今日的企業面臨日益增加的法律和法規壓力。法務團隊不再只是專注於降低風險，他們應該成為策略夥伴，為公司帶來真正的價值。強大的 eDiscovery 流程可協助法律團隊保持合規性、管理成本並降低風險。能夠快速尋找、保存及分享正確的電子資訊，在法律案件或調查中能發揮很大的作用。良好的 eDiscovery 作業實務也有助於避免因資料處理不當而受到處罰，並顯示組織正在真正努力履行其法律責任。

Q: 什麼是 eDiscovery 參考模型 (EDRM)？

電子取證參考模型 (EDRM) 是協助組織規劃及管理其電子取證程序的架構。它將流程分成明確的階段，從資訊治理（通常稱為模型的"左側" ）開始，經過識別、保存、收集、處理、審查、分析、製作和呈現電子證據等步驟（"右側" ）。雖然這些階段通常會依序進行，但流程也可以是迭代且彈性的。每個步驟都建立在前一個步驟的基礎上，幫助團隊保持有組織、有效率，並在法律上站得住腳。使用 EDRM 有助於確保以一致的方式處理電子證據，同時節省時間和降低成本。

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概述

電子發現，通常稱為 eDiscovery 或 e-discovery，是指識別、收集、保存、審查和交換電子儲存資訊 (ESI) 以在法律訴訟中作為證據使用的過程。在今日的數位商業環境中，幾乎所有的企業通訊和文件都以電子形式存在，有效的 eDiscovery 已經成為各種規模組織的重要營運需求。

eDiscovery

為何 eDiscovery 非常重要？

今日的企業面臨日益增加的法律和法規壓力。法務團隊不再只是專注於降低風險，他們應該成為策略夥伴，提供真正的價值。

強大的 eDiscovery 流程可協助法律團隊保持合規性、管理成本並降低風險。能夠快速尋找、保存及分享正確的電子資訊，在法律案件或調查中能發揮很大的作用。

良好的 eDiscovery 作業實務也有助於避免因資料處理不當而受到處罰，並顯示組織正在真正努力履行其法律責任。

eDiscovery 的基本原理

訴訟中的取證程序要求當事人交換與案件相關的文件。由於大多數文件現在都是以數位形式建立、儲存和交換，因此這個發現元素已被稱為電子發現 (或 eDiscovery)，並已經成為全球法律制度的一部分。

如今，eDiscovery 所涉及的保存、蒐集、定位、搜尋、檢閱、分析電子儲存資訊 (ESI) 並採取行動的程序，適用於民事訴訟以外更廣泛的商業使用個案，包括廣泛的使用個案：應對資料外洩、處理隱私權或主體權利請求，以及進行內部調查。

eDiscovery 涵蓋從電子郵件、文件和資料庫到社交媒體文章、即時訊息、視訊、音訊檔案、行動資料，以及與其相關的元資料。

現今的企業需要處理和分析大量的電子資料，同時又要保持資料的完整性和真實性。這不是一項小任務，尤其是考慮到格式、位置和存取層級的多樣性。

很多時候，團隊只專注於將資料分類為相關或不相關的狹隘任務，並將審核過的檔案 (已刪除特權或敏感資訊) 傳送給對立方。但是，如果這就是唯一的焦點，那麼更大的層面，例如發掘關鍵證據、擬定案件策略或降低調查風險，就可能被忽略。

為何以手動紙本方式進行的發現不再可行？

大約 20 年前，處理組織內大量的數位資訊還可以靠人工管理。

在大數據世界中，這種情況已不復存在。ESI 包括電子郵件、文件、簡報、資料庫、企業應用程式、語音信箱、音訊和視訊檔案、社交媒體、網路，以及越來越多的聊天和協作平台等等。

眾所周知，以紙張為基礎的發現成本高昂、耗時且資源繁重，但處理數位資訊卻為這些挑戰增加了許多複雜層面。結果是 eDiscovery 可能需要更多的時間和預算。

在處理現代數位資料時，需要考慮哪些因素？

在討論大數據時，專家們經常會談到資訊的數量、速度、種類和真實性。進行 eDiscovery 時，您需要考慮：

體積
ESI 讓您輕鬆建立同一文件的多個版本。大多數組織很快就會發現他們有多個版本的文件儲存在組織內的不同位置，有時甚至是組織外的承包商、供應商和客戶。

速度
今天，每家公司都有大量的合作管道。這些管道不只是企業系統和資料庫；它們包含電子郵件、行動裝置、網路，以及越來越多的社交媒體管道。COVID-19 大流行期間，聊天和協作平台的使用量增加。生成式人工智能 (GenAI) 和大型語言模型 (LLM) 在日益多樣化的商業任務中的使用迅速加速，標誌著現代組織產生的 ESI 又一次急劇增加。

