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玩转法律大数据的秘诀,小阿告诉你 | iCourt

2017-02-15 Alpha iCourt法秀


可谓全球法律科技盛宴,过去两年间,法律科技初创公司的数量增长了3倍,达到了600多家,竞争之激烈可以想象。今年的博览会上,笔者和刚刚诞生的Alpha(小阿),一起带您看看最新的法律科技产品都有什么黑科技。


阿尔法在纽约法律科技博览会

 

在年均百亿美元的美国法律科技市场上,各国行业科技巨头与初创企业都卯足了劲,保卫战和突围战打得火热。在这场群雄逐鹿的争夺战,有三大战场拼杀地异常激烈:法律大数据战场、管理系统战场以及在线律师平台战场,小阿帮你把其各自的细分格局总结如下:



我们今天首先来看看兵家必争之地:法律大数据。大数据时代的降临已毫无争议,靠经验和直觉,已失去了说服力,靠数据说话,才能得到市场。掌握了数据,就是掌握了资本的原始积累。由于数据利用的巨大潜力,这一领域的公司,占据了美国法律科技市场的大半壁江山,它们利用各种酷炫的技术对法律大数据进行处理,满足法律行业对数据存储、提取、分析、审查、报告与决策制定等需求。

 

法律检索与研究

 

司法机关发布的海量判决与立法机关颁布的海量法律法规,是法律行业最基本的数据积累。

 

在这个数据领域,两家元老级别的公司大家都认识, Westlaw和LexisNexis。在法律检索与研究子市场,这两家公司经过近50年的发展,成为了垄断性的存在。新兴公司想要进入这个领域,无法避免地要与这两家巨头打场硬战。

 

但这并不意味着,这就是一场以卵击石的必败战。传统法律数据库经过多年发展,功能过多,难用,这是这个领域发展的痛点。

 

虽然随着Westlaw Next和Lexis Advance的推出,这两家的界面简洁了些许,也加入了类似百度、Google搜索引擎一样的“傻瓜式”检索,但要进行精确检索,检索技能门槛依然存在,也给一些“黑科技”厂商提供了闯入市场机会。


Lexis Advance高级检索界面

 

科技巨头IBM首创AI,近段时间风光无限。在这个系统里,无需检索技巧,你只要和系统对话就行,它会自动识别人类的自然语言。当然,想要进入这个领域,也不一定要加入AI这么酷炫的噱头。当对手已经发展到又大又全时,你最好选择一条小而美的“不走寻常路”。这就是新晋选手采取的普遍战略。

 

(1)具体法律领域数据深耕

 

Juristat是家只管专利领域检索研究的公司,其以美国专利及商标局的审查结果为数据来源,推断出不同专利审查员的审查行为模式,给专利律所专利申请与诉讼建议,在专利这个细分市场,站稳了脚。

 

(2)根据实务需要开发特定功能

 

新兴法律检索公司Ravel,将重心放在传统法律数据库没有而实务界又急需的功能上,以判决内容为数据源,分析与对比各地区法院以及法官的裁判特点与倾向,给律师的诉讼策略提供依据。


Ravel的法官检索界面

 

巨头相比新创企业最大的优势,就是有钱有数据量。新近被LexisNexis收购的Lex Machina公司,不仅通过连接Lexis原有数据实现了对知识产权领域诉讼决策的深度分析,更是逐步扩展到竞争法和证券法领域,迅速对市场需求做出反应。

 

LexMachina法官分析界面

 

(3)挖掘法律检索与研究下游服务链

 

这是Casetext的另辟蹊径,它着眼于法律检索的结果环节——也就是备忘录,起诉状、答辩状等法律文本的撰写。

 

在Casetext,律师可以将写好的法律文本上传到该系统,系统会审查该文本中是否有关键的案件被遗漏,从而给律师提供更强大的诉讼策略审查与支持。

 

出发彼岸,反诸己身

 

小编纵观美国法律大数据的发展后发现,Alpha的大数据功能的开发方向,与之高度吻合。检索不仅是简单的查找案例,而是能够迅速运用于律师工作中。

 

从iLaw系统开始,iCourt就开始与LexisNexis、威科先行等国际著名法律大数据公司进行合作。而在Alpha系统中,不仅将众多优秀的法律数据库集于一身,实现一站式的检索,同时,还智能化地融入不少检索技能和技巧,免去了法律人对复杂高级检索方法的记忆。

 

而这仅仅是开始,Alpha将大数据功能深度集成进入案件办理的全过程,从对客户和对手的尽职调查,到案件分析中的检索可视化,再到一键生成检索报告,运用于各类法律文件。真正的大数据应用,不在一个孤立的数据库或检索引擎,而是能否将数据分析结果用于指导律师工作。


 Alpha大数据使用界面


而让小编暗暗自喜的是,Alpha的大数据助手功能,在美国法律市场上都堪称绝对领先。这项“黑科技”,让每一位使用的律师,能够从任何网页中将所需信息采集进入Alpha系统,而且能准确解析和分类出案例、法规和文章的信息。团队成员在具体案件项目中可以分享和整理,一步完成个人和团队的知识管理工作,形成自己的知识数据库。


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