Antitrust Forensics e Sistemi di Revisione Automatica dei documenti
20/03/2019
Nelle controversie antitrust il volume di documenti da analizzare è elevatissimo. Le società insieme ai loro legali hanno bisogno di analizzare tutti i documenti utili ad elaborare una strategia di difesa efficace, capace di fornire adeguate risposte alle autorità in sede di contenzioso.
DEFENSIS mette a disposizione i propri tecnici per supportare multinazionali e studi legali nelle fasi di collection ed e-discovery.
È relativamente recente il caso discusso in Gran Bretagna che vedeva coinvolte le compagnie aeree di linea accusate dall’Autorità Antitrust di aver violato lo Sherman Act per fissare prezzi più alti dei biglietti riducendo la capacità dei posti disponibili.
Nel caso specifico nelle attività di e-discovery, si è fatto ricorso ad una tecnologia automatizzata di analisi dei documenti nota come TAR, uno strumento di revisione presumibilmente più intelligente di un revisore umano, pensato per imitare e automatizzare la codifica dei documenti.
L’intelligenza artificiale TAR ha selezionato 3,5 milioni di documenti di cui solo il 17% ritenuto soddisfacente. Di fatto, un cumulo di scartoffie che ha determinato una proroga del processo di sei mesi per l’analisi dei milioni di documenti raccolti.
Lo sviluppo di sistemi come il TAR sono molto lenti e richiedono risorse economiche ed investimenti importanti per superare le carenze che oggi ne caratterizzano l’immaturità. Allo stesso tempo tali sistemi probabilmente rappresenteranno il futuro e gli investimenti in ricerca che provengono da Google e Microsoft fanno ben sperare in un miglioramento della tecnologia.
Allo stato attuale della tecnica, il costo di tali tecnologie, la complessità e la necessità di una pesante supervisione umana ne impediscono una veloce ed efficace adozione.
DEFENSIS, nei processi di e-discovery e data collection, utilizza strumenti on-promise, ritenendo che gli strumenti in-cloud attualmente in commercio non prestino sufficienti garanzie di sicurezza e consiglia ai propri partner di ridurre al minimo le attività di review automatica, utilizzando metodologie di carving e filtro di derivazione forense che permettono di recuperare effettivamente tutto il materiale, ottimizzare i tempi e ridurre a zero le possibilità di scarto di documenti pertinenti.
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