Bedrijven doen meer (interne) onderzoeken dan ooit tevoren. Bijvoorbeeld om verzoeken van toezichthouders adequaat en op tijd te kunnen beantwoorden of om te voldoen aan inzageverzoeken van klanten of (ex)werknemers.
Deze verzoeken om informatie en documentatie komen meestal onaangekondigd en kunnen de dagelijkse gang van zaken ernstig verstoren. Met behulp van moderne eDiscovery-technologie kunnen organisaties de nodige onderzoeken sneller, grondiger en nauwkeuriger kunnen uitvoeren tegen lagere kosten.
Maar hoe werkt dat dan eigenlijk?
Voor bijna alle soorten onderzoek, maar vooral voor juridisch onderzoek waarbij je echt niets mag missen, is 'normaal' zoeken met behulp van zoekmachines en gewone zoektermen niet langer voldoende. Moderne gegevensverzamelingen zijn enorm en 'gewoon zoeken' lost nauwelijks iets op.
De hedendaagse datasets zijn eenvoudig te groot en te complex: er zijn te veel mogelijke vragen die moeten worden uitgevoerd en de lijsten met resultaten zijn eindeloos.
Meer geavanceerde technieken zoals NLP (Natural Language Processing) en Machine Learning focussen daarom op patronen en kenmerken. Zo kan snel informatie boven water worden gehaald, die anders verborgen zou blijven.
Laten we eens bekijken in welke concrete gevallen dit soort technologie kan helpen bij het doen van onderzoek.
Bij een inzageverzoek vraagt een klant of (voormalig) werknemer aan u welke persoonsgegevens uw organisatie over hem of haar bezit. U bent verplicht om op duidelijk en begrijpelijke manier te laten zien welke persoonsgegevens u hebt opgeslagen en hoe deze worden gebruikt. Concreet moet u inzage geven in:
Een informatieverzoek kan afkomstig zijn van een van de verschillende agentschappen. Traditioneel zijn concurrentie en antitrustovertredingen de belangrijkste aanleiding van zo’n verzoek. In de afgelopen jaren voeren (nieuwe) toezichthouders gelijksoortige disruptieve verzoeken uit met betrekking tot financiële-, omkopings-, fraude-, milieu-, gezondheidszorg-, dataprivacy-, consumentenbescherming-, voedsel- en drugsveiligheid- en vele andere gereguleerde gebieden.
Wanneer toezichthouder mogelijke misstanden of illegale activiteiten vermoedt of wanneer een klokkenluider hen hiervan op de hoogte stelt, gaan zij open, veel omvattende vragen stellen zoals:
Voorkomen is beter dan genezen. Ook wanneer het gaat om corporate misstanden zoals fraude, corruptie en omkoping. Maar ondanks de steeds strengere regelgeving en strakke compliance-programma’s kan het voorkomen dat er in uw bedrijf zaken niet helemaal volgens de regels gaan.
In dat geval wilt u natuurlijk ook zo snel mogelijk weten wat er precies is gebeurd en wie er mogelijk bij de misstanden zijn betrokken. U gaat op zoek naar de 7 Gouden W’s:
Er zijn dus vele soorten onderzoek, uitgevoerd door uiteenlopende partijen, maar grote onderzoeken hebben een ding gemeen: bij elk onderzoek moeten grote hoeveelheden gegevens worden verzameld, geanalyseerd en geproduceerd.
Door geavanceerde technieken te gebruiken, zoals patroonherkenning, semantische informatie-extractie, natuurlijke taalverwerking en machine learning, identificeert de computer de basiseenheden in een tekst. Dit kunnen mensen, bedrijven, locaties, producten, feiten, leeftijden en adressen zijn, maar ook complexere patronen zoals gebeurtenissen, relaties tussen objecten, sentimenten of emoties. De computer analyseert ook naar wie in de tekst wordt verwezen en welke namen, aliassen en synoniemen in de teksten voorkomen.
Als u zelf wilt ervaren hoe het gebruik van slimme technologie de onderzoekstijd enorm kan verkorten, bent u van harte welkom bij onze praktische workshop “eDiscovery voor onderzoek” op 18 februari. In deze workshop gaat u zelf aan de slag met het doorzoeken van grote hoeveelheden data met specifieke zoekvragen en behulp van Artificial Intelligence. U krijgt onder andere training in:
We sluiten af met kwaliteitscontrole om er zeker van te zijn dat alle relevante documenten daadwerkelijk gevonden zijn. U kunt zich hier alvast inschrijven.