法律行业是 AI 落地的重要场景之一，全球范围内，已经出现了多家法律赛道的 AI 独角兽。OpenAI 和 Google 都投资的 Harvey，以及最近刚完成 F 轮融资的 Clio 都是其中的典型。
今天介绍的这家，EvenUp，用 AI 帮律师起草个人伤害索赔文件，刚刚完成了 1.35 亿美元融资，估值超 10 亿美元。股东包括 Bain Capital Ventures、Lightspeed Venture Partners、SignalFire、Bessemer Venture Partners 和 B Capital Group 等等。
超过 1000 家律所使用 EvenUp，协助律所追回超过 15 亿美元赔偿金，EvenUp 目前的商业表现，也证明了目前生成式 AI 在垂直场景的落地，已经不存在大的技术或者商业难题了。
本文作者吴世杰，法律 AI 创业者，有意交流可以通过他本人的公众号「法律修音机」联系。
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EvenUp 团队介绍
创始成员介绍：从左至右依次为 Raymond Mieszaniec（COO）、Rami Karabibar（CEO）及 Saam Mashhad（产品与法律运营负责人）。
Rami Karabibar，此前曾在自动驾驶公司 Waymo 和食品配送公司 Zoomer 上班，Saam Mashhad 有着多年的索赔辩护经验。
Raymond Mieszaniec，他的父亲在一次车祸中永久致残，经过多年的法庭诉讼，最终获得了不到 20 万美元的赔偿，不到该类事故平均赔偿额的 10%——部分原因是他们的律师不清楚应得的合理赔偿是多少。后来他才知道，如果他们的索赔律师更专业一些，他们本来有可能从保险公司那里拿到两倍以上的赔偿金。
也正是因为这个经历，才促使了 Rami Karabibar 的这次创业，基于对用户医疗记录的分析，以及对超过 25 万个判断和和解案例的分析，帮助律师生成更专业、更合理的索赔信。
美国每年有大约 2000 万件伤害案件，大概 99% 的案件都是通过和解解决的，很多时候负责案件的律师都是凭借直觉来确定赔偿数字。在团队看来，这个领域的透明度增加只是个时间问题，这也是团队自称为 EvenUp 的主要原因之一（EvenUp 可简单理解为提高公平、提高平等）。
「2000 万起索赔，从机动车事故到儿童虐待案件、警察暴力执法案件等，」EvenUp 的 CEO Karabibar 表示，「与其他许多生成式 AI 公司不同，我们只想专注于这一件事——确保这 2000 万起索赔得到应有的公正处理。」
EvenUp 声称，其 AI 生成的索赔信能够为每个案件节省多达 15 小时，并使和解金额比原告可能获得的金额高出 30%。
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商业成绩：
超过 1000 家律所客户，
质量、效率有 10 倍的提升
Rami Karabibar 表示，律师们对将 AI 融入工作流程的开放态度近期急剧上升。
去年，法律运营平台 Litify 宣布与 EvenUp 建立合作关系，让使用其平台的数千名律师能够接触到 EvenUp 的需求包产品。Litify 首席执行官 Curtis Brewer 指出，EvenUp 产品区别于竞争对手的关键在于其 AI 工具能够生成的索赔信质量。
「我们发现，大多数个人伤害律师事务所，正寻求减少法律人员在无谓重复任务上所花费的时间，」他说，「他们希望法律人员能够专注于更高价值的工作和更复杂的工作。」
目前有超过 1000 家律所使用 EvenUp，追回超过 15 亿美元赔偿金。从遗漏的文件中，EvenUp 识别出 2 亿美元赔偿，促使和解金额提升高达 30%。根据内部数据分析，EvenUp 生成的索赔信比非 EvenUp 的索赔信达成保额上限和解的可能性高出 69%。
投资方 BCV 对于 EvenUp 的业务优势是如此介绍的：
EvenUp 在法律科技这一广阔市场中开创了一个全新的软件类别，如今，他们已成为个人伤害 AI 和文件生成领域的领军企业。该团队深谙个人伤害律师并不追求软件本身，而是寻求一种更简便的方式为当事人带来更公正的结果，而这正是 EvenUp 所提供的。通过巧妙结合对法律工作流程的深刻理解与生成式 AI 技术，EvenUp 全面自动化了个人伤害律师的核心产出之一——即索赔信的创建。
