Jerry Ting, Założyciel i Dyrektor Generalny Evisort – Wywiad

Jerry Ting, jest założycielem i dyrektorem generalnym Evisort firmy oferującej możliwości workflow i zarządzania umowami w celu poprawy wydajności, redukcji ryzyka i uzyskania wglądu w każdą umowę. Evisort jest pierwszą platformą, która automatycznie agreguje umowy z całej firmy, tworzy uproszczone procesy zatwierdzania i stosuje zaawansowane sztuczne inteligencje (AI), aby zapewnić analizę w czasie rzeczywistym, dzięki czemu zespoły prawne, umowne i zakupowe mogą przyspieszyć działalność swoich firm.

Czym pierwotnie zainteresował Cię AI?

Po raz pierwszy zacząłem myśleć o sztucznej inteligencji, pracując jako stażysta w Sądzie Najwyższym USA. Zauważyłem, jak zajęci prawnicy spędzali tysiące godzin na organizowaniu, przeglądaniu, śledzeniu i wykonywaniu due diligence w dokumentach prawnych. Było to szokujące, widząc, jak najwyższy sąd przesuwał worki i worki papieru jako dowody. To dało mi pomysł, że AI mogłoby uczynić tę nudną pracę znacznie bardziej wydajną, biorąc pod uwagę jego zdolność do szybkiego parsowania ogromnych zbiorów danych.

Miałeś pomysł na Evisort podczas studiów prawniczych. Opowiedz nam tę historię.

Przed studiami prawniczymi pracowałem w sprzedaży w Yelp, gdzie zobaczyłem, że zespoły prawne i zakupowe miały te same problemy, co prawnicy, podczas przeglądania dużych ilości danych. Zrozumiałem, że jeśli AI mogłoby analizować dokumenty w sprawach sądowych, mogłoby również zrozumieć złożone umowy biznesowe. Zrozumiałem, jak nużące było próbowanie wykonać pracę prawną z podstawowym oprogramowaniem, ale bez automatyzacji. W rozmowach z profesorami i absolwentami Harvard Law, wspólnym wątkiem było to, że ludzie spędzali dużo czasu na poszukiwaniu języka, klauzul, precedensów, dat i nazw stron w umowach. Był to naprawdę ręczny proces.

Połączyłem się z naukowcami z MIT i prawnikami z Harvardu, aby stworzyć platformę sztucznej inteligencji, Evisort. Poznałem swoich współzałożycieli, Amine Amoun i Jacob Sussman, przez Harvard Law Entrepreneurship Project. Jacob był w moim roczniku 2018 na Harvard Law, a Amine pracował nad AI w MIT. Poznaliśmy Memme Onwudiwe i Riley Hawkins w klasie 2019 i zaprosiliśmy ich do dołączenia do zespołu.

Wspólnota Harvard Law pomogła nam uruchomić firmę w początkowych dniach. Wygraliśmy najlepszą prezentację na Lee Kuan Yew Global Business Plan Competition w kategorii usług. Z wsparciem mentorów i dziekanów Harvard Law, mieliśmy okazję zaprezentować nasze oprogramowanie prawnikom korporacyjnym i publicznym, takim jak pracownicy biur prokuratorów generalnych stanów. Było to ogromnie pomocne w kształtowaniu naszego produktu.

Czy byłeś zaskoczony, że nikt inny nie oferował produktu jak Evisort?

Absolutnie, byłem zaskoczony. Wiedziałem, że nawet Microsoft Excel mógłby pomóc prawnikom. Ale dlaczego nie robią tego? Pomyślałem: “Muszę znaleźć kogoś, kto zbuduje tę platformę, ponieważ to jest okazja wartą miliard dolarów”. Przestrzeń legaltech jest pełna startupów i ugruntowanych graczy oferujących bardzo zaawansowane rozwiązania dla e-discovery w sprawach sądowych, niektóre z bardzo dobrym AI i machine learning. Jednak jest o wiele mniej produktów po drugiej stronie domu prawnego. Prawnicy transakcyjni badają, przygotowują, przeglądają umowy, zajmują się dużymi fuzjami i przejęciami, zarządzają ofertami papierów wartościowych i przygotowują dokumenty końcowe dla sprzedaży i zakupu nieruchomości.

