Jerry Ting, Oprichter en CEO van Evisort – Interview Serie

Jerry Ting is de oprichter en CEO van Evisort, een bedrijf dat contractwerkstroom- en beheercapaciteiten biedt om efficiëntie te verbeteren, risico’s te verminderen en zicht te krijgen in elk contract. Evisort is het eerste platform dat contracten vanuit het hele bedrijf automatisch aggregaat, gestroomlijnde goedkeuringsprocessen creëert en geavanceerde kunstmatige intelligentie (AI) toepast om real-time analyses te bieden, zodat uw juridische, contract- en inkoopteams uw bedrijf kunnen versnellen.

Wat trok je aanvankelijk aan bij AI?

Ik begon voor het eerst na te denken over kunstmatige intelligentie toen ik als undergraduate-stagiair bij het Hooggerechtshof van de Verenigde Staten werkte. Ik merkte hoe tijdgepressede advocaten duizenden uren besteedden aan het organiseren, beoordelen, bijhouden en uitvoeren van due diligence op juridische documenten. Het was gek om te zien hoe de hoogste rechtbank dozen en dozen papier voor bewijsmateriaal versjouwde. Dat gaf me het idee dat AI deze saaie arbeid veel efficiënter kon maken, gezien de mogelijkheid om snel grote datasets te parseren.

Je had het idee voor Evisort toen je rechten studeerde. Kun je ons door dit ontstaansverhaal heen loodsen?

Ik had een tijdje gewerkt in de verkoop bij Yelp voordat ik rechten studeerde, waar ik zag dat juridische en leveranciersbeheerteams dezelfde problemen hadden als advocaten met het beoordelen van grote hoeveelheden gegevens. Ik realiseerde me dat als AI documenten in rechtszaken kon analyseren, het ook complexe bedrijfscontracten kon begrijpen. Ik realiseerde me hoe omslachtig het was om juridisch werk te doen met basissoftware, maar zonder automatisering. In mijn gesprekken met professoren en alumni van Harvard Law, was een gemeenschappelijk thema dat mensen veel tijd besteedden aan het zoeken naar taal, clausules, precedenten, data en partijnamen in contracten. Het was echt een handmatig proces.

Ik sloot me aan bij datawetenschappers van MIT en advocaten van Harvard om een kunstmatige intelligentieplatform, Evisort, te creëren. Ik ontmoette mijn medeoprichters Amine Amoun en Jacob Sussman via het Harvard Law Entrepreneurship Project. Jacob was in mijn klas van 2018 aan Harvard Law, en Amine werkte aan AI bij MIT. We ontmoetten Memme Onwudiwe en Riley Hawkins in de klas van 2019 en nodigden hen uit om zich bij het team aan te sluiten.

De Harvard Law-gemeenschap hielp ons het bedrijf in de beginfase van de grond te krijgen. We wonnen de beste presentatie op de Lee Kuan Yew Global Business Plan Competition van 2017 in de dienstencategorie. Met steun van mentoren en dekanen van Harvard Law, hadden we de kans om onze software te laten zien aan corporate- en overheidsjuristen, zoals medewerkers van de staatsoevereine kantoren. Dit was enorm behulpzaam bij het vormgeven van onze product-marktfit.

Was je verrast dat niemand anders een product zoals Evisort aanbood?

Absoluut, ik was verrast. Ik wist dat zelfs Microsoft Excel dingen kon doen om advocaten te helpen. Maar waarom doen ze het niet? Ik dacht: “Ik moet iemand vinden om het platform te bouwen, want dit is een kans van een miljard dollar.” De legaltech-ruimte zit vol met start-ups en gevestigde spelers die zeer geavanceerde oplossingen voor ediscovery in rechtszaken bieden, sommige met zeer goede AI en machine learning. Echter, er zijn veel minder producten aan de andere kant van het juridische huis. Transactie-advocaten onderzoeken, ontwerpen en beoordelen contracten, behandelen grote corporate-fusies en overnames, beheren effectenaanbiedingen en bereiden sluitingsdocumenten voor voor de verkoop en aankoop van onroerend goed.

