(资料图片)
美国每年有数百万起人身伤害案件,但很大一部分都未判决,而是达成了私下和解。而案件的受害者往往得不到合理的赔偿。因为通常情况下,处理此类案件的法律机构很难为受害者争取到最高的赔偿,并且会收取总赔偿金额的33%至40%作为佣金。因此Rami Karabibar推出了「EvenUp」,旨在改变个人伤害案件中常见的不公正现象。
据TechCrunch报道,这家法律行业的初创公司「EvenUp」刚刚完成了B轮融资,本轮由Bessemer Venture Partners领投,Bain Capital Ventures、Clio和Behance的创始人Scott Belsky参与投资,融资金额共5050万美元。截至目前,「EvenUp」筹集的资金总额已达到6500万美元。
「EvenUp 」利用人工智能帮助律师评估个人伤害案件,并提出公正的赔偿建议。该平台整合了医疗记录、账单和警方报告等原始案件文件,帮助律师准备索赔材料。「EvenUp 」可以提供包括预诉阶段和诉讼阶段的文书生成。
「EvenUp」 的目标是帮助解决各类个人伤害案件,包括车祸、警察暴力、虐待和自然灾害等导致的个人伤害案件。他们建立了一个庞大的数据库,训练人工智能根据案件细节估算公正赔偿金额。该平台针对伤害法将原始文件记录优化总结成医疗摘要,为律师、律师助理和律师事务所提供了自助解决方案。
与其他人工智能助手相比,「EvenUp」在工作中对于准确性的要求更高。从资料数据整理,到评估案件价值,再到生成最终的索赔申请材料,它都可以将这些内容快速地呈现。Karabibar表示,「EvenUp」可以帮助处理人身伤害案件的法律工作流程中70%的关键文件。
然而,「EvenUp 」也面临着一些挑战。首先是人工智能中存在的偏见问题。如果算法在有偏见的数据下进行训练,可能会放大现有的不平等和不公正现象。此外,隐私保护问题也很重要,「EvenUp」 并未透露其获取医疗和个人伤害文件的来源,也没有说明他们是否采取措施通知原始记录的所有者。
即使「EvenUp 」的平台能够按照其所宣传的方式运作,人工智能算法也远非完美。因此,对于 「EvenUp」 的客户来说,使用该平台存在着一定的风险。尽管如此,「EvenUp」还是迅速吸引了一些客户,其中包括一些顶级诉讼律师和美国最大的个人伤害律师事务所。
「EvenUp」 的目标是改变律师行业,鼓励诉讼律师更多地关注案件中的人性因素。该平台并不打算完全取代律师,但如果被大规模采纳使用,可能会导致一些律师助理失业。
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