에비소트의 제리 팅, 창립자 및 CEO – 인터뷰 시리즈

제리 팅은 에비소트의 창립자이자 CEO입니다. 에비소트는 계약 워크플로우와 관리 기능을 제공하여 효율성을 향상시키고, 위험을 줄이고, 계약에 대한 가시성을 제공하는 회사입니다. 에비소트는 사업 전반에 걸친 계약을 자동으로 집계하고, 승인 프로세스를 간소화하며, 법률, 계약, 조달 팀이 사업을 가속화할 수 있도록 실시간 분석을 제공하는 첫 번째 플랫폼입니다.

당신은 처음으로 AI에 관심을 갖게 된 계기가 무엇인가요?

저는 미국 대법원에서 학부생 인턴으로 일할 때 인공 지능에 대해 처음 생각하게 되었습니다. 법률가들이 법적 문서를 조직하고, 검토하고, 추적하고,尽职調査를 수행하는 데 수천 시간을 소요하는 것을 보았습니다. 그것은 가장 높은 법원이 증거를 위해 종이로 가득 찬 상자를 밀어붙이는 것을 보는 것이 어이없었습니다. 그것이 인공 지능이 이러한 번거로운 노동을 훨씬 더 효율적으로 만들 수 있다는 아이디어를 주었습니다.

에비소트의 아이디어는 어떻게 생긴 건가요?

저는 법학 학교에 다니기 전에 예일에서 영업을 했었는데, 법률 및 벤더 관리 팀이 법률가들이 문서를 검토할 때 직면하는 동일한 문제를 해결해야 했습니다. 저는 인공 지능이 소송에서 문서를 분석할 수 있다면 복잡한 비즈니스 계약도 이해할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 저는 법률 작업을 기본 소프트웨어로 수행하는 것이 얼마나 번거로운지 깨달았습니다. 하버드 법학 교수들과 동창들과의 논의에서 공통된 주제는 사람들이 계약에서 언어, 조항, 선례, 날짜, 당사자 이름을 찾는 데 많은 시간을 소요한다는 것이었습니다. 그것은 정말 수동적인 과정이었다.

저는 MIT의 데이터 과학자와 하버드의 법률가들과 함께 인공 지능 플랫폼인 에비소트를 만들었습니다. 저는 하버드 법학 엔트레프레너십 프로젝트를 통해 공동 창립자 아민 아문과 제이콥 서스만을 만났습니다. 제이콥은 저와 함께 2018년 하버드 법학 학교를 다녔고, 아민은 MIT에서 인공 지능을 연구하고 있었습니다. 우리는 2019학년도에 멤메 오누디웨와 라일리 호킨스를 만났고, 팀에 합류하도록 초대했습니다.

하버드 법학 커뮤니티는 초기에 사업을 시작하는 데 큰 도움을 주었습니다. 우리는 2017년 리 크완 유 글로벌 비즈니스 플랜 콤페티션에서 서비스 부문에서 최고의 프레젠테이션상을 수상했습니다. 하버드 법학의 멘토와 학장들의 지원으로 우리는 기업 및 공공 부문 법률가들에게 소프트웨어를展示할 수 있는 기회를 얻었습니다. 이것은 제품-시장 적합성을 형성하는 데 매우 도움이 되었습니다.

에비소트와 같은 제품을 제공하지 않는 다른 회사가 없다는 사실에 놀랐나요?

절대적으로 놀랐습니다. 저는 마이크로소프트 엑셀이 법률가们을 도와줄 수 있는 것을 할 수 있다는 것을 알았습니다. 그러나 왜 그렇게 하지 않는지 모르겠습니다. 저는 “제가 플랫폼을 구축할 수 있는 누군가를 찾아야 합니다. 이것은 10억 달러의 기회입니다”라고 생각했습니다. 법률 기술 분야는 소송의 전자 발견을 위한 매우 훌륭한 인공 지능과 기계 학습을 제공하는 몇몇의 스타트업과 확립된 플레이어가 있습니다. 그러나 법률가들이 연구, 초안, 검토, 대규모 기업 합병 및 인수, 증권 공모, 부동산 매각 및 매입에 대한 마감 문서를 준비하는 거래 법률가들을 위한 제품은 훨씬 적습니다.

