પ્રશ્ન; વધુ રસાયણ કાયદાઓ અને વ્યાપક લોપની સાથે, આ ક્ષેત્રોમાં ગ્રાહકોને સલાહ આપવામાં વધુ ધ્યાન આવી રહ્યું છે, અને કાનૂની કાર્યવાહીઓ તેમના પોતાના સિસ્ટમોને વધુ સુરક્ષિત રાખવાની ખાતરી કરે છે. લોપ સાથે સંબંધિત ખર્ચ અને જવાબદારી-કાળજી, સરકારી તપાસો અને જમાબંદીઓ, ઓડિટ, અને જવાબદારી-કાળજી તેને જબરજસ્ત કરે છે.

અમેરિકાન બેર એસોસિએશનનું 2019 લેગલ ટેક રિપોર્ટ જણાવ્યું હતું કે 26% પ્રતિસાદ આપેલ કાનૂની કાર્યવાહીઓમાંથી એક ડેટા લોપ રિપોર્ટ કર્યો હતો; આ સંખ્યા ધીમેથી વધું રહી રહી છે. 2020ના એક મહિનામાં જ અમેરિકામાં પાંચ કાયદાકીય કાર્યવાહીઓ પહેલાંથી હલકાઈ ગયો છે નવા રાઉન્ડમાં રેન્સોમવેર હુમલાઓને. તેમાંની બે કિસ્સાઓમાં, કાનૂની કાર્યવાહીઓનો કેટલોક ડેટા પહેલાંથી ઓનલાઇન પોસ્ટ કરી દીધો છે. 2018 મોરિસોન અને ફોરસ્ટર અને ALM ઇન્ટેલિજન્સ પ્રાઇવસી અને ડેટા સેક્યુરિટી ઇન-ડિપ્થ રિપોર્ટ દ્વારા દર્શાવાયું હતું કે ગ્લોબલ કોર્પોરેટ ગાઇડલાઇન્સ (GCs) માટે ગોપનીયતા અને સુરક્ષા 63% માટે ટોચના ચિંતાઓ છે, જેમાં નિયમો અને અમલમાં મૂકવાની ચિંતા 72% માટે છે. CCPA જેવા નવા લાગુ કરાવેલ કાયદાઓની સાથે, આ સંખ્યા આ વર્ષ વધુ વધુ રહી રહી છે અને ચાલુ રહી રહી છે. ડેટા રેવલ્યુશન અહીં છે. મને રેકોર્ડમાંથી તેને ફરીથી વાંચવું છે, ડેટા રેવલ્યુશન અહીં છે. 2020ની શરૂઆત કાનૂની ક્ષેત્રમાં ક્ષમતાને વધુ સારા નિર્ણયો માટે વિશ્વાસ આપવાની અનુભવ કરવામાં આવી રહી છે કે વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને માહિતી કાઢી આવી શકે છે. 2018ના ALM અને LexisNexis® લેગલ અને પ્રોફેશનલની સર્વે દ્વારા કરવામાં આવેલી રિપોર્ટ દ્વારા દર્શાવાયું હતું કે AmLaw 200 કાનૂની કાર્યવાહીઓમાંથી માત્ર 36% ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરી રહ્યું છે; પરંતુ તેમાંથી 90% તેમની કાર્યવાહીમાં વિશ્લેષણ માહિતી ઉપલબ્ધ કરાવે છે, જેમાં 29% તેને “અપૂર્વ મૂલ્ય” કહ્યું હતું. આ સ્વીકાર વધુ વધુ રહી રહી છે. ઉદાહરણ તરીકે, ઇન-હાઉસ કાઉન્સલ્સ કાર્યક્ષમતા અને પરિણામોનું વિગતવાર વિશ્લેષણ કરશે, જેથી વધુ કાર્યવાહીની પ્રકાશનાત્મકતા અને જવાબદારીને જબરજસ્ત કરવામાં આવે. એક સમયે, કાયદાકીય કાર્યવાહીઓને ગ્રાહક લાભાર્થીતા અને વ્યવસાય વિકાસની પ્રતિફલક સમજવામાં અમૂલ્ય ક્ષમતા મળશે. ડોક્ટ ડેટા, કાયદા, કેસ અપાતો, અને કરારો જેવા મોટા ડેટા સેટ્સને ખંડિત કરીને, કાનૂની કાર્યવાહીઓ કેટલા કેસો લાભદાયક હોય છે, ઉદ્યાગ પ્રવૃત્તિઓનું સમજવા અને માર્કેટિંગ પ્રયત્નોની કાર્યક્ષમતાને માપવામાં મદદ કરી શકે છે. ડેટા ગ્રાહકોને સંગઠિત લાભને પ્રદર્શિત કરવા, કાળજી-કાળજી કાર્યવાહીની