種類
當談到 ESI 的多樣性時，會出現兩個主要挑戰。首先，資訊是以其建立所在系統或應用程式的原生格式存在，這就要求 eDiscovery 流程將不同的檔案類型整合至單一檢閱平台。其次，資料和文件很容易被編輯、修正、移動和更新，因此會產生同一記錄的多個版本，必須加以識別、擷取和檢閱。

真實性
ESI 散佈在眾多系統和管道中，不準確或不完整的資料很容易浮現。現代文件包含大量的元資料，例如建立日期、作者、傳輸歷史和編輯歷史，這些資料有助於建立文件的正確性和相關性，但也使識別和審查變得複雜。ESI 也可能會被刪除或濫用，導致嚴重的處罰，不過原始資料的痕跡通常會保留在硬碟機上。尋回真相是可能的，但通常費用高昂且耗時。

雖然理論上可以使用手動的 eDiscovery 程序，但是當面對以各種格式儲存於各種內部和外部系統中的潛在 TB 級資料時，這根本不切實際，也不可取。需要專門的 eDiscovery 軟體和流程，以確保 eDiscovery 的時間和成本不會與訴訟事項的重要性和價值不成比例。

eDiscovery 中常見的挑戰

管理資料的數量、種類和速度

各機構處理跨越許多平台和格式的大量資料。這包括來自資料庫的結構化資料、來自文件和電子郵件的非結構化資料，以及來自社交媒體和協作工具的半結構化資料。我們面臨的挑戰不僅在於如何處理這些資料，還在於如何有效率地辨識和擷取相關資訊。

平衡 eDiscovery 與資料隱私

GDPR 和 CCPA 等隱私權法律要求公司在 eDiscovery 流程中保護個人資料。這意味著要採取措施保護敏感資訊的安全、遵守資料跨境傳輸的規則，以及在收集和審查內容時保持合規性。

成本管理

與 eDiscovery 相關的成本可能很高，包括技術、儲存、處理和審查。為了降低成本又不致於偷工減料，組織應該使用智慧型工作流程和工具，例如 eDiscovery AI，這有助於減少手動工作並限制風險，同時維持可辨識的流程。

eDiscovery 程序何時開始？

eDiscovery 從合理預期訴訟開始，一直持續到數位證據呈堂為止。由於必須識別、保存和製作的數位資訊數量龐大且種類繁多，因此製作過程非常複雜。

隨著資料類型的增加，ESI 變得越來越有活力。保存原始內容和元資料對於避免日後在訴訟中被索賠或篡改是非常重要的。同時，不相關的資料必須刪除，而特權、機密和個人資訊（受資料隱私權要求的限制）則必須在製作前小心保護或刪除。

什麼是 eDiscovery 參考模型 (EDRM)？

電子取證參考模型 (EDRM)是協助組織規劃及管理其電子取證程序的架構。

它將流程分成明確的階段，從資訊治理（通常稱為模型的「左側」）開始，經過識別、保存、收集、處理、檢閱、分析、製作和呈現電子證據等步驟（「右側」）。

雖然這些階段通常會依序進行，但流程也可以是迭代且彈性的。每個步驟都建立在前一個步驟的基礎上，幫助團隊保持有組織、有效率，並在法律上站得住腳。使用 EDRM 有助於確保以一致的方式處理電子證據，同時節省時間和降低成本。

有效 eDiscovery 策略的主要組成部分

資訊治理與資料管理

為了掌控電子資料，組織需要明確的資訊建立、儲存、使用及刪除政策。這是 eDiscovery 的基礎。

良好的資訊治理有助於減少發現過程中需要檢閱的資料數量、降低儲存成本、提高效率，並確保符合法律要求。

法律保留（或訴訟保留）管理

當預計發生法律案件時，北美的組織必須保存任何可能相關的電子資訊。

這表示找出可能擁有該資訊的人（保管人），通知他們保留該資訊，並停止任何可能自動刪除該資訊的系統。妥善管理法律持有權需要正確的工具和明確的流程，以維持合規性。

什麼是 eDiscovery 軟體？

eDiscovery 軟體可協助法律、法規遵循及 IT 團隊定位、收集、檢閱及管理可能在法律事務、調查或法規要求中用作證據的電子資訊。透過自動化和簡化關鍵步驟，這些解決方案可縮短時間並減少複雜性，讓您更快速、輕鬆地尋找、組織、保存、檢閱及製作相關資料，不論資料存放在何處。