De gegevens in contracten zijn niet alleen belangrijk voor de advocaten die ze opstellen, beoordelen en verwerken. Deze gegevens drijven ook hoe financiële afdelingen factureren en facturen verzenden, of hoe, wanneer en aan wie een verkoopteam een bepaald product of dienst zou verkopen. Het drijft zelfs wat ze kiezen om te verkopen. Deze gegevens definiëren de relaties van een bedrijf met zijn leveranciers, klanten en werknemers en vormen in veel opzichten de basis voor en leiden de dagelijkse besluitvorming. Je kunt een bedrijf in zijn gehele waardeketen opdelen door naar zijn contracten te kijken.

Bent u verrast door hoe ontvankelijk de markt voor Evisort is?

Evisort werkt voor teams van start-ups tot Fortune 100 met complexe juridische en inkoopprocessen. De pandemie van 2020 had de grootste verrassingen in onze zakelijke groei. Veel advocaten hebben opgemerkt dat ze niet verwachtten dat ze zoveel tijd zouden besteden aan het beoordelen van Force Majeure-clausules. De toename van dit werk, evenals de gedistribueerde aard van teams, heeft ertoe geleid dat het aantal nieuwe bedrijfsaanvragen vijf keer zo snel groeit als in 2019.

Kunt u ons door enkele van de machine learning-technologieën heen loodsen die bij Evisort worden gebruikt?

Evisort’s software integreert optische tekenherkenning en natuurlijke taalverwerking om metadata uit het contract van de klant te extraheren en vervolgens de klant in staat te stellen om gemakkelijk door deze metadata te zoeken. Na het importeren van een document in de app, voert de software automatisch OCR en verbeterde juridische contextuele spellingscontrole uit om gegevens voor machineverwerking te verzamelen. Bovenop dat voeren lagen van AI uit: 1) het classificeren van het document met behulp van metadata; 2) het extraheren en identificeren van relevante informatie op alineaniveau met behulp van een combinatie van classificatiemethoden zoals lineaire modellen, beslissingsbomen en neurale netwerken; en 3) het extraheren van specifieke entiteiten uit de tekst met behulp van recurrente neurale netwerktechnologie, zoals long short-term memory (LSTM) en convolutional recurrent neural networks (CRNN).

Evisort is de eerste echte AI die contracttype, niet-standaard derdepartijclausules, tegenpartijnamen, vervaldatums en automatisch ouder-kindrelaties kan identificeren. We hebben deze lagen van AI getraind op meer dan 10 miljoen documenten, zoals niet-openbaarmakingsovereenkomsten, koopovereenkomsten en andere veelgebruikte soorten contracten. Dit betekent dat het meer dan 230 soorten contracten kan begrijpen en niet getraind hoeft te worden op elk individueel bedrijfscontract. We moedigen elke potentiële gebruiker aan om ons elk contract te geven en we kunnen laten zien dat onze AI werkt, recht voor hun ogen.

Rechtelijke contracten zijn vaak vol met obscure juridische terminologie waarbij context alles is. Wat zijn enkele van de unieke natuurlijke taalbegripsuitdagingen die Evisort heeft moeten overwinnen?

De grootste uitdaging die we hebben moeten oplossen, is die rondom gescande documenten. Vanuit een NLP-perspectief is het analyseren van juridische tekst een uitdaging die we hebben geïnnoveerd en opgelost. Wat we niet verwachtten, was dat we de computer-vision-veld van optische tekenherkenning moesten helpen herdefiniëren, wat de technologie is die wordt gebruikt om afbeeldingen te analyseren. Veel juridische contracten zijn gescand en zijn eigenlijk afbeeldingen, geen tekst, en bestaande OCR-technologie heeft een foutenpercentage van ongeveer 20%. We hebben nieuwe OCR-technologie gebouwd die het foutenpercentage terugbracht tot een fractie van 20% en dat drastisch verbeterde de nauwkeurigheid van onze algoritmen.

Hoeveel tijd kunnen juridische afdelingen besparen door gebruik te maken van deze technologie?

