wie unter Zeitdruck stehende Anwälte Tausende von Stunden damit verbrachten, juristische Dokumente zu organisieren, zu überprüfen, zu verfolgen und eine Due-Diligence-Prüfung durchzuführen. Es war verrückt zu sehen, wie das höchste Gericht Mülleimer voller Papiere herumschob, um Beweise zu sammeln. Das brachte mich auf die Idee, dass KI diese mühsame Arbeit viel effizienter machen könnte, da sie in der Lage ist, riesige Datensätze schnell zu analysieren.

Die Idee zu Evisort hatten Sie während Ihres Jurastudiums. Können Sie uns durch diese Entstehungsgeschichte führen?

Vor meinem Jurastudium hatte ich eine Zeit lang im Vertrieb bei Yelp gearbeitet und dort gesehen, dass Rechts- und Lieferantenmanagementteams mit den gleichen Problemen konfrontiert waren wie Anwälte bei der Durchsicht großer Datenmengen. Mir wurde klar, dass KI, wenn sie Dokumente in Rechtsstreitigkeiten analysieren könnte, auch komplexe Geschäftsverträge verstehen könnte. Mir wurde klar, wie umständlich es war, die juristische Arbeit mit einfacher Software, aber ohne Automatisierung zu erledigen. In meinen Gesprächen mit Professoren und Absolventen des Harvard Law war mir gemeinsam, dass die Leute viel Zeit damit verbrachten, in Verträgen nach Formulierungen, Klauseln, Präzedenzfällen, Daten und Parteiennamen zu suchen. Es war wirklich ein manueller Prozess.

Ich habe mich mit Datenwissenschaftlern vom MIT und Anwälten aus Harvard zusammengetan, um eine Plattform für künstliche Intelligenz zu schaffen, Evisort. Ich habe meine Mitbegründer Amine Amoun und Jacob Sussman durch das Harvard Law Entrepreneurship Project kennengelernt. Jacob war 2018 in meinem Kurs in Harvard Law und Amine arbeitete am MIT an KI. Wir trafen Memme Onwudiwe und Riley Hawkins im Kurs 2019 und luden sie ein, dem Team beizutreten.

Die Harvard Law Community hat uns in der Anfangszeit dabei geholfen, das Geschäft in Gang zu bringen. Wir haben beim Lee Kuan Yew Global Business Plan Competition 2017 die beste Präsentation in der Kategorie „Dienstleistungen“ gewonnen. Mit der Unterstützung von Mentoren und Dekanen von Harvard Law hatten wir die Gelegenheit, unsere Software Anwälten aus Unternehmen und dem öffentlichen Sektor, beispielsweise Mitarbeitern von Generalstaatsanwaltschaften, vorzustellen. Dies war immens hilfreich bei der Gestaltung unserer Produktmarktanpassung.

Waren Sie überhaupt überrascht, dass niemand sonst ein Produkt wie Evisort anbot?

Absolut, ich war überrascht. Ich wusste sogar, dass Microsoft Excel Anwälten helfen könnte. Aber warum tun sie es nicht? Ich dachte: „Ich muss jemanden finden, der die Plattform aufbaut, denn das ist eine Milliarden-Dollar-Chance.“ Der Legaltech-Bereich ist voll von Start-ups und etablierten Akteuren, die recht anspruchsvolle Lösungen für Ediscovery in Rechtsstreitigkeiten anbieten, einige davon mit sehr guter KI und maschinellem Lernen. Allerdings gibt es auf der anderen Seite des Rechtshauses weitaus weniger Produkte. Transaktionsanwälte recherchieren, entwerfen und überprüfen Verträge, wickeln große Unternehmensfusionen und -übernahmen ab, verwalten Wertpapierangebote und bereiten Abschlussdokumente für den Verkauf und Kauf von Immobilien vor.

Die in Verträgen enthaltenen Daten sind nicht nur für die Anwälte von Bedeutung, die diese Dokumente entwerfen, prüfen und bearbeiten. Diese Daten bestimmen auch, wie Finanzabteilungen Rechnungen abrechnen und versenden oder wie, wann und an wen ein Vertriebsteam ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung verkaufen würde. Es beeinflusst sogar, was sie verkaufen möchten. Diese Daten definieren die Beziehungen eines bestimmten Unternehmens zu seinen Lieferanten, Kunden und Mitarbeitern und untermauern und leiten in vielerlei Hinsicht die tägliche Entscheidungsfindung. Sie können ein Unternehmen anhand seiner Verträge in seine gesamte Wertschöpfungskette aufschlüsseln.

Waren Sie überrascht, wie aufgeschlossen der Markt für Evisort war?

