
迎接法律行业的大数据时代(新知新觉)
以大数据、云计算、物联网等为代表的信息技术正深刻改变着我们认识世界、改造世界的方法。面对大数据,如果思想观念还停留在过去,就会落后于时代。在信息时代,我们应充分认识大数据对法律行业的意义,积极利用大数据带来的新思维、新方法推动法律行业发展。
提到法律领域的大数据,我们首先容易想到的是网上公开的由大量裁判文书构成的案例大数据。通过对裁判文书的分析,挖掘其中的数据段和规则,智能机器也能够读懂文书。如果机器能够理解我们的规则,它就能根据自身所理解的规则推导出新的规则,或者至少依据规则对新出现的事物作出判断。
目前的人工智能技术是海量大数据、自然语言分析能力、机器学习技术和强大的计算能力相结合的产物。包括案例大数据在内的法律大数据,可以从以下几个方面对法律行业产生积极作用。一是提升法律工作者的工作质量和效率。比如,快速寻找相似案件的法律文书。目前开展这项工作还需要人主动搜索案件,但数据技术系统可以通过对裁判文书关键词的精准匹配,判断裁判文书的相似程度,自动向用户推送类似的裁判文书。二是健全法律行业的评价体系。比如,从公开的裁判文书大数据中,可挖掘出律师的执业信息,为每一位律师“画像”。除此之外,法律行业的网络信息中已经沉淀了一部分律师执业状况的数据,将这些数据综合起来,就可以形成一个多维的律师评价体系。三是理顺法律职业共同体的关系。法律职业共同体的工作平台被互联网连接起来以后,它们之间的协作配合将更为高效;每一位法律工作者的工作进度都将得到更透明的展现,相关监督也将更为有效。
未来的法律职业共同体是一个线上线下融合的共同体。法律大数据是这个职业共同体的共同财富,也是它的坚实基础。但也应看到,要形成这样的法律大数据,当前还存在一些困难。第一,数据采集方式有待提高。传统的数据采集以统计为导向,多靠人工录入。这样的方式既增加了工作量,又由于主观性强而存在数据不够客观的问题。真正的大数据应来源于法律工作者在线行为的自然沉淀。事实上,移动互联网的发展让人们越来越多的行为在线上完成,而互联网技术的这一特点本身就会让数据沉淀下来。第二,数据的完整程度不够高,数据公开还不够全面。虽然近年来各级法院依托信息化和司法公开向社会公开了很多裁判文书,但它们实际上只是审判结果数据的在线化。审判过程等方面的数据开放程度还不够,法律大数据无法形成封闭环。第三,数据不开放、不贯通。法律行业的各类数据尚未贯通,还停留在一个个“数据孤岛”的状态,制约了人们对法律大数据的利用。为推动形成更加高效的法律职业共同体,应进一步推动法律大数据发展。
推进法律行业信息化。一定意义上说,法律人行为的在线程度决定了法律大数据的发展程度。因此,法律人养成在线工作习惯至关重要。当前,数据的生成、采集过程和法律工作过程结合还不够紧密,数据往往要通过人工再录入一遍。这样一来,法律人的工作量非但没有减轻,反而大大增加,这使得他们中一些人抵触大数据。只有让法律人真正感受到在线工作的便利,乐于在线工作,体会到数据采集和分析带来的实际好处,才能让他们对大数据从“要我用”转变为“我要用”。
增强法律数据开放度。打破数据壁垒,将数据视为国家基础性战略资源,加强对数据的开发共享。法律大数据是由法律职业共同体的在线行为共同沉淀的,是属于整个法律职业共同体的资源。任何一个法律职业都会涉及其他法律职业,需要共享彼此掌握的数据。只有打破各个法律职业间的数据壁垒,才能为所有法律人的在线工作提供更多数据支持,也才能进一步推动法律大数据沉淀。
充分利用法律大数据。虽然我们一直强调大数据的价值,但数据本身其实并不会产生价值。只有通过对数据进行计算,从数据中挖掘出规律,了解、分析甚至预测法律人的行为,法律大数据才能真正发挥积极作用。但是,计算能力毕竟是稀缺资源,仅由某家律师事务所、某个法律部门来进行计算,难以充分发挥法律大数据的价值。应允许更为多元的创新力量利用法律大数据,推动法律大数据的价值得到更大程度的发掘。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-252025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-25从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-25用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23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 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18