Lumina.vn

Lumina.vn · Rà soát kết quả trí tuệ nhân tạo

Kết quả của AI cần được kiểm chứng.

Lumina cung cấp dịch vụ và hệ thống rà soát kết quả do trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra. Kết quả được kiểm tra tự động, sau đó do chuyên gia thẩm định; mỗi kết luận đều có người ký và có nhật ký truy vết. Giai đoạn đầu tập trung vào pháp luật, sở hữu trí tuệ và hải quan.

Phiếu rà soát · minh họa cấu trúcKhông phải kết quả thật
Khẳng định 1
Mã HS của mặt hàng nêu trong câu trả lời
Mức 3 · chuyển chuyên gia
Khẳng định 2
Trích dẫn điều khoản và số hiệu văn bản
Không tìm thấy trong kho
Khẳng định 3
Thời điểm áp dụng quy định
Văn bản đã sửa đổi
Khẳng định 4
Diễn giải thủ tục thông thường
Chuyên gia đã duyệt
Người ký duyệt và ngày duyệt được ghi nhậnNhật ký truy vết

Vấn đề

Sử dụng AI đã dễ; tin cậy vào kết quả thì chưa.

Một câu trả lời trôi chảy chưa chắc là câu trả lời đúng. Trong các lĩnh vực pháp luật, hải quan và sở hữu trí tuệ, sai sót có thể dẫn đến thiệt hại tài chính và rủi ro pháp lý thực tế.

Sai sót không được phát hiện

Trích dẫn không có thật, văn bản đã hết hiệu lực hoặc số liệu không có nguồn vẫn có thể được trình bày với giọng điệu chắc chắn.

Thiếu khả năng truy vết

Khi phát sinh tranh chấp, doanh nghiệp khó xác định câu trả lời dựa trên nguồn nào và ai đã xem xét.

Thiếu chủ thể chịu trách nhiệm

Kết quả của AI thường được sử dụng như kết luận cuối cùng khi chưa có người đủ chuyên môn xác nhận.

Hệ thống rà soát

Quy trình rà soát sáu tầng.

Mọi kết quả của AI được xử lý theo cùng một trình tự: phân loại rủi ro, kiểm tra tự động, phân loại lỗi, thẩm định của chuyên gia, lập báo cáo và rút kinh nghiệm.

1

Tiếp nhận, phân loại

Xác định loại kết quả, lĩnh vực, mức rủi ro và mức bảo mật.

2

Kiểm tra tự động

Kiểm tra trích dẫn, số hiệu, hiệu lực văn bản, mâu thuẫn nội dung và dữ liệu cá nhân.

3

Phân loại lỗi

Gán loại lỗi và mức nghiêm trọng cho từng khẳng định.

4

Thẩm định chuyên gia

Chấp nhận, chỉnh sửa hoặc bác bỏ kèm lý do. Trường hợp rủi ro cao được duyệt hai lượt độc lập.

5

Phiếu rà soát

Báo cáo lỗi, phạm vi, giới hạn của lần rà soát và chữ ký người duyệt.

6

Học và hiệu chỉnh

Lỗi được đưa vào bộ tình huống kiểm thử; kiểm thử lại khi thay đổi mô hình hoặc lời nhắc.

Phân loại lỗi

Phân loại lỗi theo một thang đo thống nhất.

Hệ thống gồm chín loại lỗi và bốn mức nghiêm trọng, áp dụng cho mọi lần rà soát để có thể so sánh theo thời gian và giữa các mô hình.

Sai sự thật

Khẳng định không đúng với nguồn chính thống.

Trích dẫn, số hiệu không có thật

Điều khoản, văn bản không tồn tại trong kho đối chiếu.

Sai hiệu lực hoặc thời điểm

Áp dụng văn bản đã hết hiệu lực hoặc chưa có hiệu lực.

Suy luận sai

Từ dữ kiện đúng đi đến kết luận sai.

Thiếu điều kiện áp dụng

Bỏ qua ngoại lệ, phạm vi, đối tượng của quy định.

Rò rỉ dữ liệu, vi phạm sở hữu trí tuệ

Để lộ dữ liệu cá nhân, bí mật kinh doanh hoặc sao chép khi chưa được phép.

Dịch vụ

Bốn dịch vụ đánh giá độ tin cậy của kết quả AI.

Rà soát theo lô

Doanh nghiệp gửi một tập kết quả của AI và nhận báo cáo lỗi cùng phiếu rà soát có chữ ký.

Rà soát thường trực

Lấy mẫu định kỳ từ hệ thống AI đang vận hành, theo dõi xu hướng lỗi và cảnh báo khi chất lượng suy giảm.

Bộ kiểm thử tiếng Việt

Đánh giá mô hình hoặc ứng dụng AI trên các tình huống pháp luật và thương mại của Việt Nam.

Đào tạo người rà soát

Chương trình dành cho chuyên viên pháp chế, sở hữu trí tuệ và kiểm toán về phương pháp rà soát kết quả AI.

Nguyên tắc

Bốn nguyên tắc hoạt động.

Độc lập

Không rà soát kết quả do chính mình tạo ra; khai báo xung đột lợi ích.

Bảo mật

Ký thỏa thuận bảo mật trước khi nhận dữ liệu; phân vùng dữ liệu của từng khách hàng.

Truy vết

Mỗi quyết định được ghi nhận người duyệt, thời điểm, nguồn đối chiếu và lý do.

Nói rõ giới hạn

Phiếu rà soát nêu rõ phạm vi; Lumina không thay thế ý kiến của luật sư.

Bắt đầu

Đề nghị thí điểm trên một nhóm kết quả AI của đơn vị.

Đơn vị quan tâm vui lòng cho biết loại kết quả AI đang sử dụng và mức rủi ro cần kiểm soát. Lumina sẽ trao đổi về phạm vi và ký thỏa thuận bảo mật trước khi tiếp nhận dữ liệu.

Lumina.vn · Review of AI-generated outputs

AI outputs need to be verified.

Lumina provides services and a system for reviewing outputs generated by artificial intelligence (AI). Outputs are checked automatically and then reviewed by experts; every conclusion carries a reviewer's signature and an audit trail. The initial focus is law, intellectual property and customs.

Review sheet · illustration of structureNot a real result
Claim 1
HS code of the goods stated in the answer
Level 3 · referred to an expert
Claim 2
Citation of a provision and document number
Not found in the repository
Claim 3
Effective date of the rule
Document has been amended
Claim 4
Explanation of a routine procedure
Approved by an expert
Reviewer's signature and date of approval are recordedAudit trail

The problem

Using AI has become easy; trusting its outputs has not.

A fluent answer is not necessarily a correct one. In law, customs and intellectual property, errors can lead to real financial loss and legal risk.

