劳斯莱斯腐败案调查背后:人工智能正进入司法系统

对于骗子们来说,坏消息是:RAVN的人工智能加速了文件筛选过程,而且比人类更准确。PeterWallqvist认为这是一个很好的趋势,因为政府有足够的勇气来推动像这样的事情了。”

业内经常会遇到这样一个场景,重大欺诈调查办公室(SFO)遇到了一个难缠的问题,该办公室对劳斯莱斯腐败的调查结果正慢慢浮出水面,但四年的挖掘工作已经产生了3000万份文件。这些文件须要被划分为“优先”和“非优先”两类。这是法律要求的,完成此项工作须要向初级律师支付数月从事重复性文书工作的酬劳。

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“我们需要一种更快的方式,”SFO的首席技术官BenDenison说。因此,2016年1月他开始与RAVN合作。

这家位于伦敦的创业公司宣称,“Raven”是一款可以对数据进行筛选和分类的机器人,它不仅能处理结构化材料,还能处理非结构化的文档。联合创始人PeterWallqvist说:“扫描300页纸后,人们很可能把其中一页正反搞颠倒了。”

“我们需要处理充斥着混乱数据的真实世界。”

这两支队伍从劳斯莱斯案为起点,开始向人工智能输入材料。到了7月,他们有了一个可用的系统,在双方律师的同意下,他们让机器人开始工作。律师们每天要处理3000份文件。RAVN每天处理60万份,花费是5万美元,并且错误比律师少。

丹尼森说:“它砍掉了80%的工作量,这也为我们省下了一大笔钱。”

对劳斯莱斯来说,它产生了负面效果:在2017年1月,这家工程公司承认其存在“巨大的,区域性的”贿赂行为,并支付了6.71亿英镑的罚款。

“很难想象会有比这更好的结果了,”RAVN的共同创始人瓦拉维说。

JanVanHoecke,SimonPecovnik,SjoerdSmeets和Wallqvist四人相识于在英国的第一个家独角兽公司Autonomy。他们在那里从事早期人工智能数据库管理工作。2010年,四人离职并创办了RAVN。这家自筹资金的公司现在有51名员工,年收入300万英镑,约有70名客户,其中主要是律师事务所。

英国电信公司(BT)与其签署了一项“非常重要”的协议,并赞扬RAVN每年为其节省1亿美元,因为它帮助BT使用自动检查系统以确保合同的准确性。此外,当然还有刚刚提到的SFO,它正在以越来越有效的方式使用RAVN。

这意味着允许它做出主观判断,包括将调查人员指向它认为是有关的数据上。“这可能是非常有价值的,”Dension说。

Wallqvist认为这个系统可以有更好的发展:以后将不仅可以进行测量,还可以预测,例如预测并购可能带来的受益。Wallqvist说:“我们已经可以计算并将数据结构化了。现在我们有能力利用过去记录下来的数据预测未来。”

今天的它还只是华生(译注:福尔摩斯的助手),而明天它会成为福尔摩斯。