当今的企业面临着越来越大的法律和监管压力。法律团队不再只专注于降低风险，他们应成为战略合作伙伴，为客户带来真正的价值。强大的电子发现流程有助于法律团队保持合规、管理成本和降低风险。能够快速查找、保存和共享正确的电子信息，可以在法律案件或调查中发挥重要作用。良好的电子发现实践还有助于防止因数据处理不当而受到处罚，并表明组织正在真正努力履行其法律责任。

Q: 什么是电子发现参考模型（EDRM）？

电子发现参考模型 (EDRM) 是一个帮助组织规划和管理其电子发现流程的框架。它将整个过程分为几个清晰的阶段，从信息治理开始（通常称为模型左侧的"" ），依次经过识别、保存、收集、处理、审查、分析、制作和展示电子证据等步骤（右侧的"" ）。虽然这些阶段通常按顺序进行，但这一过程也可以是迭代和灵活的。每个步骤都以之前的步骤为基础，帮助团队保持有序、高效，并在法律上站得住脚。使用 EDRM 有助于确保以一致的方法处理电子证据，同时节省时间和降低成本。

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概述

电子发现，通常称为 eDiscovery 或 e-discovery，是指识别、收集、保存、审查和交换电子存储信息 (ESI) 以在法律诉讼中用作证据的过程。在当今的数字化商业环境中，几乎所有的企业通信和文件都以电子形式存在，有效的电子发现已成为各种规模组织的关键运营必需品。

eDiscovery

电子发现为何重要？

当今的企业面临着越来越大的法律和监管压力。法律团队不再只专注于降低风险，他们应成为战略合作伙伴，为客户带来真正的价值。

强大的电子发现流程有助于法律团队保持合规、管理成本和降低风险。能够快速查找、保存和共享正确的电子信息，可以在法律案件或调查中发挥重要作用。

良好的电子发现实践还有助于防止因数据处理不当而受到处罚，并表明组织正在真正努力履行其法律责任。

电子发现的基本原理

诉讼中的取证过程要求各方交换与案件相关的文件。由于现在大多数文件都是以数字形式创建、存储和交换的，因此这一发现要素被称为电子发现（或称 eDiscovery），并已成为全球法律体系中公认的一部分。

如今，电子发现所涉及的保存、收集、定位、搜索、审查、分析和处理电子存储信息（ESI）的过程适用于民事诉讼之外的更广泛的业务使用案例，包括各种使用案例：应对数据泄露、处理隐私或主体权利请求以及开展内部调查。

电子发现涵盖从电子邮件、文档和数据库到社交媒体帖子、即时消息、视频、音频文件、移动数据以及与之相关的元数据等一切内容。

当今的企业需要处理和分析大量的电子数据，同时还要保持其完整性和真实性。这不是一项小任务，尤其是考虑到格式、地点和访问级别的多样性。

很多时候，团队只专注于将数据分类为相关或不相关，并将审查后的文件（删除保密或敏感信息）发送给对方当事人这一狭隘的任务。但是，如果只关注这一点，就会忽略大局，如发现关键证据、制定办案策略或降低调查风险。

为什么基于纸张的人工发现不再可行？

大约 20 年前，处理组织内的大量数字信息可以通过人工进行管理。

在大数据世界中，这种情况已不复存在。ESI 包括电子邮件、文档、演示文稿、数据库、企业应用程序、语音邮件、音频和视频文件、社交媒体、网络，以及越来越多的聊天和协作平台等。

众所周知，纸质信息的发现成本高、耗时长、资源多，而处理数字信息则使这些挑战变得更加复杂。其结果是，电子发现可能需要更多的时间和预算。

处理现代数字数据时需要考虑哪些因素？

在讨论大数据时，专家们经常谈到信息的数量、速度、种类和真实性。在进行电子发现时，您需要考虑：

卷数
ESI 可轻松创建同一文件的多个版本。大多数组织很快就会发现自己有多个版本的文件存储在组织内部的不同位置，有时还存储在组织外部的承包商、供应商和客户那里。

速度
如今，与每家公司合作的渠道数量呈爆炸式增长。这些渠道不仅包括企业系统和数据库，还包括电子邮件、移动设备、网络以及越来越多的社交媒体渠道。在 COVID-19 大流行期间，聊天和协作平台的使用有所增加。生成式人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLM）在日益多样化的业务任务中的使用迅速加快，标志着现代组织产生的 ESI 又一次急剧增加。

