文档审阅危机：成本、速度与一致性

传统文档审阅长期以来一直与高成本、慢周转和不一致的结果相关联。但随着法律事务变得越来越复杂，数据量正在爆炸式增长，格式不断演变，截止日期也越来越紧迫。聊天记录、多媒体和多语言内容的兴起甚至让最有经验的审阅团队也感到压力。

幸运的是，技术不仅仅是在支持这一流程；它正在改变这一流程。人工智能，特别是生成式AI，正在重新定义审阅的方式。从预测性编码到特权检测，生成式AI正在引入几年前甚至不可能实现的效率。让我们探讨法律审阅当前的痛点以及可能改变一切的新兴解决方案。

为什么审阅变得越来越困难

随着通信平台的持续发展，需要审阅的文档数量持续增加。这些大量文档通常伴随着紧迫的截止时间和有限的预算。高文档数量和有限的时间框架需要更多的审阅人员，这反过来增加了编码不一致的风险。由于一致性和准确性对可辩护性至关重要，这需要额外的质量控制层，增加了成本而非效率。

新文档类型，新挑战

现代审阅不再仅仅是关于电子邮件和PDF。新一代文档类型正在引入显著的复杂性。短信和聊天记录通常是碎片化的、非正式的，并嵌入了图像或媒体，使得它们难以搜索和解释。图像、手写笔记和白板照片提出了另一个挑战，因为它们通常不可搜索且难以准确编辑。

音频和视频文件冗长、不清晰，且经常缺乏足够的索引，这意味着审阅人员必须花费额外时间来确定相关性。最后，多语言内容和文化差异通常需要由专业语言审阅人员进行重复的审阅周期，以确保准确理解和一致的编码。

工作流程复杂性超越文件本身

除了文档复杂性外，审阅过程还受到复杂工作流程的阻碍。特权审阅需要深入理解角色并能够跟踪复杂的通信链。热文档和关键问题在审阅早期尤其难以识别，特别是当文档是分批交付时。

PII保护在不同项目间差异显著，增加了定制识别和编辑流程的需求。其他编辑（如涉及第三方保密性或产品特定内容的编辑）经常在审阅中期引入新的义务，使得一致的编辑成为挑战。不一致性修复是最耗时的任务之一，特别是当审阅策略变更或早期决策导致跨阶段或生产的不一致时。

AI如何已经在发挥作用

生成式AI和机器学习已经在任务执行和流程改进方面提供了显著的效率提升。

AI正被用于：

• 生成文档级摘要，使审阅人员能够快速掌握集合中的关键问题
• 预测文档是否具有响应性或特权性，减少一级审阅期间所需的手动工作
• 检测PII并执行自主编辑，以人工质量控制作为保障

生成式AI工具现在还提供快速准确的语言翻译和转录，减少了多语言审阅所花费的时间。时间线创建是生成式AI节省时间的另一个领域，通过识别关键人物和事件，将每个点与其来源联系起来。

预测性编码工作流程受益于早期培训和人工反馈验证，以确保大规模可靠的结果，而结合生成式AI分析可以帮助预测性编码更快获得更好的结果。AI还可以通过基于人员、概念或时间框架帮助优先排序审阅来支持案件策略。实时报告仪表板可视化趋势、跟踪进度并标记异常，有助于确保审阅按时并在预算内进行。

增强生成式AI影响力的是TCDI的SMART Data平台，这是一套AI驱动的工具，旨在使文档审阅更快、更智能、更准确。SMART Data结合了先进的OCR、翻译、摘要和转录功能，从甚至最困难的文件类型中提取洞察，包括图像、手写内容和外语内容。我们构建这些工具是为了简化审阅流程，并帮助我们的MSMR团队更高效地工作。结果是更明智的决策、更快的审阅时间线和更一致的结果。

未来展望：我们仍然需要的AI

虽然当今生成式AI的应用已经在改进文档审阅流程，但我们仅仅触及了可能性的表面。要充分实现智能、可扩展和成本效益高的审阅未来，我们需要更多。

下一代AI工具不仅应该协助审阅人员；它应该主动从模式中学习，强制执行一致性，并在风险出现前预测风险。以下是我们期望AI在不久的将来帮助完成的一些任务：

• 跨案件智能记忆，以建议一致的编码并强制执行道德墙
• 自动自适应审阅工作流程，提供动态批处理和优先级排序，内置QC触发器
• 自我审计的特权与保密性检查器，用于高级模式识别和生产前审计
• 诉讼风险仪表板，用于实时预算、数量和异常监控
• 自动化生产质量检查，验证编辑、Bates编号和加载文件
• 动态数据地图与保管人情报，创建文档和保管人关系的动态可视化

结论：未来是人员+流程+AI

AI不是为了取代任何人；它是为了让我们变得更好。文档审阅的未来在于用经过深思熟虑实施的AI工具放大人类智能，建立在强大的流程和数十年的专业知识之上。

在TCDI，我们相信流程驱动的AI，并正在利用我们37年的法律和技术经验以及我们在精益六西格玛原则基础上的积累，实现前所未有的成就。审阅解决方案需要更快、更智能、更具可辩护性，以跟上当今电子取证挑战的步伐。幸运的是，我们看到生成式AI有许多方式将帮助我们解决这些挑战，并为电子取证创造一个由人员管理、由AI推动、建立在流程基础上的未来。