Джерри Тинг, основатель и генеральный директор Evisort – Интервью

Джерри Тинг – основатель и генеральный директор Evisort, компании, предлагающей возможности управления контрактами и рабочим процессом для повышения эффективности, снижения рисков и получения информации о любом контракте. Evisort – первая платформа, которая автоматически агрегирует контракты из всей компании, создает упрощенные процессы утверждения и применяет передовые методы искусственного интеллекта (ИИ) для предоставления анализа в реальном времени, чтобы юридические, контрактные и закупочные команды могли ускорить работу компании.

Что изначально привлекло вас к ИИ?

Я впервые начал думать об искусственном интеллекте, работая стажером в Верховном суде США. Я заметил, как перегруженные работой юристы тратили тысячи часов на организацию, рассмотрение, отслеживание и проведение аудита юридических документов. Это было удивительно видеть, как высший суд передвигал бочки и бочки бумаг в качестве доказательств. Это дало мне идею, что ИИ может сделать эту утомительную работу намного более эффективной, учитывая его способность быстро анализировать огромные наборы данных.

У вас была идея Evisort, когда вы посещали юридический факультет. Расскажите нам об этой истории?

Я работал в отделе продаж в Yelp до юридического факультета, где увидел, что юридические и управленческие команды сталкиваются с теми же проблемами, что и юристы при рассмотрении больших объемов данных. Я понял, что если ИИ может анализировать документы в судебных делах, он также может понимать сложные бизнес-контракты. Я понял, насколько это было неудобно пытаться выполнять юридическую работу с помощью базового программного обеспечения, но без автоматизации. В моих разговорах с профессорами и выпускниками Гарвардской юридической школы была общая нить – люди тратили много времени на поиск языка, пунктов, прецедентов, дат и имен сторон в контрактах. Это был действительно ручной процесс.

Я объединился с учеными из MIT и юристами из Гарварда, чтобы создать платформу искусственного интеллекта Evisort. Я встретил своих сооснователей Амина Амуна и Джейкоба Сассмана через проект Гарвардской юридической школы по предпринимательству. Джейкоб был в моем классе 2018 года в Гарвардской юридической школе, а Амин работал над ИИ в MIT. Мы встретили Мемме Онвудиве и Райли Хокинса в классе 2019 года и пригласили их присоединиться к команде.

Сообщество Гарвардской юридической школы помогло нам запустить бизнес в ранние дни. Мы выиграли лучшую презентацию на конкурсе бизнес-планов Ли Куан Ю 2017 года в категории услуг. С поддержкой наставников и деканов Гарвардской юридической школы у нас была возможность продемонстрировать наш软件 корпоративным и государственным юристам, таким как сотрудники офисов генеральных прокуроров штатов. Это было чрезвычайно полезно для формирования нашей продукции.

Были ли вы удивлены, что никто другой не предлагал продукт, подобный Evisort?

Абсолютно, я был удивлен. Я знал, что даже Microsoft Excel мог делать вещи, чтобы помочь юристам. Но почему они этого не делают? Я подумал: “Мне нужно найти кого-то, чтобы построить эту платформу, потому что это возможность в миллиард долларов”. Пространство Legaltech полно стартапов и установленных игроков, предлагающих довольно сложные решения для электронного открытия в судебных делах, некоторые из которых имеют очень хорошую ИИ и машинное обучение. Однако существует гораздо меньше продуктов на другой стороне юридического дома. Транзакционные юристы исследуют, составляют, рассматривают и управляют контрактами, занимаются большими корпоративными слияниями и поглощениями, управляют предложениями ценных бумаг и готовят документы о закрытии для продажи и покупки недвижимости.

Данные, содержащиеся в контрактах, не только значимы для юристов, которые составляют, рассматривают и обрабатывают эти документы. Эти данные также определяют, как финансовые отделы выставляют счета и отправляют счета-фактуры, или как, когда и кому команда продаж будет продавать определенный продукт или услугу. Они даже определяют, что они будут продавать. Эти данные определяют отношения компании с ее поставщиками, клиентами и сотрудниками и во многих отношениях определяют и руководят принятием решений на ежедневной основе. Вы можете разбить компанию на ее整个 цепочку создания стоимости, посмотрев на ее контракты.

Были ли вы удивлены тем, насколько рынок отреагировал на Evisort?

Evisort работает для команд от стартапов до Fortune 100 с сложными юридическими и закупочными процессами. Пандемия 2020 года принесла самые большие сюрпризы в нашем бизнес-росте. Многие юристы комментировали, что они не ожидали, что будут тратить так много времени на рассмотрение пунктов о Force Majeure. Рост этой работы, а также распределенная природа команд, привели к тому, что количество новых бизнес-запросов увеличилось в пять раз по сравнению с тем, что мы видели в 2019 году.

Можете ли вы рассказать нам о некоторых технологиях машинного обучения, используемых в Evisort?

Программное обеспечение Evisort интегрирует оптическое распознавание символов и обработку естественного языка для извлечения метаданных из контракта клиента и для того, чтобы клиент мог легко искать эти метаданные. После импорта документа в приложение программное обеспечение автоматически запускает OCR и расширенную правопись для сбора данных для машинной обработки. На основе этого слои ИИ будут 1) классифицировать документ с помощью метаданных; 2) извлекать и определять релевантную информацию на уровне абзаца с помощью комбинации методов классификации, таких как линейные модели, деревья решений и нейронные сети; и 3) извлекать конкретные сущности из текста с помощью рекуррентной нейронной сети, такой как долгая краткосрочная память (LSTM) и свёрточная рекуррентная нейронная сеть (CRNN).

