Logikcull

Slack၊ Google Workspace၊ Microsoft 365 ၏ အချက်အလက်များကို ကလစ်တစ်ချက်ဖြင့် ဆွဲယူ၍ electronic discovery ပြုလုပ်

Contact for pricing United States

electronic discovery (eDiscovery) သည် အမေရိကန်တရားစွဲဆိုမှုတွင် ပုံသေ ကြီးမားသောကုန်ကျစရိတ်တစ်ခုဖြစ်သည်—စာပေါင်း သိန်းချီ၊ မက်ဆေ့ချ် သန်းချီကို ထုတ်ယူ၊ ထပ်နေသည်များဖယ်၊ စစ်ထုတ်၊ အမှတ်အသားလုပ်၊ ထုတ်ပေးရသည်။ ရိုးရာနည်းလမ်းအရ အထူးဝန်ဆောင်မှုပေးသူထံ အပ်ရ၍ အမှုတစ်ခုလျှင် အမေရိကန်ဒေါ်လာ ခြောက်လုံးဂဏန်း ကုန်သည်မှာ ပုံမှန်ဖြစ်သည်။ Logikcull က အခြားလမ်းကြောင်းကို လျှောက်သည်—လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးကို ရှေ့နေလက်ထောက် ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်အထိ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်သည်။

လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် သင့်လျော်သည့်အခြေအနေများ

၎င်းသည် အပိုင်းလေးခုကို လွှမ်းခြုံသည်—eDiscovery ၏ end-to-end အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ဥပဒေထိန်းသိမ်းအမိန့် (legal hold) ၏ အကြောင်းကြားခြင်းနှင့် ခြေရာခံခြင်း၊ FOIA အစိုးရအချက်အလက်ပွင့်လင်းတောင်းဆိုမှုကိုင်တွယ်ခြင်း (အစုလိုက်ဖုံးအုပ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းအပါအဝင်)၊ နှင့် အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်း—ရင်းမြစ် ၂၉ မျိုးကျော်ကို တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်ပြီး Slack၊ Google Workspace၊ Microsoft 365 တို့ ပါဝင်သည်။

AI အပိုင်းကို ASK ဟုခေါ်ပြီး တရားဝင်ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကိုယ်ပိုင် generative AI အချက်ရှာဖွေမှုနှင့် အချက်အလက်စုစည်း engine ဖြစ်သည်။ လက်တွေ့အသုံးပြုပုံမှာ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် စာတမ်းပုံကို မေးခြင်း—"ဤ email အစုတွင် စျေးနှုန်းချိန်ညှိမှုအကြောင်း ဆွေးနွေးမှု၏ အဓိကအချက်များ ဘာတွေရှိသည်"၊ "အချိန်ဇယားကို ဆွဲထုတ်ပေးပါ"။ ရှေ့နေအတွက် ဤသည်၏အဓိပ္ပာယ်မှာ တိုက်ရိုက်ဖြစ်သည်—ယခင်က လူတစ်စု ဖတ်ပြီးမှ သိရသည့်အရာကို ယခု ဦးစွာ တစ်ကြိမ်မေး၍ မည်သည့်စာတမ်း ရာဂဏန်းကို အသေးစိတ်ကြည့်ရမည် ဆုံးဖြတ်နိုင်ခြင်းဖြစ်သည်။

ဖောက်သည်များတွင် Boston မြို့တော်၊ Baker Donelson ရှေ့နေအဖွဲ့၊ Michigan တက္ကသိုလ်၊ Epic Games နှင့် Baltimore နှင့် New York City စသည့်အစိုးရအဖွဲ့အစည်းများ ပါဝင်သည်။ စာရင်းမှ ကြည့်လျှင် ၎င်းသည် အစိုးရနှင့် ပြည်သူ့ကဏ္ဍတွင် ထိုးဖောက်မှုနည်းမနေ—FOIA လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဤအတွက် တည်ရှိခြင်းဖြစ်သည်။

