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EvenUp è un'app progettata per aiutare gli avvocati specializzati in lesioni personali a gestire le richieste di risarcimento in modo più efficiente tramite l'analisi AI.

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EvenUP è una soluzione tecnologica legale all'avanguardia progettata per semplificare il processo di trasformazione di documenti medici e file di casi in pacchetti di domanda guidati dall'IA. Questo strumento innovativo è particolarmente adattato agli avvocati delle lesioni personali, con l'obiettivo di migliorare l'efficienza e la produttività nella gestione dei casi legali.

Alla base, Evenup sfrutta la tecnologia AI avanzata per analizzare e organizzare dati legali complessi, creando pacchetti di domanda completi che sono adattati a requisiti specifici del caso. Automatizzando questo processo, i professionisti legali possono risparmiare tempo e concentrarsi su compiti di alto valore come lo sviluppo della strategia e il coinvolgimento dei clienti.

EvenUP si integra perfettamente con i sistemi di gestione dei casi legali, garantendo un flusso di lavoro regolare e minimizzando la necessità di immettere i dati manuali. Questa integrazione consente la gestione efficiente dei file dei casi, consentendo agli avvocati di accedere e utilizzare le informazioni critiche in modo più efficace. Sfruttando approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale, Evenup aiuta i team legali a presentare casi più forti e migliorare i risultati complessivi dei casi.

Le funzionalità dell'app sono progettate per supportare le esigenze in evoluzione degli studi legali per le lesioni personali, fornendo un solido set di strumenti che migliora i processi di preparazione e negoziazione degli insediamenti. Sfruttando la tecnologia AI, Evenup aiuta a semplificare i flussi di lavoro legali, ridurre le spese generali operative e migliorare la soddisfazione del cliente attraverso una gestione più efficiente dei casi.

Questa descrizione è stata generata dall'IA (intelligenza artificiale). L'IA può commettere errori. Controlla le informazioni importanti.

EvenUp è uno strumento basato sull'intelligenza artificiale progettato per assistere gli avvocati specializzati in lesioni personali nella gestione delle richieste di risarcimento danni personali in modo più efficiente. Analizzando milioni di record, EvenUp trasforma documenti medici e fascicoli di casi in pacchetti di domanda basati sull'intelligenza artificiale. Lo strumento ha lo scopo di aiutare gli avvocati specializzati in infortunistica a semplificare il loro flusso di lavoro, risparmiare tempo e risolvere i casi più rapidamente. Il team di esperti in infortuni di EvenUp, tra cui ex avvocati difensori, economisti e tecnologi, ha preparato migliaia di richieste. Elaborano pacchetti di domanda che contengono argomentazioni approfondite e coerenti, fatti a sostegno e stime dei danni. Lo strumento sfrutta i dati proprietari di oltre 250.000 sentenze pubbliche e transazioni private, migliorando la precisione della sua analisi. Questo ampio database consente a EvenUp di fornire approfondimenti e confronti con casi di infortuni simili, aiutando gli avvocati a negoziare accordi da una posizione di forza. I vantaggi dell'utilizzo di EvenUp includono un risparmio di tempo di circa cinque ore per sinistro, poiché il suo team di intelligenza artificiale gestisce le pratiche burocratiche, lasciando ai case manager e agli avvocati più tempo per elaborare strategie. La scalabilità di EvenUp lo rende più conveniente del 50%, consentendo alle aziende di gestire un carico di lavoro più ampio senza aumentare il personale. I pacchetti di richieste generati da EvenUp richiedono costantemente ogni tipo di danno, con un conseguente aumento medio dei sinistri del 30%. Inoltre, la chiara esposizione degli infortuni e dei danni fornita dallo strumento accelera le trattative per la risoluzione con i periti, riducendo la probabilità di offerte al ribasso. La missione di EvenUp è quella di livellare il campo di gioco nei casi di lesioni personali, garantendo che ogni caso di infortunio sia risolto in base al suo vero merito.

Sito web: evenuplaw.com

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