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Leistungsstarkes maschinelles
Lernen und Analyse für eDiscovery.

Envize bietet leistungsstarke eDiscovery-Analysen durch maschinelles Lernen, um Ihnen dabei zu helfen, sich auf die kritischen Dokumente in einer eDiscovery-Prüfung zu konzentrieren, sodass Sie Ihre Arbeit schneller und besser erledigen können.

Envize ist ein robustes Datenanalyse-Framework, das einzigartig skalierbare und flexible, auf maschinellem Lernen basierte Lösungen einbringt, einschließlich einer Batch-Auswahl im Patentierungsprozess und von Stabilitätsmessmethoden.

 

Envize integriert sich mit industrieführenden Prüfungsplattformen, sodass Sie elektronisch gespeicherte Informationen nicht zwischen unterschiedlichen Systemen verschieben müssen. Sie können hürdenlos einen einheitlichen Workflow zwischen der leistungsstarken Analyse aus maschinellem Lernen von Envize und Ihrem Dokumentprüfungssystem verwenden. 

Envize hat 600.000 $
in 20 Stunden gespart

Ein Handelsgeheimnis-Fall auf föderaler Ebene, in dem Envize einer Rechtskanzlei dabei geholfen hat, Probleme zu bewältigen, die durch eine übermäßig große Datensammlung aufgrund von zu breitgefächerten Suchbegriffen entstanden sind; die 7500 Stunden, die erforderlich waren, um die 48.000 Dokumente auszuwerten, waren innerhalb des vorgegebenen Budgets und der gesetzten Fristen nicht möglich. Mit Hilfe von Envize haben wir dem Kunden nahezu eine halbe Million Dollar gespart, indem wir es einem Prüfer erlaubt haben, das CAL-System zu trainieren und es durch eine QC-Prüfung zu ergänzen.

Lassen Sie Envize für sich arbeiten

Ein robustes Datenanalyse-Framework, das skalierbare und flexible maschinelle Lernmethoden für alle Dokumentprüfungsprozesse ermöglicht

Legility Envizes benutzerfreundliches Interface und seine große Dokumentkapazität, kombiniert mit der Batch-Auswahl und Trainingsstabilisierung, machen Prozesstransparenz und Workflow-Flexibilität möglich. 

Fortlaufende aktive Lernfunktionen, Prozessflexibilität und sofortige Prüfungsverfügbarkeit machen Envize zu einer guten Wahl.

Legility Envizes neuartiger Ansatz zum Daten-Clustering bietet ein weiteres Beispiel einer differenzierten Lösung, die dabei hilft, Prüfungszeiten und -kosten zu verringern.