按行业

建筑工程

施工日志、进度计划、变更指令、无人机影像、Procore 消息。建筑工程会产生服务于项目执行的数据,而不是为争议处理而生的数据。当争议发生时,这些数据必须转化为证据。Lineal 负责完成这一步转换,覆盖 CAD、BIM、项目平台和聊天记录。

与专家交流

为建筑项目真实的数据生成方式而设计

建筑项目会产生结构化的项目数据、非结构化的技术图纸,以及分散在多个系统中的沟通记录,
而这些系统本来并不是为彼此协同而设计的。我们建立工作流程,将这些信息转化为可辩护的证据。

  • 通过 AI 驱动的工作流程和结构化项目数据筛选,在建筑项目事务中实现的平均审查工作量减少。

  • 使用 Amplify™ 工具套件处理的建筑项目相关文档,涵盖电子邮件、SharePoint 以及项目文件集合。

  • 在建筑诉讼与仲裁项目组合中为客户实现的成本节省。

为建筑数据现实而构建的 Discovery 模型

建筑项目的数据分布在项目管理平台、设计文件、财务系统和沟通渠道中。
每一种来源都需要特定的处理方式,项目的每个阶段也讲述着争议故事的不同部分。
我们的框架把项目生命周期,而不是单纯的文件集合,作为调查单元。

  • 第 1 步

    介入与范围界定

    建筑工程 Discovery 从数据生态开始,而不是从保管人名单开始。

    • 梳理正在使用的项目管理平台,包括 Procore、Aconex、PlanGrid、BIM 360 和 Autodesk Construction Cloud
    • 结合合同框架(FIDIC、JCT、NEC、AIA 或业主特定合同)以及相关索赔和通知条款进行分析
    • 识别项目团队中的 CAD、BIM 和设计文件存储库
    • 整理移动设备、现场摄像机以及无人机拍摄的视觉证据
    • 梳理沟通渠道,包括项目电子邮件、Teams、WhatsApp 以及平台内消息系统

    结果:

    形成完整的项目数据清单,并映射数据来源、保管人和相关利益方。

  • 第 2 步

    取证保全与收集

    项目数据存在于通用 eDiscovery 无法触达的位置。

    • 从 Procore、Aconex、PlanGrid、BIM 360 和 Autodesk Construction Cloud 进行取证数据收集
    • 原生提取 CAD 和 BIM 文件,同时保留元数据和版本历史记录
    • 收集移动设备数据,包括现场照片、无人机影像以及短信协调记录
    • 收集 M365 和 Google Workspace 中的项目电子邮件及团队沟通数据
    • 重建来自 WhatsApp、Teams 以及平台原生消息系统的聊天记录

    结果:

    高完整性的建筑项目数据,可直接用于分析与审查。

  • 第 3 步

    AI 驱动的数据分析

    证据故事存在于数据结构中,而不仅仅存在于文件本身。

    • Amplify™ 和 Relativity aiR 加速对进度计划、通信记录、CAD 文件、财务记录和项目影像的审查,比人工文档审查更快发现关键证据
    • 对项目照片和无人机影像进行图像与视频去重,并提取元数据
    • 处理 CAD 和 BIM 文件,包括版本比较和设计变更追踪
    • 基于通信记录、进度计划和变更单重建项目时间线
    • 通过结构化财务文件审查分析成本超支问题

    结果:

    通过多方通信中的模式识别,发现协调与协作相关证据。

  • 第 4 步

    可辩护的输出与报告

    从数据到证据,面向仲裁、诉讼或和解使用。

    • 时间线可视化,展示工期延误、变更指令与沟通记录之间的关联
    • 项目团队沟通关系图,包含角色与时间归属分析
    • 基于源文件和依据说明的成本超支重建分析
    • 结合 CAD 版本历史与检查报告的缺陷时间线分析
    • 为仲裁庭以及普通法和大陆法法院格式化的证据提交文件集

    结果:

