Джеррі Тінг, засновник і генеральний директор Evisort – Інтерв’ю

Джеррі Тінг – засновник і генеральний директор Evisort, компанії, яка пропонує можливості управління контрактами та робочими процесами для підвищення ефективності, зниження ризиків та отримання інформації про будь-який контракт. Evisort – перша платформа, яка автоматично агрегує контракти з усього бізнесу, створює оптимізовані процеси затвердження та застосовує передові технології штучного інтелекту (AI) для надання реального аналізу, щоб юридичні, контрактні та закупівельні команди могли прискорити розвиток бізнесу.

Що спочатку привернуло вашу увагу до штучного інтелекту?

Я вперше почав думати про штучний інтелект, працюючи стажером у Верховному суді США. Я помітив, як зайняті юристи витрачали тисячі годин на організацію, перегляд, відстеження та проведення ділової діяльності щодо юридичних документів. Це було дивно бачити, як найвищий суд пересував бочки з паперами для доказів. Це дало мені ідею, що штучний інтелект міг би зробити цю нудну роботу значно ефективнішою, враховуючи його здатність швидко обробляти великі набори даних.

У вас була ідея Evisort під час навчання у юридичній школі. Розкажіть нам про цю історію?

Я працював у сфері продажів у Yelp перед вступом до юридичної школи, де побачив, що юридичні та закупівельні команди стикаються з одними й тими ж проблемами, що й юристи при перегляді великої кількості даних. Я зрозумів, що якщо штучний інтелект може аналізувати документи у судових справах, він також може comprend комплексні бізнес-контракти. Я зрозумів, наскільки це було незручно намагатися виконувати юридичну роботу з базовим програмним забезпеченням, але без автоматизації. У моїх розмовах з професорами та випускниками Гарвардської юридичної школи була одна спільна нитка – люди витрачали багато часу на пошук мови, пунктів, прецедентів, дат та імен сторін у контрактах. Це була суто ручна робота.

Я об’єднався з вченими-даними з MIT та юристами з Гарварду, щоб створити штучну інтелектуальну платформу Evisort. Я познайомився зі своїми співзасновниками Аміном Амуном та Джейкобом Сассманом через Гарвардський проєкт юридичної підприємницької діяльності. Джейкоб був у моєму класі 2018 року в Гарвардській юридичній школі, а Амін працював над штучним інтелектом у MIT. Ми познайомилися з Мемме Онвудіве та Райлі Гокінсом у класі 2019 року та запросили їх до команди.

Спільнота Гарвардської юридичної школи допомогла нам запустити бізнес у перші дні. Ми виграли найкращу презентацію на конкурсі бізнес-планів Лі Куан Ю 2017 року у сфері послуг. За підтримки наставників та деканів Гарвардської юридичної школи у нас була можливість продемонструвати наше програмне забезпечення корпоративним та державним юристам, таким як працівники офісів генеральних прокурорів штатів. Це було надзвичайно корисно для формування нашого продукту на ринку.

Чи були ви здивовані тим, що ніхто інший не пропонував продукту, подібного до Evisort?

Абсолютно, я був здивований. Я знав, що навіть Microsoft Excel міг зробити речі, щоб допомогти юристам. Але чому вони цього не роблять? Я подумав: “Мені потрібно піти знайти когось, хто побудує платформу, оскільки це можливість на мільярд доларів”. Простір юридичної технології повний стартапів та встановлених гравців, які пропонують досить складні рішення для електронної відкритості у судових справах, деякі з яких мають дуже хороші AI та машинне навчання. Однак є значно менше продуктів на іншій стороні юридичної справи. Трансакційні юристи досліджують, складають та переглядають контракти, займаються великими корпоративними злиттями та поглинаннями, керують пропозиціями цінних паперів та готують документи про закриття для продажу та покупки нерухомості.

