10億ドルの評価額を達成し、この法律AI企業は多くのタスクでGPT-4を上回っています

EvenUpは、AIを使用して人身傷害事件の請求プロセスを最適化することに重点を置いたリーガルテクノロジー企業です。 最近、1億3,500万ドルを調達し、評価額は10億ドルを超えました。 (あらすじ:視点「米国がBTCマイニングになれば、AIセンター、UHVトランスフォーマーがトランプの新たなコンセプトストックになる)」 (背景補足:フイダはソフトバンクと協業し、初のAI+5G通信ネットワーク、日本最強のスーパーコンピュータ構築、AI市場の3大プロジェクトを立ち上げる) リーガルテクノロジー企業のEvenUpは、リーガルAI史上最大の1億3,500万ドルを調達しただけでなく、独自のAIモデルPiaiは、人身傷害事件の処理においてOpenAIのGPT-4を上回りました いっそのこと。 EvenUpは最近、Bain Capital Venturesが主導し、Premji Invest、Lightspeed Venture Partners、Bessemer Venture Partnersなどが参加した1億3,500万米ドルの巨額の資金調達を成功裏に完了し、リーガルテクノロジーのイノベーションを加速するための強固な基盤を築きました。 EvenUpは、法的請求のためのAI技術のパイオニアとして、人工知能とデータ分析を通じて従来の請求プロセスの最適化に取り組んでおり、法律事務所がケース評価と報酬計算において効率的かつ正確な定量的サポートを実現できるよう支援しています。 今回の資金調達ラウンドは、市場がリーガルテクノロジーを重視していることを反映しているだけでなく、リーガルサービスの公平性と透明性を促進するEvenUpの可能性を示唆しています。 プロジェクトの概要(1分) 1. プロジェクト名: EvenUp 2. 設立:2019年 3. 製品概要:EvenUpは、機械学習とAIモデルであるPiaiを適用して、人身傷害のバリューチェーン全体で手作業の作業負荷を削減し、ケースの結果を最大化し、請求インテリジェンスプラットフォームは、社内の人間の法的専門知識と独自のAIおよびソフトウェアを組み合わせて記録を分析できます。 4. 創業者チーム: CEO: Rami Karabibar COO: Raymond Mieszaniecr CLO: Saam Mashhad 5. 資金調達:2023年11月1日にBessemer Venture Partnersが主導する5,050万ドルのシリーズBラウンドを完了 Lightspeed Venture Partnersが主導する3,500万ドルのシリーズCラウンドを完了 2024年10月8日、Bain Capital Venturesが主導する1億3,500万ドルのシリーズDラウンドを完了。 「公平性をよりシンプルに」 EvenUpは、法的請求プロセスに蔓延するリソースの不均衡から設立されました。 従来の保険金請求プロセスでは、原告側弁護士が事件データを収集し、妥当な金額の補償額を計算するのに多くの時間を費やすことが多く、保険会社や大企業はそこから利益を得るための豊富なリソースを持っています。 設立チームは、テクノロジーの使用により、プロセスが大幅に短縮され、原告の交渉力が向上し、負傷者により公平な機会を提供できることを認識しました。 このことを念頭に置いて、同社は設立当初から人工知能とデータ分析に注力し、データ駆動型のアプローチを通じてユーザーが補償の範囲を推定し、訴訟プロセスをサポートする法的ファイルの生成を自動化できるようにすることを目指しています。 チームメンバーのほとんどは、コンピューターサイエンス、人工知能、または法律のバックグラウンドを持ち、有名なリーガルテクノロジー企業や法律事務所で働いた経験があります。 何年にもわたる継続的な最適化を通じて、同社はAIシステムを徐々に完成させ、いくつかの有名な法律事務所に認められています。 「私たちの使命は、人身傷害事件の競争の場を平準化することです」とEvenUpは述べています。 私たちは、すべての傷害事件は、その真の状況に応じて解決されるべきであると信じています。」 人身傷害保険金請求の処理には、独自のAIモデルである精度と正確性が不可欠です。 AIモデルは一部のタスクを支援できますが、高品質の請求ファイルを作成する複雑さは、単純な自動化をはるかに超えています。 AIだけに頼ると、ミス、重要な情報の見逃し、請求の遅延や過小評価、被害者の重大な経済的損失につながる可能性があります。 EvenUpは、人工知能と専門家による監査を融合させ、独自のPiaiシステムはSOC2およびHIPAA認定を受けており、高精度とヒューマンケアを保証します。 エンティティの抽出: 整理されていないケース ファイルを明確で実用的な分析情報に変換します。 リレーショナルリフレクション: 関連情報を分類し、損害の重複を排除し、プロバイダーの違いを調整し、ケースの結果に影響を与える可能性のある数千ページの情報から重要な洞察を明らかにします。 出力の作成: 企業固有の言語と書式設定の要件に準拠し、行レベルの参照により検証が容易になります。 品質管理:法律および医療の専門知識による信頼性の高い結果。 このシステムは、数十万件の人身傷害事件でトレーニングを受けており、100人以上の法律、医療、パラリーガルの専門家からなる世界クラスのチームと緊密に連携して、毎週数千件の請求と医療年表を処理しています。 各原告は通常、将来に影響を与える可能性のある訴訟に1つしか直面しないことを考えると、EvenUpはそれに伴う大きな責任を理解しています。 その結果、同社はAIと人間による審査を組み合わせた二重の戦略を採用し、すべての原告が公平に扱われるようにしました。 EvenUpのPiaiとOpenAIのGPT-4などの汎用既製モデルと性能や結果を比較すると、人身事故の対応に大きな違いがあります。 Piaiは、多くのコア分野で優れているだけでなく、人身傷害事件を処理するために必要な多くの重要なタスクで高いレベルのパフォーマンスを維持しています。 ここでは、GPT-4と比較した場合のPIAIの大きな利点を3つ紹介します。 医療費:Piaiは95%の精度で医療費を特定できますが、GPT-4は80%にしか到達できません。 治療:Piaiの治療認識の正解率は91%、GPT-4の正解率は79%です サービス日リフレクション:Piaiは、GPT-4の68%を大幅に上回る90%の精度でプロバイダーにサービス日を反映しています。 これを大局的に見ると、100 件のケースで請求書の 20% が見落とされた場合 (不足している請求書ごとに平均 5,000 ドルに影響します)、弁護士は請求額で 100,000 ドル以上を失う可能性があります。 EvenUpは、そのソリューションでこの問題を効果的に解決し、関連するすべての請求書が確実に記録され、各ケースの請求額を最大化し、人身傷害の請求に必要な極めて高い精度をさらに強調します。 2020年、EvenUpはAIベースの要件パッケージを開拓し、現在、人身傷害AIとドキュメント生成のリーダーとなっています。 現在までに、約100,000のデマンドパックと医療年表が配信されています。 クレームインテリジェンスプラットフォームの新機能 今回の1億3,500万ドルの資金調達ラウンドにより、EvenUpの評価額は10億ドルを超え、リーガルAI史上最大の資金調達ラウンドとなりました。 この資金調達により、同社はPiaiを利用した請求インテリジェンスプラットフォームの一部として、Case Life Week中に使用するように設計された4つの新機能を発表しました...