律師哪些業務不能代替大數據

❶ 你認為人工智慧能取代人類的工作嗎

在最近這兩年，似乎人人都在談論AI和智能時代，我們還會時不時地就看到聽到來自各種關於某某職業就要被AI淘汰的新聞或文章。職場上也充斥著各種焦慮與恐懼。

確實，人工智慧很強大，作為人工智慧設計者與建造者的軟體工程師們還有很大的招聘缺口。目前，人類在互聯網領域高效率的競爭正在一步步把整個世界數字化。同樣的，包括現在還有類似於通過AI進行醫療診斷，來做基礎的篩查，這樣的一個診斷率和篩查率律師遠遠高過人工診斷，還有像技術法律顧問這樣的工作，通過AI來處理答疑，這種基礎的法律條款效率遠比普通律師的人工篩查也要高出很多。

要說絕對不會其實是不存在的，因為按照人工智慧的發展速度，已經有多來越多的事件發生了，但相對更難被取代的職業，是客觀存在的。總之，不斷地學習和進步應成為我們的常態。這是我們將來面對人工智慧取代人力時具有「免疫能力」的唯一途徑。

通常情況下，我們設想我們在工作上更多提交給機器人的反烏托邦的想法，讓我們失去工作或者對工作毫無目的性。但我們也可以想像一個令人興奮的行業與科技發展速度並駕齊驅的未來世界，在這個情況下，技術將為勞動力創造更多的機會。

在我們創造出新科技的時候，一些舊的工種會被歷史的洪流淘汰，而新的行業、職位又會應運而生。社會的規則不會變，優勝劣汰，物競天擇，適者生存。

不可否認的是，在快速發展的時代中，競爭是必然的，情況也會愈演愈烈，我們能夠去做的就只有保證自己不要停下學習的腳步，及時更新自己的「大腦狀態」，以及對新鮮時間的敏銳性，這樣才不會被社會，被行業所落下。

❷ 如何使用大數據來提升法律執行力

如何使用大數據來提升法律執行力

在時代快速發展的今天，很多行業開始看到通過分析、可視化的方法處理那些不斷更新的數據，可以得到現實的利益。與此同時，相對而言較為保守的行業也漸漸開始覺醒，並在大數據的浪潮中尋找屬於自己的方向。其中一個典型的行業為法律行業，例如：司法機關、律師事務所等。

但是現在法律行業在面對大數據的時還存在著很多問題：法院和律師事務所可以在大數據中得到什麼？大數據如何幫助法院克服常見的程序性問題，例如業務負擔過重、時間延誤和成本過高？如何處理實驗中的敏感性數據？法律執行中的大數據的內在意義是什麼？對於法律行業來說，大數據是一個新的挑戰並存在著很多問題，不過現在已經有一些好的例子表現出大數據對於法律行業的積極作用。那麼現在就讓我們來深入探討一下這個問題。

信息周刊早期曾對來自亞特蘭大的精品律師事務所「Thomas Horstemeyer」作為案例進行解讀。此律師事務所有60名雇員並實行一些擁有自己知識產權的方法。與傳統律師事務所不同，他們並沒有將所有案件進行檔案紙質收藏，而是將這些信息全部上傳到私人雲端中。他們在事務所中擁有很多儲存空間網路（這些空間有十幾TB那麼大），並在這些數據的基礎上進行數據分析、挖掘，同時他們還以此為基礎開發了一個純粹的虛擬環境，並升級防火牆、增加負載均衡、虛擬化伺服器以及使用網路語音（VoIP）取代了電話系統。此外，因為不再需要使用舊的方法來保存文件，律師事務所節省了很大的一筆開支。

盡管這個案例看起來和大數據並沒有關系，但是這對於那些擁有大量紙質文件的法律行業來說只是一個開始。當所有檔案數據化後，需要做的就是對可利用的數據進行更快的分析，並可以在舊的案件記錄中更快更好的挖掘出可以信息以進行二次利用。

大數據在法律行業中有著很多的應用。首先，它可以大大的節約成本並提高執行效率。當大量的案件記錄以及相關數據得到直接快速的分析時，這些案件中的一些相關點便可以發現。為了達到此目的，那麼律師事務所需要學會如何正確的收集、儲存、編目和組織所有的數據，這是律師事務所可以在這些數據中得到利益的保證。如今，計算機的強大計算能力以及低廉的成本使我們可以保存我們想要的任何數據。這可能導致在未來某些情況下產生一些完全新的見解，並讓法官和檢察官回答現在完全無法回答的問題。

律師事務所可以在一些情況下使用特定的演算法進行預測，即基於以往的相似案件的法律處理結果，來預測現在新的案件可能會得到怎麼的處理。在加利福利亞州的一個小型的律師事務所「Dummit, Buchholz & Trapp」就是使用經過LexisNexis改進的演算法技術，可以在20分鍾內預測某一案件是否值得受理，而同樣的事情，在以前卻需要20天。

第二，大數據可以增加法律行業的透明度，這讓法官和客戶都可以從中受益。例如一個名為TyMetrix LegalView Analytics的工具可以大量收集由法律支出的數十億百億費用產生的發票。這樣，對於律師事務所來說，可以簡單的讓自己與行業標准進行比較，從而為某項業務設定合適的價格。另一方面，諸如Sky Analytics之類的工具可以幫助公司減少法律支出，控制司法成本，這些工具可以幫助公司建立法律支出上的一種無與倫比的宏觀視角，並在節省司法支出方面盡可能的提出具體的建議。

