Logikcull

ดึงข้อมูลจาก Slack, Google Workspace และ Microsoft 365 เข้ามาทำ eDiscovery ได้ในคลิกเดียว

Contact for pricing United States
ไปที่เว็บไซต์ ↗

ในคดีความของสหรัฐฯ eDiscovery (การเปิดเผยพยานหลักฐานอิเล็กทรอนิกส์) เป็นต้นทุนก้อนใหญ่ที่แน่นอน ต้องดึงอีเมลหลายแสนฉบับและข้อความหลายล้านรายการออกมา ทำ deduplication คัดกรอง ติดป้าย และส่งออก วิธีดั้งเดิมต้องจ้างผู้ให้บริการเฉพาะทางภายนอก คดีเดียวเผาเงินหลักแสนดอลลาร์สหรัฐเป็นเรื่องปกติ Logikcull เดินอีกเส้นทางหนึ่ง คือทำให้ทั้งกระบวนการเป็นอัตโนมัติจนผู้ช่วยทนายทำเองได้

จุดเด่นของฟังก์ชันและสถานการณ์การใช้งาน

ครอบคลุมสี่ด้าน ได้แก่ การทำ eDiscovery อัตโนมัติแบบครบวงจร การแจ้งและติดตาม legal hold (คำสั่งเก็บรักษาพยานหลักฐาน) การจัดการคำร้องขอเปิดเผยข้อมูลภาครัฐแบบ FOIA (รวมการปิดบังข้อมูลเป็นชุดและการตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคล) และการรวบรวมข้อมูล โดยเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลมากกว่า 29 แหล่งโดยตรง รวมทั้ง Slack, Google Workspace และ Microsoft 365

ส่วนของ AI เรียกว่า ASK ซึ่งทางการนิยามว่าเป็นเอนจิน generative AI ของตนเองสำหรับค้นหาข้อเท็จจริงและสังเคราะห์ข้อมูล การใช้งานจริงคือถามกองเอกสารด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น "ในอีเมลชุดนี้มีข้อเท็จจริงสำคัญเรื่องการปรับราคาบ้าง" หรือ "ช่วยสรุปไทม์ไลน์ให้หน่อย" ความหมายต่อทนายจึงตรงมาก สิ่งที่แต่ก่อนต้องให้คนทั้งทีมอ่านจนจบถึงจะรู้ ตอนนี้ถามผ่านรอบแรกก่อนแล้วค่อยตัดสินใจว่าจะลงลึกกับเอกสารกี่ร้อยฉบับ

ลูกค้ามีทั้งเทศบาลเมือง Boston, สำนักงานกฎหมาย Baker Donelson, University of Michigan, Epic Games ตลอดจนหน่วยงานภาครัฐอย่างเมือง Baltimore และ New York City จากรายชื่อจะเห็นได้ว่าอัตราการเจาะเข้าภาครัฐและหน่วยงานสาธารณะไม่น้อย ฟังก์ชัน FOIA นั้นมีอยู่ก็เพื่อการนี้

ปัจจุบันบริษัทอยู่ภายใต้ Reveal Data ผู้อ่านชาวไทยควรทราบว่า eDiscovery ผูกกับระบบคดีความของสหรัฐฯ อย่างลึกซึ้ง กระบวนพิจารณาคดีแพ่งของไทยไม่มีขั้นตอนการเปิดเผยพยานหลักฐานแบบเดียวกัน สถานการณ์ใช้งานโดยตรงจึงได้แก่ ผู้ประกอบการไทยที่มีคดีในสหรัฐฯ ถูกลูกค้าสหรัฐฯ ขอให้ร่วมมือในการสอบสวน หรือการสอบสวนภายในของกลุ่มบริษัทข้ามชาติ นอกจากนี้การปิดบังข้อมูลเป็นชุดและการตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคลยังใช้ได้เมื่อต้องจัดการคำร้องขอเข้าถึงข้อมูลภายใต้กฎหมาย PDPA

ฟีเจอร์เด่น

  • eDiscovery อัตโนมัติครบวงจร ทั้งรวบรวม ประมวลผล ตรวจสอบ และส่งออก
  • แจ้ง เตือน และติดตามคำสั่ง legal hold
  • จัดการคำร้อง FOIA และการเปิดเผยข้อมูลภาครัฐ พร้อมปิดบังข้อมูลเป็นชุดและตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคล
  • เชื่อมต่อโดยตรงกับ Slack, Google Workspace, Microsoft 365 และแหล่งข้อมูลกว่า 29 แหล่ง
  • Logikcull AI "ASK" ค้นหาข้อเท็จจริงและไทม์ไลน์ด้วยภาษาธรรมชาติ
  • บริการบนคลาวด์ ไม่ต้องสร้างสภาพแวดล้อมประมวลผลเอง

ข้อดี

  • ดึงกระบวนการที่เดิมต้องจ้างผู้ให้บริการภายนอกกลับมาทำในองค์กร โครงสร้างต้นทุนต่างกันโดยสิ้นเชิง
  • ความสามารถในการเชื่อมต่อเครื่องมือทำงานร่วมบนคลาวด์แข็งแรง ไม่ต้องส่งออกข้อความ Slack ด้วยมืออีก
  • ASK ใช้ภาษาธรรมชาติดึงประเด็นสำคัญออกมาก่อนได้ ช่วยตัดสินใจว่าจะทุ่มกำลังคนไปที่เอกสารชุดไหน