계약에 포함된 데이터는 계약을 작성하고, 검토하고, 처리하는 법률가들에게만 의미가 있는 것이 아닙니다. 이러한 데이터는 재무 부서가 청구하고, 송장을 발송하는 방식, 판매 팀이 특정 제품이나 서비스를 언제, 어떻게, 누구에게 판매할지 결정하는 방식,甚至 그들이 무엇을 판매할지 결정하는 방식도 정의합니다. 이러한 데이터는 회사와 그들의 공급자, 고객, 직원との 관계를 정의하며, 많은 경우에 일일 의사 결정에 대한 지침을 제공합니다. 회사를 그들의 가치 사슬로 나누어 볼 수 있습니다.

에비소트에 대한 시장의 반응이 예상보다 훨씬 더 호의적이라는 사실에 놀랐나요?

에비소트는 복잡한 법률 및 조달 프로세스를 가진 스타트업부터 포춘 100사까지의 팀에서 작동합니다. 2020년의 전염병은 우리 사업 성장에 가장 큰 놀라움을 가져왔습니다. 많은 법률가들이 강제 조항을 검토하는 데 그렇게 많은 시간을 보낸다는 사실을 예상하지 못했다고 말했습니다. 이러한 작업의 증가와 분산된 팀의 특성으로 인해 신규 비즈니스 쿼리의 수가 2019년에 본 수준의 5배로 증가했습니다.

에비소트에서 사용되는 일부 기계 학습 기술에 대해 설명해 주시겠습니까?

에비소트의 소프트웨어는 광학 문자 인식과 자연어 처리를 통합하여 클라이언트의 계약에서 메타데이터를 추출하고, 클라이언트가 이 메타데이터를 쉽게 검색할 수 있도록 합니다. 문서를 앱에 가져오면 소프트웨어는 자동으로 OCR과 법률적 맥락의 맞춤법 검사를 실행하여 기계 처리를 위한 데이터를 수집합니다. 그 위에 인공 지능의 여러 계층이 1) 메타데이터를 사용하여 문서를 분류하고, 2) 선형 모델, 의사 결정 트리, 신경망과 같은 분류 방법의 조합을 사용하여 문단 수준에서 관련 정보를 추출하고, 3) 재귀 신경망 기술(예: LSTM, CRNN)을 사용하여 텍스트에서 특정 엔티티를 추출합니다.

에비소트는 계약 유형, 표준이 아닌 제3자 조항, 당사자 이름, 만기 날짜를 식별하고, 자동으로 부모를 자식과 연결할 수 있는 최초의 진정한 인공 지능입니다. 우리는 이러한 인공 지능의 계층을 1,000만 개 이상의 문서(예: NDA, 매입 계약, 기타 일반적으로 사용되는 계약 유형)에서 훈련했습니다. 이는 230가지 이상의 계약 유형을 이해할 수 있으며 각 회사自己的 계약에서 훈련할 필요가 없습니다. 우리는 모든 계약을 보여줄 수 있습니다.

법률 계약은 종종 모호한 법률 용어가 포함되어 있으며, 맥락이 모든 것입니다. 에비소트가 극복해야 했던 고유한 자연어 이해(NLU) 도전 과제는 무엇인가요?

우리가 해결해야 했던 가장 큰 도전은 스캔된 문서를 처리하는 것이었습니다. 법률 텍스트를 분석하는 것은 도전이었습니다. 그러나 기대하지 못한 것은 컴퓨터 비전 분야인 광학 문자 인식 기술을 재정의하는 것이었습니다. 많은 법률 계약은 스캔되어 이미지로 저장되어 있으며, 기존의 OCR 기술은 약 20%의 오류율을 가지고 있습니다. 우리는 새로운 OCR 기술을 개발하여 이 오류율을 20%의 일부로 줄였으며, 이는 우리의 알고리즘의 정확성을 크게 향상시켰습니다.

법률 부서가 이 기술을 사용하여 얼마나 많은 시간을 절약할 수 있나요?

