律师也搞AI人工智能?以后不用请律师了?

常见的产品形式是自动法律咨询;而较为专业的案例检索,则涉及案件的深度研究,事实上单一的裁判文书并不能反应案件的所有特征,根据特征找到相似案例,然后一并推送给律师优选,实际上也只是起到了资料收集整理的作用,离真正的指导行为和决策还有很长的路要走。

最新的AI人工智能技术如火如荼,不过要说人工智能要代替律师,可能有点匪夷所思。1987年,关于法律与人工智能的第一次国际会议在波士顿举行,此后国际上法律与科技结合的组织、公司陆续成立,直至人工智能技术再次取得极大进展,但相对于自动驾驶、AI金融、AI安防、AI医疗的热度来说,人工智能+法律服务相对要慢热得多。

2017年4月20日,最高人民法院印发《最高人民法院关于加快建设智慧法院的意见》。2017年7月20日,国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中,力挺智慧法庭建设,提出促进人工智能在证据收集、案例分析、法律文件阅读与分析中的应用,实现法院审判体系和审判能力智能化。

从数据上看,近两年,深度学习神经网络的算法在法律文本分类、法律文本自动生成、自然语言案例检索上都有十分亮眼的表现。另一方面,深度学习的计算离不开数据量的支持,事实上,司法公开的力度加大从根本上助长了人工智能+法律的实现。据最高人民法院发布的司法公开白皮书,截至2017年2月,中国裁判文书网已公开裁判文书超过2600万篇。目前公布的裁判文书也是众多法律人工智能的研发、服务机构数据库的重要组成部分。

人工智能技术的进步、司法公开给法律行业带来的影响至宽至远。在过去的一年里,‘法律+科技’的峰会不下百场,参与者不局限于法律界,更延伸至社会各界专家学者、投资人、技术工程师、媒体与大众,而与之相关的话题讨论,从理论创新,到未来趋势,从技术审判,到职业变化,这些讨论正在一步步具体到当下的法律实务中,并且成果斐然,面向法检、律师、企业、大众等不同群体的检索、管理软件、办案系统、辅助工具、法律咨询、智能分析报告等产品接连推出,预示着人工智能+法律应用迎来发展的黄金时期。

还有数据显示,2015年全国共有1800万件诉讼,2016年全国共有2300万件诉讼,诉讼案件增长率达到27%。尽管纠纷比例很高,但只有20%左右的人请了律师,一方面是全国从业律师不足40万,服务能力远远不能满足理论上每年多达6亿人次的法律需求,另一方面,法律服务专业性强,咨询、诉讼服务费用高,进一步导致了法律不可得。此外,从2015年、2016年诉讼案件的增长率来看,民众的维权意识逐渐加深,需求扩大法律服务市场规模。以美国为参照,美国法律服务市场规模已达14000亿美金,而中国现在只有800亿,差距悬殊;而正因为此,我们可以期待,在技术的支撑下,未来十年中国法律服务市场会达到5000亿的规模。

总体来说,AI在法律领域分为两个大方向:为B端提供服务、直接服务于C端。

TO B类:

1、企业法律服务。为企业提供包括常规知识产权、合同分析、财税、资产金融等相关法律服务,在整体上集中体现为一种法务外包服务,以外,还有其他的模式类型的服务,如大数据法律分析与策略可视化、风险预警、智能合同和文书等。

2、律所/律师服务智能化。包括律所管理软件SaaS,律师协同工具,案件流程化管理,以及智能化案件文书数据库、律师职业技能提升平台等。

TO C / TO G 类:

1、直接面向个人。提供基于App、或者微信平台,为用户提供案情咨询、律师匹配与对接等服务。尽管需求强烈,但整体依然属于低频需求,付费转化率较低,用户分散且难以与平台维继关系,通过推广大量获取用户则需要面临服务成本增加,因而,基于人工智能的智能法律助手至关重要。

2、面向法律援助中心。事实上,这是另一个服务个人的切口而已,但付费者发生了改变,目前分析师认为该种模式除了为社会主义公共事业做贡献,赚取掌声外,看不到商业利益。

在TO B 和TO C这两个方向上的产品和技术壁垒有着质的不同,针对普通人的产品主要是通俗的自然语言输入到法律要素的映射问题,常见的产品形式是自动法律咨询;而较为专业的案例检索,则涉及案件的深度研究,事实上单一的裁判文书并不能反应案件的所有特征,根据特征找到相似案例,然后一并推送给律师优选,实际上也只是起到了资料收集整理的作用,离真正的指导行为和决策还有很长的路要走。

 

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