同樣，消費者也會因為法律行業數據的公開民主透明化而獲利。一款名為RateDriver的應用程序，可以讓美國51個州的使用者迅速確定自己需要為律師所付出的費用。

第三點，大數據可以成為法庭上的一種新的證據。許多美國案例中表現出，由公共數據集收集分析得到的結果在一定情況下可以被認定為證據。作為一個數據驅動行業，法律行業的大部分數據依然保存在線下，保存在紙張中，但是現在這個行業正在穩步向信息時代邁進，並利用其中大量的新機遇改善自己的工作。當數據全部得以數字化時，那麼對於法律行業就可以很容易的聯繫到其他的公開數據，並以此產生一些新的碰撞。正如數據公司LexisNexis的首席構架師Ian Koenig所說的那樣：「這可以讓我在海底中撈到屬於我的那根針」。

最後一點，大數據也開始出現在了律師事務所的HR部門。正如早期的一則新聞中討論的那樣，大數據可以讓人力資源經理整合潛在新雇員的所有信息數據，並估計其在某次評估中的可能表現，這可以幫助這些事務所找到那些真正符合他們要求的雇員。

現在的市場上已經出現了一些完全專注於法律行業的大數據開發小組。其中一個典型的例子是總部位於聖路易斯的Juristat，現在其在美國法律行業中起著特殊的意義。Juristat為法官和律師事務所提供可操作的分析，並幫助他們優化訴訟策略、營銷政策以及內部運作。他們甚至可以做的更多，例如Juristat的一項工具可以預測出流感的爆發對陪審團的裁決產生怎樣的影響。

大數據在法律行業還處於剛剛起步的階段，還有很長的道路要走。律師事務所等法律行業在處理問題的時候往往需要較為可信的信息，但是對於信息數字化中存在的隱私以及安全問題還亟待解決，所以很多人對於將他們的信息進行共享還處於觀望甚至排斥的態度。對於法律行業來講，大數據的興起既是危機也是挑戰，但是說到底，前進的唯一道理還是信息的數字化。一本名為《法律行業中的大數據》的書為法律行業起一個很好的頭，它對大數據如何對法律行業產生影響進行了由內而外的深入解讀並提供了實際可行的建議。

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❸ 中國法律行業如何跟互聯網結合

（一）案源提成：通過互聯網吸引咨詢轉換成案源，然後轉移給律師，網站提成；
（二）數據服務：提供收費法律資料庫服務；
（三）廣告收費：打造律師平台，吸引流量，然後賣廣告位，可以和案源提成相結合；
二、網站或應用面向客戶收費：（與上述模式有部分重合，但側重點不同，重點在提供優質法律服務）
（一）收費咨詢
（二）有償法律文書服務
（三）法律顧問服務
（四）會員制模式
以上兩種模式的選擇取決於創業者自身的優勢以及創業基因，若創業者是it精英，側重於互聯網技術，則建議採用第一種面向律師收費的模式，若是創業者是律師或其他法律人士，建議採用第二種模式。另外，法律行業是一個慢行業，互聯網卻是個快行業，之前也有個不少模仿國外法律網站的創業團隊，都因為不理解法律行業的慢的本質，在不保證服務質量的前提下盲目擴張，最終消亡，中國律師和法律愛好者終究是小眾，屬於細分群體，適於精耕細作。LegelZoom和RocketLawyer的成功取決於美國獨有的法律氛圍，要想在國內模仿，本土化改進必須更加深入。
法律行業和互聯網結合成功與否取決於你能否真正解決律師和法律服務需求者真正面臨的問題 ，現階段中國律師的問題二八分配規律，使得大量年輕律師無案源或少案源，垂死掙扎在死亡線上，而部分老律師卻握有大把案源，通過僱傭大量廉價年輕律師來實現資本積累的飛躍，不管選擇哪一種模式，吸引律師都是關鍵，律師都是相對較忙的，若是不能真正帶來利益，沒有人會每天花幾個小時上一個網站。而法律服務的需求者的問題是，難以找到值得信任且專業能力過硬的律師，現階段找律師大部分還是通過朋友推薦，以上兩個問題實際上都是信息不對稱的問題，互聯網剛好能解決這個問題，前景應該是很樂觀的，不過真正要解決以上兩個問題卻並不容易。

❹ 大數據和人工智慧時代，哪些人將面臨失業

毫無疑問，我們已經進入了人工智慧時代，隨著5G技術的不斷成熟，萬物互聯的時代即將到來。以大數據、雲計算、移動互聯為特徵的智能時代將徹底改變人們的生活習慣及工作方式。

馬雲曾經說過，未來的時代是人工智慧的時代，現在的許多行業、許多工作將會被人工智慧所代替，馬教主的無人超市已經在運營。京東的無人機開始在送貨，而網路李彥宏的無人駕駛汽車已經在北京的五環路上飛奔。這樣的事實都在向人們說明一個事實，人工智慧的大潮不可阻擋。

高科技就像無孔不入的空氣，侵入了外文翻譯這一人力為主的領域。科大訊飛的翻譯通功能相當強大，就連難度最高的同聲傳譯，也感到了威脅，隨著科技的不斷發展，未來翻譯這個職業也面臨著失業的風險。