ข้อเสีย

  • ไม่เปิดเผยราคา ต้นทุนจริงต้องพูดคุยก่อนถึงจะรู้
  • eDiscovery ผูกกับระบบคดีความสหรัฐฯ คดีในประเทศไทยใช้ไม่ได้
  • การปิดบังอัตโนมัติและบทสรุปจาก AI ยังต้องให้ทนายทบทวน ใช้เป็นผลงานส่งมอบโดยตรงไม่ได้

กรณีการใช้งาน

  • การเปิดเผยพยานหลักฐานอิเล็กทรอนิกส์และตรวจสอบเอกสารในคดีสหรัฐฯ
  • รวบรวมและเก็บรักษาข้อมูลสำหรับการสอบสวนภายในของบริษัทข้ามชาติ
  • หน่วยงานภาครัฐจัดการคำร้องขอเปิดเผยข้อมูลและปิดบังข้อมูลส่วนบุคคล
  • การส่งข้อมูลให้ความร่วมมือเมื่อผู้ประกอบการไทยเผชิญการสอบสวนจากลูกค้าหรือหน่วยงานกำกับดูแลของสหรัฐฯ

บันทึกบรรณาธิการ

จุดขายแรกสุดของ Logikcull คือ "eDiscovery ไม่ควรเป็นเรื่องที่มีแต่สำนักงานใหญ่ๆ เท่านั้นที่เล่นได้" จุดยืนนี้ผมเห็นด้วยมาตลอด พอเพิ่ม AI เข้าไปมันตอบคำถามที่ใหญ่กว่า นั่นคือเมื่อพยานหลักฐานอยู่ใน Slack และ Google Drive กระบวนการทางกฎหมายจะตามให้ทันได้อย่างไร สำหรับผู้อ่านชาวไทย ประเด็นสำคัญไม่ใช่การเอามาใช้ แต่คือการเข้าใจเรื่องหนึ่ง ทุกประโยคในซอฟต์แวร์สื่อสารภายในบริษัทของคุณ ล้วนเป็นพยานหลักฐานที่ถูกดึงออกมาในคดีข้ามชาติได้

คำถามที่พบบ่อย

บริษัทไทยจำเป็นต้องใช้เครื่องมือ eDiscovery ไหม

คดีในประเทศใช้ไม่ได้ เพราะกระบวนพิจารณาคดีแพ่งของไทยไม่มีขั้นตอนการเปิดเผยแบบสหรัฐฯ สถานการณ์ที่ได้ใช้จริงมีสามแบบ คือถูกฟ้องหรือฟ้องในสหรัฐฯ ถูกลูกค้าหรือหน่วยงานกำกับดูแลของสหรัฐฯ ขอให้ร่วมมือในการสอบสวน และการสอบสวนภายในของกลุ่มบริษัทข้ามชาติ นอกจากนี้การปิดบังข้อมูลเป็นชุดและการตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคลยังใช้ได้เมื่อจัดการคำร้องของเจ้าของข้อมูลภายใต้ PDPA

บทสรุปที่ ASK สร้างออกมานำไปใช้ได้เลยไหม

ไม่ได้ ต้องมองเป็นการกรองรอบแรก generative AI เก่งเรื่องหา "จุดที่ควรดู" เมื่อเอกสารมีปริมาณมาก แต่การชี้ขาดข้อเท็จจริงสำคัญและการวินิจฉัยเอกสารที่มีเอกสิทธิ์ (privilege) ต้องเป็นความรับผิดชอบของทนาย วิธีใช้ที่ถูกต้องในทางปฏิบัติคือย่นขอบเขตการตรวจสอบด้วยคน ไม่ใช่แทนที่การตรวจสอบด้วยคน

เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง

實價雷達 HouseTW

เว็บไซต์ค้นหาข้อมูลราคาบ้านฟรีในไต้หวัน ที่รวมประกาศราคาซื้อขายจริง 3.49 ล้านรายการ พร้อมปักหมุดความเสี่ยงเรื่องดินเหลว รอยเลื่อน และน้ำท่วม ไว้บนแผนที่เดียวกัน

ฟรี แนะนำ Taiwan 4.6

Profet AI

แพลตฟอร์ม AutoML สำหรับอุตสาหกรรมการผลิตจากไต้หวัน

เสียเงิน Taiwan 4

Cubo AI

กล้อง AI เฝ้าดูทารกอัจฉริยะที่พัฒนาโดยทีมงานไต้หวัน

เสียเงิน Taiwan 4.4

Whoscall

แอป AI ระบุตัวตนสายเรียกเข้าและป้องกันมิจฉาชีพ พัฒนาโดยทีมงานไต้หวัน

ฟรีเมียม Taiwan 4.5

Claude

AI ผู้ช่วยจาก Anthropic ที่โดดเด่นด้านการประมวลผลข้อความยาวๆ และการสนทนาที่ปลอดภัย

ฟรีเมียม แนะนำ 4.7

Microsoft Dragon Copilot

ผู้ช่วย AI การแพทย์ที่ Microsoft รวม Nuance DAX กับ Dragon เดินสายระบบโรงพยาบาลใหญ่

ติดต่อสอบถาม

繁體中文版 →