多样性
说到 ESI 的种类，主要有两大挑战。首先，信息是以其创建时的系统或应用程序的本地格式存在的，这就要求电子发现流程将不同的文件类型整合到一个单一的审查平台中。其次，数据和文件很容易被编辑、修改、移动和更新，从而产生同一记录的多个版本，必须对其进行识别、检索和审查。

真实性
由于 ESI 遍布众多系统和渠道，不准确或不完整的数据很容易浮出水面。现代文件带有大量元数据，如创建日期、作者、传输历史和编辑历史，这有助于确定准确性和相关性，但也使识别和审查变得复杂。尽管原始数据的痕迹通常会保留在硬盘驱动器上，但 ESI 也可能被删除或破坏，从而导致重罚。恢复真相是可能的，但通常成本高昂且耗时。

虽然理论上可以使用人工电子取证流程，但面对以各种格式存储在各种内部和外部系统中的可能达数兆字节的数据，这种方法既不实际也不可取。需要专门的电子发现软件和流程，以确保电子发现的时间和成本不会与诉讼事项的重要性和价值不成比例。

电子发现中的常见挑战

管理数据量、种类和速度

企业要处理跨越多种平台和格式的海量数据。这包括数据库中的结构化数据、文档和电子邮件中的非结构化数据，以及社交媒体和协作工具中的半结构化数据。挑战不仅在于处理这些数据，还在于有效地识别和提取相关信息。

平衡电子发现与数据隐私

GDPR 和 CCPA 等隐私法要求公司在电子发现过程中保护个人数据。这意味着要采取措施保护敏感信息的安全，遵守跨境数据传输规则，并在收集和审查内容时保持合规。

成本管理

与电子发现相关的成本可能很高，包括技术、存储、处理和审查。为了降低成本而又不偷工减料，企业应使用智能工作流程和工具（如电子发现人工智能），这有助于减少人工操作，限制风险，同时保持可防御的流程。

电子发现流程何时开始？

电子取证从合理预期诉讼开始，一直持续到数字证据呈堂为止。这一过程非常复杂，因为必须识别、保存和制作的数字信息数量庞大，种类繁多。

随着数据类型的增多，ESI 变得越来越动态。保存原始内容和元数据对于避免日后在诉讼中被索回或篡改至关重要。同时，必须剔除不相关的数据，而受数据隐私要求限制的特权信息、机密信息和个人信息，则必须在制作前加以仔细保护或编辑。

什么是电子发现参考模型（EDRM）？

电子发现参考模型 (EDRM)是一个帮助企业规划和管理电子发现流程的框架。

它将这一过程分为几个清晰的阶段，从信息管理开始（通常称为模型的 "左侧"），依次经过识别、保存、收集、处理、审查、分析、制作和展示电子证据等步骤（"右侧"）。

虽然这些阶段通常按顺序进行，但这一过程也可以是迭代和灵活的。每个步骤都以之前的步骤为基础，帮助团队保持有序、高效，并在法律上站得住脚。使用 EDRM 有助于确保以一致的方法处理电子证据，同时节省时间和降低成本。

有效电子发现战略的关键组成部分

信息治理和数据管理

为了保持对电子数据的控制，企业需要制定明确的政策，规定如何创建、存储、使用和删除信息。这是电子发现的基础。

良好的信息治理有助于减少发现过程中需要审查的数据量，降低存储成本，提高效率，并确保符合法律要求。

法律保留（或诉讼保留）管理

当预计会发生法律案件时，北美的组织必须保存任何可能相关的电子信息。

这意味着要确定可能拥有这些信息的人（保管人），通知他们保留这些信息，并停止任何可能自动删除这些信息的系统。正确管理法律持有量需要正确的工具和清晰的流程，以保持合规性。