此軟體可處理範圍廣泛的內容 - 電子郵件、文件、聊天訊息、元資料等，同時維持法律上的可辯護性。它可讓團隊搜尋、過濾及篩選大量企業資料，剔除不相關的資訊，以減少審核工作及成本。最有效的 eDiscovery 工具更進一步將常見任務自動化、提高準確性，並降低遺漏重要資料或不慎呈現機密或保密資訊的風險。

eDiscovery 軟體有哪些優點？

依組織的規模和優先順序而定，只要有正確的 eDiscovery 解決方案，整個 eDiscovery 流程或其中的元素都可以在組織內部有效處理。

許多企業部署早期案件評估 (ECA) 工具來進行搜尋、識別、篩選和處理，而報告對於追蹤關鍵流程指標的企業法律作業團隊而言，也變得越來越重要。

常見的模式可能包括內部收集、處理和篩選，由法律服務供應商進行審查，並由監督實際訴訟或合規專案本身的律師事務所進行管理。

然而，eDiscovery 技術和工作流程的進步，使得將整個流程導入公司內部成為可能，並帶來多項明顯的好處：

預算可預測性
相較於交易型和第三方專案委聘，技術和內部人員成本更具預測性。
授權員工
eDiscovery 工具可提供員工執行任務所需的能力，而無需依賴第三方。
訴訟準備
特別是在容易發生大量訴訟的部門，內部 eDiscovery 可確保公司準備好快速回應，並促進營運的順利進行。
更快、更準確的審查
配備 AI、預測分析和機器學習的 eDiscovery 解決方案比人工檢閱更快更準確地找到相關資訊。
符合合規要求
最好的 eDiscovery 軟體應附有 SLA，以符合特定部門的合規要求。

何謂端對端 eDiscovery？

eDiscovery 並非單一的動作，而是一系列相互關聯的工作流程。然而，第一代的 eDiscovery 軟體實際上是一系列點解決方案，旨在解決EDRM 架構中某個特定方面的問題。在很多情況下，這導致了解決方案的重疊和資訊孤島。

如今，現代化平台可讓整個 eDiscovery 流程在單一的整合式系統中進行端對端管理。最佳的平台可集中技術、工作流程和專業知識，支援發現的每個階段，從資料收集和處理到分析、審查和製作，同時確保每個階段的控制、可擴充性、彈性和安全性。

這些規則可以設定嚴格的截止期限、要求保存特定類型的資料，以及指定資訊的共用方式。瞭解它們對於在 eDiscovery 過程中保持合規性至關重要。

先進的 AI 和機器學習是端對端 eDiscovery 的核心。以持續主動學習 (CAL) 為動力的技術輔助審查 (TAR)，能智慧地將最有可能相關的文件排出優先順序，加快審查速度並提高品質，同時大幅降低成本。TAR 也透過透明的收益曲線提供抗辯性，強調何時大多數相關文件已經浮現，進一步的審查將是不相稱的。

近年來，以雲端為基礎的 eDiscovery 平台越來越受歡迎，讓使用雲端解決方案上傳、檢閱及製作資訊成為可能，而不需要與內部部署軟體解決方案相關的資本或營運支出。結果通常是成本降低、規模擴大、速度加快。然而，許多法律團隊和律師事務所偏好內部部署功能，或有相關的法規要求。最佳的端對端 eDiscovery 平台可讓組織選擇最適合其業務需求的雲端、內建、混合或隨選組態。

使用端對端 eDiscovery 平台的主要優點包括

端對端流程管理

利用整合式端對端技術，從法律保留與保存到收集、早期案件評估、分析、審查與製作，消除低效率與不必要的成本。

工作流程自動化

以完全自動化的智慧型工作流程取代耗時、易出錯且成本高昂的手動流程。這可讓法律團隊管理大量資料，同時快速浮現更多相關資訊，並改善整理和審查流程。主題專家現在可以從繁重的資訊收集和初步文件審查活動中解放出來，專注於其角色中價值更高的分析和協商要素。