    可直接用于仲裁庭、法院或和解谈判的建筑项目证据。

为什么选择 Lineal

为数据而不是文件构建的建筑工程 Discovery

当团队把面向文件的流程硬套到项目数据上时,建筑工程 Discovery 往往会失败。Lineal 围绕建筑项目生成证据的真实方式设计流程,并与现有平台集成。

  • eDiscovery Provider

    面向建筑数据来源而构建

    Lineal 可与 Procore、Aconex、PlanGrid、BIM 360 和 Autodesk Construction Cloud 集成。内置原生 CAD 与 BIM 处理、图像和视频去重,以及跨项目消息的聊天重建。

  • eDiscovery Provider

    面向长期项目周期而构建

    普通法市场的保修期和除斥期可能持续 10 年以上。大陆法市场存在十年责任制,对结构缺陷设有严格的十年责任。Lineal 设计的数据保全方案能够经受这一时间跨度。

  • eDiscovery Provider

    连接法务会计与量损分析

    建筑工程 Discovery 会支持量损和损害赔偿分析。我们从财务系统、变更指令和进度计划中提取结构化数据,并以法务会计师可直接分析的格式输出。

  • eDiscovery Provider

    面向国际建筑仲裁而构建

    跨境事务需要在本地隐私合规与集中化策略之间取得平衡。Lineal 在 SIAC、ICC、AAA、JAMS、DIAC 和临时仲裁庭相关事务中运营,并由区域团队配合每一项事务。

技术如何发挥作用

为建筑数据栈而不是通用 eDiscovery 构建

通用 eDiscovery 并不是为建筑工程而生。我们的运营流程与建筑行业真实的数据栈集成,
并能够处理这些平台产生的文件类型。

  • Digital Forensics Company

    Amplify™ 工具套件 + Relativity

    Lineal 面向 Relativity 中法律数据的专有引擎。Amplify™ 可处理建筑项目的混合数据:项目沟通、技术图纸、财务文件和结构化项目数据。

  • Digital Forensics Service

    项目平台集成

    可从 Procore、Aconex、PlanGrid、BIM 360 和 Autodesk Construction Cloud 直接收集数据。提取原生 CAD 和 BIM 文件,并保留元数据、版本历史和设计变更追踪。

  • Digital Forensics

    视觉证据处理

    对现场照片、无人机影像和项目视频进行大规模去重。跨图像与视频格式提取地理位置、时间戳和元数据;在有助于案件推进时使用目标检测。

  • eDiscovery Services

    ChatCraft 用于建筑项目沟通

    现场团队的 WhatsApp 群组、与分包商的 Teams 聊天、Procore 消息。ChatCraft 可在保留完整上下文的同时,重建主要平台上的建筑项目沟通记录。