We kregen onze handen op meer dan 10 miljoen echte documenten en trainden onze AI om niet-openbaarmakingsovereenkomsten, koopovereenkomsten en dergelijke uit de doos te herkennen. Dat betekent dat onze klanten in juridische en inkoopzaken vanaf de eerste dag van installatie de software kunnen beginnen te gebruiken. De gemiddelde AI-oplossing die rechtstreeks van de plank komt, vereist zeven tot tien maanden consultant-gedreven configuratie voordat ze live-documenten van hun juridische operaties in het systeem kunnen uploaden. Dat is bovenop de kosten- en tijdbesparingen die worden geoogst door responsieve zoekopdrachten. De tijdbesparingen zijn belangrijk, maar nog meer overtuigend, horen we van klanten en potentiële klanten hoe dit instrument hen efficiënter maakt in hun werk en hen vrij maakt om zich te concentreren op andere belangrijke taken die hun aandacht vereisen.

Evisort biedt ook inkoopoplossingen. Kun je enkele van deze oplossingen bespreken?

Beide juridische en inkoopteams gebruiken dezelfde AI-gebaseerde software die we bieden. Evisort converteert eerst gescande documenten naar doorzoekbare tekst—niets nieuws hier. Maar het zijn de volgende stappen die een revolutionaire toepassing hebben voor advocaten en inkopers. Met behulp van kunstmatige intelligentie sorteert Evisort alle contracten, categoriseert ze naar onderwerp en contracttype en identificeert bepalingen in elk contract. Een breed scala aan belangrijke gegevens wordt geëxtraheerd, zoals partijnamen, data en omvang van de deal.

Stel dat een inkoopmanager in het midden van het afsluiten van een hoogwaardig leverancierscontract naar de algemene raadsman zoekt voor advies over het onderhandelen over een bepaling over de beperking van aansprakelijkheid. Op dit moment kan de advocaat een woordzoeken naar “beperking van aansprakelijkheid” onder de contracten waartoe het juridische team toegang heeft, om relevante contracten te vinden, maar hij zou elk contract moeten openen om het te lezen en te zien of het nuttig is. Onze software scant onmiddellijk elk contract in het hele bedrijf dat een beperking van aansprakelijkheid bevat—alleen die binnen een bepaalde datum of andere parameters die de advocaat wil. Het presenteert deze gegevens in grafiekvorm. De grafiek toont wanneer het contract werd ondertekend, hoeveel geld er bij de deal was betrokken, de taal van de beperking van aansprakelijkheid. Dit bespaart de advocaat uren werk om elk document met de hand te lezen.

Inkopers kunnen eveneens woord- en datumzoeken uitvoeren om te begrijpen wie hun wat schuldig is en wanneer het te laat is. Inkoop- en contractmanagers keerden zich tot contractlevenscyclusbeheerinstrumenten zoals Evisort toen hun bedrijven begonnen te missen automatische verlengingen, probeerden te vertrekken uit huurcontracten of inkomstengevolgen zagen van vertraagde verzendingen. We zagen een enorme toename van deze activiteit in 2020 met de pandemie en verwante trends.

In juli lanceerden we Evisort Contract Workflow, waarmee inkoopmanagers hun contracten sneller kunnen ondertekenen. Dit gebruikt de gegevens van ons Contract Management-product om de creatie van nieuwe contracten te automatiseren met behulp van juridisch goedgekeurde sjablonen. Een premium risico-identificatiemodule identificeert problematische passages en stelt wijzigingen voor op basis van vooraf ingestelde normen. Ons instrument helpt bij het catalyseren van het meest efficiënte goedkeuringsproces. Inkoopmanagers kunnen goedkeurders toewijzen op basis van verschillende voorwaarden en voorwaarden en alle contracten in afwachting van ondertekening bekijken via ons dashboard. Samen helpen Contract Workflow en Contract Management alle leden van inkoop en juridische teams op één lijn te blijven over contractstatus en -verplichtingen.

Is er nog iets anders dat u over Evisort wilt delen?

Terwijl de primaire toepassing van onze AI end-to-end contractbeheer is, zijn we eigenlijk een AI-bedrijf. We gebruikten onze Series A-financiering om onze AI te trainen, zodat deze ongeëvenaard is in zijn vermogen om de use cases te herkennen die klanten in verschillende soorten bedrijven vragen. We blijven investeren in de Evisort AI Labs (onze AI-R&D-team) en onderzoeken nieuwe manieren waarop we bedrijven kunnen helpen onze echte AI toe te passen. We hebben in 2020 aangenomen in elk departement, omdat we een enorme toename zien in leidt en interesse in het gebruik van ons product.

Bedankt voor het geweldige interview, lezers die meer willen leren, moeten Evisort bezoeken.