Summize 首席执行官兼创始人 Tom Dunlop – 采访系列

Tom Dunlop，Summize 的首席执行官和创始人，是一位成就斐然的商业和技术律师。汤姆在审查合同方面的经验是 Summize 诞生的催化剂。在此之前，他曾担任多家快速增长的科技公司的全球法律总监。

Summize 通过使整个企业（不仅仅是法律团队）能够更快、更智能地处理合同，从而改变了合同生命周期管理（CLM）。该平台直接集成到广泛使用的工具中，如 Microsoft Word、Teams、Slack、Outlook 和 Gmail，满足用户在现有工作环境中的需求。凭借直观的用户体验、专业的实施和强大的 AI，Summize 从头到尾简化和加速了合同流程。专注于推动整个企业对 CLM 的采用，Summize 正在重新定义组织内合同的管理、审查和执行方式。

是什么启发你创造 Summize？作为一名法律总顾问，你面临的具体挑战是什么，导致你开发了一个 AI 驱动的法律解决方案？

有几个因素启发了我。以前，作为一名全球法律总监，我会用荧光笔和打印件审查合同，并尝试为每个合同创建摘要。同时，还有很多销售团队需要关注和快速完成交易。很明显，自动化任务是必要的。我当时处于一个高增长的科技环境中，具有创业精神。周围的人也在寻找更好的做事方式。这些因素综合在一起，促使我开发和创立了 Summize。

Summize 自 2018 年成立以来如何演变？沿途有哪些关键里程碑？

我们最初是一个通用的总结工具，后来我们决定专注于法律行业，特别是内部法律顾问。这是一个重要的进步。接下来，我们创造了一个全面的解决方案，成为每个合同交互的触点，这也扩大了我们的功能。第三个里程碑是我们开始将我们的智能嵌入其他工具中，从而导致采用率大幅增加。然后，我们扩展到了美国，随后出现了快速的增长。

在这段时间里，我们实现了很多成就。我们是第一个推出 Word Add-In 和 AI 功能的公司。我们也是第一个推出 Teams 和 Slack 聊天机器人，可以与法律团队交互并创建合同的公司。我们将在不久的将来推出更多的功能。我们不断演进。

Summize 与市场上的其他合同生命周期管理（CLM）解决方案有什么区别？

我们的独特卖点是嵌入式方法，而不是全面的 CLM 平台。我们认为，通过现有和熟悉的工具提供嵌入式体验更为强大，能够促进采用。我们使用人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）也是一个区别点。它能够简化流程，减少手动努力，为法律团队带来新的成本效益。

目前哪些行业或法律职能在 AI 采用方面处于领先地位，哪些方面落后？

科技和软件公司的内部法律顾问由于交易量大、注重效率，更加倾向于采用 AI。当你处于商业环境中，移除交易过程中的障碍至关重要时，采用 AI 会更快。我们看到所有法律职能都在采用 AI。但是，作为企业的声音，一般内部法律团队可能会成为采用 AI 的障碍，因为他们需要批准解决方案，这可能会减慢用户和整个业务功能的采用速度。然而，更加注重交易的商业团队知道有即刻的生产力收益和节省，因此他们采用 AI 的速度更快。

你如何看待 AI 在合同分析之外转变法律工作？AI 可以简化哪些其他法律任务？

合同是任何商业交易的记录系统，提供所有相关关系数据，包括合同对方、具体义务、终止细节等。访问这些信息并使其可用是我们通过合同分析和总结所做的工作。通过在此基础上使用 AI，我们可以在系统之间推动数据并跨业务的各个部分进行工作流编排。这开启了一个应用世界的大门。听起来有些夸张，但 AI 有可能改变法律服务模型本身，使得律师事务所可以根据他们提供的知识收费，而不是时间。

根据 Summize 最近的一项调查，89% 的内部法律专业人员使用 AI 工具，但仍然存在对隐私和安全（45%）、有限的理解或培训（37%）以及缺乏明确的用例（31%）的担忧。法律团队如何超越最初的 AI 采用，确保他们安全有效地使用 AI 作为工作流中的可靠伙伴？

他们需要了解 AI 的工作原理、安全方面需要注意什么以及数据如何与 AI 模型交互。确保他们安全有效地使用 AI 作为工作流中的可靠伙伴需要培训和明确的 AI 政策。团队成员还应该了解 AI 将如何在未来五年内影响总法律顾问的角色。一旦他们拥有这些知识，他们就能够应用所学知识，开发出更大的用例，并推动进一步的采用。

你认为像 Summize 这样的 AI 驱动工具将如何在未来五年内改变总法律顾问和内部法律团队的角色？

我认为它将使他们摆脱低价值、高量的任务，允许他们专注于正确类型的工作。它还将使总法律顾问能够在整个法律团队和整个企业中扩大他们的知识和经验。除了摆脱耗时的手动任务外，领导者还将知道这些任务按照他们的标准执行。

你认为监管框架需要演变，以更好地管理法律科技中 AI 的使用吗？

监管框架需要指定语言模型（LLM）使用的数据。更重要的是，模型可能需要使用经过验证的内容，这将从数据量转向数据质量和相关性。总体而言，我认为我们将看到监管框架的演变，模型将在提供答案之前更好地理解所使用的数据。

集成（例如与 Microsoft Word、Teams、Slack）在使 AI 驱动的法律工具更易访问和用户友好方面扮演着什么角色？

在未来，嵌入用户工作流程和体验中的 AI 将至关重要。问题是如何实现这一点并使其对用户来说很容易。Word、Teams 和 Slack 的集成对于使 AI 驱动的法律工具更易访问和用户友好至关重要，因为人们已经在日常工作中使用和采用这些工具。

集成到日常工具中将确保 AI 驱动的法律工具更易访问和用户友好。

Summize 的下一步是什么？是否有即将推出的功能或扩展我们应该期待？

我们刚刚推出了下一代 AI 驱动的 CLM，具有智能代理来加速审查和解锁合同洞察力，使用基因 AI 处理从红线到审查的任务。我们还扩展了聊天机器人的功能以与多样化的数据集交互。这些只是我们计划的几个方面，我们期待推出更多强大的 CLM 开发。

感谢这次精彩的采访，希望读者可以通过访问 Summize 来了解更多信息。