Dane zawarte w umowach nie są tylko istotne dla prawników, którzy je przygotowują, przeglądają i przetwarzają. Te dane napędzają również, jak działają finansowe, jak i kiedy wysyłają faktury, lub jak, kiedy i komu zespół sprzedaży sprzedaje dany produkt lub usługę. Określają one również, co zdecydują się sprzedać. Te dane definiują relacje danej firmy z jej dostawcami, klientami i pracownikami i w wielu ways kierują codziennymi decyzjami. Można rozbić firmę na cały łańcuch wartości, patrząc na jej umowy.

Czy byłeś zaskoczony, jak bardzo rynek przyjął Evisort?

Evisort działa dla zespołów od startupów do firm z kompleksowymi procesami prawnymi i zakupowymi. Pandemia w 2020 roku przyniosła największe niespodzianki w naszym wzroście. Wielu prawników skomentowało, że nie spodziewali się, że będą spędzać tyle czasu na przeglądaniu klauzul siły wyższej. Wzrost tej pracy, a także rozproszonej natury zespołów, doprowadził do wzrostu liczby nowych zapytań biznesowych o pięć razy więcej niż w 2019 roku.

Czy mógłbyś opowiedzieć o niektórych technologiach machine learning stosowanych w Evisort?

Oprogramowanie Evisort integruje rozpoznawanie znaków optycznych i przetwarzanie języka naturalnego, aby wyodrębnić metadane z umowy klienta i umożliwić klientowi łatwe przeszukiwanie tych metadanych. Po zaimportowaniu dokumentu do aplikacji, oprogramowanie automatycznie uruchamia OCR i zaawansowane sprawdzanie ortografii w kontekście prawnym, aby zebrać dane do przetwarzania maszynowego. Na tym oprogramowanie warstw AI: 1) klasyfikuje dokumenty przy użyciu metadanych; 2) wyodrębnia i identyfikuje istotne informacje na poziomie akapitu przy użyciu kombinacji metod klasyfikacji, takich jak modele liniowe, drzewa decyzyjne i sieci neuronowe; oraz 3) wyodrębnia określone jednostki z tekstu przy użyciu technologii sieci neuronowych, takich jak długoterminowa pamięć (LSTM) i sieci neuronowe z wykorzystaniem rekurencji (CRNN).

Evisort jest pierwszym autentycznym AI, które może identyfikować typ umowy, niestandardowe klauzule stron trzecich, nazwy stron przeciwnych, daty wygaśnięcia i automatycznie łączyć umowę nadrzędną z podrzędną. Wytrenowaliśmy te warstwy AI na ponad 10 milionach dokumentów, takich jak umowy o poufności, umowy kupna i inne powszechnie używane typy umów. Oznacza to, że może zrozumieć ponad 230 typów umów i nie musi być szkolony na poszczególnych umowach każdej firmy. Zachęcamy każdego potencjalnego użytkownika, aby dał nam dowolną umowę, a my pokażemy, że nasze AI działa przed jego oczami.

Umowy prawne często zawierają niejasne terminy prawne, gdzie kontekst jest wszystkim. Jakie są niektóre unikalne wyzwania związane z rozumieniem języka naturalnego (NLU), które Evisort musiał pokonać?

Największym wyzwaniem, które musieliśmy rozwiązać, było związane ze skanowanymi dokumentami. Z perspektywy NLP, analiza tekstu prawnego jest wyzwaniem, które rozwiązaлиśmy i rozwinęliśmy. Co nie spodziewaliśmy się, to to, że będziemy musieli pomóc zdefiniować pole rozpoznawania znaków optycznych, które jest technologią używaną do analizy obrazów. Wiele umów prawnych jest skanowanych i są w rzeczywistości obrazami, a nie tekstem, a istniejąca technologia OCR ma błąd około 20%. Zbudowaliśmy nową technologię OCR, która zmniejszyła ten błąd do ułamka 20%, co znacznie poprawiło dokładność naszych algorytmów.

Ile czasu mogą zespoły prawne zaoszczędzić, korzystając z tego rodzaju technologii?

Otrzymaliśmy ponad 10 milionów dokumentów z prawdziwego świata i wytrenowaliśmy nasze AI, aby rozpoznać umowy o poufności, umowy kupna itp. To oznacza, że nasi klienci w dziale prawnym i zakupowym mogą zacząć korzystać z oprogramowania od pierwszego dnia instalacji. Średnie rozwiązanie AI dostępne na rynku wymaga zazwyczaj siedmiu do dziesięciu miesięcy konfiguracji konsultantów przed rozpoczęciem uploadu dokumentów z ich operacji prawnych do systemu. To dodatkowo do oszczędności czasu i kosztów, które daje responsywna wyszukiwarka. Oszczędność czasu jest ważna, ale jeszcze bardziej przekonywujące jest to, co słyszymy od klientów i potencjalnych klientów, jak to narzędzie sprawia, że są bardziej wydajni w swojej pracy i pozwala im skupić się na innych ważnych zadaniach, które wymagają ich uwagi.