Errors that go undetected

Fabricated citations, expired documents or unsourced figures can still be presented in a confident tone.

Lack of traceability

When a dispute arises, a business finds it hard to establish which sources an answer relied on and who reviewed it.

No accountable party

AI outputs are often used as final conclusions before anyone with sufficient expertise has confirmed them.

Review system

A six-layer review process.

Every AI output follows the same sequence: risk classification, automated checks, error classification, expert review, reporting and learning.

1

Intake and classification

Identify the type of output, the domain, the risk level and the confidentiality level.

2

Automated checks

Check citations, document numbers, legal validity, internal contradictions and personal data.

3

Error classification

Assign an error type and a severity level to each claim.

4

Expert review

Accept, amend or reject, with reasons. High-risk cases receive two independent reviews.

5

Review sheet

Error report, scope and limits of the review, and the reviewer's signature.

6

Learning and calibration

Errors are added to the test-case set; tests are re-run whenever the model or prompt changes.

Error classification

Errors classified on a single, uniform scale.

The system comprises nine error types and four severity levels, applied to every review so that results can be compared over time and across models.

Factual error

A claim that does not match authoritative sources.

Fabricated citation or document number

A provision or document that does not exist in the reference repository.

Wrong validity or date

Applying a document that has expired or has not yet entered into force.

Faulty reasoning

Reaching a wrong conclusion from correct facts.

Missing conditions of application

Overlooking exceptions, scope or the persons to whom a rule applies.

Data leakage or IP infringement

Disclosing personal data or trade secrets, or copying without permission.

Services

Four services for assessing the reliability of AI outputs.

Batch review

A business submits a set of AI outputs and receives an error report and a signed review sheet.

Ongoing review

Periodic sampling from AI systems in operation, tracking error trends and raising alerts when quality declines.

Vietnamese test sets

Evaluating AI models or applications on Vietnamese legal and commercial scenarios.

Reviewer training

A programme for legal counsel, IP professionals and auditors on methods for reviewing AI outputs.

Principles

Four operating principles.

Independence

We do not review outputs we produced ourselves, and we disclose conflicts of interest.

Confidentiality

A confidentiality agreement is signed before any data is received; each client's data is kept in a separate zone.

Traceability

Every decision records the reviewer, the time, the reference source and the reasons.

Clear limits

The review sheet states its scope; Lumina does not replace a lawyer's opinion.

Get started

Propose a pilot on a set of your organisation's AI outputs.

Interested organisations are invited to state the type of AI output in use and the level of risk to be controlled. Lumina will discuss the scope and sign a confidentiality agreement before receiving any data.

Hệ thống rà soát

Từ câu trả lời của AI đến kết luận có người ký.

Quy trình sáu tầng, phân loại lỗi thống nhất và thước đo chất lượng của chính hệ thống rà soát.

Sơ đồ tổng thể

Toàn bộ hệ thống trên một trang.

Kết quả do AI tạo ra đi qua sáu tầng, mỗi tầng có chủ thể phụ trách và sản phẩm bàn giao. Vòng phản hồi giúp hệ thống ngày càng chính xác hơn.

Sơ đồ tổng thể hệ thống rà soát kết quả AI của LuminaKết quả do AI tạo ra đi qua sáu tầng: tiếp nhận và phân loại, kiểm tra tự động, phân loại lỗi, thẩm định chuyên gia, phiếu rà soát, học và hiệu chỉnh. Ma trận bên dưới cho biết hệ thống, rà soát viên hay chuyên gia phụ trách từng tầng. Vòng phản hồi đưa lỗi trở lại bộ kiểm thử.Kết quảdo AI tạo rađầu vào1Tiếp nhận,phân loạiPhiếu tiếp nhận2Kiểm tratự độngĐiểm nghi ngờ3Phân loạilỗiBản đồ lỗi4Thẩm địnhchuyên giaQuyết định, chữ ký5Phiếurà soátBáo cáo, giới hạn6Học vàhiệu chỉnhBộ kiểm thử mớiKết luậncó người kýđầu raAi phụ tráchHệ thốngRà soát viênChuyên giaVòng phản hồi: lỗi được đưa vào bộ kiểm thử; kiểm thử lại khi đổi mô hình hoặc lời nhắcĐịnh tuyến theo rủi ro. Mức 1: tầng 1 đến 3, lập phiếu. Mức 2: thêm thẩm định chuyên gia. Mức 3: thẩm định hai lượt độc lập, chuyển luật sư khi cần.

Trên màn hình nhỏ, kéo ngang để xem toàn bộ sơ đồ.

Quy trình

Sáu tầng của quy trình rà soát.

1

Tiếp nhận, phân loại

Hệ thốngRà soát viên

Xác định loại kết quả (câu trả lời, văn bản soạn thảo, bản tóm tắt, bản phân tích), lĩnh vực, mức rủi ro từ 1 đến 3 và mức bảo mật.

Bàn giao: phiếu tiếp nhận.

2

Kiểm tra tự động

Hệ thống

Kiểm tra trích dẫn có tồn tại trong kho văn bản hay không, số hiệu và ngày tháng, hiệu lực văn bản, mâu thuẫn nội tại, dữ liệu cá nhân và câu lệnh cài cắm.

Bàn giao: danh sách điểm nghi ngờ.

3

Phân loại lỗi

Hệ thốngRà soát viên

Gán loại lỗi và mức nghiêm trọng cho từng khẳng định, theo bảng phân loại thống nhất.

Bàn giao: bản đồ lỗi.

4

Thẩm định chuyên gia

Chuyên gia

Từng khẳng định được đặt cạnh nguồn đối chiếu để chuyên gia chấp nhận, chỉnh sửa hoặc bác bỏ kèm lý do. Mức 3 được duyệt hai lượt độc lập.

Bàn giao: quyết định có người ký.

5

Phiếu rà soát

Chuyên gia

Tổng hợp điểm theo tiêu chí, tỷ lệ lỗi, phạm vi, giới hạn và chữ ký người duyệt.

Bàn giao: phiếu rà soát.

6

Học và hiệu chỉnh

Hệ thốngChuyên gia

Lỗi được đưa vào bộ tình huống kiểm thử. Hệ thống kiểm thử lại khi thay đổi mô hình hoặc lời nhắc để phát hiện suy giảm chất lượng.

Bàn giao: bộ kiểm thử cập nhật.

Mức rủi ro 1: tra cứu thông thường. Mức 2: áp dụng vào tình huống cụ thể. Mức 3: xử phạt, tranh chấp, mã HS có thuế lớn, bí mật kinh doanh, dữ liệu nhạy cảm.

Phiếu rà soát mẫu

Thử vai chuyên gia thẩm định.

