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清华、剑桥、UIC联合推出首个中文事实核查数据集/法律科技公司Turivius获得500万雷亚尔 | 一周法律科技速递简报

2022-07-10

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本期导读



"人工智能的发展对律师意味着什么?"萨斯金教授认为,当法律服务面临人工智能的挑战时,必须要做出改变。第一,要用具体法律条文实现服务标准化与规范化;第二,将复杂的法律工作进行解剖,实现不同部分中的工作分配;第三,将助理等工作外包,减少人工成本;四,利用信息技术实现法律服务系统化。



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本期简报


智能自动化平台Magical获得3500万美元A轮融资,已服务超10,000家企业



6月27日消息,智能自动化平台Magical宣布获得3500万美元A轮融资,本次融资由Coatue领投,Greylock 、Bain、Lightspeed、SV Angel、Blank Ventures和Box Group等现有投资者跟投。此前,Magical曾获得Greylock 和Bain投资的600万美元种子轮融资,目前融资总额为4100万美元。


根据Magical官网数据,其智能自动化平台已服务10,000多家企业,450,000多名用户,典型客户包括,Salesforce、Disney、Uber、Bolt、迪士尼和Facebook等。Magical表示,新的资金将用于产品迭代、市场扩展等,并在年底前将员工队伍由现在的18人扩展至35人。


Magical创立于2020年,其智能自动化平台可帮助用户将大量重复的表单录入,数据复制等业务实现端到端自动化,例如,将LinkedIn的招聘信息自动导入到 Google表格中。但是,Magical 的平台仅支持Chrome浏览器扩展,是以浏览器插件的方式实现一键部署,在Chrome商店中有超过2,000个好评。


产品方面,Magical的自动化平台主要应用于人力资源、销售、运营等数据交互频繁的业务场景,其他需要大量手动执行的重复数据业务也在其服务范围之内。简单来说,Magical就像用户的"搬运工",以最快的方式处理那些粘贴、复制数据业务。


技术创新方面,部署简单、快速是Magical一大技术亮点,用户只需要在Chrome 扩展商店中搜索Magical并点击一键安装即可免费使用,支持 Windows、Mac、Android 和iOS平台。这也是其仅用2年多的时间,便获得10,000多家企业青睐原因之一。但仅支持Chrome扩展也是Magical的一大弊端,无法为更多的浏览器提供自动化服务扩大赋能范围,同时也不支持桌面自动化。不过此次资本的重金下注也给了Magical继续前进的信心,将会加大产品迭代速率提供更多的浏览器扩展以及支持桌面自动化服务。


(来源:RPA全球生态)


法律科技公司Turivius获得500万雷亚尔



7月2日消息,使用人工智能参与法院流程的Turivius获得了500万雷亚尔的投资,由ABSeed Ventures领投,Domo Invest、ACE Startups和Allievo Capital参投。公司使用人工智能对5000多万个法院判决进行归类,使用数据统计来更好地预测法院的判决。目前该平台主要用于税法领域,为公司降低税务风险,并准备进入劳动法领域。


(来源:IEST巴西商业)


Freeman Johnson 选择 PracticeEvolve 用于云托管 PMS/DMS



7月5日消息,Freeman Johnson 选择PracticeEvolve作为他们的实践管理软件提供商,将其生产力套件和法律会计解决方案托管在 Microsoft Azure 中。这家拥有 50 名员工的律所在 Darlington、Durham 和 Northallerton 设有办事处,希望通过一种解决方案来管理事务所业务开拓、工作开展到最终账单的端到端流程。


Freeman Johnson 的合伙人 Helen Lannagan 表示:"我们在未来几年制定了长远的增长计划,为了实现这一目标,我们需要对我们使用的软件进行现代化改造,以便更有效地管理我们的工作。PracticeEvolve 的解决方案包括出色的文档管理系统,内置智能功能(文档整理、客户端门户以及与 InfoTrack 的集成)。这将对业务管理产生重大影响,将使整个业务更加高效工作,让我们的律师能够专注于法律工作,以改善客户的整体体验并实现运营效率。"


(来源:legaltechnology)


清华、剑桥、UIC联合推出首个中文事实核查数据集



7月7日消息,一个刚刚发表在 NAACL 上的中文的事实核查数据集 CHEF,论文作者来自清华,剑桥和 UIC 的 Philip Yu 组。据了解,这是国内第一个基于证据的中文事实核查数据集。


CHEF 有以下几个特点:

● 使用真实世界的声明,同时是中文的,填补了中文事实核查数据集的空白。

● 使用搜索引擎返回的文档作为原始证据,更加贴近真实场景。

● 使用人类标注返回文档的相关句子作为细粒度的证据,可以用于训练核查系统学会如何搜集证据。


(来源:机器之心)


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