Jerry Ting, grundare och VD för Evisort – Intervjuer

Jerry Ting är grundare och VD för Evisort, ett företag som erbjuder funktioner för kontraktarbetsflöde och hantering för att förbättra effektiviteten, minska risken och ge insyn i kontrakt. Evisort är den första plattformen som automatiskt samlar kontrakt från hela företaget, skapar strömlinjeformade godkännandeprocesser och tillämpar avancerad artificiell intelligens (AI) för att ge realtidsanalys så att dina juridiska, kontrakt- och inköpslag kan accelerera ditt företag.

Vad var det som initialt drog dig till AI?

Jag började tänka på artificiell intelligens när jag arbetade som praktikant på USA:s högsta domstol. Jag märkte hur stressade advokater tillbringade tusentals timmar med att organisera, granska, spåra och utföra due diligence på juridiska dokument. Det var galet att se den högsta domstolen hantera papperskorgar och papperskorgar med papper för bevis. Det gav mig idén att AI kunde göra detta tråkiga arbete mycket mer effektivt, med tanke på dess förmåga att snabbt tolka stora datamängder.

Du fick idén till Evisort medan du gick på juristutbildning. Kan du berätta om denna tillblivelsehistoria?

Jag hade tidigare arbetat med försäljning på Yelp innan jag började på juristutbildningen, där jag såg att juridiska och inköpslag mötte samma problem som advokater hade med att granska stora mängder data. Jag insåg att om AI kunde analysera dokument i rättstvister, kunde det också förstå komplexa affärskontrakt. Jag insåg hur besvärligt det var att försöka göra det juridiska arbetet med grundläggande programvara men utan automatisering. I mina diskussioner med professorer och alumner från Harvard Law var en gemensam tråd att människor tillbringade mycket tid med att leta efter språk, klausuler, prejudikat, datum och partnamn i kontrakt. Det var verkligen en manuell process.

Jag samarbetade med datavetare från MIT och advokater från Harvard för att skapa en artificiell intelligensplattform, Evisort. Jag träffade mina medgrundare Amine Amoun och Jacob Sussman genom Harvard Law Entrepreneurship Project. Jacob var i min klass 2018 på Harvard Law, och Amine arbetade med AI på MIT. Vi mötte Memme Onwudiwe och Riley Hawkins i klassen 2019 och bjöd in dem att gå med i laget.

Harvard Law-samhället hjälpte oss att komma igång med företaget i de tidiga dagarna. Vi vann bästa presentation på 2017 Lee Kuan Yew Global Business Plan Competition i tjänstekategorin. Med stöd från mentorer och dekaner på Harvard Law hade vi möjlighet att visa vår programvara för företags- och offentliga advokater, såsom personal från statliga åklagarmyndigheter. Detta var oerhört hjälpsamt för att forma vår produkt-marknadsanpassning.

Var du överraskad av att ingen annan erbjöd en produkt som Evisort?

Absolut, jag var överraskad. Jag visste att till och med Microsoft Excel kunde göra saker för att hjälpa advokater. Men varför gör de det inte? Jag tänkte, “Jag måste gå och hitta någon som kan bygga plattformen eftersom detta är en miljarddollar-möjlighet.” Legaltech-området är fullt av start-ups och etablerade aktörer som erbjuder ganska sofistikerade lösningar för ediscovery i rättstvister, vissa med mycket bra AI och maskinlärande. Men det finns betydligt färre produkter på den andra sidan av det juridiska huset. Transaktionsadvokater forskar, utarbetar och granskar kontrakt, hanterar stora företagsfusioner och förvärv, hanterar värdepapperserbjudanden och förbereder avslutningsdokument för försäljning och köp av fast egendom.

