Від досліджень до резолюції: нова парадигма для фірм -заявників

Вступ

По мірі того, як колективний режим відшкодування Великобританії продовжує розвиватися, юридичні фірми стикаються з новими викликами на кожному кроці. Будівництво та управління масовими претензіями в цьому середовищі вимагає не лише юридичної проникливості, а й виняткової ефективності та стратегічного розуміння. Традиційні, в основному ручні процеси досліджень, збору даних, підготовки фактів та управління претензіями просто не є стійкими при роботі з тисячами, а то й мільйонами.

Великий обсяг даних, що стосуються даних, може бути переважним. Визначення придатних заявників, встановлення спільності, оцінки економічного впливу та відповідальності, побудова надійної матриці інвентаризації претензій та обробка претензій, при визначенні шахрайства, є надзвичайно трудомісткими та інтенсивними ресурсами. У цьому контексті швидкість і точність не просто бажані; Вони є важливими для забезпечення фінансування, залучення заявників та досягнення успішного результату.

Тут вступає трансформаційна сила штучного інтелекту (AI), а спеціально великі мовні моделі (LLMS). LLM, з їх здатністю розуміти, аналізувати та генерувати людську мову в масштабах, пропонують значну перевагу для юридичних фірм. Йдеться не про заміну юридичної експертизи; Йдеться про надання інструментів для значного покращення кожного етапу процесу масових претензій – від початкових досліджень до остаточної вирішення. Йдеться про перехід від трудомістких робочих процесів до ефективності, орієнтованої на дані, а-I-AI. Йдеться про те, щоб здобути вирішальну конкурентоспроможну перевагу над тими, хто запізнюється приймати інструменти AI та їх безліч переваг.

Частина 1: вузьке місце – подолання традиційних обмежень

Ранні стадії масової претензії, і справді весь життєвий цикл представляють значні оперативні перешкоди. Юридичні фірми, як правило, стикаються з:

• Масове прийом та аналіз даних: Збір та аналіз відповідних документів – договори, електронні листи, фінансові звітності, регуляторні звіти – є монументальним підприємством. Рецензія вручну повільний, дорогий і схильний до помилок.
• Ідентифікація та набір заявника: Пошук, перевірка та на борту претендентів, які мають право на участь, є головним логістичним завданням. Традиційні методи можуть бути неефективними, а визначення заявників з декількома юридичними фірмами представляє координаційні питання.
• Встановлення спільності та побудови когорт: Продемонстрування того, що позивачі мають спільну шкоду та юридичну ситуацію мають вирішальне значення для забезпечення фінансування та досягнення сертифікації класу.
• Оцінка економічного впливу та відповідальності: Кількісне визначення збитків та встановлення відповідальності часто передбачає складне економічне моделювання та аналіз величезних наборів даних.
• Претензія інвентаризації матриці: Організація та категоризація всіх претензій, включаючи їх характеристики та збитки, є важливою для врегулювання чи судового розгляду.
• Обмеження витрат та часу: Попередні витрати та часові інвестиції часто заборонені, особливо для менших фірм.
• Виявлення та запобігання шахрайству: Визначення шахрайських претензій у великому пулі є критичним, але інтенсивним ресурсами.

Частина 2: AI та LLM – допомога на кожному етапі

AI, а саме LLMS пропонує інструменти для подолання цих традиційних обмежень, значно покращуючи процес масових претензій:

