Mikhail Yatsuha, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập CaseCraft.AI

Mikhail Yatsuha, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập CaseCraft.AI, là một luật sư tại Vương quốc Anh và doanh nhân công nghệ pháp lý với hơn một thập kỷ kinh nghiệm trong dịch vụ pháp lý. Ông đã tiến lên từ thực tập sinh và luật sư thực tập đến vị trí Đối tác tại Sterling Law, nơi ông lãnh đạo phòng thương mại và thường xuyên gặp phải các tranh chấp giá trị thấp nhưng khả thi, vốn trở nên không kinh tế khi tính đến chi phí pháp lý truyền thống. Vào cuối năm 2023, ông đồng sáng lập CaseCraft.AI để suy nghĩ lại cách đánh giá, chuẩn bị và tiến hành các vụ kiện dân sự bằng quy trình làm việc hỗ trợ AI thay vì chỉ áp dụng AI vào việc soạn thảo pháp lý.

CaseCraft.AI là một công ty công nghệ pháp lý của Vương quốc Anh, xây dựng nền tảng AI‑native cho tranh tụng dân sự. Nền tảng này tích hợp đánh giá vụ việc, xử lý bằng chứng, thư từ trước hành động, tạo tài liệu, theo dõi quy trình và kiểm tra pháp lý của con người thành một quy trình làm việc duy nhất, phục vụ các nguyên đơn cá nhân theo mô hình không thắng không phí và các doanh nghiệp thông qua công cụ yêu cầu hàng loạt và quản lý vụ việc dựa trên thuê bao. Công ty đã huy động khoảng £1,8 triệu qua ba vòng gọi vốn và tính đến tháng 8/2026, đã ghi nhận 4.562 vụ việc được tạo với tổng giá trị £14,9 triệu, trong đó 51% đã được giải quyết hoặc thắng bằng phán quyết mặc định, và 373 vụ việc đang trong giai đoạn làm việc pháp lý; công ty cũng đang thí điểm triển khai doanh nghiệp đầu tiên và thử nghiệm MVP về Luật Lao động.

Bạn đã dành nhiều năm tiến lên từ thực tập sinh và luật sư thực tập đến Đối tác tại Sterling Law trước khi đồng sáng lập CaseCraft.AI vào năm 2023. Điều gì bạn thường xuyên thấy trong thực tiễn pháp lý khiến bạn tin rằng quy trình khiếu nại nhỏ có thể được thiết kế lại căn bản bằng AI thay vì chỉ làm cho nó hiệu quả hơn bằng phần mềm pháp lý tốt hơn?

Điều thuyết phục tôi không phải là các luật sư cần một công cụ soạn thảo tốt hơn. Đó là vì, đối với nhiều tranh chấp có giá trị thấp, kinh tế học thất bại trước khi luật sư có thể can thiệp. Chi phí đại diện có thể gần bằng hoặc vượt quá giá trị tranh chấp, và hầu hết chi phí pháp lý thường không thể thu hồi trong các vụ khiếu nại nhỏ. Tôi đã thấy các yêu cầu khả thi bị bỏ dở vì lý do này tại Sterling Law, và sau đó cũng thấy cùng một phép tính với các doanh nghiệp khi xóa bỏ các hoá đơn chưa thanh toán. Đó là vấn đề về mô hình cung cấp dịch vụ, không phải vấn đề về soạn thảo. AI đã cho phép thiết kế lại phần lớn hành trình xoay quanh người đưa ra yêu cầu thay vì chỉ làm cho luật sư thực hiện nhanh hơn một chút.

CaseCraft.AI hiện đã được sử dụng để tạo ra hàng ngàn vụ việc pháp lý, với hàng trăm vụ tiến vào giai đoạn làm việc pháp lý thực tế. Bạn đã học được gì từ việc vận hành AI trên các vụ thực tế mà không thể khám phá chỉ qua các nguyên mẫu, mô phỏng, hoặc kiểm tra chuẩn?

