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在越来越多的行业中，法规和合规文件的电子发现能使交易（例如在美国跨州边界）更简单。在制药等行业及其复杂的供应链中，公司必须了解来自地方和联邦各级不同立法机构的大量变化规则。因此，在受监管的供应链合规方面，人工智能能带来巨大益处并不令人意外。
鉴于人工智能擅长阅读和解析文档及图像，像灯塔人工智能这样的服务提供商利用其不同形式的技术来梳理管理该行业的现有和新文档。该公司的最新套件“灯塔人工智能审查”使用预测和生成式人工智能、图像识别和光学字符识别以及语言建模等机器学习变体，来处理大量、时间敏感环境中的用例。预测人工智能用于文档分类，生成人工智能有助于审查过程，以获得更好、更具防御性的下游结果。该公司称，该套件的语言建模元素将平台的准确性提升到通常“超越人工智能能力”的水平。
灯塔人工智能目前已有 6 年历史，自 2019 年以来已分析了数十亿份文档，但尽管在过去 18 个月中生成式人工智能吸引了大部分头条，预测人工智能对该软件仍很重要。灯塔人工智能的人工智能和分析主管费尔南多·德尔加多表示：“虽然最近人们正确地关注了生成式人工智能的影响，但预测人工智能的力量和相关性不可忽视。它们做不同的事情，将它们结合起来处理同一工作流程中的不同元素通常具有真正的价值。”
鉴于“制药行业”这一统称涵盖了从医疗技术、药物研究和生产到配药店等各种不同的方面，该行业中单个公司的合规要求可能差异很大。克利里·戈特利布·斯登·汉密尔顿律师事务所的律师克里斯蒂安·马奥尼表示：“我们不是采用一刀切的方法，而是能够根据我们的独特需求塑造技术——将我们的想法转化为真正有影响力的解决方案。”
灯塔人工智能审查包括用于响应式审查、特权审查、特权分析和 PII/PHI/PCI 识别等用例。灯塔人工智能称，其用户在使用响应式审查功能的人工智能时，分类和摘要文档的数量最多可减少 40%，且在大型语言模型开始产生投资回报率之前所需的培训更少。灯塔人工智能称，用于审查的人工智能特权比基于关键词的模型准确率高 60%。人工智能对视觉数据的敏锐度由用于图像分析的人工智能处理，它使用生成式人工智能分析图像，并例如生成媒体的文本描述，使用用户用于其他任务的界面呈现结果。灯塔的 PII/PHI/PCI 识别人工智能自动映射实体之间的关系，并可减少手动审查的需求。灯塔首席执行官罗恩·马凯齐奇表示：“新的产品具有高度差异化，旨在为电子发现的数量、速度和复杂性提供最大影响。” （图片来源：“巴塞尔 - 罗氏 1 号楼”，作者 corno.fulgur75，根据 CC BY 2.0 许可。）