什么是电子发现软件？

电子发现软件可帮助法律、合规和 IT 团队定位、收集、审查和管理在法律事务、调查或监管请求中可能用作证据的电子信息。通过自动化和简化关键步骤，这些解决方案可以缩短时间并降低复杂性，从而更快、更容易地查找、组织、保存、审查和生成相关数据，无论这些数据位于何处。

该软件可处理电子邮件、文档、聊天信息、元数据等各种内容，同时还能保持法律上的可辩护性。它使团队能够搜索、过滤和筛选大量企业数据，剔除无关信息，从而减少审查工作量和成本。最有效的电子取证工具还能进一步实现常见任务的自动化，提高准确性，降低遗漏关键数据或无意中提供机密或保密信息的风险。

电子发现软件有哪些优势？

根据组织的规模和优先级，整个电子发现流程或其中的某些环节都可以在内部有效处理--只要有正确的电子发现解决方案。

许多企业部署了用于搜索、识别、筛选和处理的早期案件评估 (ECA) 工具，而对于跟踪关键流程指标的企业法律运营团队来说，报告正变得越来越重要。

常见的模式可能包括内部收集、处理和筛选，由法律服务提供商进行审查，律师事务所负责监督实际诉讼或合规项目本身。

然而，电子发现技术和工作流程的进步使得将整个流程引入企业内部成为可能，这带来了几个明显的好处：

预算的可预测性
与事务性和第三方项目聘用相比，技术和内部人员成本更可预测。
增强工作人员的能力
电子取证工具可为员工提供执行任务所需的能力，而无需依赖第三方。
诉讼准备
特别是在容易出现大量诉讼的行业，内部电子发现可确保公司做好快速反应的准备，并促进业务的顺利运行。
更快、更准确的审查
与人工审核相比，配备人工智能、预测分析和机器学习功能的电子发现解决方案能更快、更准确地找到相关信息。
满足合规要求
最好的电子发现软件应附带服务水平协议，以满足特定行业的合规要求。

什么是端到端电子发现？

电子发现不是单一的行动，而是一系列相互关联的工作流程。然而，第一代电子发现软件实际上是一系列点解决方案，旨在解决EDRM 框架的一个特定方面。这在许多情况下导致了解决方案的重叠和信息孤岛。

如今，现代平台可在单一集成系统内对整个电子发现流程进行端到端管理。最好的平台集中了技术、工作流程和专业知识，支持从数据收集和处理到分析、审查和生产的每个发现阶段，同时确保每个阶段的控制、可扩展性、灵活性和安全性。

这些规则可以设定严格的最后期限，要求保存某些类型的数据，并规定如何共享信息。了解它们对于在电子发现过程中保持合规至关重要。

先进的人工智能和机器学习是端到端电子发现的核心。由持续主动学习（CAL）驱动的技术辅助审查（TAR）可智能地优先处理最有可能相关的文件，加快审查速度并提高质量，同时大幅降低成本。TAR 还通过透明的收益曲线提供可辩护性，突出说明何时大多数相关文件已经浮出水面，进一步审查将是不相称的。

近年来，基于云的电子发现平台越来越受欢迎，它使使用基于云的解决方案上传、审查和生成信息成为可能，而这种解决方案不需要与内部部署软件解决方案相关的资本或运营支出。这样做的结果往往是成本更低，规模更大，速度更快。不过，许多法律团队和律师事务所更喜欢内部部署功能，或者有这方面的监管要求。最好的端到端 eDiscovery 平台允许企业选择最适合其业务需求的云计算、内部部署、混合或按需配置。

使用端到端电子发现平台的主要优势包括

端到端流程管理

通过集成端到端技术，从法律保留和保存到收集、早期案件评估、分析、审查和制作，消除低效和不必要的成本。

工作流程自动化

以完全自动化的智能工作流程取代耗时、易出错且成本高昂的人工流程。这使法律团队能够管理海量数据，同时快速显示更多相关信息，并改进整理和审查流程。主题专家现在可以从费力的信息收集和初步文件审查活动中解脱出来，专注于其职责中价值更高的分析和谈判内容。

