控制成本,获得更好的文件审核。使用本计算器,了解我们最先进的固定收费审核技术有多高效。
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了解法律部门领导如何改进eDiscovery 战略。
通过高级分析和过滤器快速获取关键事实,准确评估案件价值,更快制定案件策略。
利用先进技术、机器学习、自动化和专家服务,降低文档审核成本和外部顾问支出。
利用分析、机器学习、自动化、可重复工作流程和集中化流程,减少法律技术相关后勤工作的时间,专注于文档审核。
使用技术辅助审查 (TAR)、内置隐私检测和编辑功能以及自动质量控制,确保不会遗漏关键文档,也不会无意中生成敏感或保密数据。
根据 IT 环境(非云、云或混合)部署技术,并按需快速扩展,以管理激增的案件量。
减少对 IT 的依赖,释放内部资源,专注于案件的优点和风险。
不断增加的诉讼和调查量使法律团队在截止日期前完成工作的能力受到限制。增加审核人员会导致编码不一致、成本增加以及文件暴露风险。利用机器学习驱动的eDiscovery 解决方案优化结果。
敏感数据和工作成果往往要为每个案件重新审查,即使是涉及相同文件的事项。将重复性诉讼视为一次性诉讼会增加工作量、风险和成本。集中数据并实现流程自动化,以便重复使用。
并购尽职调查、《哈特-斯科特-罗迪诺反托拉斯改进法案》(HSR)二次请求和举报人指控等调查需要快速的文件收集、审查和风险评估。这会耗费资源和预算。快速查找关键证据并响应请求。
法律团队必须保护敏感数据并及时响应主体权利请求 (SRR),包括数据主体访问请求 (DSAR)。不同的工具限制了团队查找、保护数据和及时提交请求的能力。保持eDiscovery 工作流程的合规性。
数据安全工具可识别威胁访问路径并防止丢失。但是,这些工具无法全面了解受入侵影响的文件。快速查找个人身份信息 (PII)、受保护健康信息 (PHI) 和支付卡信息 (PCI) 以及敏感数据,以评估影响并满足通知要求。
法律团队必须与其组织的云战略保持一致。云外法律技术系统耗费资源、占用预算,而且不易扩展。利用单一高度可扩展的云或混合系统。
通过OpenText 解决业务难题。
OpenText 将端到端解决方案的实施与全面的技术服务相结合,帮助改进系统。