电子发现解决方案

• 简化文件审查

  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。增加审查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。

• 运行电子发现流程

  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。

• 快速应对监管、政府和内部调查

  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。

• 符合数据隐私合规要求

  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。保持电子发现工作流程的合规性。

• 快速识别和分析外泄数据

  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。

• 通过云优先和混合战略实现现代化

  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。

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