降低成本

通过利用先进的人工智能和机器学习功能，电子发现工具可以快速消除重复和不相关的文件，从而降低审查成本。

更快取得成果

简化工作流程，快速访问潜在的相关数据，使审查团队和调查人员能够更快地找到事实，更快地做出决策，确定案件策略，并满足通常非常严格的截止日期要求--无论是法院、监管机构规定的，还是与对方律师商定的。

数据保护和安全

在基础设施、应用程序和网络层采用多层面防御措施，保护特权信息和机密信息。最好的端到端电子发现解决方案可提供平台内数据保护和安全功能，并通过基于云的数据备份和保存避免数据丢失。该平台提供持续的审计跟踪，以防止信息被篡改和丢失。此外，RegEx 模式检测可识别敏感个人信息并确保其安全，以符合数据隐私法的规定。

云可扩展性

在云中执行端到端电子发现流程，确保可用性和可扩展性，同时消除基础设施成本，减少内部人员对时间密集型任务的支持。

电子发现解决方案有哪些特点？

最好的电子发现软件有许多关键组件。

与现有系统集成
对于企业来说，将电子发现解决方案与其现有的内容管理系统连接起来，可以在源头实现无缝电子发现，最大限度地降低与处理敏感数据相关的风险。
综合高级分析
关键字搜索和过滤文档属性（如 MIME 类型、修改日期、创建日期、所有者等）是电子发现的基础工具。它们必须功能强大、直观、灵活。
综合数据可视化
如果没有交互式通信地图，要了解数千封电子邮件之间的关系是一项艰巨的任务。最好的电子发现解决方案除了可视化其他关键元数据属性（如随时间变化的活动）外，还能绘制发件人/收件人模式图。
集成预测编码和机器学习
预测性编码（又称技术辅助审查或 TAR）将人工智能引入法律审查，对广泛的数据集进行扫描，并根据先前的学习结果提出可能相关的 ESI。预测编码作为一种合法的审查手段，已被世界各地的法院广泛接受和认可。
综合编辑和制作能力
机密或其他敏感/个人数据经常出现在电子取证中。这些信息在制作成行业标准输出之前需要进行编辑。

监管合规和电子发现义务

电子发现经常与复杂的法律和监管规则重叠，而这些规则因地而异。企业必须遵循《联邦民事诉讼程序规则》（FRCP）、各州具体要求和国际法规等来源的指导方针。

这些规则可以设定严格的最后期限，要求保存某些类型的数据，并规定如何共享信息。了解它们对于在电子发现过程中保持合规至关重要。

跨境电子发现

跨国经营又增加了一层复杂性。不同地区有自己的法律体系、数据保护法规和文化期望。一个常见的挑战是美国的取证规则与国际隐私法之间的冲突。

例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对个人数据的传输和处理做出了严格限制，这可能与美国广泛的发现义务相冲突。企业需要明智的策略来同时遵守这两套规则，而又不违反其中任何一套。

特定行业的考虑因素

每个行业都面临着各自的电子发现障碍。例如，医疗服务提供商必须根据 1996 年《健康保险可携性和责任法案》（"HIPAA"）保护患者数据，而金融机构则必须遵守严格的银行法规。了解适用于您所在行业的具体规则有助于形成既合规又有效的电子发现实践。

电子发现：越来越多的业务使用案例

由于业务的许多方面都需要加强数据管理和控制，电子发现所涉及的软件和流程的可转移性也越来越强。例如，在收集和审查 ESI 方面，内部调查与诉讼有许多相同之处。简单地说，电子发现就是在民事诉讼过程中整理和共享 ESI。调查可被视为对 ESI 的审查和分析，以确定与可能永远不会进入诉讼程序或与诉讼程序完全无关的事项相关的事实。

