На данный момент все это есть в рекламном тексте (так что читайте его с долей скептицизма), и это все, что нужно делать, пока открывается пробный доступ.
Самый интересный (или, возможно, наименее удивительный) факт заключается в том, что в тексте используется язык, более или менее идентичный тому, что используется действующими лицами в этом пространстве.
Например, копия DUAI включает в себя:
- «Раскройте знания и идеи, скрытые в ваших документах: ИИ для понимания документов использует машинное обучение на масштабируемой облачной платформе, чтобы помочь вашей организации эффективно анализировать документы. Автоматически классифицируя, извлекая и обогащая эту информацию, ИИ для понимания документов может раскрыть информацию и улучшить процесс принятия решений.”
- "Повышение точности, управления и соответствия требованиям. Многие компании, имеющие большое количество устаревших документов, переходят на цифровые технологии, заставляя людей вводить данные вручную, что часто приводит к ошибкам и избыточности. . Автоматизируя и проверяя рабочие процессы документов и архивируя документы из нескольких источников контента в одну облачную систему, Document Understanding AI снижает эти риски и обеспечивает соответствие требованиям».
- «Превращает идеи в лучшие решения: ИИ для понимания документов позволяет вам использовать факты, идеи, взаимосвязи, представления графов знаний и прогнозы в ваших неструктурированных документах. Эти новые знания помогут вашей компании принимать более взвешенные и важные бизнес-решения и улучшать итоговые показатели, раскрывая силу и ценность, скрытые в ваших документах».
Если вы щелкнете по ссылкам во введении к этой статье на страницах существующих продуктов, вы увидите почти тот же язык. Жутковато так в некоторых случаях.
Функции
Что касается функций, DUAI утверждает, что предлагает следующее:
- «Управление документами и контентом», так что, возможно, это угроза для провайдеров DMS / CMS?
- «Управление цифровыми транзакциями» для таких областей, как «контракты и недвижимость» — потенциальный конкурент легальному ИИ. инструменты в этом пространстве?
- «Группирование, классификация и семантические ответы на вопросы» — опять же, общие для большинства юридических ИИ. инструменты.
- Системная интеграция с существующими решениями в области финансов, юриспруденции и здравоохранения для извлечения пользовательских сущностей и представления их с помощью графического представления знаний — опять же характерно для многих существующих инструментов.
- Роботизированная автоматизация процессов («RPA»). Неясно, упаковано ли это вместе или это другая интеграция через API. В случае упаковки это может быть точкой дифференциации по сравнению с действующими, которые обычно должны быть подключены к стороннему инструменту RPA через API, обычно через профессиональные услуги, а не через нетехнические соединители, ориентированные на пользователя.
- Автоматизированное выставление счетов и управление расходами. Не то, что предлагают действующие операторы, а логическое взаимодействие со смежными приложениями и системами. Может также предложить ориентацию на корпоративное / финансовое предприятие, а не на юридическую фирму?
Партнеры
В число партнеров уже входят Iron Mountain, DocuSign, UiPath, Accenture, Egnyte, Box и Taulia. Следует отметить, что все они являются игроками в сфере юридических технологий и/или управления/обработки корпоративного контента.
неизвестные
Многие. Надеемся, что в ближайшие месяцы прояснится следующее:
- UI/UX. Эти типы систем все еще находят правильный компромисс между удобством использования и функциональностью, что очень сложно, когда вы пытаетесь абстрагировать ML и другие сложные концепции в нечто, напоминающее набор компонентов Lego, которые можно интуитивно комбинировать, обучать и уверенно понимать. нетехнический пользователь, который является экспертом в проблеме предметной области, которую эти системы пытаются решить. Это связано с тем, что обучение системе должно проводиться малым и средним предприятием, т.е. юрист, если вариант использования — извлечение контракта. Сделать этот рабочий процесс ясным, уверенным и способным — непростая задача.