降低成本

透過利用先進人工智慧與機器學習的力量，eDiscovery 工具可快速排除重複與不相關的文件，進而降低檢閱成本。

更快取得成果

簡化工作流程，以快速存取可能相關的資料，讓審查團隊和調查人員能夠更快找到事實、更快做出決策、決定案件策略，並遵守通常很嚴格的截止期限 - 不論是法院、監管機構或與對方律師協定的期限。

資料保護與安全

透過基礎架構、應用程式和網路層的多重防禦措施，保護特權和機密資訊。最佳端對端 eDiscovery 解決方案可提供平台內資料保護與安全功能，並透過雲端資料備份與保存避免資料遺失。此平台提供持續的稽核追蹤，以防塗改和遺失資訊。此外，RegEx 模式偵測可識別敏感個人資訊，並確保其安全，以符合資料隱私權法律。

雲端擴充能力

在雲端進行端對端 eDiscovery 流程，以確保可用性和可擴充性，同時消除基礎結構成本，並減少內部人員對時間密集型任務的支援。

eDiscovery 解決方案有哪些功能？

您會在最佳 eDiscovery 軟體中發現許多關鍵元件。

與現有系統整合
對於企業而言，將 eDiscovery 解決方案連接到現有的內容管理系統，可在源頭進行無縫 eDiscovery，將處理敏感資料的相關風險降至最低。
整合式進階分析
關鍵字搜尋和過濾文件屬性 (例如 MIME 類型、修改日期、建立日期、所有者等) 是 eDiscovery 的基本工具。它們必須功能強大、直觀且靈活。
整合式資料可視化
如果沒有互動式通訊地圖，要瞭解數以千計電子郵件之間的關係是一項艱鉅的任務。最佳的 eDiscovery 解決方案除了可視化其他關鍵的元資料屬性 (例如隨時間變化的活動) 外，還會繪出寄件者/收件者模式。
整合式預測編碼與機器學習
預測性編碼（又稱為技術輔助審查或 TAR）將 AI 帶入法律審查，可掃描廣泛的資料集，並根據先前的學習提出可能相關的 ESI。預測性編碼作為一種合法的審查手段，已被世界各地的法院廣泛接受和認可。
整合編輯和製作能力
機密或其他敏感/個人資料經常出現在 eDiscovery 中。此類資訊需要先經過編輯，才能製作成符合業界標準的輸出。

法規遵循與 eDiscovery 義務

eDiscovery 常常與複雜的法律和法規重疊，而這些法規會因地而異。企業必須遵循聯邦民事訴訟程序規則 (Federal Rules of Civil Procedure, FRCP)、各州特定要求及國際法規等來源的指引。

這些規則可以設定嚴格的截止期限、要求保存特定類型的資料，以及指定資訊的共用方式。瞭解它們對於在 eDiscovery 過程中保持合規性至關重要。

跨境電子取證

跨國經營又增加了另一層複雜性。不同地區有各自的法律制度、資料保護法規和文化期望。一個常見的挑戰是美國證據開示規則與國際隱私權法律之間的衝突。

舉例來說，歐盟的「一般資料保護規範」(GDPR)對個人資料的轉移和處理有嚴格的限制，這可能與美國廣泛的發現義務有所衝突。組織需要明智的策略來遵循這兩套規則，而不破壞其中任何一套。

特定產業的考量

每個產業都面臨各自的 eDiscovery 障礙。例如，醫療保健提供者必須根據 1996 年健康保險可攜性與責任法案 (Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996，簡稱HIPAA) 保護病患資料，而金融機構則必須符合嚴格的銀行法規。瞭解適用於您產業的特定規則，有助於形成既合规又有效的 eDiscovery 作業方式。

eDiscovery：越來越多的業務使用案例

eDiscovery 所涉及的軟體和流程的可轉移性越來越高，因為業務的許多方面都需要更強大的資料管理和控制。例如，內部調查在蒐集和審查 ESI 時，與訴訟有許多相同之處。簡單來說，eDiscovery 就是在民事訴訟過程中整理與分享 ESI。調查可視為對 ESI 的檢閱與分析，以建立與可能永遠不會進入訴訟程序或與訴訟程序完全無關的事項相關的事實。

