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인공지능 기반의 1st 리뷰 지원 솔루션

Kibit Automator(KAM)는 프론테오가 자체 개발한 인공지능 기반의 리뷰 효율화 솔루션입니다. 이디스커버리 및 데이터 분석 과정에서 연관성이 높은 유효 데이터만 선별하고 싶을 때 활용할 수 있습니다. 샘플 데이터 처리에서부터 자료 분석, QC에 이르기까지 전체 분석 과정을 한 플랫폼에서 처리해 업무 효율을 극대화 할 수 있습니다.

  1. 준비

  2. AI 학습

  3. AI에 의한 분류

  4. 배치

  5. 리뷰

  6. QC

프론테오의 Kibit Automator는 이디스커버리 과정에서 가장 많은 비용이 소요되는 리뷰 과정의 효율성을 극대화해 시간과 비용을 절감해 줍니다. 프론테오가 독자 개발한 인공지능 KIBIT이 수사관, 법조인 등 각 분야의 전문가들의 판단기준을 트레이닝한 소량의 샘플 세트만으로도 전체 자료를 분석해 관련도 높은 순으로 나열합니다. 관련도가 낮은 문서에 대해서는 인공지능이 cut-off 포인트를 찾아 리뷰의 시간과 비용을 절감해줍니다.

  • 소량의 샘플 데이터로 방대한 양의 데이터 처리 가능

    인공지능 기반의 TAR 모델을 활용, 전체 데이터 중 소량의 자료만 분석해 트레이닝 세트를 구성하면 Kibit Automator가 판단기준을 그대로 학습해 모든 데이터를 처리해 0부터 10,000까지 관련도를 부여하고 결과값이 높은 순서대로 나열합니다. 이를 통해 리뷰어는 관련도가 높은 순서대로, 비슷한 문서들끼리는 함께 리뷰해 효율성을 높일 수 있습니다.

  • 관련도 하위 문서 Cut-off 기능으로 리뷰 효율성 제고

    KAM은 데이터 분석을 통해 관련도가 적은 문서들에 대해 Cut-off를 제안하며, Cut-off 된 문서들의 신뢰도는 95% 이상으로 매우 높은 수준입니다. 다양한 기업의 데이터 리뷰에 실제 활용되고 있으며, 분석해야 할 문서의 양을 대폭 절감해 리뷰 속도를 2배 이상 증가시킵니다.

  • QC Heatmap(히트맵)을 통해
    분석 퀄리티 체크 및 리뷰어 성과 관리

    사람과 AI의 분석 결과를 비교함으로써 분석 과정에서 사람이 저지를 수 있는 실수 등을 확인해 Quality Check가 용이해집니다. 뿐만 아니라 각 리뷰어별 분석 품질 및 성과 관리가 가능해져 분석의 신뢰성과 리뷰 속도를 높일 수 있습니다.

  • 사용자에게 최적화 된 부가 기능
     

    전체 문서 중 유효한 문장 하이라이트, 추천 태그, AI 샘플링, 교육, 검수 등 다양한 기능이 탑재되어 있어 문서 분석의 효율성을 높여줍니다. 사용자의 필요에 따라 다양하게 설정해 활용할 수 있습니다.

  • Review 속도 및
    효율성 제고

    Case 1)
    AI를 활용한 Cut-off 기능으로 Review 스피드 향상
    • |   Challenge

      • 한정된 기간 내에 30,000건이 넘는 데이터 리뷰를 효율적으로 수행하기 위해 인공지능 솔루션 도입
    • |   Solution

      • 조사 내용에 부합하는(responsive) 또는 부합하지 않는(non-responsive) 문서를 확인, 트레이닝셋으로 구성해 인공지능에 트레이닝 한 후 관련도가 매우 떨어지는 문서 45% cut-off
      • 나머지 문서들도 AI 솔루션을 활용해 관련도에 따라 분류, 관련도가 높은 순서대로 리뷰를 진행해 리뷰 시간 약 48% 절감
  • Review 비용 절감

    Case 2)
    KAM을 활용한 Review 대상
    데이터 축소
    • |   Challenge

      • 내부조사를 위해 총 17,000,000개의 대상 문서를 획득했지만 예산문제로 리뷰 비용 절감 필요
      • 키워드 검색 결과 약 34만 건의 리뷰 대상 문서를 확인했으나 여전히 예산을 초과한 리뷰 비용 부담 발생
    • |   Solution

      • KAM을 활용해 리뷰 대상 문서를 전체의 0.5%, 단 8만 건으로 줄여 리뷰 예산과 비용을 획기적으로 절감
        *키워드 검색을 통해 추출한 리뷰 대상 문서의 30% 이하 수준