Chọn từng khẳng định để xem kết quả kiểm tra tự động, sau đó đưa ra quyết định thẩm định. Đây là ví dụ minh họa về cấu trúc; nội dung và số hiệu được cố ý để trống, không phải kết quả thực tế.

Câu hỏi giả định của người dùng

Doanh nghiệp nhập khẩu một mặt hàng. Cho biết mã HS, thuế suất và thủ tục.

Câu trả lời của AI, tách thành khẳng định

Phân loại lỗi

Chín loại lỗi, bốn mức nghiêm trọng.

Loại lỗiMô tảCách phát hiện
Sai sự thậtKhẳng định không khớp nguồn chính thống.Đối chiếu kho, chuyên gia
Trích dẫn, số hiệu không có thậtĐiều khoản hoặc văn bản không tồn tại.Kiểm tra tự động
Sai hiệu lực, thời điểmÁp dụng văn bản đã hết hiệu lực, chưa có hiệu lực hoặc sai mốc thời gian.Kiểm tra tự động, chuyên gia
Suy luận saiDữ kiện đúng nhưng kết luận không đúng.Chuyên gia
Thiếu điều kiện áp dụngBỏ qua ngoại lệ, phạm vi, đối tượng.Chuyên gia
Thiên lệch, thiếu cân bằngChỉ nêu một phía khi có nhiều cách hiểu hợp lý.Chuyên gia
Rò rỉ dữ liệuLộ dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu mật.Kiểm tra tự động
Vi phạm sở hữu trí tuệSao chép nội dung có bản quyền, xâm phạm nhãn hiệu hoặc bí mật kinh doanh.Kiểm tra tự động, chuyên gia
Thể thức, diễn đạtSai thuật ngữ, thể thức văn bản, giọng văn không phù hợp.Chuyên gia
S1 · Nghiêm trọng

Có thể gây thiệt hại tài chính hoặc pháp lý. Không được dùng.

S2 · Lớn

Làm sai kết luận chính. Phải sửa trước khi dùng.

S3 · Vừa

Làm yếu độ tin cậy nhưng không đổi kết luận. Nên sửa.

S4 · Nhẹ

Lỗi trình bày, thể thức. Sửa khi thuận tiện.

Tiêu chí chấm

Sáu tiêu chí đánh giá mỗi kết quả.

Chính xác sự thật

Khẳng định khớp nguồn chính thống.

Nguồn và trích dẫn

Trích dẫn có thật, đúng điều khoản, đúng bản.

Hiệu lực và thời điểm

Áp dụng đúng văn bản tại đúng thời điểm.

Đầy đủ và điều kiện

Nêu đủ phạm vi, ngoại lệ, giới hạn.

An toàn dữ liệu, sở hữu trí tuệ

Không lộ dữ liệu, không xâm phạm quyền.

Thể thức và rõ ràng

Dùng đúng thuật ngữ, trình bày dễ kiểm tra.

Thước đo

Đo lường chất lượng của chính hệ thống rà soát.

Một hệ thống rà soát chỉ đáng tin cậy khi chính nó được đo lường và công bố phương pháp.

Chỉ sốÝ nghĩa
Tỷ lệ lỗi theo loại và mứcCho biết AI sai ở đâu và mức nghiêm trọng thế nào.
Mức đồng thuận giữa chuyên giaĐo bằng hệ số tương hợp (ví dụ kappa). Chứng minh tiêu chí rõ và nhất quán.
Độ chính xác của bước kiểm tra tự độngBắt đúng bao nhiêu lỗi thật, báo nhầm bao nhiêu.
Thời gian rà soát mỗi đơn vịTheo dõi hiệu quả khi tự động hóa tăng.
Tỷ lệ lỗi tái phát sau hiệu chỉnhXem hiệu chỉnh có hiệu quả không.

Các chỉ số nêu trên là khung thiết kế; giá trị thực tế sẽ được công bố sau giai đoạn thí điểm.

Review system

From an AI answer to a signed conclusion.

A six-layer process, a uniform error classification and metrics for the quality of the review system itself.

System overview

The whole system on one page.

An AI output passes through six layers, each with a responsible party and a deliverable. A feedback loop makes the system more accurate over time.

Overview diagram of Lumina's AI output review systemAn AI-generated output passes through six layers: intake and classification, automated checks, error classification, expert review, review sheet, and learning and calibration. The matrix below shows whether the system, a reviewer or an expert is responsible for each layer. A feedback loop returns errors to the test set.AI-generatedoutputinput1Intake,classificationIntake record2AutomatedchecksSuspect points3ErrorclassificationError map4ExpertreviewSigned decision5ReviewsheetReport, limits6Learning andcalibrationNew test setSignedconclusionoutputWho is responsibleSystemReviewerExpertFeedback loop: errors are added to the test set; re-test when the model or prompt changesRisk-based routing. Level 1: layers 1 to 3, then a sheet. Level 2: plus expert review. Level 3: two independent expert reviews; lawyer referral if needed.

On small screens, scroll horizontally to see the whole diagram.

Process

The six layers of the review process.

1

Intake and classification

SystemReviewer

Identify the type of output (answer, draft document, summary, analysis), the domain, a risk level from 1 to 3 and the confidentiality level.

Deliverable: intake record.

2

Automated checks

System

Check whether citations exist in the document repository, document numbers and dates, validity, internal contradictions, personal data and injected instructions.

Deliverable: list of suspect points.

3

Error classification

SystemReviewer

Assign an error type and a severity level to each claim under the uniform classification.

Deliverable: error map.

4

Expert review

Expert

Each claim is placed beside its reference source so the expert can accept, amend or reject it with reasons. Level 3 receives two independent reviews.

Deliverable: signed decision.

5

Review sheet

Expert

Consolidate scores by criterion, error rate, scope, limits and the reviewer's signature.

Deliverable: review sheet.

6

Learning and calibration

SystemExpert

Errors are added to the test-case set. The system re-tests whenever the model or prompt changes in order to detect any decline in quality.

Deliverable: updated test set.

Risk level 1: routine lookup. Level 2: application to a specific situation. Level 3: penalties, disputes, HS codes with significant duty, trade secrets, sensitive data.

Sample review sheet

Try the role of the reviewing expert.

Select each claim to see the result of the automated check, then record a review decision. This is an illustration of structure; the content and document numbers are deliberately left blank and are not real results.

Hypothetical user question

A company imports a product. State the HS code, the tax rate and the procedure.

The AI's answer, broken into claims

Error classification

Nine error types, four severity levels.

