京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据智慧法律平台, 让法律服务更容易
天天法务大数据智慧法律服务平台,致力于通过应用大数据处理和人工智能等成熟的信息技术成果,用机器替代法律服务中一切可标准化的工作,协助完成非标准化的工作,改善法律服务的模式和环境,提高法律人的工作学习效率,降低法律服务的成本和难度,推动法律服务的发展,让法律更容易!初页:你所创业的领域,目前现状是什么样?存在哪些痛点?
公民法制意识的建立和培养已经成为新时代社会健康快速发展的重中之重,当前主要面临的痛点是:
1、国民普法程度不高,等遇到法律问题才想起寻求法律援助,而忽略了前期避险。
2、法律市场信息不完善,法律需求者很难快速找到合适的律师。
3、服务参差不齐,即使是同一家律所提供的律师也很难保证服务质量。
4、费用成本高,传统律所收费奇高,法律服务的成本高昂。
5、老百姓或者中小微企业怕打官司,遇到问题第一想的就是破财免灾。
6、处理法律事务时需要全面的知识体系,专业的文书模板以及数据支持,单靠人力很难快速满足需要。
7、重复工作多,大量时间花费在检索、阅读、统计、计算、纠错、格式调整等琐碎事项上。
8、检索效率低,常见搜索引擎,检索全面性和准确性还不够,用户离“省心”的法律检索仍有距离。
9、法律依据、案例引用、文书校对、法律计算,在纯人工模式下准确率不高。
10、依托律所,业务面局限,市场模式落后。
初页:该领域面临的机会和挑战是什么?
机遇:
1、互联网+、大数据处理和应用、自然语言识别、机器学习等技术快速发展,对各行业带来翻天覆地的影响。
2、司法公开范围不断扩大,程度不断加深。对已决裁判案例的检索分析,直接影响到未决个案。
3、【国发[2017]35号文】推进社会治理智能化→“智慧法庭”,实现法院审判体系和审判能力智能化。
4、网上立案、网上拍卖、电子送达、涉诉查询、案例检索、专题大数据报告等应用不断涌现。
挑战:
1、司法公开数据量大,整合需要足够的时间和人力资源。
2、挑战和改变传统法律服务行业的现状,培养用户习惯。
3、科技的进步使得行业进入门槛降低,行业竞争性强。
初页:你的产品/服务及其定位分别是什么?
定位:大数据!AI!智慧!
产品:大数据法律平台+一站式法律服务=智慧法律服务平台
简单来讲就是以自主研发的法律数据平台做为支撑,提高法务提供者的工作效率,降低人力成本和时间成本,最后实现,以远远低于市场价格的高净值服务,来为企业和个人提供法律服务。
初页:你的产品/服务如何解决行业痛点?
通过应用大数据处理和人工智能等成熟的信息技术成果,用机器替代法律服务中一切可标准化的工作,协助完成非标准化的工作,改善法律服务的模式和环境,提高法律人的工作学习效率,降低法律服务的成本和难度,推动法律服务的发展,让法律更容易!
初页:未来的产品规划是什么?
1、进阶的结构化和机器学习,法规、案例等数据库检索智能联想、推荐、关联。
2、文书审阅系统在专题上具备初步智能风险纠错,天天法务迈入AI阶段,2.0到来。
3、律易科技成为行业领先的智慧法律服务供应商。
初页:你的产品/服务与同行业竞争对手的差异性及优势是什么?
我们可能不是智慧法律行业最早的,也不是最大的,更加不是最专业的;
但是,我们将以最高的效率、最诚恳的态度以及最严谨的精神研发产品,服务客户!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15