Дані, що містяться у контрактах, не тільки мають значення для юристів, які складають, переглядають та обробляють ці документи. Ці дані також керують тим, як фінансові відділи вираховують та надсилають рахунки, або як, коли та кому команда продажів буде продавати певний продукт або послугу. Це навіть керує тим, що вони вирішують продавати. Ці дані визначають відносини компанії зі своїми постачальниками, клієнтами та працівниками та багатьма способами керують прийняттям рішень у повсякденній діяльності. Ви можете розбити компанію на її цілий ланцюжок цінності, розглянувши її контракти.

Чи були ви здивовані тим, як сприйняли ринок Evisort?

Evisort працює для команд від стартапів до компаній Fortune 100 з комплексними юридичними та закупівельними процесами. Пандемія 2020 року мала найбільші сюрпризи у нашому бізнес-рості. Багато юристів коментували, що вони не очікували, що будуть витрачати так багато часу на перегляд пунктів про Force Majeure. Ріст цієї роботи, а також розподіленої природи команд, призвела до зростання кількості нових бізнес-запитів у п’ять разів більше, ніж у 2019 році.

Чи можете ви розповісти про деякі технології машинного навчання, які використовуються в Evisort?

Програмне забезпечення Evisort інтегрує технологію розпізнавання образів та обробки природної мови для витягування метаданих з контракту клієнта та для того, щоб клієнт міг легко шукати ці метадані. Після імпорту документа у додаток програмне забезпечення автоматично запускає розпізнавання образів та розширену правову перевірку орфографії для збору даних для машинної обробки. Над цими шарами штучного інтелекту 1) класифікує документ за метаданими; 2) витягує та ідентифікує відповідну інформацію на рівні абзацу за допомогою комбінації класифікаційних методів, таких як лінійні моделі, дерева рішень та нейронні мережі; і 3) витягує конкретні сутності з тексту за допомогою технології рекурентної нейронної мережі, такої як довгострокова пам’ять (LSTM) та рекурентна нейронна мережа з згорткою (CRNN).

Evisort – перший справжній штучний інтелект, який може ідентифікувати тип контракту, неконвенційні пункти третьої сторони, імена контрагентів, дати закінчення терміну дії та автоматично зв’язувати батьківський контракт з дочірнім. Ми тренували ці шари штучного інтелекту на понад 10 мільйонах документів, таких як угоди про нерозголошення, угоди про покупку та інші загальні типи контрактів. Це означає, що він може зрозуміти понад 230 типів контрактів і не потребує навчання на кожному окремому контракті компанії. Ми закликаємо будь-якого потенційного користувача дати нам будь-який контракт, і ми покажемо їм, що наш штучний інтелект працює прямо перед їхніми очима.

Юридичні контракти часто повні незрозумілої юридичної термінології, де контекст є все. Які унікальні завдання розуміння природної мови (NLU) Evisort мали подолати?

Найбільшим завданням, яке нам довелося вирішити, було завдання щодо сканованих документів. З погляду обробки природної мови аналіз юридичного тексту є завданням, яке ми вперше вирішили. Що ми не очікували, так це те, що нам доведеться допомогти переозначити область комп’ютерного зору – технологію розпізнавання образів, яка використовується для аналізу зображень. Багато юридичних контрактів скановані та є насправді зображеннями, а не текстом, а існуюча технологія розпізнавання образів має похибку близько 20%. Ми створили нову технологію розпізнавання образів, яка знизила цю похибку до частини від 20%, і це суттєво покращило точність наших алгоритмів.

Як багато часу юридичні відділи можуть зберегти, використовуючи цю технологію?

Ми отримали доступ до понад 10 мільйонів реальних документів та попередньо тренували наш штучний інтелект для розпізнавання угод про нерозголошення, угод про покупку тощо. Це означає, що наші клієнти у сфері права та закупівель можуть почати використовувати програмне забезпечення з першого дня установки. Середній штучний інтелект, доступний у магазині, часто потребує семи-десяти місяців консультативної конфігурації, перш ніж вони зможуть почати завантажувати живі документи з юридичних операцій у систему. Це крім економії часу та витрат, які дає відповідний пошук. Економія часу важлива, але ще більш переконлива, ми чуємо від клієнтів та потенційних клієнтів, як цей інструмент робить їх більш ефективними у своїй роботі та звільняє час, щоб вони могли зосередитися на інших важливих завданнях, які потребують їхньої уваги.