• Дослідження, що працюють на AI
  • Юридичні дослідження: LLMS швидко аналізує юридичні бази даних, претензійне право, регуляторне керівництво, договори, ліцензійні угоди та інші юридичні документи для виявлення відповідних прецедентів, статутів та потенційних юридичних аргументів, прискорення початкового етапу досліджень.
  • Виявлення фактів: LLMS може просіяти статті новин, соціальні медіа та іншу публічну інформацію, щоб розкрити відповідні факти, що допомагають створити більш сильну справу або підтримувати юридичні стратегії.
• Впорядкований збір та обробка даних
  • Вилучення даних: LLMS може автоматично видавати ключову інформацію з неструктурованих документів (імена, дати, суми, пункти), а також аудіофайли, такі як записи та транскрипції, зменшення введення вручну та підвищення ефективності в різних форматах даних.
  • Класифікація та організація даних: AI категоризує та організовує документи, полегшуючи пошук відповідної інформації.
  • Очищення та перевірка даних: AI визначає та прапорціє потенційні помилки в даних, підвищуючи точність.
• Посилена ідентифікація позивача та побудова книг
  • Профілювання заявника: LLMS аналізує інформацію про заявників для виявлення загальних характеристик та сприяння групуванню заявників у когерентні групи.
  • Оцінка життєздатності претензій: Моделі машинного навчання можуть оцінити ймовірність успіху для індивідуальних претензій, допомагаючи пріоритетним ресурсам.
  • Подвійна допомога представництва та вирішення: AI може проаналізувати бази даних заявників та комунікації для виявлення потенційних випадків дублікатів юридичного представництва. Позначивши ці випадки рано, AI сприяє спонукам комунікації та координації між юридичними фірмами та позивачами для вирішення цього питання ефективно та етично.
• Аналіз економічного впливу та відповідальності
  • Підтримка моделі пошкоджень: AI може ефективно обробляти та аналізувати великі обсяги даних, що може бути корисним для розробки складних економічних моделей для кількісної оцінки збитків.
  • Оцінка відповідальності: LLMS може проаналізувати юридичні документи, заяви свідків та інші докази, щоб допомогти визначити та організувати інформацію, що стосується аргументів відповідальності. Швидко обробляючи велику кількість складної інформації, AI може допомогти юридичним колективам визначити ключові докази та потенційні лінії аргументу.
  • Дослідження причинно-наслідкового зв'язку AI: Незважаючи на те, що встановлення причинності залишається складним юридичним визначенням, ШІ може допомогти вивчити потенційні причинно -наслідкові зв’язки між подіями та нібито втратами. Алгоритми AI можуть проаналізувати дані для виявлення кореляцій та моделей, які можуть сприяти кращому розумінню проблем причинності.
• Розробка та підготовка фактів
  • Вилучення та підсумки інформації: LLMS швидко визначають та узагальнюють ключові факти та події з різних джерел, заощаджуючи значний час.
  • Створення часової шкали: LLMS аналізує документи та комунікації для сприяння побудові хронологічних термінів.
  • Складання допомоги: LLM можуть допомогти розробити фактичні розділи юридичних документів.
  • Організація доказів: LLM можуть класифікувати та посилати докази, створюючи базу даних, що можна шукати.
• Матрицям інвентаризації
  • Вилучення даних та населення: LLMS допомагає витягувати відповідні дані з форм претензій та документації, автоматично заповнюючи матрицю інвентаризації претензій.
  • Категоризація та класифікація: AI може допомогти у категоризації та класифікації претензій на основі різних критеріїв, таких як тип травми, тяжкість збитків, юридична основа позову, чинний період обмеження та юрисдикція.
  • Допомога розрахунку збитків: LLM можуть допомогти обчислити пошкодження на основі заздалегідь визначених формул та вилучених даних.
• Виявлення та запобігання шахрайству
  • Виявлення аномалії: Алгоритми AI визначають незвичайні закономірності в даних, які можуть вказувати на шахрайську діяльність.
  • Прогнозування моделювання: Моделі машинного навчання можуть бути використані для оцінки ризику шахрайства для кожної претензії на основі історичних даних та ідентифікованих моделей.
  • Мережевий аналіз: AI може допомогти визначити та проаналізувати зв’язки між заявниками, розкриваючи схеми, які можуть вказувати на шахрайську діяльність.

Частина 3: Як Анкура може допомогти

Анкура стоїть на передньому плані застосування AI, а саме можливостей LLM, до викликів судових процесів щодо масових позовів. Ми розуміємо, що лише технології недостатньо; Це вимагає поєднання глибоких правових досвіду та передових рішень AI. Наша платформа та послуги Ankuraai призначені для розширення можливостей юридичних фірм на кожному етапі:

• Платформа Ankuraai: Ця власна платформа забезпечує безпечне та масштабоване середовище для управління та аналізу масових наборів даних. Він включає в себе розширені можливості обробки природних мов та машинне навчання, включаючи найсучасніші LLMS, спеціально підібрані для юридичних розслідувань та групових судових процесів.
• Огляд та аналіз документів, що працюють на AI: Наша платформа прискорює огляд документів, автоматично визначивши ключові положення, витягуючи відповідну інформацію, узагальнюючи вміст та позначаючи потенційні проблеми.
• Інтелектуальне вилучення даних: Ankuraai використовує вдосконалені алгоритми та LLM для ефективного вилучення структурованих даних з неструктурованих джерел, підвищення точності даних та доступності.
• Розширена аналітика та візуалізація даних: Ankuraai перетворює необроблені дані в діючі відомості, включаючи надійні матриці інвентаризації претензій.
• Спеціальні рішення AI: Наша команда технологів та юридичних експертів може налаштувати та розгорнути спеціальні рішення AI, включаючи вибір, навчання та інтеграцію найбільш відповідних методів LLM та машинного навчання для ваших конкретних потреб.
• Безпека даних та відповідність: Ankura пріоритує безпеку даних та дотримання даних. Наша платформа Ankuraai дотримується суворих протоколів захисту даних, включаючи GDPR, використовуючи надійне шифрування, контроль доступу та сегрегацію даних для захисту конфіденційної інформації.

Рішення AI Ankura надає право юридичним фірмам працювати розумнішими, швидше та ефективніше, досягаючи кращих результатів для своїх клієнтів. Зверніться до нас, щоб дізнатися, як Ankuraai може перетворити ваш підхід до групових судових процесів.

Висновок

Майбутнє масових претензій у Великобританії формується AI та LLMS. Отримавши ці технології, юридичні фірми можуть розблокувати нові рівні ефективності та точності. Однак важливо ретельно перевірити постачальників AI та їх можливостей. Швидке зростання ШІ призвело до розповсюдження постачальників, багато з обмеженим досвідом у складності інтеграції та конкретних вимог у домені масових претензій. Анкура розлучається зі своїм глибоким досвідом як в AI, так і в юридичній сфері, пропонуючи перевірені рішення та зобов'язання відповідальній та ефективній впровадженні ШІ.

Ця стаття вперше була опублікована в журналі MehangeLeaders4 Magazine.