京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对法律行业产生的影响
法律是传统手工色彩极其浓厚的行业,强调逻辑、思考、判断。但在互联网颠覆时代的大背景下,法律行业逐渐受到冲击并发生改变,“大数据”、“信息时代”、“互联网+”在法律行业内被不断提及,2015年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确把大数据战略提升为国家战略,这些信息都在表明大数据势必会对传统法律行业的发展产生冲击。理脉团队结合国外法学评论和国内相关研究,就大数据可能对法律行业产生的影响展开分析:
律师和客户的关系悄然改变
在传统的律师和客户的关系中,律师通常处于主动地位,而客户相对被动。客户遇到法律问题需要求助律所或律师时,往往会因为缺乏选择参考而依照地域就近选择律所或律师,很多客户没有机会提前挑选法律服务机构,或只能在有限范围内去了解律师的执业水平。但在大数据时代下,每家律所和对应的律师都会有相应的评估报告,根据不同的评估报告,用户能根据自己的需求理性选择律所或律师。举例来讲,某家公司将一项业务交给10-20家律所去完成,根据后期回传的数据,用户能判断出在这项业务中每家律所对相似服务的不同报价,此项任务中律师和其助理分摊的任务比重,按小时计费合理还是按项目整个承包更划算,律所或律师在完成此项业务时额外费用产出的比较,这些内容都会成为客户之后选择合作伙伴的重要依据。
数据时代的到来,会让客户在选择律所或律师时,有更多的参考标准和依据,能在交互关系中占据更为主动的地位,而作为相对方的律师或律所则面临着新的挑战。
打破法律人传统的工作模式
《环球法律评论》专栏作家维克托对法律大数据下有这样的理解:“以一种前所未有的方式,通过对海量法律数据进行分析,对法律问题进行预判,获得巨大价值的产品和服务,或得出新的认知、深刻的观点和主张”。不同于传统的法律数字化资源,法律大数据意味着更大规模量级的数据量,更为重要的是法律大数据不仅是满足传统数据库所做的单纯的法律信息的汇总和整理,法律大数据更为核心的功能在于做出预测。经过海量的数据分析,形成对特定法律问题的裁判预测,进行同案类推,甚至对案件时长、难度、证据要求、胜诉概率、赔偿数额、量刑长短进行预判,推进人工智能发展,实现计算机的自我学习与完善。
这种模式下对律师或律所的利处在于法律大数据能帮助从业人员对案件进行科学合理的预判,甚至预估案件审理法官的裁判倾向,对法律适用做出贴近的分析,会从一定程度上节约法律实践成本。但是从更深层次的角度来看,大数据的普遍运用会对律师的工作带来更高的要求,律师被要求能从庞大的数据源中寻求精准的匹配信息,而用户出于对结果精确性的需要也会对律师提出更为苛刻的条件,除此之外,律师的职业一定程度上会被法律数据分析人员和法律数据服务提供商分化,这些可能出现的情况都是大数据对法律从业者提出的更高的要求。
牵一发而动全身
第一,法学研究模式范式转变。大数据的到来,可能加剧两种法学研究路径的分化,一种继续保持传统的法学教义分析方法,另一种实证研究路径可能加快转向大数据全样本的分析范式,而谁掌握大数据资源、大数据分析工具,则能快速占领实证法学研究的高地。数据的引入还可能改变传统法学研究单兵作战的模式,集团化或团队协作可能在不远的将来成为实证法学研究新模式,而资本可能进一步渗透这种法学研究模式,成为幕后组织运作的智库推动力。
第二,法律大数据可能带来一系列隐私权和其他法律问题。因为大数据在处理大量碎片化、弱相关的数据时,会产生镶嵌理论效应,即“信息拼版的价值高于其组成部分各自价值的总和”。2016年1月6日美国联邦贸易委员会发布了一份题为《大数据:包容工具抑或排斥工具》的研究报告,介绍了大数据的生命周期、大数据技术应用给消费者带来的利益和风险,探讨了应当如何利用大数据,使人们既能充分享受其给社会带来的利益,又能最小化其法律和道德风险。文章也在告诫我们:不能任由大数据运用在法外任性‘裸奔’,涉及个人隐私的法律保护必须提上议程,这是法律大数据在价值层面上的禁区。
第三,大数据和专业分析的结合将在数据时代发挥更大的作用。大数据提供参考依照,但不能解释因果关系。而在未来,客户的需求倾向于“数据+高质量分析报告”的结合.因此,在拥有海量数据后,对大数据背后含义的精准解读尤为关键。对法律数据行业来说,要同时注重数据和专业分析的提供,这样才能综合各种维度,对案件和相关领域做出尽可能准确的分析报告来更好地满足用户的需求。
我们处在一个“巨头齐聚、资本介入、民众法律意识不断提高的时代”,“大数据”与“互联网+”的结合能来领我们走向何处,值得深思。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23