أليثيا: كان سجل مشترياتك هو الدليل بالفعل
تقوم أليثيا بأتمتة مطالبات تسوية الدعاوى الجماعية باستخدام سجل مشترياتك. اكتشف التعرض للمواد الكيميائية، وطابق التسويات المؤهلة، وقدم المطالبة بسهولة.
"العدالة هي الحقيقة في طور التنفيذ." — بنيامين دزرائيلي
في كل عام، تُترك مليارات الدولارات من أموال تسويات الدعاوى الجماعية دون مطالبة. ليس لأن الدعاوى القضائية ليست حقيقية، وليس لأن الأشخاص المتأثرين غير مؤهلين، بل لأن تقديم المطالبة يتطلب تتبع موعد نهائي لم تسمع به من قبل، وإثبات عملية شراء قمت بها منذ ثلاث سنوات، والتعامل مع نموذج مطالبة يبدو وكأنه صُمم ليتم التخلي عنه.
النمط ثابت. يظهر عنوان رئيسي — تسوية بقيمة 3.6 مليون دولار بسبب مادة البنزين، أو قضية تلوث بودرة التلك، أو دعوى جماعية بشأن مواد PFAS — ويراه الناس، ويدركون أنهم ربما استخدموا المنتج، ثم يواصلون التمرير. ليس لأنهم لا يهتمون، بل لأن الجهد المطلوب للانتقال من "قد أكون مؤهلاً" إلى "لقد قدمت المطالبة وحصلت على المبلغ" كبير جداً بحيث يصعب على معظم الناس القيام به.
سابقاً شاركنا تجربتنا في HackPrinceton 2026 x Enter.pro: بناء المستقبل | Enter . كان ذلك المقال يدور حول الحماس، والمهمة، والرؤية الأكبر. هذا المقال هو غوص عميق في فريق قام بالبناء باستخدام Enter خلال المسابقة وفاز بجائزة: Aletheia.
ما لاحظه الفريق الذي يقف وراء Aletheia هو أن هذا الجهد مفتعل بالكامل تقريباً. الأدلة موجودة بالفعل. سجلات الشراء من كبار تجار التجزئة، وتطبيقات التوصيل، ومنصات الدفع تحتوي على سجلات دقيقة لكل ما اشتراه الناس، ومتى، وممن. البيانات التي تثبت الأهلية موجودة بالفعل، وهي ببساطة حبيسة خلف واجهة تسجيل دخول.
ماذا تفعل Aletheia
تحوّل Aletheia سجل الشراء إلى حزمة مطالبة جاهزة للتقديم في ثلاث خطوات.
ربط الحسابات. يقوم المستخدمون بربط حسابات التسوق والتوصيل الخاصة بهم، وتقوم Aletheia بسحب بيانات المعاملات — كل اسم منتج، والتاجر، والتاريخ، وسعر كل عنصر. ليس الفئات، بل المنتجات الفعلية.
الفحص للتعرض. يقوم تحليل مدعوم بالذكاء الاصطناعي بمطابقة كل منتج تم شراؤه مع قائمة منظمة للمواد الكيميائية المرتبطة بالتقاضي: البنزين، والتلك، والبارابين، وPFAS، ومواد إطلاق الفورمالديهايد، وغيرها. يتلقى المستخدمون تقرير تعرض بنتيجة من 0 إلى 100، وتصنيف مئوي، وتفصيل حسب المادة الكيميائية والمنتج المُحدد. إنه ليس مجرد تحذير، بل صورة لما تعرضت له بالفعل، بناءً على ما اشتريته فعلياً.
المطابقة مع التسويات. تتم مطابقة المواد الكيميائية والمنتجات المكتشفة مع كتالوج حي للتسويات الجماعية النشطة، يتم تحديثه كل ساعة من قواعد البيانات القانونية العامة. يتم تصنيف كل مطابقة: إما أن المستخدم اشترى المنتج المؤهل المحدد، أو أن تعرضه يتداخل مع المادة الكيميائية محل النزاع. يتم استبعاد التسويات المنتهية، ودمج النسخ المكررة. لكل مطابقة، تنشئ Aletheia دليلاً للتقديم من خمس خطوات وحزمة أدلة بصيغة PDF — مبنية من سجلات الشراء — جاهزة للإرسال.
الفجوة التي تعالجها Aletheia لا تتعلق بالتعقيد القانوني، بل تتعلق بالمعلومات والاحتكاك. يقبل مديرو المطالبات بالفعل سجلات الشراء كدليل. السجلات موجودة بالفعل. كانت الفجوة هي وجود أداة يمكنها ربطها تلقائياً.
البناء — والمشكلة التي واجهها
قام الفريق ببناء Aletheia في HackPrinceton ربيع 2026؛ وانتقلت دورة عملهم من البحث إلى متطلبات المنتج إلى Enter — باستخدام تكاملات MCP ومهارات Enter لربط مصادر البيانات الخارجية وبناء طبقة الذكاء — وصولاً إلى منتج تم نشره بالكامل. تولت Enter البنية التحتية للخلفية: طبقة المصادقة، وقاعدة البيانات، ووظائف الحافة التي تشغل تحليل التعرض، ومسح التسويات، ومنطق المطابقة.
