سامانه‌های حقوقی

سامانه‌ی جامع حقوقی

تنظیم پیش‌نویس لوایح با هوش مصنوعی و زیر نظر وکیل.

مسئله‌ای که حل کرد

مجموعه‌های حقوقی ساعت‌ها زمان صرف می‌کنند تا مدارک پراکنده‌ی موکل را به لایحه تبدیل کنند؛ از خواندن اسکن‌ها و استخراج تاریخ‌ها و مبلغ‌ها تا یافتن مبنای حقوقی و تنظیم متن به شکل مورد نظر دادگاه. ابزارهای عمومی هوش مصنوعی سریع می‌نویسند ولی اطلاعات ساختگی تولید می‌کنند و قابل اتکا نیستند. این سامانه بر اساس نمونه‌لوایح تأییدشده‌ی همان مجموعه می‌نویسد، هیچ تاریخ یا مبلغی را که در مدارک نیست نمی‌پذیرد و تأیید وکیل را میان ماشین و موکل می‌گذارد.

مسائل مشابهی که می‌تواند حل کند

دفاتر دعاوی و مهاجرت، تیم‌های حقوقی سازمان‌ها و خدمات معاضدت حقوقی؛ دادخواست، لایحه‌ی دفاعیه، شکواییه، اظهارنامه، قرارداد و مشاوره‌ی مکتوب؛ آموزش وکلای تازه‌کار روی اسنادی که تحویل شده‌اند؛ و هر روند اسنادی تحت مقرراتی که سرعت هوش مصنوعی را با امضای انسان و ثبت کامل رویدادها می‌خواهد.

سامانه‌ی جامع حقوقی

موکل پرونده را ثبت و مدارک را بارگذاری می‌کند. سامانه واقعیت‌های پرونده را از مدارک استخراج می‌کند، مبنای حقوقی را می‌یابد و بر اساس نمونه‌لوایح تأییدشده‌ی وکیل پیش‌نویس تنظیم می‌کند. عامل هوشمند دیگری آن را نقد می‌کند و تا پیش از تأیید وکیل چیزی برای موکل ارسال نمی‌شود.

سامانه

پلتفرمی کامل برای دفاتر وکالت. موکل پرونده را باز می‌کند و مدارکش را بارگذاری می‌کند، یک زنجیره‌ی هوش مصنوعی که برای همان خدمت ساخته شده لایحه را پیش‌نویس می‌کند و وکیل پیش از آنکه چیزی به دست موکل برسد تأییدش می‌کند. این سامانه در دو نظام قضایی به کار رفته است؛ پرونده‌های مهاجرتی دادگاه فدرال کانادا، یعنی نامه‌های مطالبه‌ی Mandamus و لوایح MOA برای بازنگری قضایی، و یک نظام دادگاهی حقوق نوشته.

مدیریت پرونده

مدارک و پیش‌نویس هوش مصنوعی

پژوهش و دانش حقوقی

اعتماد، کیفیت و امنیت

سمت موکل

درگاه موکل با فهرست خدمات، پیگیری پرونده، اعلان با ایمیل و پیامک، تیکت پشتیبانی، صورت‌حساب، اشتراک با اعتبار ماهانه و ثبت پذیرش شرایط. یک راهنمای بدون ثبت‌نام هم خدمت درست را پیشنهاد می‌کند.

فناوری

.NET 10 · ASP.NET Core · EF Core · SQL Server · چند سرویس‌دهنده‌ی LLM با OCR بینایی · بازیابی از کتابخانه‌ی حقوقی · QuestPDF · OpenXML

.NET 10 ASP.NET Core SQL Server Multi-LLM pipeline RAG QuestPDF