对于几乎所有企业来说，调查都是一个迅速增长的领域，几乎影响到每一个业务领域。现代企业的调查主要有三个方面：

内部调查

这是一个范围广泛的调查类别，涵盖网络安全、知识产权盗窃、欺诈、内部威胁以及人力资源和员工事务等。

监管与合规

各组织必须对不断增长和演变的政府、准政府和行业监管环境作出反应。此外，随着 GDPR 和 CCPA 等与主体权利请求 (SRR) （包括 DSAR）具体相关的立法以及有效应对信息自由 (FOI) 请求的需要，数据保护和数据隐私成为日益增长的领域，这两个领域都需要与 eDiscovery 审查工作流程非常相似的工作流程。

尽职调查

这类调查的范围包括兼并和收购前的调查、C-suite 审查以及第三方合同管理。

现代 ESI 调查至关重要，要求极高。尽管如此，时间的缩减和 ESI 数据的激增使得调查小组越来越难以找到揭示真实情况的关键事实。最新一代的电子发现解决方案可轻松满足最严格的调查需求。

电子取证中的人工智能是如何发展的？

过去十年间，人工智能在电子发现领域取得了长足的进步。早期的工具依赖于基本的关键词搜索和简单的文件处理。随后出现了技术辅助审查（TAR 1.0），也称为预测编码，它可以让法律团队在样本文件上训练算法，以便在更大的数据集中发现相关信息，从而减少人工审查时间。

TAR 2.0 则通过持续主动学习（CAL）更进一步。该系统不需要预先进行所有培训，而是在审稿人工作的过程中学习，在整个审稿过程中变得更加智能。

最近，检索增强生成技术（RAG）改变了人工智能支持法律工作的方式。RAG 允许人工智能系统从指定的文件集中调取特定文件，并利用上下文生成更准确、更相关的回复。

现在，最新的创新浪潮使用了大型语言模型（LLM）和生成式人工智能。这些工具可以理解法律概念，从复杂的文件中提取关键细节，找到隐藏的联系，甚至起草早期的案件分析，从而重塑法律团队处理审查、分析和准备工作的方式。

电子发现的未来

人工智能和机器学习的进步

人工智能、机器学习和大型语言模型 (LLM) 正在改变电子发现。这些技术有助于实现日常任务自动化并提高准确性，而且只会越来越好。前方有什么？

更智能的预测编码，了解上下文和细微差别
更多的自然语言处理，让用户可以使用日常语言与系统互动
先进的分析功能可快速发现模式并标记关键、保密或回应性文件
法律硕士处理一审和文件摘要等任务，节省时间和成本

向基于云的电子发现转变

基于云的平台很可能成为电子发现的常态，为企业提供更大的灵活性和可扩展性。他们提供

降低基础设施和维护成本
方便远程团队访问
更好的灾难恢复和业务连续性
更强的安全性和频繁的更新

与信息治理相结合

电子发现与信息管理工具的联系将更加紧密，从而使主动管理数据变得更加容易。这可能包括

创建文件时自动分类
实时合规跟踪
更顺畅的数据保留和删除流程

实施电子发现解决方案的最佳实践

建立跨职能的电子发现团队

有效的电子发现取决于法律、IT 和业务部门之间的紧密合作。明确角色和责任，确保每个人都了解自己的职责。这种团队合作有助于使技术能力与法律需求和整体业务目标保持一致。

创建标准化流程

各组织应制定明确、成文的电子数据管理程序--从最初的保存到最终的生产。这些工作流程应包括质量检查和监管链文件，以保护证据的完整性。

持续培训和教育

由于技术和法律规则都在不断变化，因此定期培训至关重要。团队成员需要随时了解如何使用电子发现工具，并履行处理数字证据的法律义务。

跟踪和改进绩效

为了保持电子发现的效率和效果，企业应该跟踪关键指标，如处理数据所需的时间、审查速度、生产的准确性以及每个案例的总体成本。定期审查这些指标有助于确定需要改进的领域，并向利益相关者展示价值。