我们处理的建筑工程争议

适用于各类主要建筑工程争议

从工期延误索赔到多司法辖区仲裁,我们的框架支持各类以数据为核心的建筑工程事务。

  • 工期延误索赔与进度争议

    基于进度计划、沟通记录和变更指令重建时间线。关键路径分析由源数据、项目团队聊天重建和 FIDIC 第 20 条通知合规提供支持。

  • 建筑缺陷调查

    将 CAD 和 BIM 版本历史与检查报告及质量文件相对应。Discovery 可揭示缺陷源于设计、施工还是材料。

  • 成本超支争议

    从变更指令、发票和付款申请中提取结构化财务数据。Discovery 输出会整理为适合法务会计和量损分析的格式。

  • 多方合同争议

    覆盖总承包商、分包商、供应商、设计方和业主的数据 Discovery。通过带有角色和时间归属的沟通图谱,厘清合同故事线。

  • 国际建筑仲裁

    面向 SIAC、ICC、AAA、JAMS、DIAC 和临时仲裁庭的跨境 Discovery。结合区域数据基础设施、本地隐私合规和集中化策略。

  • 监管与安全调查

    通过对安全报告、环境文件和事故沟通记录进行结构化数据审阅,支持 OSHA、EPA 及其他监管事项。

行业与角色应用

为长期处理建筑争议的团队而构建

面向企业内部建筑法务、外部律师团队和国际仲裁从业者设计。

  • 建筑与基础设施企业内部法务

    适用于大型承包商、EPC 公司和基础设施开发商的总法律顾问办公室。可跨项目扩展的可重复流程,方法论能够覆盖完整项目生命周期。

  • 建筑工程外部律师团队

    为建筑诉讼和仲裁提供支持,包括有记录的方法论、可用于声明的输出,以及律所与 Discovery 运营方之间清晰的职责边界。

  • 国际建筑仲裁律师

    为 SIAC、ICC、AAA、JAMS、DIAC 和临时仲裁庭提供支持,结合区域数据基础设施、区域内保全和集中化调查策略。

区域能力

覆盖主要建筑工程市场

建筑工程争议发生在本地法律与商业框架之中。合同、仲裁机构和数据驻留规则因地区而异。
Lineal 将区域经验融入工作流程。

  • 北美

    AIA 合同与美国建筑诉讼。支持 AAA 和 JAMS 仲裁,并为美国联邦和州法院准备提交格式。

  • 英国和欧洲

    JCT 和 NEC 合同、TCC 事务、英国高等法院程序,以及大陆法司法辖区和跨境欧洲仲裁。

  • 阿联酋和海湾地区

    FIDIC 合同、DIAC 仲裁以及依据第 880 条规定的十年缺陷责任期。提供 DIFC 法院诉讼支持。

  • 亚太地区

    FIDIC 合同、SIAC 和 HKIAC 仲裁,以及区域内数据驻留要求。支持多个司法辖区的建筑工程市场。

案例研究

  • eDiscovery Vendor

    行业: 企业

    Accelerating Multi-Jurisdiction Competition Audit Review

    阅读案例研究

    Challenge:

    Seven countries. Nine languages. 8.6 million documents. A competition law audit that traditional review could not finish in time.

    Outcome:

    Audit completed on time. Out of 8.6 million documents loaded, only 87,000 required human review. Defensible, regulator-ready results across every jurisdiction.

    • 8.6M

      Documents loaded across seven countries and nine languages.

    • ~87K

      Documents actually reviewed. A fraction of the total population.

    • 7 Countries, 9 Languages

      Consistent, defensible relevance determinations across every jurisdiction.

    阅读案例研究
  • eDiscovery Service

    行业: 金融服务

    Anti-Money Laundering Investigation for a Global Bank

    阅读案例研究

    Challenge:

    A major global bank faced an AML investigation requiring review of 12+ million documents under a strict 3-month deadline. High-risk data patterns needed precise identification, and the cost of a traditional review approach was not an option.

    Outcome:

    Lineal reduced review volume by 97%. Fewer than 3% of documents required manual assessment. Deadline met, defensible results delivered, fixed fee.

    • 97%

      Review volume reduced with less than 3% of documents touched by human reviewers.

    • 12M+

      Documents processed using AI-powered categorization and clustering.

    • 3 Months

      Regulatory deadline met with no delays.

    阅读案例研究
  • RelativityOne eDiscover Provider

    行业: 制药行业

    Defensible Scope Reduction in High-Stakes Pharmaceutical IP Litigation

    阅读案例研究

    Challenge:

    A Fortune 100 pharmaceutical company needed to review a large, complex document population under litigation pressure. Traditional first-pass review models would have been too slow, too expensive, and too inconsistent.

    Outcome:

    Lineal eliminated first-pass review entirely. Over 95% of the document population was reduced before a human reviewer saw a single document. Full defensibility maintained.

    • 95%+

      Review volume reduced before human review began.

    • 70%

      Additional reduction post-Amplify™ through AI-assisted relevance assessment.

    • 100%

      Defensible decisions with documented, SME-governed coding logic.

