EvenUp
EvenUp Inc.未上市成立 2019应用
行业布局图
圈选框 = 有布局 · 参评 1 家2/4 层一、主业情况
EvenUp 聚焦人身伤害（personal injury）细分场景，以「AI 原生 + 场景适配」重构法律服务价值链：围绕证据处理、索赔计算、智能谈判与数据合规四大环节，把医疗记录审查、赔偿估值与谈判支持标准化、自动化，服务对象是律所而非终端客户。据团队内部研究材料，公司估值超 20 亿美元、年处理案件超 50 万件、累计帮助伤者追回超 100 亿美元赔偿、总融资达 3.85 亿美元（来源为内部研究材料，见下）。
主要产品
口径：世界市场 · 按收入 · 百万美元 · 年度
| 产品 | 定位 | 代表客户 | 来源 |
|---|---|---|---|
| EvenUp 索赔平台 | 人身伤害案件全流程 AI 工作台（证据解析—估值—文书） | 人身伤害律所 | i |
| Piai 医疗记录模型 | 基于医疗记录与判例训练的专有模型，生成伤害时间轴 | 律所案件团队 | i |
| 索赔估值系统 | 整合各州赔偿标准与判例的损失测算 | 律所理赔团队 | i |
| 谈判支持 | 分析保险公司理赔偏好，生成谈判要点与底线 | 律所谈判团队 | i |
三、技术情况
297 字 / 上限 500 字EvenUp 的技术路线是「领域专有模型 + 工作流封装」：针对人身伤害案件的「伤情—因果—赔偿」链条，基于数百万份医疗记录与判例训练专有模型（Piai），自动提取诊断、治疗与费用信息并生成可视化医疗时间轴；索赔侧整合各州赔偿标准、判例与经济指标构建多场景估值算法；谈判侧用数据驱动生成要点与底线建议。技术壁垒不在通用大模型能力，而在人身伤害领域的数据资产、任务评测与数据合规（端到端加密、与主流案件管理系统集成）。据团队内部研究材料，其可将数十小时的医疗记录审查压缩至约 2 小时、估值误差控制在约 5% 以内（来源为内部研究材料）。编者判断：把高价值、可量化的封闭任务做深，是其相对通用法律 AI 的差异化。
来源
1 条[EvenUp-2026-10]EvenUp 官网（人身伤害 AI 平台与 Piai 模型）EvenUp Inc. · 2026-10 · tier-1原文