15 | 06 | 2022

律师事务所坐拥大量非结构化数据,却不知道他们拥有的金矿!

包括律师事务所在内的组织只使用 1% 的数据?

Gartner 的研究预测, 未来五年全球数据量将增长800%,并且多达 80% 的数据将是完全非结构化的。 非结构化数据包含不存在于传统行列数据库中的信息。
典型的例子是法律文件、图像、医疗记录和其他类型(更多内容见下文)

一般, 不到 1% 的公司非结构化数据被分析或使用.

 


人工智能 (#AI) = 你,知识
机器学习 (#ML) = 你,经验
自然语言处理 (#NLP) = 你,阅读理解。

这种针对人类解释 AI/ML/NLP 的简单方法。
AI/ML/NLP 可以比我们更快地处理任务,并且在大规模范围内具有更高的准确性。 我们的优势是我们可以使用Imagination :)


什么是非结构化数据?

非结构化仅仅意味着它是 未以结构化数据库格式存储的数据集(典型的大型文件集合). 非结构化数据包括诸如 文件、视频、音频或图像文件,以及日志文件、传感器或社交媒体帖子。 甚至电子邮件也有一些非结构化的方面——基本上是所有遵循明确定义的时间戳的文本。

就律师事务所而言——非结构化数据是文档中的重要信息。 有两种方法可以提取和理解这些信息:

一个)。 花时间阅读文件

乙)。 允许人工智能阅读和理解文档中的信息

 

这是为什么? 问题是什么?

如上所述,文档中的信息被视为非结构化数据。 没有行和列。 为了理解信息,一个人需要阅读和理解上下文。 一个人平均需要 8.2 小时来阅读和理解一份 300 页的文件。 如果我们有 1,000 个呢? 有人有 1,000 天(2.7 年)的时间来阅读文档吗?

现在有一种更聪明的方式来执行这项任务——阅读和理解。

 

AI/ML/NLP 如何帮助律师事务所解锁其拥有的 99% 的信息?

让我们解释一下人工智能、机器学习和自然语言处理 (NLP) 如何帮助律师事务所处理他们拥有的文件中的信息。 我们故意不使用技术术语。

想象一下您组织中的一位顶级律师,他拥有丰富的知识和经验,可以追溯到世界开始的时候。

现在,我们可以通过创建流程来读取和理解分散在数百台服务器中的文档中的所有信息,利用人工智能技术复制相同的内容; 内部或外部。

人工智能就像一个虚拟的专家、大师和导师,你可以问任何问题,它会提供最好的答案。 机器学习不断地从您的数据中学习,24/7。 需要注意的是,这不仅仅是一次性的尝试。 AI/ML/NLP 将不断地从您的数据中学习您提出的问题以及您最常查看的信息。 一段时间后,它会知道在您的日常承诺中什么对您至关重要。

未来明智的律师事务所可以轻松采用的优势列表:

  • 外包 – 将繁琐、重复、平凡且耗时的任务交给您自己的 AI 系统,并获得竞争对手的优势
  • 问题解决 – 5 个为什么(丰田最初使用 Kaizen 方法,现在雄心勃勃的组织采用)– 通过提出 5 倍精确的问题,您可以利用自己的数据洞察力来解决问题
  • 业务流程优化 – 节省时间、简化当前流程并提高交付给客户的工作的准确性。 为您的业务开辟新的收入途径
  • 信息,离开的人的数据 ——就像在任何组织中,人们出于任何原因来去匆匆。 他们中的一些人因为他们的努力而获得了丰厚的报酬。 问题是——当前的员工是否受益于以前的历史数据——由以前的专家创建的文件?
  • 集中知识 – 当文档中的知识或信息集中时,人们可以轻松找到他们正在寻找的内容,同时避免重复工作。 如果他们找不到协议或合同——他们必须从头开始创建。
  • 流程 – 人工智能不是一种产品 – 它是一个复杂、持续的过程,不断发展,为您提供优势
  • – 三个月内有形的投资回报 – 人工智能的力量

智能认知搜索在处理阶段读取和理解分散在您组织中众多服务器上的文档中的所有信息。 然后数据触手可及。 您只需提出一个问题,由AI/ML/NLP驱动的智能虚拟专家将为您提供准确的答案

 

文档比较的工作原理与智能认知搜索类似。 在进行比较之前,文档中的信息已被完全理解。 信息在内容和语义上进行比较,而不仅仅是在关键短语上。

我们如何使用 AI 解锁文档中的信息。
AI 将在很短的时间内读取和理解您的所有数据

联系我们了解更多信息并部署人工智能和机器学习,以及我们的工具如何使您的数据更准确。 我们可以回答您所有的问题。

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AI 擅长任务,人擅长流程.

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