Error typeDescriptionHow it is detected
Factual errorA claim that does not match authoritative sources.Repository comparison, expert
Fabricated citation or document numberA provision or document that does not exist.Automated checks
Wrong validity or dateApplying a document that has expired, has not yet taken effect, or using a wrong date.Automated check, expert
Faulty reasoningCorrect facts but an incorrect conclusion.Expert
Missing conditions of applicationOverlooks exceptions, scope or the persons concerned.Expert
Bias or lack of balanceStates only one side where several reasonable interpretations exist.Expert
Data leakageDiscloses personal or confidential data.Automated checks
IP infringementCopies copyrighted content or infringes a trademark or trade secret.Automated check, expert
Form and wordingIncorrect terminology or document format, or an inappropriate tone.Expert
S1 · Critical

May cause financial or legal harm. Must not be used.

S2 · Major

Makes the main conclusion wrong. Must be corrected before use.

S3 · Moderate

Weakens reliability but does not change the conclusion. Should be corrected.

S4 · Minor

Presentation or formatting error. Correct when convenient.

Scoring criteria

Six criteria for assessing each output.

Factual accuracy

Claims match authoritative sources.

Sources and citations

Citations are genuine, refer to the correct provision and the correct version.

Validity and timing

The correct document is applied at the correct point in time.

Completeness and conditions

Scope, exceptions and limits are fully stated.

Data safety and IP

No data is disclosed and no rights are infringed.

Form and clarity

Terminology is correct and the presentation is easy to verify.

Metrics

Measuring the quality of the review system itself.

A review system is trustworthy only if it is itself measured and its methodology is published.

IndicatorMeaning
Error rate by type and levelShows where the AI errs and how severe the errors are.
Inter-expert agreementMeasured by an agreement coefficient (for example kappa). Demonstrates that the criteria are clear and consistently applied.
Precision of automated checksHow many genuine errors are caught and how many false alarms are raised.
Review time per unitTracks efficiency as automation increases.
Recurrence rate after calibrationShows whether calibration is effective.

The indicators above are a design framework; actual values will be published after the pilot phase.

Dịch vụ

Đánh giá độ tin cậy của kết quả AI.

Bốn dịch vụ, từ một lần rà soát đơn lẻ đến theo dõi thường xuyên. Lĩnh vực triển khai đầu tiên là pháp luật, sở hữu trí tuệ và hải quan.

Dịch vụ 1

Rà soát theo lô

Doanh nghiệp gửi một tập kết quả của AI. Lumina phân loại rủi ro, thực hiện kiểm tra tự động, chuyên gia thẩm định, sau đó bàn giao báo cáo lỗi cùng phiếu rà soát.

  • Phù hợp: kiểm tra trước khi đưa AI vào sử dụng, hoặc rà soát một dự án cụ thể.
  • Bàn giao: báo cáo lỗi, phiếu rà soát, khuyến nghị hiệu chỉnh.
Dịch vụ 2

Rà soát thường trực

Lấy mẫu định kỳ từ hệ thống AI đang vận hành. Theo dõi tỷ lệ lỗi theo thời gian; cảnh báo khi chất lượng suy giảm hoặc khi văn bản pháp luật thay đổi.

  • Phù hợp: doanh nghiệp đã triển khai chatbot hoặc trợ lý AI cho nhân viên và khách hàng.
  • Bàn giao: báo cáo định kỳ, cảnh báo, kiểm thử lại khi đổi mô hình.
Dịch vụ 3

Bộ kiểm thử tiếng Việt theo ngành

Đánh giá mô hình hoặc ứng dụng AI trên các tình huống pháp luật và thương mại Việt Nam, kể cả tình huống khó và câu hỏi kiểm thử bất lợi.

  • Phù hợp: đơn vị phát triển hoặc mua giải pháp AI cần so sánh nhiều lựa chọn.
  • Bàn giao: báo cáo so sánh theo tiêu chí, độ trễ và chi phí.
Dịch vụ 4

Đào tạo người rà soát

Chương trình dành cho chuyên viên pháp chế, sở hữu trí tuệ và kiểm toán nội bộ, gồm: tách khẳng định, đối chiếu nguồn, phân loại lỗi và lập phiếu rà soát.

  • Phù hợp: tổ chức muốn tự xây năng lực rà soát nội bộ.
  • Bàn giao: tài liệu, tình huống thực hành, bộ tiêu chí mẫu.

Giá dịch vụ được báo theo phạm vi sau buổi trao đổi và giai đoạn thí điểm; trang này chưa công bố biểu giá.

Lĩnh vực mẫu

Pháp luật, sở hữu trí tuệ, hải quan.

Đây là lĩnh vực mà sai sót của AI gây thiệt hại lớn nhưng cũng dễ kiểm chứng nhất, vì văn bản có số hiệu, có hiệu lực và có thể đối chiếu.

Loại kết quả AIRủi ro điển hìnhLumina kiểm
Trả lời tra cứu pháp luậtTrích dẫn bịa, văn bản hết hiệu lựcCó trong kho, đúng hiệu lực, đúng điều khoản
Phân loại mã HS, xuất xứSai mã, thuế lớn, thiếu dữ kiệnMức 3, hai lượt chuyên gia
Soạn hợp đồng, công vănThiếu điều khoản, sai thể thức, sai thuật ngữĐối chiếu mẫu, thể thức, thuật ngữ
Rà soát nhãn hiệu, sáng chếKết luận về khả năng bảo hộ không có cơ sởCơ sở dữ liệu, tiêu chí bảo hộ
Tóm tắt, phân tích tài liệuBỏ sót ý, suy diễn ngoài tài liệuĐối chiếu từng ý với tài liệu gốc

Lumina không phải tổ chức hành nghề luật sư. Phiếu rà soát đánh giá chất lượng kết quả của AI, không phải ý kiến pháp lý, ý kiến thuế hay thủ tục hải quan thay cho tổ chức hành nghề có giấy phép.

Thí điểm

Bốn bước để bắt đầu.

Bước 1

Trao đổi phạm vi

Loại kết quả, lĩnh vực, mức rủi ro cần kiểm soát, khối lượng mẫu.

Bước 2

Thỏa thuận bảo mật và dữ liệu

Ký thỏa thuận bảo mật và thỏa thuận xử lý dữ liệu trước khi nhận mẫu.

Bước 3

Rà soát thí điểm

Chạy sáu tầng trên mẫu đã thống nhất, đo mức đồng thuận giữa chuyên gia.

Bước 4

Báo cáo và quyết định

Phiếu rà soát, phân tích lỗi, khuyến nghị. Doanh nghiệp quyết định tiếp tục theo lô hay thường trực.

Hỏi đáp

Những câu hỏi thường gặp.

Lumina có thay luật sư không?

Không. Lumina đánh giá chất lượng kết quả của AI. Ý kiến pháp lý do luật sư thuộc tổ chức hành nghề luật sư đứng tên, theo hợp đồng dịch vụ pháp lý riêng.

Phiếu rà soát có phải là chứng nhận không?

