對于騙子們來說，壞消息是：RAVN的人工智能加速了文件篩選過程，而且比人類更準確。PeterWallqvist認為這是一個很好的趨勢，因為政府有足夠的勇氣來推動像這樣的事情了。”

業內經常會遇到這樣一個場景，重大欺詐調查辦公室（SFO）遇到了一個難纏的問題，該辦公室對勞斯萊斯腐敗的調查結果正慢慢浮出水面，但四年的挖掘工作已經產生了3000萬份文件。這些文件須要被劃分為“優先”和“非優先”兩類。這是法律要求的，完成此項工作須要向初級律師支付數月從事重復性文書工作的酬勞。

“我們需要一種更快的方式，”SFO的首席技術官BenDenison說。因此，2016年1月他開始與RAVN合作。

這家位于倫敦的創業公司宣稱，“Raven”是一款可以對數據進行篩選和分類的機器人，它不僅能處理結構化材料，還能處理非結構化的文檔。聯合創始人PeterWallqvist說：“掃描300頁紙后，人們很可能把其中一頁正反搞顛倒了。”

“我們需要處理充斥著混亂數據的真實世界。”

這兩支隊伍從勞斯萊斯案為起點，開始向人工智能輸入材料。到了7月，他們有了一個可用的系統，在雙方律師的同意下，他們讓機器人開始工作。律師們每天要處理3000份文件。RAVN每天處理60萬份，花費是5萬美元，并且錯誤比律師少。

丹尼森說：“它砍掉了80%的工作量，這也為我們省下了一大筆錢。”

對勞斯萊斯來說，它產生了負面效果：在2017年1月，這家工程公司承認其存在“巨大的，區域性的”賄賂行為，并支付了6.71億英鎊的罰款。

“很難想象會有比這更好的結果了，”RAVN的共同創始人瓦拉維說。

JanVanHoecke,SimonPecovnik,SjoerdSmeets和Wallqvist四人相識于在英國的第一個家獨角獸公司Autonomy。他們在那里從事早期人工智能數據庫管理工作。2010年，四人離職并創辦了RAVN。這家自籌資金的公司現在有51名員工，年收入300萬英鎊，約有70名客戶，其中主要是律師事務所。

英國電信公司（BT）與其簽署了一項“非常重要”的協議，并贊揚RAVN每年為其節省1億美元，因為它幫助BT使用自動檢查系統以確保合同的準確性。此外，當然還有剛剛提到的SFO，它正在以越來越有效的方式使用RAVN。

這意味著允許它做出主觀判斷，包括將調查人員指向它認為是有關的數據上。“這可能是非常有價值的，”Dension說。

Wallqvist認為這個系統可以有更好的發展：以后將不僅可以進行測量，還可以預測，例如預測并購可能帶來的受益。Wallqvist說：“我們已經可以計算并將數據結構化了。現在我們有能力利用過去記錄下來的數據預測未來。”

今天的它還只是華生（譯注：福爾摩斯的助手），而明天它會成為福爾摩斯。