LexisNexis 的核心业务是为法律、保险和金融公司以及政府和执法机构收集和提供信息和分析，生成式 AI 的威胁是真实存在的。首席技术官Jeff Reihl 正在迅速接受和增强该技术，以保持在竞争中的领先地位。

来源：JEFF REIHL / LEXISNEXIS

LexisNexis执行副总裁兼首席技术官 Jeff Reihl 的经验可能会让 IT 领导者寻找避免生成式 AI 颠覆性威胁的蓝图，从而从中受益：在采用该技术方面快速前进，以领先于潜在的颠覆者。

自1970 年代初成立以来，LexisNexis 及其法律和商业数据和分析服务组合一直面临着互联网、谷歌搜索和开源软件兴起的竞争威胁，现在可能是其最强大的对手：生成式人工智能，Reihl 指出。

Reihl承认，生成式 AI 的发展速度比他在 IT 领导岗位上近四十年的职业生涯中见过的要快得多。为了应对这一新现实，在去年 3 月 OpenAI 的 GPT-4 首次亮相后，他的公司的高管们召开了会议，制定战略。会议达成共识：重写和重新确定公司所有年度目标的优先级，以应对新的创新。

“我们全员参与，”Reihl说。“我们做了一个重大的转变，因为就其交互能力、答案的全面性和数据生成能力而言，这是一个游戏规则的改变者。就其能力而言，这简直令人震惊。”

鉴于LexisNexis 的核心业务是为法律、保险和金融公司以及政府和执法机构收集和提供信息和分析，生成式 AI 的威胁是真实存在的。但Reihl相信，由于当今通用大型语言模型（LLM）的缺陷，以及LexisNexis为增强和定制其服务中使用的LLM而训练的专有数据和独特工具，包括亚马逊AWS Anthropic的Claude AI助手和微软Microsoft Azure上的GPT-4，LexisNexis可以推动生成式AI的进步。

LexisNexis的 2,000 多名技术人员和大约 200 名数据科学家一直在努力地工作，以整合利用生成式 AI 的独特功能，并为公司的全球客户群创造更多价值。但这种尝试并不是全新的。自 Google 于 2018 年推出以来，LexisNexis 一直在使用 BERT，这是一个自然语言处理 （NLP） 模型系列，以及自 Chat GPT 成立以来。但现在该公司支持所有主要的LLM，Reihl说。

“如果你是最终用户，并且你是我们对话搜索的一部分，其中一些查询将在单个事务中同时转到Azure 中的 ChatGPT-4 和 AWS 中的 Anthropic，”首席技术官说。“如果我输入一个查询，它可能会根据你提出的问题类型转到两者。我们将选择最佳的 LLM。我们使用 AWS 和 Azure。我们将采用最佳模型来回答客户提出的问题。

上个月底，LexisNexis在美国推出了Lexis+ AI，这是它自己的生成式人工智能解决方案，承诺消除人工智能的“幻觉”，并提供相关的法律引文，以确保律师能够获得准确、最新的法律案例——这是在当前大量法学硕士中发现的弱点。

为创新奠定基础

如果没有迁移到云，这一切都不可能实现，LexisNexis于 2015 年开始迁移到云。LexisNexis 主要是 AWS 客户，还为许多使用 Microsoft Office 和其他 Microsoft 平台的客户提供 Microsoft Azure。

但要让业务到达云端是一个艰难的转型。

当Reihl 于 2007 年加入 LexisNexis 时，该公司大约一半的基础设施（包括其核心平台）都基于大型机。该公司在美国运营着两个非常大的数据中心，并进行了多次收购，从而产生了一套非常多样化的技术和各种格式的数据。

Reihl说，不久之后，LexisNexis的IT领导者与董事会接洽，要求数亿美元用基于XML的开放系统取代所有这些基础设施。该公司以直接迁移的方式将大部分数据从大型机迁移到这些开放系统，同时增加了专有的搜索功能，以及索引和自动化。但是这些应用程序没有针对云进行优化，因此当该公司在近十年前开始采用云时，最终不得不为微服务重新架构。

2020年，LexisNexis 关闭了其最终的大型机，这代表了重大的成本节约，并将全部精力投入到其云平台上。

虽然一些工作负载仍在剩余的数据中心运行，但LexisNexis 的大部分数据利用了来自 50,000 多个来源（如法庭文件、律师事务所、新闻来源和网站）的流量，进入公司专有的内容制作系统。该服务的编辑人员还增强和丰富了专有内容，而自动化则为云上的工作流程增加了价值。

LexisNexis享受了企业通过迁移到云获得的许多相同好处，包括显著的成本节约、可扩展性、敏捷性和创新速度。但也许最大的好处是LexisNexis能够在自己的生成式AI应用程序中迅速采用机器学习和LLM。

“这是我们最初与人工智能合作的地方，”Reihl说。“我们通过NLP和一些基本的机器学习来完成所有这些工作，随着时间的推移，这些机器学习演变成更多的深度学习。”

转型的另一个主要方面是公司在提高员工技能和招募新人才方面的努力。LexisNexis的团队构成已经从用户体验设计师、产品经理和软件工程师转变为主题专家、了解法律和法律语言的知识产权律师，以及近200名数据科学家和机器学习工程师。

首席技术官表示，LexisNexis在数字化转型上总共花费了1.4美元。这似乎是非常划算的投资。

LexisNexis于10月在美国市场推出了Lexis+ AI，这是其具有生成式AI增强功能的多模型LLM解决方案。据该公司称，为法律行业微调的人工智能平台是市场上为数不多的人工智能SaaS平台之一，具有检索增强生成引擎，可消除AI幻觉，提供完善的对话搜索功能、法律文件起草、案件摘要和文件上传功能，使用户能够在几分钟内分析、总结和提取法律文件中的核心见解。

首席技术官表示，该平台是与开发测试版的客户共同开发的，他们帮助公司完善了提示和搜索，并加强了安全性，以确保隐私和某些搜索可以保留在内部，这对律师来说至关重要。

LexisNexis面临的最大挑战是所有组织都面临的挑战：寻找足够的人才。

“那里的人并不多，所以我们也在培训那些在这些技能方面具有数据敏锐度的人，”Reihl说，他仍然相信，随着200名数据科学家的加入，该公司已准备好在明年在国际市场上发布其产品。