ကုမ္ပဏီသည် ယခု Reveal Data အောက်တွင် ရှိသည်။ မြန်မာဖတ်သူများ သတိပြုရန်—eDiscovery သည် အမေရိကန်တရားစွဲဆိုမှုစနစ်ကို များစွာချည်နှောင်ထားပြီး မြန်မာ၏ တရားမမှုခင်းတွင် သက်ဆိုင်ရာ discovery လုပ်ငန်းစဉ်မရှိသဖြင့် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုသည့်အခြေအနေမှာ—မြန်မာလုပ်ငန်းရှင် အမေရိကန်တွင် တရားစွဲဆိုမှုရှိ၊ အမေရိကန်ဖောက်သည်က စုံစမ်းမှုပူးပေါင်းရန်တောင်းဆို၊ သို့မဟုတ် ပြည်ဖြတ်ကျော်အုပ်စု၏ အတွင်းပိုင်းစုံစမ်းမှုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ၎င်း၏ အစုလိုက်ဖုံးအုပ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ဥပဒေအောက်ရှိ အချက်အလက်တောင်းဆိုမှုကိုင်တွယ်ရာတွင်လည်း အသုံးဝင်သည်။

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

eDiscovery end-to-end အလိုအလျောက်—စုဆောင်း၊ ကိုင်တွယ်၊ စိစစ်၊ ထုတ်ပေး
ဥပဒေထိန်းသိမ်းအမိန့် အကြောင်းကြား၊ သတိပေးခြင်းနှင့် ခြေရာခံ
FOIA/အစိုးရအချက်အလက်ပွင့်လင်းတောင်းဆိုမှုကိုင်တွယ်၊ အစုလိုက်ဖုံးအုပ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းအပါအဝင်
Slack၊ Google Workspace၊ Microsoft 365 စသည့် ရင်းမြစ် ၂၉ မျိုးကျော်ကို တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်
Logikcull AI "ASK"—သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အချက်နှင့် အချိန်ဇယားရှာဖွေ
cloud ဝန်ဆောင်မှု၊ ကိုယ်ပိုင်ကိုင်တွယ်မှုပတ်ဝန်းကျင် တည်ဆောက်ရန်မလို

အားသာချက်များ

မူလက ဝန်ဆောင်မှုပေးသူထံအပ်ရသည့်လုပ်ငန်းစဉ်ကို အတွင်းသို့ ပြန်ယူသဖြင့် ကုန်ကျစရိတ်ဖွဲ့စည်းပုံ လုံးဝကွာ
cloud ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ကိရိယာများ ချိတ်ဆက်နိုင်စွမ်း ခိုင်မာ၍ Slack မက်ဆေ့ချ်များ လက်ဖြင့်ထပ်ထုတ်ရန်မလို
ASK က ဦးစွာ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အဓိကအချက်များ မေးထုတ်နိုင်၍ လူအင်အားကို မည်သည့်စာတမ်းအစုသို့ ထည့်ရမည် ဆုံးဖြတ်နိုင်

အားနည်းချက်များ

စျေးနှုန်း ချမပြုထားဘဲ လက်တွေ့ကုန်ကျစရိတ်ကို ဆွေးနွေးပြီးမှ သိရ
eDiscovery သည် အမေရိကန်တရားစွဲဆိုမှုစနစ်ကို ချည်နှောင်ထား၍ မြန်မာဒေသတွင်းအမှုများ အသုံးမပြုနိုင်
အလိုအလျောက်ဖုံးအုပ်ခြင်းနှင့် AI အနှစ်ချုပ်ကို ရှေ့နေ ပြန်စစ်ရဆဲ၍ ထုတ်ပေးစာတမ်းအဖြစ် တိုက်ရိုက်မယူနိုင်

အသုံးပြုမှုများ

အမေရိကန်တရားစွဲဆိုမှု၏ electronic discovery နှင့် စာတမ်းစိစစ်ခြင်း
ပြည်ဖြတ်ကျော်လုပ်ငန်း အတွင်းပိုင်းစုံစမ်းမှု၏ အချက်အလက်စုဆောင်းခြင်းနှင့် ထိန်းသိမ်းခြင်း
အစိုးရအဖွဲ့အစည်း အချက်အလက်ပွင့်လင်းတောင်းဆိုမှုကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ဖုံးအုပ်ခြင်း
မြန်မာလုပ်ငန်းရှင် အမေရိကန်ဖောက်သည် သို့မဟုတ် ကြီးကြပ်ရေးအဖွဲ့ စုံစမ်းမှုကို ရင်ဆိုင်ချိန် အချက်အလက်ပူးပေါင်းခြင်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