Không. Đây là báo cáo đánh giá nêu rõ phạm vi và giới hạn. Lumina không dùng từ chứng nhận khi chưa có thẩm quyền hoặc chuẩn được công nhận.

Vì sao không chỉ dùng AI để chấm AI?

Lumina dùng AI để lọc trước vì lợi thế về tốc độ và chi phí, nhưng việc dùng AI để chấm AI cũng có thể sai và thiên lệch. Do đó, chuyên gia hiệu chuẩn tiêu chí, duyệt các trường hợp rủi ro cao và chịu trách nhiệm về kết luận.

Dữ liệu của khách hàng được sử dụng như thế nào?

Dữ liệu nằm trong vùng riêng của khách hàng, không dùng để huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình khi chưa có thỏa thuận bằng văn bản. Chi tiết tại trang thông tin pháp lý.

Lumina rà soát kết quả của hệ thống AI nào?

Lumina không gắn với nhà cung cấp mô hình cụ thể; việc rà soát áp dụng cho kết quả, không phụ thuộc vào mô hình tạo ra kết quả đó.

Chuyên gia

Mỗi kết luận có một người chịu trách nhiệm.

Lumina kết nối chuyên gia từng chuyên ngành để thẩm định kết quả AI, hiệu chỉnh tiêu chí và xây bộ kiểm thử. Danh sách cụ thể đang được cập nhật.

Ba vai trò

Ba vai trò trong hệ thống.

Rà soát viên

Tách khẳng định, đối chiếu nguồn, gán loại lỗi và mức nghiêm trọng cho kết quả mức 1 và 2.

Chuyên gia thẩm định

Duyệt mức 2 và 3, quyết định chấp nhận, chỉnh sửa hoặc bác bỏ, ký phiếu rà soát và ghi lý do.

Biên tập tiêu chí, bộ kiểm thử

Viết và hiệu chỉnh tiêu chí chấm, chọn văn bản và tình huống mẫu, gán nhãn đúng sai cho bộ kiểm thử.

Chuyên ngành đang kết nối

Sáu lĩnh vực thẩm định.

Mỗi lĩnh vực dưới đây là phạm vi Lumina đang kết nối chuyên gia; danh sách tên cụ thể chưa được công bố.

Hải quan, xuất nhập khẩu

Chứng từ, mã HS, trị giá, xuất xứ, thủ tục thông quan.

Hồ sơ kỳ vọng: kinh nghiệm tại doanh nghiệp xuất nhập khẩu hoặc đại lý hải quan.

Sở hữu trí tuệ

Nhãn hiệu, sáng chế, bí mật kinh doanh, bản quyền phần mềm.

Hồ sơ kỳ vọng: kinh nghiệm tư vấn hoặc quản trị tài sản trí tuệ.

Pháp luật doanh nghiệp, thương mại

Hợp đồng, đầu tư, cạnh tranh, giải quyết tranh chấp.

Hồ sơ kỳ vọng: luật sư hoặc chuyên viên pháp chế doanh nghiệp.

Dữ liệu cá nhân, an toàn thông tin

Bảo vệ dữ liệu, đánh giá tác động, kiểm thử đối kháng.

Hồ sơ kỳ vọng: kinh nghiệm an toàn thông tin hoặc tuân thủ dữ liệu.

Thuế, tài chính, kế toán

Thuế xuất nhập khẩu, hóa đơn, chi phí, đối soát.

Hồ sơ kỳ vọng: kế toán thuế hoặc tư vấn thuế.

Quản trị và đánh giá hệ thống AI

Rủi ro hệ thống AI, thiết kế bộ kiểm thử, tuân thủ Luật Trí tuệ nhân tạo.

Hồ sơ kỳ vọng: kinh nghiệm đánh giá hệ thống AI hoặc kiểm toán công nghệ.

Nguyên tắc làm việc

Độc lập, bảo mật, chịu trách nhiệm.

  • Độc lập chuyên môn khi thẩm định; không rà soát kết quả do chính mình tạo ra.
  • Ký thỏa thuận bảo mật trước khi xem dữ liệu.
  • Khai báo xung đột lợi ích với từng khách hàng.
  • Mọi lần duyệt được ghi nhận và truy vết.
  • Thù lao theo giờ hoặc theo gói, công bố minh bạch.
  • Ý kiến pháp lý do luật sư thuộc tổ chức hành nghề luật sư đứng tên, theo hợp đồng dịch vụ pháp lý riêng; Lumina không cung cấp dịch vụ pháp lý.

Tham gia

Đăng ký làm chuyên gia hoặc ứng tuyển.

Đề nghị gửi thư giới thiệu ngắn nêu chuyên ngành, số năm kinh nghiệm, loại tổ chức đã công tác và hình thức cộng tác mong muốn. Lumina sẽ phản hồi để trao đổi về phạm vi và thỏa thuận bảo mật.

Gửi tớiadmin@lumina.vn
Tiêu đề thư[Chuyên gia] Chuyên ngành - Họ và tên
Hình thứcCộng tác theo dự án hoặc cố vấn thường xuyên

Thông tin chuyên gia chỉ hiển thị công khai khi người đó đồng ý bằng văn bản. Thông tin được gửi sẽ được xử lý theo Thông báo xử lý dữ liệu cá nhân. Vui lòng không gửi ảnh giấy tờ tùy thân.

Vị trí dự kiến

Nhu cầu nhân sự của Lumina.

Các vị trí là dự kiến, chưa phải thông báo tuyển dụng chính thức. Thời điểm mở tuyển và mô tả chi tiết sẽ được cập nhật.

Toàn thời gian

Chuyên viên biên tập pháp luật

Xây và duy trì kho văn bản theo hiệu lực, duyệt nhãn do AI gán.

Toàn thời gian

Kỹ sư đánh giá hệ thống AI

Xây dựng bước kiểm tra tự động và bộ kiểm thử, theo dõi chất lượng. Yêu cầu: lập trình Python, hiểu rủi ro suy diễn sai của mô hình.

Toàn thời gian

Trưởng phương pháp và chất lượng

Thiết kế bảng phân loại lỗi, tiêu chí chấm, đo mức đồng thuận giữa chuyên gia.

Toàn thời gian

Kinh doanh và thành công khách hàng

Làm việc với doanh nghiệp dùng AI, thiết kế thí điểm và theo dõi kết quả.

Cộng tác

Luật sư, chuyên gia sở hữu trí tuệ

Thẩm định mức 3 và hợp đồng. Yêu cầu chứng chỉ hành nghề phù hợp.

Thực tập

Thực tập sinh pháp lý và dữ liệu

Gán nhãn tài liệu, kiểm tra trích dẫn, hỗ trợ xây bộ kiểm thử.