調查是幾乎每家企業都在快速增加的領域，幾乎影響每一行業。現代企業內有三個主要的調查方向：

內部調查

這是一個廣泛的調查類別，涵蓋網路安全、智慧財產權竊取、詐欺、內部威脅，以及人力資源和員工事務等等。

法規與合規

組織必須因應不斷成長與演進的政府、半政府及產業法規環境。此外，隨著 GDPR 和 CCPA 等與主體權利請求 (SRR) (包括 DSAR) 具體相關的立法，以及有效回應資訊自由 (FOI) 請求的需求，資料保護和資料隱私權也成為日益增長的領域，這兩個領域都需要與 eDiscovery 複審工作流程十分相似的工作流程。

盡職調查

此類別的調查範圍可從合併和收購前到 Csuite 審查，再到第三方合約管理。

現代的 ESI 調查非常重要，而且要求極高。儘管如此，由於時間縮短和 ESI 資料激增，調查團隊越來越難找出揭露真實故事的關鍵事實。最新一代的 eDiscovery 解決方案可輕鬆適應最嚴謹的調查需求。

eDiscovery 中的 AI 是如何演進的？

過去十年來，人工智慧在 eDiscovery 的應用已有長足的進展。早期的工具依賴基本的關鍵字搜尋和簡單的檔案處理。技術輔助審閱 (Technology-Assisted Review, TAR 1.0) 也稱為預測性編碼，可讓法律團隊在樣本文件上訓練演算法，從更大的資料集中找出相關資訊，減少人工審閱時間。

TAR 2.0 更進一步推出持續主動學習 (CAL)。該系統不需要事先進行所有訓練，而是會隨著審核人員的工作而學習，在整個審核流程中變得更聰明。

最近，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 已經改變了 AI 支援法律工作的方式。RAG 可讓 AI 系統從指定的文件集中抽取特定文件，並使用該上下文來產生更精確、更相關的回覆。

現在，最新的創新浪潮使用大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 和生成式人工智能 (Generative AI)。這些工具可以理解法律概念、從複雜的檔案中擷取關鍵細節、找出隱藏的關聯，甚至草擬早期的案件分析 - 重塑法律團隊處理審閱、分析和準備的方式。

eDiscovery 的未來

人工智慧與機器學習的進步

人工智慧、機器學習和大型語言模型 (LLM) 正在改變 eDiscovery。這些技術有助於自動化例行性工作並提高精確度，而且這些技術會越來越好。前方有什麼？

更聰明的預測性編碼，可瞭解上下文和細微差異
更多的自然語言處理，讓使用者可以使用日常語言與系統互動
進階分析功能可快速發現模式，並標示關鍵、保密或回應文件
法學碩士處理一審和文件摘要等工作，節省時間和成本

轉向雲端型 eDiscovery

雲端平台可能會成為 eDiscovery 的標準，為組織提供更大的靈活性和擴充性。他們提供

降低基礎設施和維護成本
方便遠端團隊存取
更佳的災難復原與業務持續性
更強大的安全性和頻繁的更新

與資訊治理整合

eDiscovery 將與資訊治理工具更緊密地連結在一起，使主動管理資料變得更容易。這可能包括

在建立文件時自動將其分類
即時合規性追蹤
更順暢的資料保留與刪除程序

實施 eDiscovery 解決方案的最佳實務

建立跨功能的 eDiscovery 團隊

有效的 eDiscovery 取決於法律、IT 和業務單位之間的密切合作。定義明確的角色和責任可確保每個人都瞭解自己的角色。這種團隊合作有助於將技術能力與法律需求和整體業務目標相結合。

建立標準化流程

組織應制定明確的文件化程序來管理電子資料 - 從最初的保存到最終的製作。這些工作流程應包括品質檢查和保管鏈文件，以保護證據的完整性。

持續訓練與教育

由於技術和法律規則都在不斷變化，因此定期的訓練是非常重要的。團隊成員需要隨時掌握如何使用 eDiscovery 工具，並履行處理數位證據的法律義務。

追蹤並改善績效

為了保持 eDiscovery 的效率與效益，組織應追蹤關鍵指標，例如處理資料所需的時間、檢閱速度、製作的準確性，以及每個案例的整體成本。定期檢閱這些指標有助於找出需要改進的地方，並向利害關係人展示價值。

管理風險與保險

了解您的保險如何承保 eDiscovery 相關風險非常重要。這包括檢查您的網路保險是否適用於需要取證的違規行為，並探討專為抵銷大規模電子取證工作的成本而設計的保單。

