訴訟と電子情報開示

開示レビュー、年表、訴訟準備

訴訟は誰も選択しない規模での書類審査です。開示は関連性と特権について評価されなければならず、年表は作成していない人々が書いた通信から作成されなければならず、あらゆる立場は記録上の何かによって裏付けられなければなりません。 Scalata のエージェント AI プラットフォームは最初のパスを実行し、その動作を示します。

大規模に開示全体にわたる関連性と権限のレビュー

自動化通信から年表を組み立てる

引用すべての事実はソース文書にリンクされています

防御可能決定事項をレビューして記録し、レビュー可能にする

How it works

4 つのステップからなる旅

毎回同じ形です。問題の原因に名前を付け、文書を読める場所に置き、人々に質問させ、繰り返しの部分を質問する必要のないエージェントに渡します。

01
開示量とレビューコストに直面する
開示は大量に行われるため、予算内での直線的なレビューは不可能です。特権呼び出しはレビュー担当者間で一貫性がなく、ケースが移行するたびに年表が手作業で再構築されます。
レビュー不可能な開示量矛盾した権限呼び出し手動年表作成コストのプレッシャーを見直す
02
統合ケースデータコアの構築
開示、弁論、証人資料および通信は、メタデータがそのままの状態で取り込まれるため、管理者、日付、スレッドはレビューまで残ります。
Document AI開示の取り込みメタデータとスレッドの保存カストディアンマッピング
03
インテリジェントなレビューと年代分析のアクティブ化
独自の基準に照らして文書の関連性と特権が評価され、主要な出来事が年表に抽出され、すべてのエントリでその背後にある文書が引用されます。
会話型AI関連性と権限の評価年代抽出情報源への引用
04
プロアクティブな訴訟 AI エージェントによる完全自動化
ファーストパスレビューは資料が到着すると継続的に実行され、ボーダーラインの特権コールは推測ではなく段階的にエスカレートされ、エージェントは情報開示の際に時系列を最新の状態に保ちます。
継続的なファーストパスレビュー権限昇格ライブクロノロジーのメンテナンスヒアリングの準備AIエージェント