Data Discovery ist nicht mehr
das, was es einmal war.
Das Nebula-Produktteam, das sich aus Branchenexperten, einem Team von Datenwissenschaftlern und Softwareentwicklern zusammensetzt, steht seit Jahrzehnten an vorderster Front, wenn es darum geht, Kunden die besten Lösungen und Tools der Branche zur Verfügung zu stellen, um Kosten zu senken und sich schneller auf relevante Daten zu konzentrieren - das stimmt, seit Jahrzehnten. Nebula bietet ein umfassendes Angebot an Tools für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache und Workflow-Automatisierung, um die Analyse und Überprüfung von Informationen zu beschleunigen, damit Sie das Beste aus Ihren Daten herausholen können.
Maschinelles Lernen
Nutzen Sie das menschliche Fachwissen zur automatischen Klassifizierung von Millionen
von Dokumenten innerhalb weniger Stunden.
Das kontrollierte maschinelle Lernen von Nebula, das in der Rechtsbranche als "Predictive Coding" bekannt ist, unterstützt mehrere Workflows und Methoden und hilft dabei, essenzielle Dokumente für die Prüfung zu priorisieren. Dadurch kann Nebula die Klassifizierung elektronischer Daten automatisieren, den Zeitaufwand für das Review drastisch reduzieren und den Kunden jährlich Millionenbeträge sparen. Unsere Predictive Coding-Technologie wird mit jedem geprüften Dokument intelligenter und unterstützt bewährte statistische Methoden, um jedes Mal einen gerichtsfesten Workflow zu gewährleisten.
Kontinuierliches aktives Lernen (Continuous Active Learning, CAL) ist die optimale Methode zur Ergänzung des Reviews, um die Effizienz und Genauigkeit zu verbessern und die Kosten zu begrenzen. Die Benutzerfreundlichkeit und die flache Lernkurve tragen dazu bei, die Einstiegshürde zu beseitigen, die bei der Schulung von Fachexperten - oft hoch bezahlte Stundenkräfte - häufig besteht. Bei Document Reviews ist Continuous Active Learning in solchen Szenarien sehr beliebt, bei denen der Wunsch oder die Notwendigkeit besteht, alle oder die meisten Dokumente eines Falles von Menschen begutachten zu lassen.
Nebula enthält unsere proprietäre CAL-Technologie, die die Klassifizierung von Dokumenten auf Grundlage des Trainings einer kleinen Anzahl von Reviewern fortsetzt - und das bei nur minimalen menschlichen Eingriffen. Die leistungsstarke Automatisierung des Reviews in Nebula stellt sicher, dass Fachexperten immer die Dokumente für Review und Klassifizierung zur Verfügung gestellt werden, die am wahrscheinlichsten relevant für den Fall sind. Dies wird so lange fortgesetzt, bis keine relevanten Dokumente mehr für das Review verfügbar sind.
Natural Language Processing (NLP)
Leistungsstarke sprachbasierte KI ermöglicht es Nutzern, Einblicke in Datensätze zu gewinnen -
in einer Weise, die bisher nicht möglich war.
So lassen sich beispielsweise Dokumente, die bestimmte Einheiten wie Orte, Ereignisse und wichtige Personen betreffen, visuell lokalisieren. Weiterhin ist es mittels Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) möglich, nach Dokumenten mit kritischem Sprachgebrauch zu filtern, indem die Stimmung des Verfasser analysiert wird.
Die Entity Extraction Engine von Nebula ist darauf trainiert, acht verschiedene Kategorien von Einheiten zu erkennen und dann Dokumente, die auf dieselben Einheiten verweisen, visuell zu clustern. Dieser Ansatz, der auf einem semantischen Verständnis und nicht auf einer einfachen Worthäufigkeit beruht, bietet einen besseren Einblick in die Daten und ermöglicht es den Nutzern, relevante Informationen zu isolieren und abzurufen, oder nicht relevantes Material schnell herauszufiltern. Nebula kann auch Themen aufdecken, die andernfalls unbemerkt bleiben würden, was den Rechtsteams einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz verschafft.
Die Nebula-Tools zur Stimmungsanalyse analysieren den Tonfall sowohl auf der Dokumenten- als auch auf der Satzebene. Im Kern wendet die Stimmungsanalyse Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computerlinguistik an, um emotionale Attribute aus Textinhalten abzuleiten. Durch die Nutzung der Stimmungsanalyse können Sie besser verstehen, wie Kommunikation wahrgenommen wird, und den Ton und die Absicht des Autors erkennen. Dies verschafft Nebula-Nutzern einen Vorteil in Kontexten, in denen mehr als nur die Worte selbst von Bedeutung sind, wie z. B. bei Belästigungen am Arbeitsplatz. Unternehmen können dies nutzen, um festzustellen, ob Kommunikation positiv, negativ oder neutral ist, und um das Verhalten und die Kommunikationsstile von Mitarbeitern und Kunden zu verstehen. So lassen sich Trends erkennen und böswillige Akteure identifizieren.
Workflow-Automatisierung
Die Workflow Engine von Nebula automatisiert die Weiterleitung und Verteilung von Dokumenten, um das Review zu optimieren und die Genauigkeit und Beweiskraft zu maximieren.
Durch den Workflow entfällt die Notwendigkeit, statische Batch Sets zu pflegen und manuell an verschiedene Reviewteams weiterzuleiten. Stattdessen durchlaufen die Dokumente automatisch den Workflow, basierend auf Regeln, die auf einer beliebigen Zahl von Kriterien beruhen können: fremdsprachige Dokumente an Muttersprachler, vertrauliche Dokumente an erfahrene Anwälte, Stichproben geprüfter Dokumente an Qualitätskontrollteams usw. Da Dokumente nur dann weitergeleitet werden können, wenn sie die gesetzten Kriterien erfüllen, ist eine zusätzliche Ebene der Qualitätskontrolle eingebaut. Der Workflow arbeitet Hand in Hand mit Predictive Coding, um ein möglichst effizientes Review zu gewährleisten.