有關 eDiscovery 的常見問題

eDiscovery 的成本通常是多少？

根據資料量、案件複雜性和使用的工具，eDiscovery 的成本差異很大。支出包括軟體授權、儲存和處理費等直接成本，以及員工時間、訓練和基礎設施等間接成本。

許多組織發現，投資於強大的 eDiscovery 解決方案，隨著時間的推移，可透過提高效率和減少外部法律顧問費用，大幅節省成本。高效率的工具可減少手動工作、加快流程，並降低外部法律顧問的費用。選擇不需要廣泛認證且有專家支援的使用者友善平台，也有助於降低成本。

不適當的 eDiscovery 作法會有什麼後果？

不良的 eDiscovery 作業方式可能會導致嚴重的風險，包括：

法院制裁或罰款
假設遺失資料會對陪審團造成傷害的指示
聲譽損害
較高的訴訟費用
在嚴重的情況下，可能會受到刑事處罰

組織如何在訴訟發生前為 eDiscovery 做好準備？

積極主動是關鍵。準備工作應包括：

建立強大的資訊治理政策
建立並測試合法持有程序
訓練員工如何管理及保護資料
與可靠的 eDiscovery 供應商建立關係
定期更新工具和流程，以跟上不斷變化的法律和技術標準

為什麼需要 eDiscovery 解決方案？

簡而言之，eDiscovery 的能力是現代民事訴訟實務的必要條件。這幾乎是不可能手動達成的，尤其是在成本和時間都是重要因素的情況下。要在日益數位化的複雜世界中有效履行專業與法律義務，唯一的方法就是透過先進的 AI 驅動端對端 eDiscovery 平台。

這不僅僅是因為利用科技更有效率、更具成本效益。在民事訴訟案件中，如果組織及其律師無法有效管理及提供資料，法院可能會處以罰金及/或制裁。

OpenText 在 eDiscovery 解決方案中的角色

OpenText 的智慧型法律平台是一套靈活的 AI 驅動解決方案，專為支援 eDiscovery 流程的每個階段而設計。它結合了先進的技術與專家服務，協助法律團隊更有效率地工作、管理風險，並滿有信心地履行法律與法規義務。

無論是以內部部署、雲端部署或混合模式部署，該平台均可從任何地方以任何速度處理任何類型的資料，在整個 eDiscovery 生命週期中提供可靠的端對端支援。

透過 OpenText，法律團隊可以

以合理的方式收集、保存和處理電子儲存資訊 (ESI)，包括在需要時透過鑑識方法。
快速發現關鍵事實，以支援訴訟和調查。
自動化工作流程以降低風險並提高準確性。
利用先進的分析、多種 TAR 工作流程選項和生成式 AI 加速文件審閱。
透過整合式、可擴充的 eDiscovery 功能，獲得全面的可見性與控制。

識別、收集和早期個案評估 (ECA)

在 EDRM 的左側，OpenText eDiscovery 負責關鍵的早期任務，例如企業搜尋、資料收集和處理。

其強大的搜尋工具可協助團隊從各個系統中快速找到並收集相關資訊。由於採用分散式架構，該平台可同時從多個來源收集資料，包括電子郵件伺服器、網路磁碟機、雲端儲存和本機裝置，同時保留詳細的保管鏈。

它還可以處理數百種檔案類型，包括 PST 和 ZIP 檔案等複雜類型，而不會改變原始資料。

先進的過濾和分析工具可讓法律團隊集中處理重要內容，排除不相關或特權內容。這種早期個案評估有助於團隊從一開始就瞭解他們要處理的問題，從而制定更聰明的策略和更精確的預算。

進階分析與檢閱

OpenText eDiscovery 還可透過先進的分析、機器學習和 OpenText eDiscovery Aviator GenAI 功能，簡化並加強文件檢閱與分析。

法律團隊可從多種技術輔助審閱 (TAR) 工作流程中選擇，根據相關性排定文件的優先順序 - 加快審閱速度、提高準確性並降低成本。

視覺分析可協助審核人員快速發現大型資料集中的模式和關係，而內建的品質控制工具則可確保各審核團隊的一致性。

該平台也支援原生音訊與視訊檔案審查，讓使用者可以搜尋、檢視、分析及刪除多媒體檔案與謄本，而無需離開平台介面。

當需要製作文件時，OpenText 可讓您輕鬆建立各種格式的訴訟就緒交付文件。此平台支援可自訂的 Bates 編號、保密品牌、特權記錄自動化，以及所有主要審查工具的載入檔案建立，確保符合法院規定的標準。

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