Evisort arbeitet für Teams von Startups bis hin zu Fortune-100-Unternehmen mit komplexen Rechts- und Beschaffungsprozessen. Die Pandemie des Jahres 2020 hielt die größten Überraschungen für unser Geschäftswachstum bereit. Viele Anwälte haben geäußert, dass sie nicht damit gerechnet hätten, dass sie so viel Zeit mit der Überprüfung von Klauseln über höhere Gewalt verbringen würden. Der Anstieg dieser Arbeit sowie die verteilte Struktur der Teams haben dazu geführt, dass die Zahl der neuen Geschäftsanfragen im Vergleich zum Jahr 2019 um das Fünffache gestiegen ist.

Könnten Sie uns einige der maschinellen Lerntechnologien vorstellen, die bei Evisort verwendet werden?

Die Software von Evisort integriert optische Zeichenerkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache, um Metadaten aus dem Vertrag des Kunden zu extrahieren und dem Kunden dann eine einfache Suche in diesen Metadaten zu ermöglichen. Nach dem Import eines Dokuments in die App führt die Software automatisch OCR und eine erweiterte kontextbezogene Rechtschreibprüfung aus, um Daten für die maschinelle Verarbeitung zu sammeln. Darüber hinaus werden KI-Ebenen 1) das Dokument anhand von Metadaten klassifizieren; 2) relevante Informationen auf Absatzebene mithilfe einer Kombination von Klassifizierungsmethoden wie linearen Modellen, Entscheidungsbäumen und neuronalen Netzen extrahieren und identifizieren; und 3) Extrahieren spezifischer Entitäten aus dem Text mithilfe der rekurrenten neuronalen Netztechnologie, wie z. B. Long Short-Term Memory (LSTM) und Convolutional Recurrent Neural Networks (CRNN).

Evisort ist die erste authentische KI, die Vertragstypen, nicht standardmäßige Klauseln Dritter, Namen von Gegenparteien und Ablaufdaten identifizieren und Eltern automatisch mit Kindern verknüpfen kann. Wir haben diese KI-Ebenen anhand von über 10 Millionen Dokumenten trainiert, beispielsweise NDAs, Kaufverträgen und anderen häufig verwendeten Vertragsarten. Das bedeutet, dass es über 230 Vertragsarten versteht und nicht auf die Verträge jedes einzelnen Unternehmens geschult werden muss. Wir ermutigen jeden potenziellen Benutzer, uns einen Vertrag zu erteilen, und wir können ihm zeigen, dass unsere KI direkt vor seinen Augen funktioniert.

Rechtsverträge sind oft voller unklarer Rechtsterminologie, bei der der Kontext alles ist. Was sind einige der einzigartigen Herausforderungen beim Verständnis natürlicher Sprache (NLU), die Evisort bewältigen musste?

Die größte Herausforderung, die wir lösen mussten, waren gescannte Dokumente. Aus NLP-Perspektive ist die Arbeit an der Analyse von Rechtstexten eine Herausforderung, die wir als Pioniere und gelöst haben. Was wir nicht erwartet hatten, war, dabei helfen zu müssen, den Computer-Vision-Bereich der optischen Zeichenerkennung, also der Technologie zur Analyse von Bildern, neu zu definieren. Bei vielen juristischen Verträgen handelt es sich tatsächlich um gescannte Bilder, nicht um Texte, und die vorhandene OCR-Technologie weist eine Fehlerquote von etwa 20 % auf. Wir haben eine neue OCR-Technologie entwickelt, die diese Fehlerquote auf einen Bruchteil von 20 % reduziert und die Genauigkeit unserer Algorithmen drastisch verbessert hat.

Wie viel Zeit können Rechtsabteilungen durch den Einsatz dieser Art von Technologie sparen?

Wir haben mehr als 10 Millionen reale Dokumente in die Hände bekommen und unsere KI vorab trainiert, um NDAs, Kaufverträge usw. sofort zu erkennen. Das bedeutet, dass unsere Kunden in den Bereichen Recht und Beschaffung die Software ab dem ersten Tag der Installation nutzen können. Die durchschnittliche KI-Lösung, die von der Stange erhältlich ist, erfordert oft sieben bis zehn Monate Konfiguration durch Berater, bevor sie mit dem Hochladen von Live-Dokumenten aus ihren Rechtsgeschäften in das System beginnen können. Dies kommt zu den Kosten- und Zeiteinsparungen hinzu, die durch die reaktionsfähige Suche erzielt werden. Die Zeitersparnis ist wichtig, aber noch überzeugender ist, dass wir von Kunden und Interessenten hören, wie dieses Tool sie bei ihrer Arbeit effizienter macht und ihnen Zeit gibt, sich auf andere wichtige Aufgaben zu konzentrieren, die ihre Aufmerksamkeit erfordern.

Evisort bietet auch Beschaffungslösungen an. Könnten Sie einige dieser Lösungen besprechen?

