
如何使用大数据来提升法律执行力
在时代快速发展的今天,很多行业开始看到通过分析、可视化的方法处理那些不断更新的数据,可以得到现实的利益。与此同时,相对而言较为保守的行业也渐渐开始觉醒,并在大数据的浪潮中寻找属于自己的方向。其中一个典型的行业为法律行业,例如:司法机关、律师事务所等。
但是现在法律行业在面对大数据的时还存在着很多问题:法院和律师事务所可以在大数据中得到什么?大数据如何帮助法院克服常见的程序性问题,例如业务负担过重、时间延误和成本过高?如何处理实验中的敏感性数据?法律执行中的大数据的内在意义是什么?对于法律行业来说,大数据是一个新的挑战并存在着很多问题,不过现在已经有一些好的例子表现出大数据对于法律行业的积极作用。那么现在就让我们来深入探讨一下这个问题。
信息周刊早期曾对来自亚特兰大的精品律师事务所“Thomas Horstemeyer”作为案例进行解读。此律师事务所有60名雇员并实行一些拥有自己知识产权的方法。与传统律师事务所不同,他们并没有将所有案件进行档案纸质收藏,而是将这些信息全部上传到私人云端中。他们在事务所中拥有很多储存空间网络(这些空间有十几TB那么大),并在这些数据的基础上进行数据分析、挖掘,同时他们还以此为基础开发了一个纯粹的虚拟环境,并升级防火墙、增加负载均衡、虚拟化服务器以及使用网络语音(VoIP)取代了电话系统。此外,因为不再需要使用旧的方法来保存文件,律师事务所节省了很大的一笔开支。
尽管这个案例看起来和大数据并没有关系,但是这对于那些拥有大量纸质文件的法律行业来说只是一个开始。当所有档案数据化后,需要做的就是对可利用的数据进行更快的分析,并可以在旧的案件记录中更快更好的挖掘出可以信息以进行二次利用。
大数据在法律行业中有着很多的应用。首先,它可以大大的节约成本并提高执行效率。当大量的案件记录以及相关数据得到直接快速的分析时,这些案件中的一些相关点便可以发现。为了达到此目的,那么律师事务所需要学会如何正确的收集、储存、编目和组织所有的数据,这是律师事务所可以在这些数据中得到利益的保证。如今,计算机的强大计算能力以及低廉的成本使我们可以保存我们想要的任何数据。这可能导致在未来某些情况下产生一些完全新的见解,并让法官和检察官回答现在完全无法回答的问题。
律师事务所可以在一些情况下使用特定的算法进行预测,即基于以往的相似案件的法律处理结果,来预测现在新的案件可能会得到怎么的处理。在加利福利亚州的一个小型的律师事务所“Dummit, Buchholz & Trapp”就是使用经过LexisNexis改进的算法技术,可以在20分钟内预测某一案件是否值得受理,而同样的事情,在以前却需要20天。
第二,大数据可以增加法律行业的透明度,这让法官和客户都可以从中受益。例如一个名为TyMetrix LegalView Analytics的工具可以大量收集由法律支出的数十亿百亿费用产生的发票。这样,对于律师事务所来说,可以简单的让自己与行业标准进行比较,从而为某项业务设定合适的价格。另一方面,诸如Sky Analytics之类的工具可以帮助公司减少法律支出,控制司法成本,这些工具可以帮助公司建立法律支出上的一种无与伦比的宏观视角,并在节省司法支出方面尽可能的提出具体的建议。
同样,消费者也会因为法律行业数据的公开民主透明化而获利。一款名为RateDriver的应用程序,可以让美国51个州的使用者迅速确定自己需要为律师所付出的费用。
第三点,大数据可以成为法庭上的一种新的证据。许多美国案例中表现出,由公共数据集收集分析得到的结果在一定情况下可以被认定为证据。作为一个数据驱动行业,法律行业的大部分数据依然保存在线下,保存在纸张中,但是现在这个行业正在稳步向信息时代迈进,并利用其中大量的新机遇改善自己的工作。当数据全部得以数字化时,那么对于法律行业就可以很容易的联系到其他的公开数据,并以此产生一些新的碰撞。正如数据公司LexisNexis的首席构架师Ian Koenig所说的那样:“这可以让我在海底中捞到属于我的那根针”。
最后一点,大数据也开始出现在了律师事务所的HR部门。正如早期的一则新闻中讨论的那样,大数据可以让人力资源经理整合潜在新雇员的所有信息数据,并估计其在某次评估中的可能表现,这可以帮助这些事务所找到那些真正符合他们要求的雇员。
现在的市场上已经出现了一些完全专注于法律行业的大数据开发小组。其中一个典型的例子是总部位于圣路易斯的Juristat,现在其在美国法律行业中起着特殊的意义。Juristat为法官和律师事务所提供可操作的分析,并帮助他们优化诉讼策略、营销政策以及内部运作。他们甚至可以做的更多,例如Juristat的一项工具可以预测出流感的爆发对陪审团的裁决产生怎样的影响。
大数据在法律行业还处于刚刚起步的阶段,还有很长的道路要走。律师事务所等法律行业在处理问题的时候往往需要较为可信的信息,但是对于信息数字化中存在的隐私以及安全问题还亟待解决,所以很多人对于将他们的信息进行共享还处于观望甚至排斥的态度。对于法律行业来讲,大数据的兴起既是危机也是挑战,但是说到底,前进的唯一道理还是信息的数字化。一本名为《法律行业中的大数据》的书为法律行业起一个很好的头,它对大数据如何对法律行业产生影响进行了由内而外的深入解读并提供了实际可行的建议。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-19偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12