清華、劍橋、UIC聯合推出首個中文事實核查數據集/法律科技公司Turivius獲得500萬雷亞爾 | 一周法律科技速遞簡報
2022-07-10LEGALTECH FM
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本期導讀
"人工智能的發展對律師意味著什么?"薩斯金教授認為,當法律服務面臨人工智能的挑戰時,必須要做出改變。第一,要用具體法律條文實現服務標準化與規范化;第二,將復雜的法律工作進行解剖,實現不同部分中的工作分配;第三,將助理等工作外包,減少人工成本;四,利用信息技術實現法律服務系統化。
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本期簡報
智能自動化平臺Magical獲得3500萬美元A輪融資,已服務超10,000家企業
6月27日消息,智能自動化平臺Magical宣布獲得3500萬美元A輪融資,本次融資由Coatue領投,Greylock 、Bain、Lightspeed、SV Angel、Blank Ventures和Box Group等現有投資者跟投。此前,Magical曾獲得Greylock 和Bain投資的600萬美元種子輪融資,目前融資總額為4100萬美元。
根據Magical官網數據,其智能自動化平臺已服務10,000多家企業,450,000多名用戶,典型客戶包括,Salesforce、Disney、Uber、Bolt、迪士尼和Facebook等。Magical表示,新的資金將用于產品迭代、市場擴展等,并在年底前將員工隊伍由現在的18人擴展至35人。
Magical創立于2020年,其智能自動化平臺可幫助用戶將大量重復的表單錄入,數據復制等業務實現端到端自動化,例如,將LinkedIn的招聘信息自動導入到 Google表格中。但是,Magical 的平臺僅支持Chrome瀏覽器擴展,是以瀏覽器插件的方式實現一鍵部署,在Chrome商店中有超過2,000個好評。
產品方面,Magical的自動化平臺主要應用于人力資源、銷售、運營等數據交互頻繁的業務場景,其他需要大量手動執行的重復數據業務也在其服務范圍之內。簡單來說,Magical就像用戶的"搬運工",以最快的方式處理那些粘貼、復制數據業務。
技術創新方面,部署簡單、快速是Magical一大技術亮點,用戶只需要在Chrome 擴展商店中搜索Magical并點擊一鍵安裝即可免費使用,支持 Windows、Mac、Android 和iOS平臺。這也是其僅用2年多的時間,便獲得10,000多家企業青睞原因之一。但僅支持Chrome擴展也是Magical的一大弊端,無法為更多的瀏覽器提供自動化服務擴大賦能范圍,同時也不支持桌面自動化。不過此次資本的重金下注也給了Magical繼續前進的信心,將會加大產品迭代速率提供更多的瀏覽器擴展以及支持桌面自動化服務。
(來源:RPA全球生態)
法律科技公司Turivius獲得500萬雷亞爾
7月2日消息,使用人工智能參與法院流程的Turivius獲得了500萬雷亞爾的投資,由ABSeed Ventures領投,Domo Invest、ACE Startups和Allievo Capital參投。公司使用人工智能對5000多萬個法院判決進行歸類,使用數據統計來更好地預測法院的判決。目前該平臺主要用于稅法領域,為公司降低稅務風險,并準備進入勞動法領域。
(來源:IEST巴西商業)
Freeman Johnson 選擇 PracticeEvolve 用于云托管 PMS/DMS
7月5日消息,Freeman Johnson 選擇PracticeEvolve作為他們的實踐管理軟件提供商,將其生產力套件和法律會計解決方案托管在 Microsoft Azure 中。這家擁有 50 名員工的律所在 Darlington、Durham 和 Northallerton 設有辦事處,希望通過一種解決方案來管理事務所業務開拓、工作開展到最終賬單的端到端流程。
Freeman Johnson 的合伙人 Helen Lannagan 表示:"我們在未來幾年制定了長遠的增長計劃,為了實現這一目標,我們需要對我們使用的軟件進行現代化改造,以便更有效地管理我們的工作。PracticeEvolve 的解決方案包括出色的文檔管理系統,內置智能功能(文檔整理、客戶端門戶以及與 InfoTrack 的集成)。這將對業務管理產生重大影響,將使整個業務更加高效工作,讓我們的律師能夠專注于法律工作,以改善客戶的整體體驗并實現運營效率。"
(來源:legaltechnology)
清華、劍橋、UIC聯合推出首個中文事實核查數據集
7月7日消息,一個剛剛發表在 NAACL 上的中文的事實核查數據集 CHEF,論文作者來自清華,劍橋和 UIC 的 Philip Yu 組。據了解,這是國內第一個基于證據的中文事實核查數據集。
CHEF 有以下幾個特點:
● 使用真實世界的聲明,同時是中文的,填補了中文事實核查數據集的空白。
● 使用搜索引擎返回的文檔作為原始證據,更加貼近真實場景。
● 使用人類標注返回文檔的相關句子作為細粒度的證據,可以用于訓練核查系統學會如何搜集證據。
(來源:機器之心)
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