    阅读案例研究
  • 行业: 律师事务所

    Document Review in Criminal Investigation

    阅读案例研究

    Challenge:

    52,795 FBI-provided documents for the Andrade criminal investigation. A status conference deadline. The case team needed to move beyond linear review and organize the full universe by concept.

    Outcome:

    Amplify™ tools covered 98% of the document universe. Textual Near Duplicate Identification handled 68%. Lineal Images addressed the remaining 30% of image file types. Deadline met.

    • 52,795

      FBI-provided documents reviewed for the status conference.

    • 68%

      Document universe addressed by Textual Near Duplicate Identification.

    • 30%

      Image file types addressed by Lineal Images classification.

    阅读案例研究
  • eDiscovery Provider

    行业: 律师事务所

    Efficient Data Management for a Complex Legal Dispute

    阅读案例研究

    Challenge:

    3 million documents from 140+ custodians, transferred from a previous vendor. The data needed to be verified for completeness, then the legal team needed a fast path to the evidence that mattered.

    Outcome:

    The full Amplify™ Suite of Tools cut through the volume. Email threading, BotDetector, PrivFinder, Snippets, and Lineal Images each took a layer off until the legal team had a clear path to relevant evidence.

    • 3M

      Documents processed from 140+ custodians.

    • 641,098

      Documents reduced through email threading alone.

    • 731,681

      Documents ring-fenced for targeted privilege review with PrivFinder.

    阅读案例研究

因卓越与创新而获得认可

  • “监管机构给了我们90天时间和1200万份文件。Lineal 的团队将审查范围减少了97%,并在没有提出任何延期申请的情况下按时完成任务。这种在高压下的精准执行,正是我们将最敏感事务交由他们处理的原因。”

    总法律顾问,全球前十银行

  • “在我们最大的知识产权案件中,我们完全取消了初审。在任何审查人员接触单个文档之前,就已经减少了超过95%的数据量,而且每一个决策都具有可辩护性。这彻底改变了我们整个法务部门对审查工作的认知。”

    法务运营副总裁,财富100强制药公司

  • “过去,我们会将所有大型案件交给外部供应商处理。现在,我们在内部完成这些工作,由 Lineal 的团队和技术在后台支持我们的运营。我们的合伙人将其视为为客户提供附加价值,这也已成为律所重要的收入来源之一。”

    管理合伙人,Am Law 100 律师事务所

  • “我们之前的供应商只是把 RelativityOne 当作一个托管平台。而 Lineal 则将其视为我们整个法律运营战略的基础。迁移仅用了两周时间。而一年之后,我们团队使用该平台方式的转变仍在持续深化。”

    诉讼技术负责人,Am Law 100 律师事务所

  • “在三年内,我们更换了两家服务提供商。Lineal 是第一个真正融入我们运营流程的合作伙伴,而不仅仅是处理我们的数据。现在,我们能够实时掌握成本情况、获得可预测的时间安排,并拥有一个董事会高度重视的法律运营职能。”

    首席法务官,财富20强公司

  • Lineal 已成为我们诉讼团队不可或缺的延伸。他们的专业能力、响应速度以及以技术为驱动的方法,持续提升我们案件的质量和效率。

    美国律师事务所排名 50 律所的一位合伙人

资源与洞察

探索更多
  • 在亚太地区(APAC)的案件中,AI辅助复核在实践中是如何运作的

    在最近的一项跨境金融调查中,负责该案的团队从1200万份文件的数据集中识别出了关键文件,而分析的文件量不到总量 […]

  • The Chess Clock Is Running: Winning the AI Game Requires More Than the Right Technology 

    Legal teams waiting for certainty on AI are losing time they can’t get back. Why AI adoption is more like tournament chess than a technology purchase.

    • 人工智能与分析

    • 相对性

  • AI-Native Business Will Change the Evidence Landscape

    What ACC Legal Operations and CLOC 2026 made clear: as businesses go AI-native, the evidence landscape changes. Marco Nasca on what comes next.

    • 人工智能与分析

    • 调查

探索更多