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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 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 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 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 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04