过去，法务助理和律师需要耗费数小时精心整理、提取和总结来自文件、医疗记录、警方报告及账单的信息。现在，借助 EvenUp，律师在质量、速度和成本方面能实现 10 倍以上的优化效果。这一产品清晰地展示了生成式 AI 与深厚领域专业知识的早期结合典范。
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核心功能：
利用 AI 将个人伤害索赔案件的工作流程自动化
EvenUp 成立于 2019 年，使命是利用技术和 AI 技术缩小司法差距，通过帮助从事人身伤害业务的律师提供更高标准的服务，最终帮助 2000 万受到人身伤害的人获得更公正的结果。
具体来说，Evenup 聚焦个人伤害索赔（Personal Injury Claims）领域，利用 AI 技术将人身伤害案件的工作流程自动化，能够审查各种医疗文件和案件档案，并生成医疗摘要和损害预测等文件，辅助律师准备案件和进行谈判。
Piai™：人身伤害 AI 助手
EvenUp 提供一个名为「Piai™」的人身伤害 AI 助手，该工具利用 AI 技术，基于数十万起人身伤害案件，数百万份医疗和就诊记录，以及数百名法律和医学专家提供的专有数据进行训练，可以提供准确的人身伤害结果。
实体提取：将杂乱无章的案件档案转化为清晰、可用的洞察。Piai™ 可以从复杂的原始记录中提取和构建数据，包括难以辨认的手写内容和图像，能够捕捉细致入微的语言并最大限度地提高准确性。
关系映射：「大海捞针」并获得最佳效果。Piai™ 可以智能地对信息进行分类，消除损害赔偿方面的重复内容，协调供应商之间的差异，并在数千页的文件中揭示可能影响案件结果的关键见解。
输出生成：符合律所特定需求的语言。Piai™ 遵守律所特定的语言和格式要求，同时行级引用以便核实。
同时，EvenUp 的护士、律师助理、理算员、案件经理和律师团队，利用并训练 Piai™ 以获得高质量的输出，同时注重质量控制，以确保法律和医学专业知识的准确性。
索赔信生成（Demans）
通过将 AI 技术和专业数据结合，EvenUp 可以提供丰富的医疗摘要，包括标记丢失的账单或记录、每种损伤的国际疾病代码、医疗服务提供者的概要、治疗日期、就诊次数、每次就诊的关键要点等。
同时，EvenUp 使用超过 25 万个判决与和解数据点，以及强大的经济分析模型，可以对每个损失要素提供可靠的估算，包括痛苦和折磨、收入损失、家庭服务损失、未来的护理费用、里程数等，对所有损害赔偿项目进行索赔。
EvenUp 的需求信生成功能，优化了律所传统手写需求信的耗时过程。通过提供案例信息的实时分析和总结，可以使律师能够在案件的早期就主动解决问题，最终提高整体案件的交付效率。
医疗年表生成（MedChrons）
基于 EvenUp 的 AI 能力，用户无需筛选数百条记录即可了解关键案例细节，从而制定一个强有力的案例策略。
具体来说，EvenUp 提供的医疗年表包括：治疗时间表和日历视图、诊断要点、既往就医记录清单、整理好的证据列表、全面的医疗总结、证据超链接、一个在线的交互式医疗年表，以及 PDF 和。DOCX 版本。
通过 EvenUp 的在线交互式医疗年表，用户可以查看医疗时间轴并与之交互；筛选、排序并跳转到特定部分；通过证据超链接快速找到你需要的信息；按时间顺序或按医疗服务提供者组织医疗总结部分，并轻松地来回切换。
在宣布 D 轮融资之际，EvenUp 还推出几个新能力，基于该公司积累的大量专有数据和 AI 技术，可以在案件生命周期的关键阶段提供洞察，以及工作流程的自动化指引，辅助律师开展案件准备和谈判准备。
总的来说，通过 EvenUp，整个索赔流程变得非常简单，你只需要上传当事人的信息，EvenUp 会自动从医疗记录中调出与其相关的伤害、程序和治疗日期等信息，然后为你写一份完整的报告。
EvenUp 生成的报告，会详细地记录损失明细、伤害明细和处理的详细信息，并对每个损失进行可靠的评估，相当于这些之前需要通过人工进行的繁琐工作，现在可以通过 AI 辅助完成。
04
法律应用，
但核心是理解医疗记录
与其他法律类产品不同的是，EvenUp 的核心点是读取并且理解用户的过往医疗记录，在生成一份合格的索赔信之前，需要先能读懂医疗记录。对于医疗记录的理解、孵化、总结和分析，并将其与特定的法律概念相联系，这与传统律所的工作区别很大。也正是这个区别，让 EvenUp 有了新的竞争力。