Hai điểm nổi bật. Thứ nhất, việc tạo tài liệu là phần dễ; việc vận hành một vụ việc là khó. Một vụ việc thực tế đồng nghĩa với việc bằng chứng, thanh toán, thời hạn, phản hồi và các bước tiếp theo phải được duy trì nhất quán trong nhiều tháng. Tính đến tháng 8/2026, hơn 4.500 vụ việc đã được tạo qua CaseCraft, hơn 400 vụ đã tiến vào công việc pháp lý thực tế, và 130 yêu cầu đã được đưa ra tòa án.

Thứ hai, con người hành xử khác khi có AI. Họ có thể cởi mở hơn, giúp phát hiện các sự kiện quan trọng sớm hơn, nhưng hệ thống cũng phải đặt ra ranh giới và biết khi nào con người nên can thiệp. Chúng tôi đã học được điều này khi giới thiệu một cuộc gọi con người ở giai đoạn nhạy cảm về niềm tin, đã cải thiện tỷ lệ chuyển đổi ít nhất 15%.

Phần lớn làn sóng đầu tiên của AI sinh tạo tập trung vào việc tạo văn bản. CaseCraft.AI thay vào đó phải thu thập bằng chứng, xác định tính đủ điều kiện, tuân thủ quy tắc thủ tục, kích hoạt hành động và theo dõi vụ việc theo thời gian. Việc xây dựng loại quy trình làm việc có tính năng tự động này khác biệt kỹ thuật so với việc xây dựng một trợ lý AI hay chatbot như thế nào?

Chatbot trả lời một câu hỏi; quy trình làm việc tự động phải duy trì trạng thái của một vụ việc thực tế qua thời gian — những gì đã xảy ra, bằng chứng nào tồn tại, những gì còn thiếu và những gì có thể xảy ra tiếp theo. Do đó chúng tôi suy nghĩ về hệ thống như các thành phần chuyên biệt thay vì một mô hình duy nhất làm mọi việc: một số thu thập và xác thực thông tin, những thành phần khác thực hiện lý luận pháp lý hoặc xử lý tài liệu đến. Mục tiêu không phải là đoạn văn tốt nhất mà là một chuỗi quyết định và hành động đáng tin cậy, đưa vụ việc tới kết quả khả thi tốt nhất.

Trong một quy trình pháp lý, một mô hình có thể tạo ra thứ nghe có vẻ thuyết phục hoàn toàn nhưng vẫn sai về thủ tục hoặc thực tế. Bạn đã thiết kế CaseCraft.AI như thế nào để phân biệt giữa đầu ra AI có vẻ hợp lý và thông tin thực sự đáng tin cậy để sử dụng trong vụ việc?

Nguyên tắc chỉ đạo là mô hình không được phép tự sáng tạo ra vũ trụ pháp lý mà nó đang vận hành. Chúng tôi giới hạn hệ thống trong phạm vi bằng chứng của vụ việc và các nguồn pháp lý có thẩm quyền, thay vì để mô hình đa năng trả lời dựa trên trí nhớ. CaseCraft.AI có quyền truy cập vào các thay đổi mới nhất của luật pháp, các tiền lệ liên quan và các thực tiễn tốt nhất thông qua API của chính phủ và các nguồn có thẩm quyền khác, vì vậy ngữ cảnh pháp lý luôn được cập nhật.

Chúng tôi cũng tách việc tạo ra nội dung khỏi việc xác thực và giữ việc kiểm tra chuyên nghiệp trong khuôn khổ dịch vụ pháp lý được quy định. Tiêu chí không phải là liệu một đầu ra có nghe giống như một luật sư viết hay không, mà là liệu nguồn, bằng chứng và bước thủ tục có thể được xác minh được không.

Bạn đã nói về tầm quan trọng của “giám sát con người có thể đo lường được”. Điều này có nghĩa gì trong thực tiễn, và làm sao bạn xác định quyết định nào hệ thống AI có thể tự động thực hiện và quyết định nào cần con người chịu trách nhiệm?

