对于骗子们来说，坏消息是：RAVN的人工智能加速了文件筛选过程，而且比人类更准确。PeterWallqvist认为这是一个很好的趋势，因为政府有足够的勇气来推动像这样的事情了。”
业内经常会遇到这样一个场景，重大欺诈调查办公室（SFO）遇到了一个难缠的问题，该办公室对劳斯莱斯腐败的调查结果正慢慢浮出水面，但四年的挖掘工作已经产生了3000万份文件。这些文件须要被划分为“优先”和“非优先”两类。这是法律要求的，完成此项工作须要向初级律师支付数月从事重复性文书工作的酬劳。
“我们需要一种更快的方式，”SFO的首席技术官BenDenison说。因此，2016年1月他开始与RAVN合作。
这家位于伦敦的创业公司宣称，“Raven”是一款可以对数据进行筛选和分类的机器人，它不仅能处理结构化材料，还能处理非结构化的文档。联合创始人PeterWallqvist说：“扫描300页纸后，人们很可能把其中一页正反搞颠倒了。”
“我们需要处理充斥着混乱数据的真实世界。”
这两支队伍从劳斯莱斯案为起点，开始向人工智能输入材料。到了7月，他们有了一个可用的系统，在双方律师的同意下，他们让机器人开始工作。律师们每天要处理3000份文件。RAVN每天处理60万份，花费是5万美元，并且错误比律师少。
丹尼森说：“它砍掉了80%的工作量，这也为我们省下了一大笔钱。”
对劳斯莱斯来说，它产生了负面效果：在2017年1月，这家工程公司承认其存在“巨大的，区域性的”贿赂行为，并支付了6.71亿英镑的罚款。
“很难想象会有比这更好的结果了，”RAVN的共同创始人瓦拉维说。
JanVanHoecke,SimonPecovnik,SjoerdSmeets和Wallqvist四人相识于在英国的第一个家独角兽公司Autonomy。他们在那里从事早期人工智能数据库管理工作。2010年，四人离职并创办了RAVN。这家自筹资金的公司现在有51名员工，年收入300万英镑，约有70名客户，其中主要是律师事务所。
英国电信公司（BT）与其签署了一项“非常重要”的协议，并赞扬RAVN每年为其节省1亿美元，因为它帮助BT使用自动检查系统以确保合同的准确性。此外，当然还有刚刚提到的SFO，它正在以越来越有效的方式使用RAVN。
这意味着允许它做出主观判断，包括将调查人员指向它认为是有关的数据上。“这可能是非常有价值的，”Dension说。
Wallqvist认为这个系统可以有更好的发展：以后将不仅可以进行测量，还可以预测，例如预测并购可能带来的受益。Wallqvist说：“我们已经可以计算并将数据结构化了。现在我们有能力利用过去记录下来的数据预测未来。”
今天的它还只是华生（译注：福尔摩斯的助手），而明天它会成为福尔摩斯。
