Spitzentechnologien

Die fortschrittlichen Technologien von Epiq senken Kosten, reduzieren den Zeitaufwand, minimieren Risiken, erhöhen die Konsistenz und erleichtern das Verständnis von Daten... und das bei jedem Projekt. Stellen Sie sich das vor!

In den meisten Rechtsstreitigkeiten stellt das Prüfen von Dokumenten den größten Kostenfaktor dar. Dabei kann die Sichtung nicht relevanter Unterlagen die Situation noch verschärfen. Die Entscheidung Ihrer Organisation, ob man eine Einigung erzielt oder vor Gericht geht, sollte auf der Grundlage des Sachverhalts getroffen werden und nicht von den Kosten eines Discovery-Verfahrens abhängen. Die erfahrenen Discovery- und Technologieexperten bei Epiq nutzen bewährte Strategien wie Filterung, Deduplizierung und frühzeitige Fallbeurteilung um Daten zu reduzieren und folglich Prozess- und Prüfkosten zu minimieren.

Unsere fortschrittlichen Technologien sparen Kosten, reduzieren den Zeitaufwand, minimieren Risiken, erhöhen die Konsistenz und erleichtern das Verständnis von Daten... bei jedem Projekt. Unsere modernen Technologie-Funktionen umfassen:

E-Mail-Threading: Identifiziert zusammengehörende E-Mails und die Endpunkte in diesen Konversationen, sodass ein Prüfer nur die endgültige E-Mail muss.

Identifikation von Near-Duplicate: ähnliche Dokumente basierend auf der Ähnlichkeit von Texten, damit Sie Unterschiede leichter erkennen und konsistentere Entscheidungen treffen können.

Clustering: Identifiziert automatisch konzeptionell ähnliche Dokumente, ermöglicht eine frühzeitige Fallbewertung, eine Überprüfung auf erster Ebene und konzentriert sich auf das, was in der Produktion einer Gegenpartei wichtig ist.

Kategorisierung: Gruppiert Dokumente auf der Basis von Seed-Dokumenten in sinnvolle-und voreingestellte Kategorien.

Konzeptionelle Suche: Geht über die traditionelle Boolesche Suche hinaus, um wichtige Dokumente zu finden, was bei der Recherche von Sachverhalten besonders nϋtzlich ist.

Künstliche Intelligenz: Von traditionellen Predictive Coding Workflows bis hin zu Continuous Active Learning können Algorithmen erstellt werden, die helfen, Review-Populationen zu priorisieren oder zu reduzieren, um Kosten deutlich zu senken, die Effizienz zu steigern und Fehler zu reduzieren.

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