Cam kết khi tuyển dụng, cộng tác

  • Không thu phí ứng tuyển, không yêu cầu đặt cọc hay giữ bản chính văn bằng, chứng chỉ của người lao động.
  • Không phân biệt đối xử về giới tính, tuổi, dân tộc, tôn giáo, tình trạng hôn nhân hay lý do khác không liên quan đến yêu cầu công việc, theo Bộ luật Lao động và Luật Việc làm.
  • Hình thức làm việc (hợp đồng lao động, hợp đồng dịch vụ hoặc cộng tác, thỏa thuận thực tập) được nêu rõ cho từng vị trí trước khi ký.

Services

Assessing the reliability of AI outputs.

Four services, from a single review to continuous monitoring. The first domain of deployment is law, intellectual property and customs.

Service 1

Batch review

A business submits a set of AI outputs. Lumina classifies the risk, runs automated checks and has experts review them, then delivers an error report together with a review sheet.

  • Suited to: checking before putting AI into use, or reviewing a specific project.
  • Deliverables: error report, review sheet, calibration recommendations.
Service 2

Ongoing review

Periodic sampling from AI systems in operation. Error rates are tracked over time, with alerts when quality declines or when legislation changes.

  • Suited to: businesses that have deployed chatbots or AI assistants for staff and customers.
  • Deliverables: periodic reports, alerts, re-testing when the model changes.
Service 3

Sector-specific Vietnamese test sets

Evaluating AI models or applications on Vietnamese legal and commercial scenarios, including difficult cases and adversarial test questions.

  • Suited to: organisations that develop or buy AI solutions and need to compare options.
  • Deliverables: comparative report by criteria, latency and cost.
Service 4

Reviewer training

A programme for legal counsel, IP professionals and internal auditors covering: separating claims, checking sources, classifying errors and preparing review sheets.

  • Suited to: organisations that want to build internal review capability.
  • Deliverables: materials, practice scenarios, a sample set of criteria.

Service fees are quoted according to scope after a consultation and the pilot phase; this page does not publish a price list.

Sample domain

Law, intellectual property, customs.

This is the domain where AI errors cause the greatest harm yet are the easiest to verify, because documents carry numbers, have a validity period and can be cross-checked.

Type of AI outputTypical riskWhat Lumina checks
Answers to legal research questionsFabricated citations, expired documentsPresent in the repository, in force, correct provision
HS code and origin classificationWrong code, significant duty, missing factsLevel 3, two expert reviews
Drafting contracts and official lettersMissing clauses, wrong format, wrong terminologyCompared against templates, format and terminology
Trademark and patent searchesConclusions on protectability without basisDatabases and protection criteria
Document summaries and analysesOmitted points, inferences beyond the documentEach point checked against the source document

Lumina is not a law practice organisation. A review sheet assesses the quality of an AI output; it is not a legal, tax or customs opinion in place of a licensed practitioner.

Pilot

Four steps to get started.

Step 1

Discuss the scope

Type of output, domain, level of risk to be controlled, sample volume.

Step 2

Confidentiality and data agreements

Sign a confidentiality agreement and a data processing agreement before receiving samples.

Step 3

Pilot review

Run the six layers on the agreed sample and measure inter-expert agreement.

Step 4

Report and decision

Review sheet, error analysis and recommendations. The business decides whether to continue with batch or ongoing review.

FAQ

Frequently asked questions.

Does Lumina replace a lawyer?

No. Lumina assesses the quality of AI outputs. Legal opinions are given by lawyers of a law practice organisation, under a separate legal services contract.

Is a review sheet a certification?

No. It is an assessment report that states its scope and limits. Lumina does not use the word certification without the proper authority or a recognised standard.

Why not simply use AI to grade AI?

Lumina uses AI for pre-screening because of its speed and cost advantages, but using AI to grade AI can also be wrong and biased. Experts therefore calibrate the criteria, review high-risk cases and are accountable for the conclusions.

How is client data used?

Data stays in the client's own zone and is not used to train or fine-tune models without a written agreement. Details are on the legal information page.

Which AI systems does Lumina review?

Lumina is not tied to any particular model provider; the review applies to outputs, regardless of the model that produced them.

Expert

Every conclusion has an accountable person.

Lumina connects experts in each field to review AI outputs, calibrate criteria and build test sets. The specific list is being updated.

Three roles

Three roles in the system.

Reviewer

Separate claims, check sources, and assign error types and severity levels for level 1 and 2 outputs.

Reviewing expert

Review levels 2 and 3, decide whether to accept, amend or reject, sign the review sheet and record the reasons.

Criteria and test-set editor

Write and calibrate scoring criteria, select sample documents and scenarios, and label right and wrong answers for the test set.

Fields being connected

Six fields of expert review.

Each field below is a scope for which Lumina is connecting experts; the names have not yet been published.

Customs, import and export

Documents, HS codes, customs value, origin, clearance procedures.

Expected profile: experience at an import-export business or customs agency.

Intellectual property

Trademarks, patents, trade secrets, software copyright.

Expected profile: experience in IP consulting or IP asset management.

Corporate and commercial law

Contracts, investment, competition, dispute resolution.

Expected profile: lawyer or in-house legal counsel.

Personal data and information security

Data protection, impact assessment, adversarial testing.

Expected profile: experience in information security or data compliance.

Tax, finance, accounting

Import-export duties, invoices, costs, reconciliation.

Expected profile: tax accountant or tax consultant.

AI governance and evaluation

AI system risk, test-set design, compliance with the Law on Artificial Intelligence.

Expected profile: experience in AI system evaluation or technology audit.

Working principles

Independent, confidential, accountable.

  • Professional independence when reviewing; no review of outputs one has produced.
  • Sign a confidentiality agreement before viewing data.
  • Disclose conflicts of interest for each client.
  • Every review is recorded and traceable.
  • Fees are hourly or per package, and published transparently.
  • Legal opinions are given by lawyers of a law practice organisation under a separate legal services contract; Lumina does not provide legal services.

Join us

Apply or register as an expert.

Please send a short introductory email stating your field, years of experience, the types of organisation you have worked in and the form of cooperation you prefer. Lumina will reply to discuss scope and a confidentiality agreement.

Send toadmin@lumina.vn
Email subject[Expert] Field - Full name
FormProject-based cooperation or ongoing advisory

Expert information is shown publicly only with the person's written consent. Information submitted is processed in accordance with the Personal Data Processing Notice. Please do not send images of identity documents.

Planned positions

Lumina's staffing needs.

The positions are provisional and are not formal job announcements. Opening dates and detailed descriptions will be updated.

Full-time

Legal content specialist

Build and maintain a document repository by validity, and review labels assigned by AI.