问题是，保险公司也会用 AI
AI 帮忙写索赔信的其中一个风险是，如果保险公司或者被告对于原告的能力有所怀疑，或者知道索赔信是由 AI 辅助生成的话，可能不会轻易就金额达成一致。
「保险公司无疑也会——如果他们尚未这样做的话——投资类似的技术，」哈佛大学法学院教授 David Wilkins 表示，「因此，我们现在进入了一场军备竞赛，保险公司更有可能拥有定制化且不断更新的技术，因为他们了解自身的风险概况和各种索赔案件。」
05
法律 AI 赛道，
今年已完成近 20 亿美元融资
从产品定位上看，EvenUp 是一家专注于「个人伤害索赔」这个细分领域的一个垂直领域模型和产品。与基础大模型相比，这种垂直的模型产品通常具有较高的专业壁垒，解决的是那些具有较高专业度的工作流程。
然而，即便是「个人伤害索赔」这个非常垂直的领域，每年受害者的索赔金额高达 1000 亿美金，也是一个非常大的市场了。除了 EvenUp，市面上还有其他法律科技公司也聚焦个人伤害赔偿领域。
例如，今年 8 月，人身伤害和大规模侵权公司 Supio 宣布完成 2500 万美元 A 轮融资。与 Evenup 类似，Supio 提供一款 AI 工具，可帮助律所客户分析案件记录、总结证词、深入研究证人证词或专家报告等，为庭审做准备。
事实上，法律一直是很多创业者认为是 AI 非常适合切入的垂直行业。
第一，这个领域的数据主要是文本，现有的大模型非常擅长处理这类数据；第二，法律行业的数据专业度很高，而且非常私有，因此可以建立较深的护城河；第三，法律行业的客户，如律所，非常有钱，客户价值很高。
特别是美国和欧洲等发达国家，法律行业已经成熟，法律服务成本高，消费者对价格更低的替代性法律服务和科技产品的需求很高，律师行业对法律科技产品的付费习惯也已经养成。
因此，海外很多法律 AI 产品，一推出就获得了快速增长，而且获得资本的青睐。
事实上，法律科技的发展非常迅猛。
根据知名咨询公司 Gartner 预测，到 2027 年，全球法律科技市场将达到 500 亿美元。虽然疫情几年法律科技资本市场有所缩水，但随着生成式 AI 兴起，市场快速回暖。尤其是今年，截至目前，全球法律科技市场就已经完成近 20 亿美元融资，而去年法律科技初创公司的融资总额还不到 10 亿美元。
与往年不同，近一两年获得新一轮融资的法律科技公司，不再集中于 CLM、法律研究、律所管理等传统热门赛道，更多的是基于 AI Agent 的流程自动化，用 AI 重塑法律工作的各个流程，从而实现降本增效。
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「数据」仍然是 AI 落地的最大阻碍
虽然法律 AI 的发展如火如荼，但 AI 在法律行业落地，最大的挑战仍然在于「数据」。
例如，要想用 AI 重塑法律工作流程，首先得知道各个流程的 SOP、具体是怎样操作的，但很多律所并不具备这个基础。因此，很多法律 AI Agent 产品早期都需要与客户共创，由客户提供数据进行训练，这将在很大程度上决定 AI 的输出效果。同时，法律工作通常对准确度的要求很高，一旦出现错误可能会带来非常大的损失。
然而，随着法律 AI 公司服务的客户越来越多，获得的数据也越来越多，AI 的能力也会变得更强。这时，即便客户不提供或者没有能力提供数据，也可以向客户输出完整的解决方案，因此就能获得更多的客户。
也就是说，如何获得更多「数据」，就成了法律 AI 产品胜出的关键。
对此，收并购是获得数据的一个主要渠道，而且风投也在积极推动法律科技市场整合。
例如，EvenUp 在完成 B 轮融资时，还宣布与法律实践管理平台 Litify 深度整合，进一步为人身伤害律师节省时间和成本。这次整合可能是这两家公司的共同投资人 Bessemer Venture Partners 推动的——当年 2 月，Bessemer Venture Partners 收购了 Litify 的多数股权，Bessemer 的合伙人 Brian Feinstein 还成为 Litify 的董事会主席。
2023 年 6 月，Thomas Reuters 以 6.5 亿美金的现金收购了法律研究初创公司 Casetext，并打算 2025 年前拿出 100 亿美金用于 AI 领域的投资、收购与合作，将生成式 AI 嵌入其核心领域，包括法律、税务、会计和新闻等。