Giám sát con người có thể đo lường được có nghĩa là sự tham gia của con người gắn liền với rủi ro có thể nhận diện, và chúng tôi có thể thấy nơi can thiệp xảy ra và lý do tại sao. “Con người trong vòng lặp” không chỉ là một cụm từ an ủi; chúng tôi phải chỉ ra được kích hoạt, quá trình xem xét và quyết định tiếp theo.

Chúng tôi vẫn đang xây dựng cơ sở bằng chứng cho các ranh giới này. Một chỉ số mà chúng tôi đã có thể chỉ ra là thời gian xem xét: kể từ khi ra mắt, thời gian cần cho việc kiểm tra của con người đã giảm bốn lần khi hệ thống được cải thiện. Theo thời gian, mục tiêu là làm cho việc xem xét dựa trên rủi ro, đồng thời duy trì phán quyết chuyên môn có trách nhiệm ở những nơi pháp luật yêu cầu.

Bằng chứng là yếu tố cốt lõi trong các vụ khiếu nại nhỏ, nhưng bằng chứng có thể xuất hiện dưới dạng hợp đồng, hoá đơn, email, tin nhắn, ảnh chụp và các thông tin phi cấu trúc khác. Bạn tiếp cận việc biến tài liệu đó thành đầu vào có cấu trúc mà hệ thống AI có thể suy luận trong khi bảo tồn nguồn gốc và tránh những kết luận không có cơ sở như thế nào?

Nguyên tắc then chốt là giữ việc trích xuất tách biệt khỏi suy luận. Nếu người dùng tải lên một chuỗi tin nhắn WhatsApp với nhà thầu, các ngày, giá được báo và từ ngữ được dùng sẽ là các sự kiện trích xuất; một kết luận về ý nghĩa pháp lý của cuộc trao đổi là suy luận. Hai phần này không bao giờ được trình bày như một thể. Chúng tôi cấu trúc tài liệu sao cho quy trình làm việc có thể sử dụng chúng đồng thời bảo tồn liên kết trở lại bằng chứng gốc. Nếu liên kết đó mất, bạn có thể tạo một hồ sơ vụ việc trông tốt nhưng sẽ sụp đổ khi bị thách thức.

Một trong những vấn đề khó nhất đối với các hệ thống tự động là biết khi nào không nên hành động. Những tín hiệu nào cho CaseCraft.AI biết rằng một yêu cầu đã trở nên quá mơ hồ, phức tạp hoặc rủi ro để tự động hoá và nên được chuyển lên chuyên gia pháp lý?

Một trong những biện pháp bảo vệ của chúng tôi có tính nghịch lý: chúng tôi không chỉ chú ý đến những vụ mà AI muốn tiến hành, mà còn chú ý đến những vụ mà AI có xu hướng từ chối. Giám sát con người không chỉ là ngăn AI trở nên quá tích cực; nó cũng có thể ngăn hệ thống trở nên quá thận trọng và loại bỏ một lập luận hợp pháp.

Một trong những tín hiệu nâng cấp rõ ràng nhất hiện nay là thiếu bằng chứng. Người dùng có thể không tải lên các tài liệu liên quan, có thể đã mất chúng theo thời gian, hoặc không nhận ra bằng chứng nào quan trọng cho yêu cầu. Khi vụ việc không đủ rõ ràng hoặc đầy đủ, bước tiếp theo có thể là kiểm tra của con người thay vì tiến trình tự động. Các luật sư vẫn xử lý ngữ cảnh và các khu vực xám một cách nhất quán hơn so với các hệ thống hiện tại.

Khi các hệ thống AI đảm nhận nhiều bước mà trước đây do luật sư thực hiện, bạn nghĩ ranh giới giữa tự động hoá phần mềm và dịch vụ pháp lý được quy định sẽ phát triển như thế nào?

