В процессе ручного поиска документов в больших массивах данных возникают несколько ключевых проблем:

Трудоемкость и время:

    – Ручной поиск требует значительного количества времени, особенно когда речь идет о больших объемах данных. Это может отвлечь ресурсы от более важных задач, таких как анализ и интерпретация информации.

В большинстве случаев, в ходе расследования необходимо прочитать и проанализировать многие тысячи документов, даже если анализируется исключительно переписка сотрудника. В случае же, если добавляются другие источники информации – нагрузка при ручном поиске возрастает кратно.

Низкая точность и полнота поиска:

    – Ручной поиск часто приводит к пропуску важных документов или нахождению ненужной информации из-за ошибок в формулировке запросов или ограниченного понимания контекста.

Люди, к сожалению, не совершенны. Когда вам нужно быстро прочитать большое количество документов, через какое-то время фокус вашего внимания размывается и вместе с этим возрастает вероятность пропустить что-то по-настоящему важное.

Сложность в управлении и организации результатов:

    – После поиска документы необходимо организовать и проанализировать, что может быть сложной задачей без автоматизированных инструментов.

Релевантные документы мало найти, необходимо правильным образом их организовать и подготовить для дальнейшего использования. Если речь идет о трех-четырех документах – с этим можно справиться в ручном режиме, если речь идет о десятках документов – это уже сложнее. В случае же, если мы говорим про сотни и тысячи документов – правильно организовать и подготовить их в ручном режиме за разумные сроки практически невозможно.

Проблемы с безопасностью и конфиденциальностью:

    – При ручном поиске может возникнуть риск утечки конфиденциальной информации или несанкционированного доступа к документам.

Предположим, документы, которые вы исследуете, планируются для дальнейшего представления в суде и раскрытия. Как можно полноценно убедиться, что документы, которые вы планируете передавать другой стороне судебного процесса не содержат ничего лишнего? Например, упоминания клиентов, которые не имеют отношения к данному делу. Для этого необходимо не только полностью прочитать все предоставляемые документы, но и “замазать” в них все лишнее, сохраняя при этом реестра всех вносимых изменений.

Ограниченные возможности анализа и кластеризации:

    – Ручной поиск не позволяет эффективно группировать документы по темам или выявлять сложные связи между ними, что затрудняет выявление закономерностей и тенденций.

Предположим, необходимо проанализировать большое количество юридических документов, содержащих ссылки на другие документы, при этом нужно данные документы классифицировать.

Решение проблем с помощью систем eDiscovery

Системы eDiscovery предназначены для решения этих проблем следующим образом:

• Автоматизация поиска и анализа:

    – eDiscovery позволяет быстро и точно находить и анализировать документы, используя сложные поисковые запросы и технологии машинного обучения.

• Управление и организация результатов:

    – Эти системы предоставляют инструменты для создания дел, управления поисковыми запросами и организации результатов в структурированном виде.

• Обеспечение безопасности и конфиденциальности:

    – eDiscovery включает функции шифрования, разграничения доступа и ведение журналов для защиты конфиденциальной информации.

• Кластеризация и выявление связей:

    – Используя AI и машинное обучение, eDiscovery может эффективно группировать документы по темам и выявлять сложные связи между ними.

• Эффективное использование времени:

    – Автоматизация процессов поиска и анализа позволяет сэкономить время и ресурсы, которые можно направить на более важные задачи.