Logikcull ၏ အစောဆုံးရောင်းချက်မှာ "eDiscovery ကို အဖွဲ့ကြီးများသာ ကစားနိုင်ရန်မဟုတ်" ဖြစ်ပြီး ဤရပ်တည်ချက်ကို ကျွန်ုပ် အမြဲ သဘောတူသည်။ AI ထည့်ပြီးနောက် ၎င်းသည် ပိုကြီးသည့်မေးခွန်းတစ်ခုကို ဖြေသည်—သက်သေအားလုံး Slack နှင့် Google Drive ထဲတွင်ရှိသောအခါ ဥပဒေလုပ်ငန်းစဉ်က မည်သို့လိုက်မီရမည်။ မြန်မာဖတ်သူများ ဤကိရိယာကို ကြည့်ရာတွင် အဓိကမှာ အသုံးပြုရန်မဟုတ်ဘဲ တစ်ခုနားလည်ရန်ဖြစ်သည်—သင့်ကုမ္ပဏီအတွင်း ဆက်သွယ်ရေးဆော့ဖ်ဝဲထဲရှိ စကားတိုင်းသည် ပြည်ဖြတ်ကျော်တရားစွဲဆိုမှုတွင် ဆွဲထုတ်နိုင်သည့် သက်သေဖြစ်သည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

မြန်မာကုမ္ပဏီများ eDiscovery ကိရိယာ လိုအပ်ပါသလား။

ဒေသတွင်းတရားစွဲဆိုမှုတွင် အသုံးမပြုနိုင်—မြန်မာ၏ တရားမမှုခင်းတွင် အမေရိကန်ပုံစံ discovery လုပ်ငန်းစဉ်မရှိ။ တကယ်အသုံးပြုရမည့်အခြေအနေ သုံးမျိုးရှိသည်—အမေရိကန်တွင် တရားစွဲခံရ သို့မဟုတ် တရားစွဲ၊ အမေရိကန်ဖောက်သည်/ကြီးကြပ်ရေးအဖွဲ့က စုံစမ်းမှုပူးပေါင်းရန်တောင်းဆို၊ နှင့် ပြည်ဖြတ်ကျော်အုပ်စု၏ အတွင်းပိုင်းစုံစမ်းမှုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် ၎င်း၏ အစုလိုက်ဖုံးအုပ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ရှာဖွေခြင်းသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်ဥပဒေအောက်ရှိ သက်ဆိုင်သူတောင်းဆိုမှုကိုင်တွယ်ရာတွင်လည်း အသုံးဝင်သည်။

ASK ထုတ်သည့်အနှစ်ချုပ်ကို တိုက်ရိုက်ယူ၍ ရပါသလား။

မရ၊ ပထမအကြိမ်စစ်ထုတ်မှုအဖြစ်သာ ယူပါ။ generative AI သည် စာတမ်းပမာဏများသည့်အခါ "ဘယ်နေရာကြည့်ထိုက်သည်" ကို ရှာဖွေရာတွင် ကျွမ်းကျင်သော်လည်း အဓိကအချက်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အခွင့်ထူးစာတမ်း (privilege) ဆုံးဖြတ်ခြင်းမှာ ရှေ့နေ တာဝန်ယူရမည်။ လက်တွေ့မှန်ကန်သောအသုံးပြုပုံမှာ လူ့စိစစ်မှုနယ်ပယ်ကို ကျဉ်းစေခြင်းဖြစ်ပြီး လူ့စိစစ်မှုကို အစားထိုးခြင်း မဟုတ်ပါ။

သက်ဆိုင်ရာ AI ကိရိယာများ

實價雷達 HouseTW

တရားဝင် အရောင်းအဝယ်မှတ်တမ်း သန်း 3.49 သန်းကို မြေအရည်ပျော်ခြင်း၊ ပြတ်ရွေ့ကြောများနှင့် ရေကြီးအန္တရာယ် မြေပုံများနှင့် ထပ်ပိုးပြသည့် တိုင်ဝမ် အခမဲ့ အိမ်ခြံမြေ ပလပ်ဖောင်း

Free Featured Taiwan 4.6