- Является ли это системой исключительно самообслуживания или системой, управляемой консультантами, то есть сможете ли вы самостоятельно обучать извлечение точек данных, полностью используя свои собственные данные и SME, и/или будет необходимо нанять внешних или Разработчики Google, чтобы помочь создавать хорошие приложения? Мы подозреваем комбинацию, учитывая существующие инструменты Google ML в текстовом пространстве.
- Будет ли предварительно обученное извлечение точек данных OOTB? Если да, то какие они будут, сколько их и насколько хорошо они будут работать? Кроме того, как они обучались и кем? Могут ли они быть «дополнены» пользовательским обучением, например. адаптировать экстрактор пункта уступки для работы конкретно для конкретной версии кредитного соглашения?
- Будет ли система проще/хуже в использовании, чем действующие? Как уже отмечалось, удобство использования и уверенность в таких системах остаются препятствием для принятия без необходимости большого количества обучения пользователей и экспериментов.
- Будет ли система интерпретируемой, то есть прозрачной в том, как она работает, но также и почему она достигает результатов? Интерпретируемость А.И. системы необходимы в долгосрочной перспективе и не особенно хорошо (или вообще) не учитываются в большинстве существующих инструментов. С этим связано то, будет ли он способен проводить аудит, особенно если он предназначен для случаев использования, напоминающих процесс проверки четырьмя глазами.
- Будет ли он быстрее и точнее, в частности, в отношении сбора данных внутри пункта, таких как финансовые показатели, например. Пункт об аренде по сравнению с номером арендной платы в фунтах / долларах? Каковы его точность, отзыв и оценка F1, и в какой степени контроль над сбором, измерением и отслеживанием этих показателей будет доступен для опытных пользователей? Опять же, это обычно отсутствует или недостаточно развито в существующих продуктах, но отчасти потому, что трудно найти компромисс между простотой и полезностью.
- Как будет управляться владение данными/моделью? Это будет иметь решающее значение, поскольку многим действующим компаниям приходилось действовать осторожно и не проводить и не предлагать обучение одной системы одним клиентом повторно или многократно использовать поставщиком в интересах себя или других конкурирующих клиентов.
- Является ли это частью более широкой платформы Google Cloud для предприятий (об этом свидетельствуют другие маркетинговые материалы Google и освещение в прессе конференции Cloud Next)? Мы бы так подумали, учитывая растущее проникновение Google на предприятия в целом.
- Варианты лицензирования — что это будет? Насколько быстро/легко/дешево будет пробная версия?
- Используйте специальные функции, например. для переоформления LIBOR, извлечения лизинга и так далее, которые уже изучаются действующими операторами. Будут ли они появляться через первоначальных клиентов или через команду разработчиков Google?
- Взаимодействие с инструментами RPA (UiPath является известным партнером) и смежными технологиями, например. DocuSign, также партнер. Как это будет сочетаться друг с другом и насколько это будет самообслуживание по сравнению с заказом?
- Будут ли интеграции с действующими операторами, будь то инструменты извлечения или системы DMS и CMS? (Или планируется их замена?)
В любом случае, все вышеперечисленное остается предположениями, пока не появится больше подробностей.
Влияние
Трудно сказать, так как слишком рано, но невероятно интересно.
Несмотря на то, что мы всегда занимаем позицию против ажиотажа в lawtomated, трудно не волноваться. В течение 18 или более месяцев мы обсуждали анализ конкурентов в этой области и выделяли вероятность того, что Google, Amazon или Microsoft обойдут эту логическую область и вариант использования, учитывая то, что каждая из них продвигается в корпоративные приложения, связанные с неструктурированными данными и текстом.
У Amazon уже есть Amazon Comprehend, например, для извлечения медицинских отчетов. Точно так же Amazon, Microsoft и Google в течение некоторого времени предлагали инструменты с открытым исходным кодом для использования в этих задачах по извлечению, классификации и поиску, но теперь кажется, что переход к созданию продуктов для общих проблем может стать следующим шагом для больших мальчиков. Действительно, некоторые действующие провайдеры, скорее всего, используют эти технологии с открытым исходным кодом в разной степени.