Evisort також пропонує рішення для закупівель. Чи можете ви розповісти про деякі з цих рішень?

Обидві юридичні та закупівельні команди використовують те ж штучне програмне забезпечення, яке ми пропонуємо. Evisort спочатку конвертує скановані документи у пошукові тексти – нічого нового тут. Але це наступні кроки мають революційне застосування для юристів та покупців. Використовуючи штучний інтелект, Evisort сортує контракти за предметом та типом контракту та ідентифікує положення всередині кожного контракту. Витягуються ключові дані, такі як імена сторін, дати та розмір угоди.

Наприклад, менеджер зі закупівель у процесі завершення високої угоди з постачальником звертається до генерального юриста за порадами щодо переговорів про пункт про обмеження відповідальності. Зараз юрист може зробити пошук слова “обмеження відповідальності” серед контрактів, до яких має доступ юридична команда, щоб знайти відповідні контракти, але йому доведеться відкрити кожен з них, щоб прочитати та побачити, чи він корисний. Наше програмне забезпечення миттєво сканує кожен контракт у всій компанії, який включає обмеження відповідальності – виводячи лише ті, які відповідають певним параметрам, які хоче юрист. Воно представляє ці дані у вигляді графіка. Графік показує, коли був підписаний контракт, скільки грошей було залучено до угоди, мова обмеження відповідальності. Це економить юристу кілька годин роботи по читанню кожного документа вручну.

Аналогічно, команди зі закупівель можуть виконувати пошук слів та дат, щоб зрозуміти, хто їм що винен та коли це потрібно. Команди зі закупівель та управління контрактами звернулися до інструментів управління життєвим циклом контрактів, таких як Evisort, коли їхні бізнеси почали пропускати автоматичні продовження, намагалися вийти з оренди або бачили вплив на доходи через затримки у доставці. Ми бачили величезний сплеск цієї діяльності у 2020 році через пандемію та пов’язані з нею тенденції.

У липні ми запустили Evisort Contract Workflow, який дозволяє менеджерам зі закупівель закупити контракти швидше. Це використовує дані з нашого продукту управління контрактами для автоматизації створення нових контрактів за допомогою шаблонів, затверджених юридичною командою. Преміум-модуль ідентифікації ризиків ідентифікує проблемні пасажі та пропонує зміни на основі попередньо встановлених стандартів. Наш інструмент допомагає каталізувати найбільш ефективний процес затвердження. Менеджери зі закупівель можуть призначити осіб, які затверджують, на основі різних умов та термінів, та переглянути всі контракти, які очікують підпису, через наш داشборд. Разом Contract Workflow та Contract Management допомагають тримати всі члени команд зі закупівель та юридичної команди на одному рівні щодо статусу контрактів та зобов’язань.

Чи є щось інше, що ви хотіли б поділитися про Evisort?

Хоча основним застосуванням нашого штучного інтелекту є повне управління контрактами, ми насправді компанія, що займається штучним інтелектом. Ми використали наше фінансування серії А для інвестування у навчання нашого штучного інтелекту, щоб він був неперевершеним у своїй здатності розпізнавати випадки, про які запитують клієнти у різних галузях бізнесу. Ми продовжимо інвестувати в Evisort AI Labs (нашу команду досліджень та розробки штучного інтелекту) та досліджувати нові способи, якими ми можемо допомогти підприємствам застосовувати наш справжній штучний інтелект. Ми найняли працівників у кожному відділі у 2020 році, оскільки ми бачимо цей величезний сплеск лідів та інтересу до нашого продукту.

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати Evisort.