Data som finns i kontrakt är inte bara meningsfulla för advokaterna som utarbetar, granskar och bearbetar dessa dokument. Dessa data driver också hur finansavdelningar fakturerar och skickar ut fakturor, eller hur, när och till vem en säljgrupp skulle sälja en given produkt eller tjänst. Det driver också vad de väljer att sälja. Dessa data definierar ett företags relationer med dess leverantörer, kunder och anställda och, på många sätt, underbygger och vägleder det dagliga beslutsfattandet. Du kan bryta ner ett företag i hela dess värdekedja genom att titta på dess kontrakt.

Har du blivit överraskad av hur mottagliga marknaden har varit för Evisort?

Evisort fungerar för team från start-ups till Fortune 100 med komplexa juridiska och inköpsprocesser. Pandemin 2020 höll den största överraskningen i vår affärsutveckling. Många advokater har kommenterat hur de inte förväntade sig att de skulle tillbringa så mycket tid med att granska Force Majeure-klausuler. Ökningen av detta arbete, samt det distribuerade teamets natur, har lett till att antalet nya affärsförfrågningar har ökat med fem gånger den takt vi såg 2019.

Kunde du gå igenom några av de maskinlärningsteknologier som används på Evisort?

Evisorts programvara integrerar optisk teckenigenkänning och naturlig språkbehandling för att extrahera metadata från kundens kontrakt och sedan låta kunden enkelt söka igenom denna metadata. Efter att ha importerat ett dokument till appen kör programvaran automatiskt OCR och förbättrad juridisk kontextuell stavkontroll för att samla in data för maskinbearbetning. Ovanpå detta lägger AI-lager till 1) klassificera dokumentet med hjälp av metadata; 2) extrahera och identifiera relevant information på stycknivå med hjälp av en kombination av klassificeringsmetoder som linjära modeller, beslutsfunktioner och neuronnät; och 3) extrahera specifika enheter från texten med hjälp av återkommande neuronnätsteknik, såsom långsiktig korttidsminne (LSTM) och konvolutionsåterkommande neuronnät (CRNN).

Evisort är den första äkta AI som kan identifiera kontraktstyp, icke-standardiserade tredjeparts-klausuler, motpartsnamn, utgångsdatum och automatiskt knyta förälder till barn. Vi har tränat dessa AI-lager på över 10 miljoner dokument, såsom sekretessavtal, köpeavtal och andra vanligt förekommande typer av kontrakt. Detta innebär att det kan förstå över 230 typer av kontrakt och behöver inte tränas på varje enskilt företags egna kontrakt. Vi uppmuntrar alla potentiella användare att ge oss vilket kontrakt som helst så att vi kan visa dem att vår AI fungerar rätt framför deras ögon.

Juridiska kontrakt är ofta fulla av svårbegriplig juridisk terminologi där kontexten är allt. Vilka är några av de unika naturliga språkförståelse-utmaningarna (NLU) som Evisort har haft att övervinna?

Den största utmaningen vi har haft att lösa är relaterad till inskannade dokument. Från ett NLP-perspektiv är det en utmaning att analysera juridisk text som vi har banat väg för och löst. Vad vi inte förväntade oss var att vi skulle behöva hjälpa till att omdefiniera datorteknikområdet för optisk teckenigenkänning, som är tekniken som används för att analysera bilder. Många juridiska kontrakt är inskannade och faktiskt bilder, inte text, och befintlig OCR-teknik har en felprocent på cirka 20 %. Vi byggde ny OCR-teknik som minskade den felprocenten till en bråkdel av 20 % och det förbättrade dramatiskt noggrannheten i våra algoritmer.

Hur mycket tid kan juridiska avdelningar spara genom att använda den här typen av teknik?

