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亚星游戏官网-yaxin222  三级军士长

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发表于 2024-11-14 18:03:36 |显示全部楼层

“行业观察者” 是大家针对人工智能、XR、元宇宙和Web3等前沿科技而设立的专栏,主要分享这些领域中的新兴企业或者创业者们的故事。 法律科技企业EvenUp不仅获得了法律AI史上最大的一笔融资1.35亿美金,甚至其专有AI模型Piai在人身伤害案件处理方面比OpenAI的GPT-4更胜一筹。以下是大家的第35期内容,以下Enjoy。

EvenUp企业近日成功完成了由Bain Capital Ventures领投,Premji Invest、Lightspeed Venture Partners、Bessemer Venture Partners等参投的1.35亿美金巨额融资,为其加速法律科技创新奠定了坚实基础。

作为法律索赔AI技术的先行者,EvenUp致力于通过人工智能和数据分析,优化传统的索赔流程,帮助律师事务所在案件评估和赔偿计算上实现高效、精准的量化支撑。

此轮融资不仅反映了市场对法律科技的重视,也标志着EvenUp在推动法律服务公平性和透明化方面的潜力。

01.1分钟项目速览

1.项目名称 :EvenUp

2.成立时间 :2019年

3.产品概况

EvenUp应用机器学习及其AI模型Piai来减少人工工作量并最大限度地优化人身伤害价值链中的案件结果,索赔情报平台能够将内部人力法律专业常识与专有AI和App相结合来分析记录。

4.创始人团队

CEO:Rami Karabibar

COO:Raymond Mieszaniecr

CLO:Saam Mashhad

5.融资情况

2023年4月6日,完成由Bessemer Venture Partners领投的5050万美金的B轮融资;

2023年11月1日,完成由Lightspeed Venture Partners领投的3500万美金的C轮融资;

2024年10月8日,完成由Bain Capital Ventures领投的1.35亿美金的D轮融资。

02.“让公平更简单”

EvenUp的成立初衷源自法律索赔流程中普遍存在的资源不平衡问题。

传统的索赔过程中,原告律师往往需要花费大量时间搜集案例数据并计算合理的赔偿金额,而保险企业和大企业则拥有丰富的资源可以从中获利。

创始团队认识到,利用科技手段可以显著缩短这一过程,提高原告方的议价能力,并为伤者提供更公正的机会

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秉持着这样的想法,企业从创建初期就聚焦于人工智能和数据分析,力图通过数据驱动的方式帮助用户估算赔偿范围,并自动化生成法律文件,为诉讼过程提供支撑。

团队中的大部分成员拥有计算机科学、人工智能或法律专业的背景,并曾在知名的法律科技企业或律所工作过 。通过多年的不断优化,企业逐渐完善了其AI系统,并得到了多家知名律师事务所的认可。

EvenUp表示:“大家的使命是为人身伤害案件提供公平的竞争环境。大家相信,每起伤害案件都应根据其真实情况得到解决。”

03.专有AI模型Piai

在人身伤害索赔处理中,精确度与准确性极为关键。尽管AI模型能协助完成部分任务,但起草高质量索赔文件的复杂性要求远超简单自动化。单纯依赖AI可能导致失误,遗漏关键信息,进而引发索赔延误和低估,给受害者带来重大经济损失。

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EvenUp企业融合了人工智能与专家人工审核,其专有的Piai系统获得了SOC2和HIPAA认证,确保高精准度与人文关怀。

实体提取 :将杂乱无章的案件档案转化为清晰、可操作的见解。

关系映射 :对相关信息进行分类,消除损害赔偿的重复,协调提供商差异,并在数千页的资料中发现可能影响案件结果的关键见解。

产出生产 :遵守企业特定的语言和格式要求,而行级引用使其易于验证。

质量控制:凭借法律和医学专业常识获得可信赖的结果。

此系统经过数十万起人身伤害案件的深度训练,并与一个由超过100名法律、医疗及法律辅助专家组成的世界级团队紧密合作,每周共同处理数千份诉求和医疗年表。

鉴于每位原告通常仅面临一起可能影响其未来的案件,EvenUp深刻理解所肩负的重大责任。因此,企业采用双重策略—— 结合AI与人工审核,力求确保每位原告都能获得应有的公正对待

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在对比EvenUp的Piai与通用现成模型(如OpenAI的GPT-4)在人身伤害案件处理中的性能和结果时,差异显著。

Piai不仅在多个核心领域表现优异,而且在处理人身伤害案件所需的多项关键任务上均保持高水平表现 。以下是Piai相对于GPT-4的三项显著优势:

医疗费用 :Piai识别医疗费用的准确率达到95%,而GPT-4只能达到80%。

治疗方法 :Piai的治疗方法识别准确率为91%,而GPT-4的准确率为79%。

服务日期映射 :Piai将服务日期映射到提供商,准确率为90%,超过了GPT-4的68%。

从这一角度看,若在处理100个案件时有20%的账单遗漏(每份遗漏账单平均影响5000美金),律师可能会因此损失超过10万美金的索赔价值。

EvenUp通过其解决方案有效解决了这一问题,确保所有相关账单得到记录,并最大化每个案件的索赔价值,这进一步强调了人身伤害索赔对精确度的极高要求。

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2020年,EvenUp率先推出了基于AI的需求包,现已成为人身伤害AI和文档生成领域的领导者。到目前为止,已交付了约100,000份需求包和医疗年表。

04.索赔情报平台新功能

这1.35亿美金的最新融资使得EvenUp的估值超过10亿美金,成为法律AI史上最大的一轮融资

凭借这笔融资,企业推出了四项新功能作为其Piai提供支撑的索赔情报平台的一部分,旨在在案件生命周期的关键阶段提供见解,转变客户工作流程,以尽快实现索赔价值最大化。

案件准备是同类产品中第一个主动帮助案件经理在案件生命周期内做出最佳决策的产品,包括在提出需求之前发现问题、先例和缺失的医疗账单和记录,提高案件准备质量,并减少解决时间。

谈判准备帮助专业人员以简化的方式了解关键案例的优势和劣势。

实行分析通过获取丰富的见解(例如治疗连续性、需求延迟等),以及强大的行业基准,使企业能够达到新的绩效水平,从而促进其运营中的最佳绩效。

结算储存库采用数据驱动的方法来解决结果,确保人身伤害律师为其客户获得最佳结果。

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此次融资将帮助EvenUp扩大其产品线,涉足更多法律服务领域。

除了现有的索赔评估工具,企业还计划开发面向医疗事故、消费者保护、劳动争议等多个法律领域的AI工具,以应对不同案件类型的需求。

新产品的推出将助力全球法律专业人士应对多样化的案件挑战,打造更高效、更智能的法律科技生态系统,并进一步巩固EvenUp在法律科技市场中的竞争优势。

参考链接:

1. https://www.evenuplaw.com/

2.https://www.channelnewsasia.com/business/legal-ai-company-evenup-valued-over-1-billion-latest-funding-round-4665711


来源:36kr

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