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Excel数据分析中,数据透视表是汇总、整理海量数据的高效工具,而公式则是实现数据二次计算、逻辑判断的核心功能。实际操作中 ...
2026-04-30Excel透视图是数据分析中不可或缺的工具,它能将透视表中的数据快速可视化,帮助我们直观捕捉数据规律、呈现分析结果。但在实际 ...
2026-04-30 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-04-30在中介效应分析中,人口统计学变量(如年龄、性别、学历、收入、职业等)是常见的控制变量或调节变量,其处理方式直接影响分析结 ...
2026-04-29在SQL数据库实操中,日期数据的存储与显示是高频需求,而“数字日期”(如20240520、20241231、45321)是很多开发者、数据分析师 ...
2026-04-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-04-29在手游行业竞争日趋白热化的当下,“流量为王”早已升级为“留存为王”,而付费用户留存率更是衡量一款手游盈利能力、运营质量的 ...
2026-04-28在日常MySQL数据库运维与开发中,经常会遇到“同一台服务器上,两个不同数据库(以下简称“源库”“目标库”)的表数据需要保持 ...
2026-04-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-04-28箱线图(Box Plot)作为一种经典的数据可视化工具,广泛应用于统计学、数据分析、科研实证等领域,核心价值在于直观呈现数据的集 ...
2026-04-27实证分析是社会科学、自然科学、经济管理等领域开展研究的核心范式,其核心逻辑是通过对多维度数据的收集、分析与解读,揭示变量 ...
2026-04-27 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-04-27在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22