Vi fick tag på över 10 miljoner riktiga dokument och förtränade vår AI för att känna igen sekretessavtal, köpeavtal och så vidare, direkt ur lådan. Det betyder att våra kunder inom juridik och inköp kan börja använda programvaran från dag 1 av installationen. Den genomsnittliga AI-lösningen som är tillgänglig på hyllan kräver vanligtvis sju till tio månaders konsultdriven konfiguration innan de kan börja ladda upp levande dokument från sina juridiska verksamheter till systemet. Det är utöver de kostnads- och tidsbesparingar som skördas av responsiv sökning. Tidsbesparingarna är viktiga, men ännu mer övertygande, hör vi från kunder och prospekt hur det här verktyget gör dem mer effektiva på jobbet och frigör tid så att de kan fokusera på andra viktiga jobb som kräver deras uppmärksamhet.

Evisort erbjuder också inköpslösningar. Kan du diskutera några av dessa lösningar?

Både juridiska och inköpslag använder samma AI-baserade programvara som vi tillhandahåller. Evisort omvandlar först inskannade dokument till sökbara texter – ingenting nytt här. Men det är nästa steg som har en revolutionerande tillämpning för advokater och inköpare. Med hjälp av artificiell intelligens sorterar Evisort igenom alla kontrakt, kategoriserar dem efter ämne och kontraktstyp och identifierar bestämmelser inom varje kontrakt. En mängd viktig data extraheras, såsom partnamn, datum och storlek på affären.

Säg att en inköpschef mitt i att slutföra ett högvärdigt leverantörsavtal vänder sig till generalsekreteraren för att få vägledning om att förhandla om en bestämmelse om begränsning av ansvar. Just nu kan advokaten göra en sökning efter “begränsning av ansvar” bland kontrakten som det juridiska laget har tillgång till för att hitta relevanta kontrakt, men de måste öppna var och en för att läsa och se om det är användbart. Vår programvara skannar omedelbart alla kontrakt i hela företaget som innehåller en begränsning av ansvar – och drar fram endast de inom ett visst datum eller andra parametrar som advokaten vill ha. Den presenterar dessa data i tabellform. Tabellen visar när kontraktet undertecknades, hur mycket pengar som var inblandade i affären, språket för begränsning av ansvar. Detta sparar advokaten flera timmars arbete med att läsa varje dokument för hand.

Likaså kan inköpslag utföra sökningar efter ord och datum för att förstå exakt vem som är skyldig dem vad och när det är dags. Inköps- och kontraktchefer vände sig till kontraktlivscykelhanteringsverktyg som Evisort när deras företag började missa automatiska förnyelser, försökte avsluta hyresavtal eller såg intäktspåverkan från leveransförseningar. Vi såg en enorm ökning av denna aktivitet 2020 med pandemin och relaterade trender.

I juli lanserade vi Evisort Contract Workflow, som möjliggör för inköpschefer att få sina kontrakt undertecknade snabbare. Detta använder data från vår Contract Management-produkt för att automatisera skapandet av nya kontrakt med hjälp av juridiskt godkända mallar. En premiumriskidentifieringsmodul identifierar problematiska passager och föreslår ändringar baserat på förinställda standarder. Vårt verktyg hjälper till att katalysera den mest effektiva godkännandeprocessen. Inköpschefer kan tilldela godkännare baserat på olika villkor och termer och granska alla kontrakt som väntar på signatur via vår instrumentpanel. Tillsammans hjälper Contract Workflow och Contract Management alla medlemmar i inköp och juridik att hålla sig på samma sida om kontraktstatus och skyldigheter.

Finns det något annat du vill dela om Evisort?

Medan den primära tillämpningen av vår AI är kontraktshantering från början till slut, är vi faktiskt ett AI-företag. Vi använde vår Series A-finansiering för att investera i utbildning av vår AI så att den är utan motstycke i sin förmåga att känna igen användningsfall som kunder i olika typer av företag ber om. Vi fortsätter att investera i Evisort AI Labs (vårt AI-utvecklingsteam) och utforska nya sätt som vi kan hjälpa företag att tillämpa vår äkta AI. Vi har anställt över hela avdelningen 2020, eftersom vi ser denna enorma ökning av leads och intresse för vår produkt.

Tack för den underbara intervjun, läsare som vill lära sig mer bör besöka Evisort.