Evisort – первый аутентичный ИИ, который может определить тип контракта, нестандартные пункты третьих сторон, имена контрагентов, даты истечения срока и автоматически связать родительский контракт с дочерним. Мы обучили эти слои ИИ на более чем 10 миллионах документов, таких как НДА, соглашения о покупке и другие часто используемые типы контрактов. Это означает, что он может понимать более 230 типов контрактов и не должен быть обучен на контрактах каждой отдельной компании. Мы рекомендуем любому потенциальному пользователю дать нам любой контракт, и мы покажем ему, что наш ИИ работает прямо перед его глазами.

Юридические контракты часто полны малоизвестной юридической терминологии, где контекст является всем. Какие уникальные проблемы понимания естественного языка (NLU) Evisort пришлось преодолеть?

Самой большой проблемой, которую мы должны были решить, была проблема со сканированными документами. С точки зрения NLU работа с юридическим текстом является проблемой, которую мы открыли и решили. То, чего мы не ожидали, было то, что нам придется помочь переопределить компьютерное зрение в области оптического распознавания символов, которое является технологией, используемой для анализа изображений. Многие юридические контракты сканируются и фактически являются изображениями, а не текстом, и существующая технология OCR имеет около 20% ошибок. Мы построили новую технологию OCR, которая снизила эту ошибку до доли 20% и значительно улучшила точность наших алгоритмов.

Сколько времени могут сэкономить юридические отделы, используя эту технологию?

Мы получили более 10 миллионов реальных документов и предварительно обучили наш ИИ, чтобы он распознавал НДА, соглашения о покупке и т. д. из коробки. Это означает, что наши клиенты в юридических и закупочных командах могут начать использовать программное обеспечение с первого дня установки. Среднее решение ИИ, доступное на полке, часто требует семи-десяти месяцев консультационной настройки, прежде чем они смогут начать загружать живые документы из своих юридических операций в систему. Это в дополнение к экономии средств и времени, полученным за счет быстрого поиска. Экономия времени важна, но еще более убедительно, мы слышим от клиентов и потенциальных клиентов, как этот инструмент делает их более эффективными в своей работе и освобождает время, чтобы они могли сосредоточиться на других важных задачах, которые требуют их внимания.

Evisort также предлагает решения для закупок. Можете ли вы рассказать нам о некоторых из этих решений?

И юридические, и закупочные команды используют одно и то же программное обеспечение на основе ИИ, которое мы предоставляем. Evisort сначала конвертирует сканированные документы в текст, который можно искать – ничего нового. Но это следующие шаги, которые имеют революционное применение для юристов и покупателей. С помощью ИИ Evisort сортирует контракты, категоризируя их по предмету и типу контракта, и определяет положения в каждом контракте. Широкий спектр ключевых данных извлекается, такой как имена сторон, даты и размер сделки.

Допустим, менеджер по закупкам в середине окончательного утверждения контракта с высоким уровнем ценности обращается к генеральному юрисконсульту за советом по переговорам о пункте об ограничении ответственности. Сейчас юрист может выполнить поиск слова “ограничение ответственности” среди контрактов, к которым имеет доступ юридическая команда, чтобы найти релевантные контракты, но ему придется открыть каждый из них, чтобы прочитать и увидеть, полезен ли он. Наше программное обеспечение мгновенно сканирует каждый контракт во всей компании, который включает ограничение ответственности – выделяя только те, которые находятся в определенной дате или других параметрах, которые юрист хочет. Оно представляет эти данные в виде графика. График показывает, когда был подписан контракт, сколько денег было вовлечено в сделку, язык ограничения ответственности. Это экономит юристу несколько часов работы по чтению каждого документа вручную.

Аналогично, команды по закупкам могут выполнять поиск слов и дат, чтобы понять, кто им что должен и когда это должно быть. Команды по закупкам и управлению контрактами обратились к инструментам управления жизненным циклом контрактов, таким как Evisort, когда их бизнес начал пропускать автоматические продления, пытался выйти из аренды или видел влияние на доход от задержек в доставке. Мы увидели огромный рост этой деятельности в 2020 году с пандемией и связанными с ней тенденциями.

В июле мы запустили Evisort Contract Workflow, который позволяет менеджерам по закупкам быстрее подписывать контракты. Это использует данные из нашего продукта Contract Management для автоматизации создания новых контрактов с помощью утвержденных шаблонов. Премиум-модуль идентификации рисков определяет проблемные положения и предлагает поправки на основе предварительно установленных стандартов. Наш инструмент помогает катализировать наиболее эффективный процесс утверждения. Менеджеры по закупкам могут назначать утверждателей на основе различных условий и условий и просматривать все контракты, ожидающие подписи, в нашем панели управления. Вместе Contract Workflow и Contract Management помогают поддерживать всех членов команд по закупкам и юридических на одной странице о статусе контрактов и обязательствах.

Есть ли что-то еще, что вы хотели бы поделиться об Evisort?

Хотя основным применением нашего ИИ является комплексное управление контрактами, мы на самом деле являемся компанией, занимающейся ИИ. Мы использовали наше финансирование серии А, чтобы инвестировать в обучение нашего ИИ, чтобы он был непревзойденным в своей способности распознавать случаи использования, о которых клиенты в различных видах бизнеса спрашивают. Мы продолжаем инвестировать в лабораторию ИИ Evisort (нашу команду исследований и разработки ИИ) и исследовать новые способы, которыми мы можем помочь бизнесу применять наш аутентичный ИИ. Мы наняли сотрудников во все отделы в 2020 году, поскольку видим этот огромный рост лидов и интереса к нашему продукту.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Evisort.