Что касается существующих продуктов, трудно сказать, будут ли их преимущества первопроходца помощью или помехой по сравнению с масштабом и качеством технической команды Google + лидерством в области искусственного интеллекта, включая приложения НЛП. Во-первых, изначальный и крупнейший бизнес Google — поиск — был второстепенным игроком. Возможно, здесь применимо то же самое? Но второй ход не всегда побеждает, даже если вы Google… кто помнит / действительно использовал Google+, конкурента Google для Facebook?
Как мы подробно рассказали на сайте lawtomated, юридический ИИ. продукты для документов остаются несколько незрелыми, часто имеют некоторые, но не все функции, необходимые для внедрения в масштабах всего предприятия, будь то в юридической фирме или в отделе юридических операций в корпорации или организации, предоставляющей финансовые услуги. Обидно, потому что между действующими лицами все функции в основном есть, просто неравномерно распределены между ними.
Тем не менее, общим для всех таких инструментов является необходимость надлежащего качества и количества данных в нужном месте с самого начала. В этом отношении DUAI от Google будет на равных с действующими компаниями, поскольку он полностью зависит от данных и информационных систем покупателя, которые, как предполагается, неоптимальны, учитывая, что DUAI, как и другие инструменты, похоже, способен решить эту проблему.
Возможно, масштабы Google и первопроходцы в обучении позволят им убрать недостающие функции и объединить их в выигрышную формулу? Или, возможно, Google просто купит действующего президента? Это была бы огромная история и, возможно, интересное продолжение огромного роста финансирования юридических технологий и открытия Общества юристов в 2019 году о том, что рынок созрел для большей консолидации.
Нам придется подождать и посмотреть.
Помимо «а что, если», ограничивающим фактором для юридических фирм будет то, что это облачный продукт. Хотя фирмы и их клиенты привыкают к облаку, продавать облачные инструменты по-прежнему сложно. Возможно, одобрение Google может в долгосрочной перспективе позволить им легче продвигаться вперед по сравнению с более мелкими поставщиками, полагающимися на сервисы Google Cloud, AWS или Azure, поскольку Google является источником по крайней мере одной из этих конкурирующих облачных платформ.
Тем не менее, существует огромная (и потенциально большая потребность) в этом типе решения в области корпоративного права для крупных организаций и банков, учитывая огромный объем ручного подъема и переноса неструктурированных данных из контрактов в инструменты отчетности 1+, настроенные только для сбора структурированные данные. Для организаций такого рода, уже использующих инструменты Google Cloud, возможно, именно здесь Google намеревается играть в первую очередь, что кажется таким, исходя из копии, включая эту строку:
Многие компании с большим количеством устаревших документов переходят на цифровые технологии, заставляя людей вводить данные вручную, что часто приводит к ошибкам и избыточности. Автоматизируя и проверяя рабочие процессы документов и архивируя документы из нескольких источников контента в одну облачную систему, Document Understanding AI снижает эти риски и обеспечивает соответствие требованиям.
Однако в равной степени Google не боится отказываться от продуктов, которые не прилипают. Существует большое кладбище продуктов, запущенных с помпой, которые устаревают через несколько месяцев или несколько лет после этого.
Тем не менее, мы взволнованы, но внимательно следим за тем, куда это пойдет и что это будет означать для юридических фирм, юридических пользователей и действующих лиц в и без того занятом пространстве.
Как всегда, решение, включая DUAI, хорошо только тогда, когда идентифицированный вариант использования сопоставлен с базовым набором информации о людях, процессах и проблемах, которые необходимо решить.
Но по мере того, как эти типы проблем становятся все более определенными (благодаря организациям, работающим с действующими игроками), для Google может оказаться легче ориентироваться на его проникновение, понимание клиента и, в свою очередь, его способность точно сопоставить этот продукт с выигрышными вариантами использования, которые масштаб.
Следите за этим пространством!
Обновление: см. также нашу последующую статью, в которой анализируется демонстрационная демонстрация DUAI на Google Cloud Next ’19, включая архитектуру решения, снимки экрана и подробные варианты использования. Пожалуйста, смотрите здесь для этой статьи.
Первоначально опубликовано на сайте lawtomated.
