Identifique os processos com maior risco de decisão desfavorável pela Aplicação Predict da Deep Legal. Tenha elementos quantitativos para decidir entre manter o litígio, negociar um acordo ou adotar novas estratégias.

Neste artigo iremos ver:

Como é feita a análise do critério da predição

Nossos algoritmos preditivos usam aprendizado de máquina e são treinados a partir de um conjunto de dados existentes ou informações históricas existentes.

Ou seja, as probabilidades são calculadas por um modelo baseado em todos os dados contidos na 'capa do processo', nos 'movimentos processuais’ e 'decisões', não apenas da carteira do cliente, mas de uma grande base de dados.

Baseado em características do processo e como ele se desenvolve, o algoritmo extrai sinais relevantes e a partir disso, define os 'pesos' (ou importância) de cada fator de modo a maximizar a precisão em uma amostra significativa de processos.

Depois disso, o modelo é validado em uma amostra que não foi utilizada no 'treinamento'.

Como é feita a estimativa de tempo para que ocorra a sentença

A predição de resultados por período leva em conta o conceito acima, ou seja, também baseia-se em diversos fatores do processos atrelados ao histórico de outros processos semelhantes para determinar a probabilidade de tempo de ocorrer uma sentença, por período.

No gráfico abaixo "Probabilidade De Perda Por Processo", é possível aumentar ou reduzir essa data. E claro, ela é dinâmica de acordo com o andamento dos processos.

Validação e calibragem

Sempre é oportuno dizer que o uso das probabilidades necessita de validação e calibragem, pois o modelo tem precisão otimizada em certas faixas de risco.


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