Full-time

AI systems evaluation engineer

Build the automated checks and test sets, and monitor quality. Requirements: Python programming and an understanding of the risk of model hallucination.

Full-time

Head of methodology and quality

Design the error classification and scoring criteria, and measure inter-expert agreement.

Full-time

Business and customer success

Work with businesses that use AI, design pilots and track results.

Collaboration

Lawyers, IP experts

Level 3 review and contracts. An appropriate practising certificate is required.

Internship

Legal and data interns

Label documents, check citations and support the building of test sets.

Commitments in recruitment and cooperation

  • No application fee, no deposit, and no retention of originals of employees' degrees or certificates.
  • No discrimination on grounds of sex, age, ethnicity, religion, marital status or any other reason unrelated to job requirements, in accordance with the Labour Code and the Law on Employment.
  • The form of engagement (employment contract, service or cooperation contract, internship agreement) is stated clearly for each position before signing.

Tin cậy

Hệ thống rà soát phải tự chứng minh được độ tin cậy của mình.

Nguyên tắc quản trị, giới hạn trách nhiệm, chuẩn tham chiếu và hiện trạng thực tế của dự án.

Quản trị rà soát

Sáu cam kết về cách làm việc.

Độc lập

Lumina không rà soát kết quả do chính mình tạo ra và không nhận thù lao phụ thuộc vào việc kết quả được đánh giá đạt hay không đạt.

Xung đột lợi ích

Chuyên gia khai báo xung đột lợi ích với từng khách hàng; khi có xung đột, người khác sẽ được phân công thay thế.

Truy vết

Mỗi quyết định ghi nhận người duyệt, thời điểm, nguồn đối chiếu và lý do; nhật ký được lưu trữ theo thỏa thuận.

Bảo mật

Ký thỏa thuận bảo mật trước khi nhận dữ liệu; dữ liệu mỗi khách hàng nằm trong vùng riêng.

Nói rõ giới hạn

Phiếu rà soát nêu rõ phạm vi, mẫu đã kiểm tra, thời điểm thực hiện và những nội dung chưa được kiểm tra.

Khắc phục và rút kinh nghiệm

Sai sót của chính Lumina được ghi nhận, khắc phục và đưa vào bộ kiểm thử.

Giới hạn

Những điều Lumina không làm.

  • Không cung cấp dịch vụ pháp lý, tư vấn thuế, kế toán hay đại lý thủ tục hải quan. Lumina không phải tổ chức hành nghề luật sư.
  • Không bảo đảm tuyệt đối rằng kết quả đã rà soát không còn lỗi; phiếu rà soát chỉ có giá trị trong phạm vi và thời điểm được ghi.
  • Không gọi phiếu rà soát là chứng nhận khi chưa có thẩm quyền hoặc chuẩn được công nhận.
  • Không dùng dữ liệu của khách hàng để huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình khi chưa có thỏa thuận bằng văn bản.
  • Không nhận tiền, đóng góp hay thanh toán qua trang này.

Chuẩn tham chiếu

Tham chiếu khung quốc tế, áp dụng theo pháp luật Việt Nam.

KhungVai trò với Lumina
Luật Trí tuệ nhân tạo 134/2025/QH15Khung pháp lý về minh bạch và quản lý rủi ro hệ thống AI (hiệu lực 01/3/2026).
Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 91/2025/QH15, Nghị định 356/2025/NĐ-CPCăn cứ xử lý dữ liệu cá nhân trong tài liệu khách hàng.
NIST AI Risk Management FrameworkTham chiếu cách nhận diện, đo lường, quản lý rủi ro AI.
ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894Tham chiếu hệ thống quản lý AI và quản lý rủi ro AI.

Đây là các khung tham chiếu, không phải chứng nhận Lumina đã đạt. Số hiệu và phiên bản được luật sư và chuyên gia xác nhận trước khi dùng trong hợp đồng.

Trạng thái dự án

Giai đoạn chuẩn bị và kế hoạch 90 ngày.

Lumina được thành lập ngày 08/08/2026. Hiện chưa có khách hàng trả phí và chưa công bố kết quả đo lường. Các mốc dưới đây là kế hoạch, chưa phải thành tích đã đạt được.

Ngày 1 đến 30

Khung rà soát phiên bản 1

Hoàn thiện bảng phân loại lỗi, tiêu chí chấm, mẫu phiếu rà soát; chọn lĩnh vực mẫu và kho văn bản ban đầu.

Ngày 31 đến 60

Thí điểm với đơn vị đầu tiên

Ký thỏa thuận bảo mật, rà soát mẫu thật, đo mức đồng thuận giữa chuyên gia.

Ngày 61 đến 90

Công bố phương pháp, chốt dịch vụ

Công bố phương pháp rà soát và kết quả thí điểm đã được khách hàng đồng ý; chốt gói dịch vụ và giá.

Thông tin pháp nhân (loại hình, mã số, người đại diện) và đội ngũ đang cập nhật; sẽ công bố tại trang Thông tin pháp lý và trang Chuyên gia khi hoàn tất.

Hợp tác

Hợp tác xây dựng chuẩn rà soát kết quả AI.

Bốn hình thức hợp tác, mỗi hình thức có văn bản ràng buộc riêng. Trang này không nhận tiền và không chào bán chứng khoán.

Hình thức 1

Đơn vị thí điểm

Doanh nghiệp, đơn vị đang sử dụng AI và muốn rà soát một nhóm kết quả.

  • Lumina cung cấp: rà soát thí điểm, phiếu rà soát, phân tích lỗi.
  • Đơn vị cung cấp: mẫu kết quả được phép chia sẻ, phản hồi và sự đồng ý công bố kết quả (nếu có).
  • Văn bản: thỏa thuận thí điểm, thỏa thuận bảo mật, thỏa thuận xử lý dữ liệu.
Hình thức 2

Chuyên gia cộng tác

Luật sư, chuyên gia sở hữu trí tuệ, hải quan, thuế, an toàn thông tin.

  • Lumina cung cấp: công việc theo dự án, thù lao công bố minh bạch, ghi nhận chuyên môn.
  • Chuyên gia cung cấp: thẩm định độc lập, tuân thủ bảo mật và xung đột lợi ích.
  • Văn bản: hợp đồng dịch vụ hoặc cộng tác, thỏa thuận bảo mật.
Hình thức 3

Chương trình hỗ trợ, tài trợ

Quỹ, chương trình hỗ trợ khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo.

  • Lumina cung cấp: kế hoạch, báo cáo sử dụng kinh phí, kết quả đo theo cột mốc.
  • Chương trình cung cấp: tài trợ hoặc hỗ trợ theo điều kiện của chương trình.
  • Văn bản: hợp đồng tài trợ hoặc thỏa thuận chương trình.
Hình thức 4

Nhà đầu tư được lựa chọn

Trao đổi riêng lẻ, sau khi Lumina hoàn tất tư vấn pháp lý.