无独有偶，今年 6 月，The Information 报道称，另一家法律 AI 初创公司 Harvey 希望筹集 6 亿美元，将用于收购头部法律研究公司 vLex。同时，Harvey 的股东之一 Elad Gil 也在一档播客中暗示了这轮收购。
虽然这笔收购最终告吹，但也反映出 Harvey 对法律研究数据的需求。这是因为，Harvey 目前正在完善其 AI 法律研究能力，这就必须找到足够多的数据用于训练 AI 模型。
目前，海外的法律数据（如判例法）被几家大公司垄断，比如 Thomas Reuters、LexisNexis、vLex、彭博社等。
其中，作为一家头部法律研究公司，vLex 拥有非常庞大的法律数据集。2023 年 4 月，vLex 还与另一家法律研究公司 Fastcase 合并，并计划将双方的法律研究数据（据称共超过 10 亿份文件）进行整合。随后，vLex 推出一个生成式 AI 工具 Vincent AI Legal Research Assistant，支持更高效的法律研究。
可以看出，在资本市场整体放缓的情况下，法律 AI 领域仍然保持着较高的投资热度，其中的胜负点也已逐渐清晰——技术已经不存在壁垒，谁能拿到更多高质量的数据，谁就能主宰 AI 在垂直领域的落地。
今年 2 月，法律科技公司 273 Ventures 推出一个名为「KL3M」的「法律大模型」。这是一个类似于 OpenAI 的 GPT 系列一样的模型家族，KL3M 将提供四个参数的型号，目前已经发布参数最小的两个：kl3m-170m 和 kl3m-1.7b，更大参数的型号即将推出。
今年 7 月，法国高等教育计算中心、巴黎萨克雷大学联合发布了一个法律领域的垂直模型：SaulLM，包括 54B（540 亿）和 141B（1410 亿）两个参数，以及基础模型和指令微调两种版本。在此之前，更小参数的 SaulLM-7B（70 亿）于今年 3 月发布。SaulLM 使用 5400 亿 token 的专业法律数据进行预训练和微调，涵盖来自美国、欧洲、澳大利亚等不同法律体系的法律文本，输出内容的准确率高于很多同类模型。
无独有偶，法律大模型公司 273 Ventures 也推出一个名为「KL3M」（Kelvin Legal Large Language Model）的法律大模型，计划提供四个参数的型号，并发布最小的两个：kl3m-170m（1.7 亿）和 kl3m-1.7b（17 亿）。
为了获得这些数据，273 Ventures 自 2022 年底以来，就一直在努力收集、策划以及丰富/注释行业可使用的法律数据。去年 8 月，273 Ventures 正式推出一个名为 Kelvin Legal DataPack 的数据集，包括 150B tokens 的法律、金融和一般领域的文本，具有明确出处且可商用，还包括相关注释，以支持各种用例，可供组织用于训练模型。
随后，273 Ventures 继续收集和丰富该数据集。截至去年 12 月底，该数据集扩展到近 100TB 内容的超过 3000 亿 tokens 的法律和金融数据。现在，这个数据集的参数量已经超过两万亿，并通过构建持续评分和过滤内容的系统，进一步改进了这些数据的质量，从而有效地提高法律模型的性能。
同时，KL3M 也因此成为了第一个获得 Fairly Trained L 认证的大模型——Fairly Trained 是一个非营利组织，旨在向愿意证明他们的 AI 模型是基于自己拥有、已获许可或者属于公共领域的数据进行训练的公司提供认证。
注：Fairly Trained 由 TikTok 和 Stability AI 前高管 Ed Newton-Rex 创立，并得到了美国出版商协会和 UMG 等组织支持，并推出一个认证项目，帮助消费者和企业识别以尊重内容创作者权利的方式进行训练的 AI 模型。
总的来说，EvenUp 等法律 AI 公司陆续融资，反映出几个关键趋势。
即便整体经济环境存在不确定性，AI 仍然是风险投资重点关注的领域。
其中，垂直化 AI 应用已然成为投资热点，传统行业与 AI 的融合正在创造新的机会。随着 AI 技术的不断进步和法律需求的日益增长，「AI+法律」正迎来一个前所未有的发展机遇。
对于创业公司而言，选择一个具有高价值的细分领域，并且尽可能地获取更多数据，将会在竞争激烈的市场中占据一席之地。
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