Sowohl die Rechts- als auch die Beschaffungsteams nutzen die gleiche KI-basierte Software, die wir anbieten. Evisort konvertiert zunächst gescannte Dokumente in durchsuchbaren Text – hier ist nichts Neues. Aber es sind die nächsten Schritte, die eine revolutionäre Anwendung für Anwälte und Einkäufer haben. Mithilfe künstlicher Intelligenz sortiert Evisort alle Verträge, kategorisiert sie nach Themenbereich und Vertragsart und identifiziert Bestimmungen in jedem Vertrag. Es werden eine ganze Reihe wichtiger Daten extrahiert, wie z. B. die Namen der Parteien, Daten und die Größe des Deals.

Nehmen wir an, ein Beschaffungsmanager, der gerade dabei ist, einen Vertrag mit einem hochwertigen Lieferanten abzuschließen, wendet sich an einen Rechtsberater und bittet ihn um Rat bei der Aushandlung einer Bestimmung zur Haftungsbeschränkung. Im Moment kann der Anwalt in den Verträgen, auf die das Rechtsteam Zugriff hat, eine Wortsuche nach „Haftungsbeschränkung“ durchführen, um relevante Verträge zu finden, aber er müsste jeden einzelnen öffnen, um ihn zu lesen und zu sehen, ob er hilfreich ist. Unsere Software scannt sofort jeden Vertrag im gesamten Unternehmen, der eine Haftungsbeschränkung enthält – und zeigt nur diejenigen an, die innerhalb eines bestimmten Datums oder anderer vom Anwalt gewünschter Parameter liegen. Diese Daten werden in Diagrammform dargestellt. Die Grafik zeigt, wann der Vertrag unterzeichnet wurde, um wie viel Geld es sich bei dem Geschäft handelte und in welcher Sprache die Haftungsbeschränkung galt. Dies erspart dem Anwalt mehrere Stunden Arbeit beim manuellen Lesen jedes Dokuments.

Ebenso können Beschaffungsteams Wort- und Datumssuchen durchführen, um genau zu verstehen, wer ihnen was schuldet und wann es fällig ist. Beschaffungs- und Vertragsmanager wandten sich Tools für das Vertragslebenszyklusmanagement wie Evisort zu, als ihre Unternehmen begannen, automatische Verlängerungen zu verpassen, Leasingverträge beenden zu wollen oder Umsatzauswirkungen durch Lieferverzögerungen zu verzeichnen hatten. Aufgrund der Pandemie und der damit verbundenen Trends erlebten wir im Jahr 2020 einen enormen Anstieg dieser Aktivität.

Im Juli haben wir den Evisort Contract Workflow eingeführt, der es Beschaffungsmanagern ermöglicht, ihre Verträge schneller zu unterzeichnen. Dabei werden die Daten aus unserem Vertragsmanagement-Produkt genutzt, um die Erstellung neuer Verträge mithilfe gesetzlich genehmigter Vorlagen zu automatisieren. Ein Premium-Risikoerkennungsmodul identifiziert problematische Passagen und schlägt anhand voreingestellter Standards Änderungen vor. Unser Tool trägt dazu bei, den effizientesten Genehmigungsprozess zu katalysieren. Beschaffungsmanager können Genehmiger auf der Grundlage unterschiedlicher Bedingungen und Laufzeiten zuweisen und alle zur Unterzeichnung anstehenden Verträge auf einen Blick über unser Dashboard überprüfen. Zusammen tragen Vertragsworkflow und Vertragsmanagement dazu bei, dass alle Mitglieder der Beschaffungs- und Rechtsabteilung über den Vertragsstatus und die Verpflichtungen auf dem gleichen Stand sind.

Gibt es noch etwas, das Sie über Evisort mitteilen möchten?

Während die Hauptanwendung unserer KI das End-to-End-Vertragsmanagement ist, sind wir eigentlich ein KI-Unternehmen. Wir haben unsere Series-A-Finanzierung genutzt, um in das Training unserer KI zu investieren, damit sie in ihrer Fähigkeit, die Anwendungsfälle zu erkennen, nach denen Kunden in einer Reihe unterschiedlicher Geschäftsarten fragen, beispiellos ist. Wir investieren weiterhin in die Evisort AI Labs (unser KI-Forschungs- und Entwicklungsteam) und erkunden neue Möglichkeiten, wie wir Unternehmen bei der Anwendung unserer authentischen KI unterstützen können. Wir haben im Jahr 2020 in allen Abteilungen neue Mitarbeiter eingestellt, da wir einen enormen Anstieg an Leads und Interesse an der Nutzung unseres Produkts beobachten.

Vielen Dank für das tolle Interview, Leser, die mehr erfahren möchten, sollten vorbeischauen Evisort.