論文の概要: Detecting Anomalous Invoice Line Items in the Legal Case Lifecycle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14511v2
- Date: Sun, 17 Jan 2021 04:56:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-19 10:59:50.155283
- Title: Detecting Anomalous Invoice Line Items in the Legal Case Lifecycle
- Title（参考訳）: 訴訟ライフサイクルにおける異常請求ライン項目の検出
- Authors: Valentino Constantinou, Mori Kabiri
- Abstract要約: 米国は世界最大の法律サービスの流通業者であり、437億ドルの市場を代表している。
このうち、法人法務部門は法律事務所に800億ドルを支払っている。
毎月、法務部門はこれらの法律事務所や法務サービスプロバイダーから請求書を受け取り、処理します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5060043223489943
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The United States is the largest distributor of legal services in the world,
representing a \$437 billion market. Of this, corporate legal departments pay
law firms \$80 billion for their services. Every month, legal departments
receive and process invoices from these law firms and legal service providers.
Legal invoice review is and has been a pain point for corporate legal
department leaders. Complex and intricate, legal invoices often contain several
hundred line-items that account for anything from tasks such as hands-on legal
work to expenses such as copying, meals, and travel. The man-hours and scrutiny
involved in the invoice review process can be overwhelming. Even with common
safeguards in place, such as established billing guidelines, experienced
invoice reviewers (typically highly paid in-house attorneys), and rule based
electronic billing tools ("e-billing"), many discrepancies go undetected. Using
machine learning, our goal is to demonstrate the current flaws of, and to
explore improvements to, the legal invoice review process for invoices
submitted by law firms to their corporate clients. In this work, we detail our
approach, applying several machine learning model architectures, for detecting
anomalous invoice line-items based on their suitability in the legal case's
lifecycle (modeled using a set of case level and invoice line-item-level
features). We illustrate our approach, which works in the absence of labeled
data, by utilizing a combination of subject matter expertise ("SME") and
synthetic data generation for model training. We characterize our method's
performance using a set of model architectures. We demonstrate how this process
advances solving anomaly detection problems, specifically when the
characteristics of the anomalies are well known, and offer lessons learned from
applying our approach to real-world data.
- Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国は世界最大の法律サービスの流通業者であり、437億ドルの市場を代表している。
このうち、法人法務部門は法律事務所に800億ドルを支払っている。
法務部門は毎月、これらの法律事務所や法務機関から請求書を受け取り処理している。
法的な請求書の審査は、企業法務部門のリーダーにとって困難である。
複雑で複雑な法的な請求書には、ハンズオン法務作業からコピー、食事、旅行などの費用まで、数百行の請求書が含まれていることが多い。
請求書審査プロセスに関わる工数や精査は圧倒的に多い。
確立された請求ガイドライン、経験豊富な請求書審査者(典型的には高給の社内弁護士)、規則に基づく電子請求ツール("e-billing")など、一般的な保護措置が設けられても、多くの不一致が検出されない。
機械学習の目標は、法律事務所が企業顧客に対して提出した請求書に対する法的請求書審査プロセスの現在の欠陥を実証し、改善を検討することです。
本研究は,訴訟のライフサイクル(一連の事例レベルと請求項レベルの特徴を用いてモデル化)の適合性に基づいて,異常な請求項を検知するために,機械学習モデルアーキテクチャを適用したアプローチを詳述する。
本稿では, モデル学習に主観的専門知識(SME)と合成データ生成を組み合わせることで, ラベル付きデータがない場合に有効な手法について述べる。
モデルアーキテクチャのセットを用いて,提案手法の性能を特徴付ける。
我々は,このプロセスが異常検出問題,特に異常の特徴がよく知られている場合の解決にどのように進展するかを実証し,実世界データへのアプローチの適用から学んだ教訓を提供する。
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