كانت المشكلة الأصعب ليست البنية التحتية التقنية، بل كانت الثقة.
الإصدار الأول من منطق التعرض والمطابقة سمح للذكاء الاصطناعي بتوليف كتالوج التسويات ونتائج المطابقة. كان بناؤه سريعاً ومخرجاته مقنعة — حتى لم يعد كذلك. اخترع النموذج مبالغ تسوية، وأنشأ مطالبات لدعاوى قضائية لم تكن موجودة، وأصدر أحكاماً بالأهلية ليس لها أي أساس في أي إجراء قانوني حقيقي.
بالنسبة لمنتج تمويل استهلاكي، هذا ليس خطأ برمجياً، بل هو فشل يُسقط المنتج. لا يمكنك إخبار شخص ما بأن لديه مطالبة بقيمة 4,200 دولار إذا كان هذا الرقم يأتي من نموذج يملأ الفجوات بدلاً من قراءة بيانات موثقة.
تطلب الإصلاح فصل ما يجيده الذكاء الاصطناعي عما لا يمكن الوثوق به للقيام به بمفرده. يتم الآن جمع بيانات التسوية الحقيقية مباشرة من قواعد البيانات القانونية العامة، وتخزينها، وإثرائها بمدفوعات ومواعيد نهائية وروابط مطالبات موثقة. يقتصر دور الذكاء الاصطناعي وقت المطابقة على الاستشهاد فقط بما هو موجود بالفعل في الكتالوج — لا توليف ولا استقراء. المخرجات مبنية على أسس لأن قاعدة البيانات مبنية على أسس.
تتعامل ثلاث طبقات لإزالة التكرار مع حقيقة أن التسوية نفسها تظهر غالباً تحت روابط وعناوين مختلفة قليلاً عبر مصادر مختلفة. يميز منطق المواعيد النهائية بين التسويات المغلقة فعلياً وتلك التي لها تواريخ غير قابلة للتحليل أو معلقة — يتم تصفية الأولى بقوة، ومعاملة الثانية كأنها لا تزال مفتوحة. تم تطوير إيصال PDF حتى بدا وكأنه شيء قد يقبله مدير المطالبات فعلياً: رؤوس تجار، جداول عناصر، تذييلات تحقق.
لكل مسار بديل احتياطي. العرض التجريبي لا يصل أبداً إلى حالة معطلة.
أكثر ما يفخرون به
خط الأنابيب الكامل، من البداية إلى النهاية. يربط المستخدم حساباته، ويتلقى تقرير تعرض، ويرى تسوياته المطابقة، ويقوم بتنزيل ملف PDF جاهز للتقديم — كل ذلك من بيانات شراء كانت لديهم بالفعل، تمت معالجتها بطريقة لم يضطروا للتفكير فيها.
والإيصال. جعل مستند تم إنشاؤه يبدو كأنه دليل قانوني، وليس مخرجات هاكاثون، استغرق تكراراً. وهذا التفصيل هو ما يعود إليه الفريق مراراً وتكراراً.
ماذا بعد
تنبيهات مدفوعة بـ Webhook: إخطار المستخدمين في اللحظة التي تتطابق فيها عملية شراء جديدة مع تسوية قائمة، دون الحاجة إلى إعادة مسح يدوية. نماذج المطالبات ذات التعبئة التلقائية: ملء الحقول القياسية مسبقاً من سجلات الشراء وبيانات التعرض، والتقديم نيابة عن المستخدم حيث يسمح المسؤولون بذلك. مراجعة تاريخية عبر التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لكشوف الحسابات البنكية، وهو المكان الذي توجد فيه أموال التسويات طويلة الأمد — مطالبات على منتجات تم شراؤها قبل سنوات من بدء أي منصة في تتبع رموز SKU. وتكامل الدفع الحقيقي: قبول أموال التسوية مباشرة، مع رسوم نجاح صغيرة.
البنية التحتية لكل ذلك موجودة بالفعل. خط الأنابيب الذي يعمل مع التسويات النشطة يعمل مع أي تسوية. استرجاع الأدلة الذي يعمل للحسابات المرتبطة يعمل للكشوفات المرفوعة. يتوسع نطاق ما يمكن لـ Aletheia القيام به مع كل مصدر بيانات يمكنها الوصول إليه.
المال كان موجوداً دائماً. المسار إليه هو الذي كان مفقوداً.
الفريق الذي يقف وراء هذا: Haoran Xu | Anish Yenduri | Brian Li | Adarsh Danda
هل فاتتك المجلدات السابقة؟ → المجلد 1 — Heritage in Pixels → المجلد 2 — Terra Zone AI *→ المجلد 3: *reAgent *→ المجلد 4: *TaleTailor *→ المجلد 5: *LEGR *→ المجلد 6: *PolyPath *→ المجلد 7: *EcoThread