Evisort oferuje również rozwiązania zakupowe. Czy mógłbyś opowiedzieć o niektórych z tych rozwiązań?

Oba zespoły prawne i zakupowe korzystają z tego samego oprogramowania AI, które zapewniamy. Evisort najpierw konwertuje skanowane dokumenty na tekst przeszukiwalny – nic nowego. Ale to, co następuje, ma rewolucyjne zastosowanie dla prawników i kupujących. Za pomocą sztucznej inteligencji Evisort przeszukuje wszystkie umowy, klasyfikując je według obszaru i typu umowy, oraz identyfikuje postanowienia w każdej umowie. Całkowita ilość danych jest wyodrębniana, takich jak nazwy stron, daty i rozmiar transakcji.

Na przykład, menedżer zakupów w trakcie finalizacji ważnej umowy z dostawcą może poprosić radcę prawnego o poradę dotyczącą negocjacji postanowienia o ograniczeniu odpowiedzialności. Obecnie prawnik może przeprowadzić wyszukiwanie słowa “ograniczenie odpowiedzialności” wśród umów, do których zespół prawny ma dostęp, aby znaleźć istotne umowy, ale musiałby otworzyć każdą z nich, aby przeczytać i zobaczyć, czy jest pomocna. Nasze oprogramowanie natychmiast skanuje każdą umowę w całej firmie, która zawiera ograniczenie odpowiedzialności – wyświetlając tylko te, które spełniają parametry, które prawnik chce. Prezentuje te dane w postaci wykresu. Wykres pokazuje, kiedy umowa została podpisana, jaka była wartość transakcji, jaki jest język ograniczenia odpowiedzialności. To oszczędza prawnikowi wiele godzin pracy przy czytaniu każdego dokumentu ręcznie.

Ponadto zespoły zakupowe mogą wykonywać wyszukiwania słów i dat, aby zrozumieć, komu co się należy i kiedy. Menedżerowie zakupów i umów zwrócili się do narzędzi zarządzania cyklem życia umów, takich jak Evisort, gdy ich firmy zaczęły przegapić automatyczne odnowienia, szukać wyjścia z umów najmu lub odczuwać wpływ opóźnień w dostawach. Zobaczyliśmy ogromny wzrost tej aktywności w 2020 roku w związku z pandemią i pokrewnymi trendami.

We wrześniu uruchomiliśmy Evisort Contract Workflow, który umożliwia menedżerom zakupowym szybsze podpisywanie umów. To wykorzystuje dane z naszego produktu Contract Management do automatyzacji tworzenia nowych umów, korzystając z szablonów zatwierdzonych przez prawników. Moduł identyfikacji ryzyka premium identyfikuje problematyczne fragmenty i sugeruje poprawki na podstawie ustalonych standardów. Nasze narzędzie pomaga skatalizować najbardziej wydajny proces zatwierdzania. Menedżerowie zakupów mogą przypisać zatwierdzających na podstawie różnych warunków i terminów oraz przeglądać wszystkie umowy oczekujące na podpis przez nasz dashboard. Wspólnie, Contract Workflow i Contract Management pomagają utrzymać wszystkich członków zespołów zakupowych i prawnych na tej samej stronie co do statusu umów i zobowiązań.

Czy jest coś jeszcze, co chciałbyś podzielić się na temat Evisort?

Pomimo że podstawowym zastosowaniem naszego AI jest zarządzanie umowami, jesteśmy naprawdę firmą AI. Wykorzystaliśmy nasze finansowanie serii A, aby zainwestować w szkolenie naszego AI, aby było niezrównane w swojej zdolności do rozpoznawania przypadków użycia, o które proszą klienci z różnych branż. Kontynuujemy inwestowanie w Evisort AI Labs (nasz zespół R&D AI) i eksplorujemy nowe sposoby, w jakie możemy pomóc firmom stosować nasze autentyczne AI. Zatrudniliśmy w każdym dziale w 2020 roku, gdy widzimy ten ogromny wzrost w leadach i zainteresowaniu naszym produktem.

Dziękujemy za wspaniały wywiad, czytelnicy, którzy chcą dowiedzieć się więcej, powinni odwiedzić Evisort.