તકનીક નક્કી કરવા અને કાનૂની કાર્યવાહીને વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરવામાં મદદ કરી શકે છે. ઇન-હાઉસ કાઉન્સલ્સ ચાલુ રહે છે કે કાયદાકીય કાર્યવાહીઓ કામોને સાચી કિંમત આપે છે જેમ કે બિલેબલ કામોને વધારે રહે છે. ગ્રાહકો વધુ વધુ બ્લોક-બિલિંગને પ્રતિબંધિત કરી રહ્યા છે કે તેમાં સુસ્ત બિલિંગ માર્ગદર્શિકાઓ લાગુ કરી રહ્યા છે, ખર્ચની કેપ્સ લાગુ કરી રહ્યા છે, અને કાયદાકીય બિલોને તપાસી અને વિશ્લેષણ કરવામાં તકનીક અને ડેટાનો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે. 2018ના રિપોર્ટ દ્વારા પ્રકાશિત ઇકોનોમિક્સ ઇન્ટેલિજન્સ યુનિટની સર્વે માટે લાગુ પડેલી આધુનિક કાનૂની કાર્યવાહીઓની સામે પ્રશ્ન માટે લગભગ અડીન અડક પ્રતિસાદો દર્શાવ્યા હતા કે ખર્ચ કાનૂની કાર્યવાહીઓનો ઉપયોગ કરવાનું ચુસ્તીની ચિંતા છે. વધુથી વધુ એક ચોર માટે કિંમત/બિલિંગ પ્રકાશનાત્મકતાની અનાવરણી છે. તે ખાસ કરીને મોટી કાનૂની કાર્યવાહીઓની સાથે કામ કરતી વખતે છે. આ ચિંતાને હજારો કાનૂની કાર્યવાહીઓને “ચીફ પ્રાઇસિંગ ઓફિસર” જેવા નવા ભૂમિકાઓ બનાવવામાં આવી છે, જેમાં ઇતિહાસિક ડેટાનો ઉપયોગ કરીને કંઈપણ કરવામાં આવ્યું છે. ખરેખર, 96% કાયદાકીય કાર્યવાહીઓ આશા રાખી રહ્યું છે કે વધુ કિંમત પ્રતિસંધિત કરવાનું એક કાયદાકીય વિકાસ હશે. અને, તેમાંની 79% AmLaw 200 કાનૂની કાર્યવાહીઓમાંથી ડેટા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરી રહ્યું છે કે પ્રોજેક્ટ્સને વધુ સાચી રીતે કિંમત આપવા માટે. વ્યાવસાયિક રીતે, જ્યારે ક્ષમતા અન્યાયિત નથી ત્યારે કાનૂની કાર્યવાહીઓ કામને સાચી રીતે કિંમત આપી શકતી નથી. નવી તકનીકનો ઉપયોગ કરીને કામને સાચી રીતે કિંમત આપવા, કિંમત આપવા અને બિલ કરવાનો ઉપયોગ કરીને, ગ્રાહકો તેમના બજેટ અને કેસોને વધુ સારી રીતે સંચાલિત કરી શકે છે, તેમજ કાનૂની કાર્યવાહીઓ ગ્રાહક સેવાને વધુ સારી રીતે આગળ વધવાની ક્ષમતા મળી શકે છે. કાયદાકીય વિદ્યાર્થીઓ આવાસ કરી રહ્યા છે કે AI અને અલ્ગોરિધમ-આધારિત તકનીકોની ઉદય વધુ સામાન્ય બની રહી છે. કાયદાકીય કાર્યવાહીની તમામ ક્ષેત્રો પ્રક્રિયા સુધારવા અને વધુ કાર્યક્ષમતા માટે AI-સક્ષમ બની રહ્યું છે રિસર્ચ, ટ્રાયલ તૈયારી, કરાર સંચાલન, પેનલ મૂલ્યાંકન અને સંચાલન, ખર્ચ અને કામ સંચાલન, અને ઇ-બિલિંગ. તકનીક પ્રવીણ કાયદાકીય વિદ્યાર્થીઓની ઉદયવાળી પીઢી વધુ ઉન્નત તકનીકી ઉકેલો સ્વીકારશે. આ લેખના લેખકનો હેતુ શું છે?

વિકલ્પો:

A) ડેટા રેવલ્યુશન

B) ડેટા રેવલ્યુશનના પરિણામો

C) વધુ રસાયણ કાયદાઓ અને વ્યાપક લોપની ક્ષેત્રોમાં ગ્રાહકોને સલાહ આપવામાં

D) ગોપનીયતા અને સુરક્ષા સંબંધિત ચિંતાઓની મહત્વપૂર્ણતા