  • Hình thức pháp lý (góp vốn, công cụ chuyển đổi hoặc khác) do luật sư xác nhận trước khi mở.
  • Không nhận tiền qua trang này; mọi giao dịch cần hợp đồng bằng văn bản và nguồn tiền hợp pháp.
  • Đầu tư vào doanh nghiệp khởi nghiệp có rủi ro cao, kể cả mất toàn bộ vốn.

Nhu cầu nguồn lực sẽ được lập lại theo mô hình rà soát kết quả AI sau giai đoạn thí điểm. Trang chưa công bố số tiền kêu gọi.

Liên hệ

Trao đổi với Lumina.

Đề nghị cho biết loại kết quả AI đang sử dụng và mức rủi ro cần kiểm soát. Lumina trao đổi về phạm vi và thỏa thuận bảo mật trước khi tiếp nhận dữ liệu. Vui lòng không gửi dữ liệu cá nhân nhạy cảm qua thư điện tử.

Địa chỉ33 Lê Duẩn, phường Sài Gòn, Thành phố Hồ Chí Minh
Điện thoại0868 891 048
Thư điện tửadmin@lumina.vn
Ngày thành lập08/08/2026
Pháp nhânLoại hình, mã số, người đại diện: đang cập nhật

Khi gửi thư, người gửi đồng ý để Lumina xử lý thông tin liên hệ nhằm phản hồi, theo Thông báo xử lý dữ liệu cá nhân.

Trust

A review system must be able to prove its own reliability.

Governance principles, limits of responsibility, reference standards and the actual status of the project.

Review governance

Six commitments on how we work.

Independence

Lumina does not review outputs it produced itself and does not accept fees that depend on whether an output is assessed as passing or failing.

Conflicts of interest

Experts disclose conflicts of interest for each client; where a conflict exists, another person is assigned.

Traceability

Every decision records the reviewer, the time, the reference source and the reasons; logs are kept as agreed.

Confidentiality

A confidentiality agreement is signed before data is received; each client's data is held in a separate zone.

Clear limits

The review sheet states its scope, the sample checked, the date of the review and the content that has not been checked.

Remediation and learning

Lumina's own errors are recorded, corrected and added to the test set.

Limits

What Lumina does not do.

  • Does not provide legal services, tax advice, accounting or customs agency services. Lumina is not a law practice organisation.
  • Does not guarantee that a reviewed output is entirely free of error; a review sheet is valid only within the scope and at the time stated.
  • Does not call a review sheet a certification without the proper authority or a recognised standard.
  • Does not use client data to train or fine-tune models without a written agreement.
  • Does not accept money, contributions or payments through this site.

Reference standards

International frameworks used as references, applied in accordance with Vietnamese law.

FrameworkRole for Lumina
Law on Artificial Intelligence No. 134/2025/QH15Legal framework for transparency and risk management of AI systems (effective 1 March 2026).
Law on Personal Data Protection No. 91/2025/QH15, Decree No. 356/2025/ND-CPBasis for processing personal data contained in client documents.
NIST AI Risk Management FrameworkReference for identifying, measuring and managing AI risk.
ISO/IEC 42001, ISO/IEC 23894Reference for AI management systems and AI risk management.

These are reference frameworks, not certifications that Lumina has obtained. Document numbers and versions are confirmed by lawyers and experts before use in contracts.

Project status

Preparation phase and a 90-day plan.

Lumina was established on 8 August 2026. It has no paying clients yet and has not published any measurement results. The milestones below are a plan, not achievements.

Days 1 to 30

Review framework, version 1

Finalise the error classification, scoring criteria and review sheet template; select the sample domain and the initial document repository.

Days 31 to 60

Pilot with the first organisation

Sign a confidentiality agreement, review real samples and measure inter-expert agreement.

Days 61 to 90

Publish the methodology, finalise services

Publish the review methodology and the pilot results the client has agreed to share; finalise service packages and pricing.

Legal entity details (type, registration number, representative) and the team are being updated; they will be published on the Legal information page and the Experts page once complete.

Cooperation

Cooperating to build a standard for reviewing AI outputs.

Four forms of cooperation, each governed by its own written agreement. This site does not accept money and does not offer securities.

Form 1

Pilot organisation

A business or organisation that uses AI and wants a set of outputs reviewed.

  • Lumina provides: a pilot review, review sheets and error analysis.
  • The organisation provides: output samples it is permitted to share, feedback and, where applicable, consent to publish results.
  • Documents: pilot agreement, confidentiality agreement, data processing agreement.
Form 2

Collaborating experts

Lawyers and experts in intellectual property, customs, tax and information security.

  • Lumina provides: project-based work, transparently published fees and recognition of expertise.
  • The expert provides: independent review, and compliance with confidentiality and conflict-of-interest rules.
  • Documents: service or cooperation contract, confidentiality agreement.
Form 3

Support and grant programmes

Funds and programmes supporting start-ups and innovation.

  • Lumina provides: a plan, reports on the use of funds and milestone-based results.
  • The programme provides: a grant or support under the programme's conditions.
  • Documents: grant contract or programme agreement.
Form 4

Selected investors

Individual discussions, after Lumina has completed legal advice.

  • The legal form (equity, convertible instrument or other) is confirmed by lawyers before it is opened.
  • No money is accepted through this site; every transaction requires a written contract and lawful funds.
  • Investing in start-ups carries a high risk, including the loss of the entire investment.

Resource needs will be re-planned under the AI output review model after the pilot phase. This page does not publish any fundraising amount.

Contact

Talk to Lumina.

Please state the type of AI output in use and the level of risk to be controlled. Lumina will discuss scope and a confidentiality agreement before receiving any data. Please do not send sensitive personal data by email.

Address33 Lê Duẩn, Sài Gòn Ward, Ho Chi Minh City
Telephone0868 891 048
Emailadmin@lumina.vn
Date of establishment08/08/2026
Legal entityType, registration number, representative: being updated

By sending an email, the sender agrees that Lumina may process contact information in order to reply, in accordance with the Personal Data Processing Notice.

Thông tin pháp lý

Điều khoản, dữ liệu cá nhân và thông báo quan trọng.

Phiên bản 1.0, áp dụng từ ngày 13/10/2026. Văn bản đang được luật sư rà soát và sẽ được cập nhật khi Lumina hoàn tất đăng ký doanh nghiệp và bắt đầu cung cấp dịch vụ cho khách hàng.

Legal information

Terms, personal data and important notices.

Version 1.0, effective from 13 October 2026. This document is under review by lawyers and will be updated once Lumina completes business registration and begins providing services to clients. The Vietnamese version prevails in the event of any inconsistency.