管理风险和保险

了解您的保险如何承保与电子发现相关的风险非常重要。这包括检查您的网络保险是否适用于需要取证的违规行为，以及探索专门用于抵消大规模电子取证工作成本的政策。

有关电子发现的常见问题

电子发现的成本通常是多少？

根据数据量、案件复杂程度和使用的工具，电子发现的成本差异很大。支出包括软件许可证、存储和处理费用等直接成本，以及员工时间、培训和基础设施等间接成本。

许多组织发现，投资于强大的电子发现解决方案，随着时间的推移，可以通过提高效率和减少外部律师费用来节省大量成本。高效的工具可以减少人工操作，加快流程，降低外部顾问费用。选择用户友好型平台，不需要广泛的认证，并提供专家支持，也有助于降低成本。

不适当的电子发现实践会产生什么后果？

不良的电子发现实践会导致严重的风险，包括

法院制裁或经济处罚
假定缺失数据会对陪审团造成伤害的指示
名誉损害
诉讼费用增加
在严重情况下，可能会受到刑事处罚

组织如何在诉讼发生前为电子发现做好准备？

积极主动是关键。准备工作应包括

制定强有力的信息管理政策
建立和测试合法持有程序
培训员工如何管理和保护数据
与可靠的电子发现供应商建立关系
定期更新工具和流程，以跟上不断变化的法律和技术标准

为什么需要电子发现解决方案？

简而言之，具备电子发现能力是现代民事诉讼实践的必要条件。这几乎不可能通过人工实现，尤其是在成本和时间都是重要因素的情况下。在日益数字化的复杂世界中，有效履行专业和法律义务的唯一途径是通过先进的人工智能驱动的端到端电子发现平台。

这不仅仅是因为利用技术更有效率、更具成本效益。在民事诉讼案件中，如果组织及其律师不能有效管理和提供数据，法院可能会处以罚款和/或制裁。

OpenText 在电子发现解决方案中的作用

OpenText 的智能法律平台是一个灵活的、人工智能驱动的解决方案，旨在为电子发现流程的每个阶段提供支持。它将先进技术与专家服务相结合，帮助法律团队更高效地工作、管理风险并自信地履行法律和监管义务。

无论部署在企业内部、云端还是混合模式中，该平台都能从任何地方以任何速度处理任何类型的数据，为整个电子发现生命周期提供可靠的端到端支持。

借助 OpenText，法律团队可以

合理收集、保存和处理电子存储信息 (ESI)，包括在必要时采用取证方法。
快速发现关键事实，为诉讼和调查提供支持。
自动化工作流程，降低风险，提高准确性。
通过高级分析、多种 TAR 工作流程选项和生成式人工智能，加快文档审核速度。
通过集成、可扩展的电子发现功能获得全面的可视性和控制。

识别、收集和早期个案评估（ECA）

在 EDRM 的左侧，OpenText eDiscovery 负责企业搜索、数据收集和处理等关键的早期任务。

其强大的搜索工具可帮助团队从各个系统中快速查找和收集相关信息。由于采用了分布式架构，该平台可以同时从多个来源（电子邮件服务器、网络硬盘、云存储和本地设备）收集数据，同时保留详细的监管链。

它还能处理数百种文件类型，包括 PST 和 ZIP 文件等复杂文件类型，而不会更改原始数据。

先进的过滤和分析工具可让法律团队专注于重要内容--排除无关内容或特权内容。这种早期案例评估有助于团队从一开始就了解他们要处理的问题，从而制定更明智的战略和更准确的预算。

高级分析和审查

OpenText eDiscovery 还通过高级分析、机器学习和 OpenText eDiscovery Aviator GenAI 功能简化和加强了文档审查和分析。

法律团队可从多个技术辅助审查 (TAR) 工作流程中进行选择，根据相关性对文档进行优先排序，从而加快审查速度、提高准确性并降低成本。

可视化分析可帮助审核人员快速发现大型数据集中的模式和关系，而内置的质量控制工具可确保各审核团队的一致性。

该平台还支持本机音频和视频文件审查，允许用户在不离开平台界面的情况下搜索、查看、分析和编辑多媒体文件和记录誊本。

当需要制作文档时，OpenText 可轻松创建各种格式的诉讼就绪交付成果。该平台支持可定制的贝茨编号、保密品牌、特权日志自动化和所有主要审查工具的加载文件创建，确保符合法院规定的标准。

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