Ranh giới sẽ di chuyển, nhưng chậm hơn so với nhiều người trong lĩnh vực công nghệ dự đoán. Các hệ thống quan trọng không thể dựa vào lời hứa rằng mô hình tiếp theo sẽ tốt hơn; độ tin cậy phải được chứng minh qua các nguồn có thẩm quyền, xác thực, kiểm soát và việc xem xét của con người có trách nhiệm. Theo thời gian, tôi dự đoán AI sẽ trở thành công cụ mà các chuyên gia có thể tin cậy trong các giới hạn được xác định rõ, nhưng tính tự chủ phải được kiếm được qua hiệu suất quan sát và kết quả thực tế. Câu hỏi hữu ích không phải là “phần mềm hay luật sư?” mà là hoạt động nào đang được thực hiện, bằng chứng nào hỗ trợ, và ai chịu trách nhiệm.

Các mô hình AI đa năng đang trở nên mạnh mẽ nhanh chóng. Điều gì tạo ra lợi thế bền vững cho một công ty AI theo chiều dọc như CaseCraft.AI khi các mô hình nền tảng cơ bản mà mọi người đều có thể truy cập vẫn tiếp tục cải thiện?

Lợi thế của chúng tôi không bao giờ nằm ở việc sở hữu một mô hình nền tảng. Các mô hình đa năng tốt hơn là tin tốt cho chúng tôi. Phần khó khăn là mọi thứ xung quanh chúng: truy xuất, cơ sở dữ liệu vụ việc, kiến thức pháp lý, hạ tầng quy trình làm việc, tích hợp, kiểm soát và hiểu biết vận hành về cách một yêu cầu di chuyển từ đầu đến cuối. Công việc đó không biến mất khi một mô hình mới được ra mắt.

Đối với người dùng, nó nên cảm giác như một nơi duy nhất nơi vụ việc diễn ra, trong khi việc điều phối nằm phía dưới. Cơ sở hạ tầng này hiện đang bắt đầu hỗ trợ cả nguyên đơn cá nhân và doanh nghiệp sử dụng yêu cầu hàng loạt lên tới 150 yêu cầu chỉ với một cú nhấp và quy trình quản lý vụ việc. Tôi nghĩ rằng việc điều phối và thực thi trong lĩnh vực là hào cốt bền vững cho AI theo chiều dọc.

Nhìn xa hơn các vụ khiếu nại nhỏ, bạn đã học được gì từ CaseCraft.AI về tương lai rộng hơn của AI có tính năng tự động? Ngành công nghiệp nào có mức rủi ro cao mà bạn cho là đặc biệt phù hợp với các hệ thống có thể quản lý quy trình phức tạp đồng thời giữ con người chịu trách nhiệm cho các quyết định quan trọng?

Tôi lạc quan về AI có tính năng tự động, nhưng công việc khó khăn nằm quanh mô hình: thiết kế lại quy trình, cấu trúc thông tin, xác định những gì hệ thống có thể làm và xây dựng xác thực và nâng cấp. Đó là lý do tại sao các ngành được quy định thường tiến chậm hơn – những người hiểu quy trình đủ để tự động hoá thường là những chuyên gia bận rộn nhất trong tổ chức.

Cơ hội mạnh nhất là các quy trình có nhiều công việc thu thập thông tin và xử lý tài liệu lặp đi lặp lại, nhưng chỉ có một số ngoại lệ nhỏ vẫn cần phán quyết có trách nhiệm. Đối với CaseCraft, Luật Lao động là hướng mở rộng gần nhất, với một MVP đang trong giai đoạn thử nghiệm thực tế, và chúng tôi đang khám phá Thương Tụng Thân Thể cùng một công ty luật chuyên biệt. Ngoài luật, bảo hiểm, dịch vụ tài chính và tuân thủ cũng có hình dạng tương tự. Các hệ thống thắng cuộc sẽ không chỉ biết cách tự động hoá cuộc trò chuyện, mà còn biết chính xác khi nào máy nên dừng lại và con người nên tiếp quản.

Cảm ơn bạn đã tham gia buổi phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập CaseCraft.AI.