우리는 1,000만 개 이상의 실제 문서를 수집하여 우리의 인공 지능을 사전 훈련시켜 NDA, 매입 계약 등을 즉시 인식할 수 있도록 했습니다. 이는 우리의 고객인 법률 및 조달 팀이 설치 후 첫날부터 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. 일반적으로 사용 가능한 평균 인공 지능 솔루션은 라이브 문서를 시스템에 업로드하기 전에 7~10개월의 컨설턴트 주도 구성이 필요합니다. 이는 응답 검색에 대한 시간 절약과 함께 절약되는 비용입니다. 시간 절약은 중요하지만, 더 중요한 것은 고객과 프로스펙트가 이 툴이 그들의 일에 더 효율적이게 만든다는 것을 듣는 것입니다. 또한 다른 중요한 일에 집중할 수 있도록 시간을 절약할 수 있습니다.

에비소트는 또한 조달 솔루션을 제공합니다. 이러한 솔루션 중 일부에 대해 논의해 주시겠습니까?

법률 및 조달 팀은 동일한 인공 지능 기반 소프트웨어를 사용합니다. 에비소트는 먼저 스캔된 문서를 검색 가능한 텍스트로 변환합니다. 그러나 다음 단계가 법률가와 구매자에게 혁신적인 적용을 가집니다. 에비소트는 인공 지능을 사용하여 모든 계약을 분류하고, 각 계약 내에서 조항을 식별합니다. 당사자 이름, 날짜, 거래 규모와 같은 주요 데이터를 추출합니다.

예를 들어, 조달 관리자가 높은 가치의 벤더 계약을 최종화하는 중에, 일반 변호사에게 책임한계 조항에 대한 조언을 구합니다. 현재 변호사는 계약에서 “책임한계”를 검색하여 관련 계약을 찾을 수 있지만, 각 계약을 열어 읽어야 합니다. 우리의 소프트웨어는 회사 내의 모든 계약을 즉시 검색하여 책임한계 조항이 포함된 계약만을 표시합니다. 이 데이터를 차트 형태로 표시합니다. 차트에는 계약이 체결된 날짜, 거래 금액, 책임한계 조항의 언어가 표시됩니다. 이것은 변호사가 문서를 수동으로 읽는 데 여러 시간을 절약할 수 있습니다.

조달 팀은 또한 단어와 날짜를 검색하여 정확히 누구에게 무엇을 빚지고, 언제 지불해야 하는지 이해할 수 있습니다. 조달 및 계약 관리자는 자동 갱신을 놓치지 않도록, 임대 계약을 종료하거나, 배송 지연으로 인한 수익 영향을 보지 않도록 에비소트와 같은 계약 수명 주기 관리 도구를 사용했습니다. 우리는 2020년에 전염병과 관련된 추세로 인해 이러한 활동의 큰 증가를 보았습니다.

7월에 우리는 에비소트 계약 워크플로우를 출시했습니다. 이는 조달 관리자가 계약을 더 빠르게 서명할 수 있도록 합니다. 이는 법률 승인된 템플릿을 사용하여 새로운 계약을 자동으로 생성하는 우리의 계약 관리 제품의 데이터를 사용합니다. 프리미엄 위험 식별 모듈은 문제가 있는 구절을 식별하고 미리 설정된 표준에 따라 수정안을 제안합니다. 우리의 도구는 가장 효율적인 승인 프로세스를 촉발합니다. 조달 관리자는 다양한 조건과 용어에 따라 승인자를 할당하고, 대시보드를 통해 서명 대기 중인 모든 계약을 한 눈에 볼 수 있습니다. 계약 워크플로우와 계약 관리를 함께 사용하면, 조달 및 법률 팀이 모두 계약 상태와 의무에 대해 동일한 페이지에 있도록 도와줍니다.

에비소트에 대해 더 공유하고 싶은 것이 있나요?

우리의 인공 지능의 주요 응용 분야는 종단 간 계약 관리입니다. 그러나 우리는 실제로 인공 지능 회사입니다. 우리는 시리즈 A 자금을 사용하여 우리의 인공 지능을 훈련시켜 고객이 다양한 비즈니스 유형에서 요청하는 사용 사례를 인식하는 능력이 беспрецедент한 수준으로 향상되도록 했습니다. 우리는 에비소트 AI 랩(우리의 AI 연구 개발 팀)에 계속 투자하고, 비즈니스들이 우리의 진정한 인공 지능을 적용하는 새로운 방법을 탐색하고 있습니다. 우리는 2020년에 모든 부서에서 채용을 했으며, 제품을 사용하는 관심과 리드의 엄청난 증가를 보았습니다.

대단한 인터뷰 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 에비소트를 방문하십시오.