无讼推「法小淘」,让人工智慧落地法律

在杭州云栖大会上,「无讼」正式推出「法小淘」,这是一款人工智慧与法律结合的产品。

「法小淘」像一个智能法律机器人,当无讼创始人蒋勇对法小淘说,「我是杭州XX公司法务,在网际网路领域做数据分析和数据挖掘,现在发现广州XX公司抓取我公司数据,仿冒我公司的广告语,与我公司已存在竞争关系,我想找相关的律师」,法小淘可以分析出这种情况属于不正当竞争纠纷案由,然后引导蒋勇进一步提供了索赔金额、诉讼地点等关键词,之后从30万律师信息中找到了3位合适的律师,并可以看到律师的律所、同类案件数量、同法院案件数量、标的额区间等信息。

在此过程中,首先涉及的是语音识别、转写,这块是由阿里提供技术支持。

接下来是语义理解、检索,这块要做好就相对困难。因为同一个名词 ,在自然语境下和行业语境下代表的意思不一样,要做到足够智能,就必须前期建立行业知识图谱,来对机器进行不断的训练。2014年司法公开之后,可公开获取3000万份裁判文书 ,每份平均1000-2000字,共拥有几十万的词库,要快速检索并非易事。例如,「特殊债权」在法律中是一个词,而平时机器会识别成两个词,所以,这些都是需要案例不断学习优化。

蒋勇告知,目前的做法是由无讼提供擅长的案例分析,再结合阿里云的弹性计算来进行处理,前期已投入差不多1年的时间,才在现在推出了「法小淘」。

在做类似事情的还有此前36氪报导的「法律谷」,相比之下,法律谷更倾向于信息检索,而无讼在结合公司其他两款产品的基础上 ,更侧重于场景应用。

无讼此前推出过两款与法律大数据紧密相关的产品——无讼案例与无讼名片。前者是一款智能案例检索工具 ,在库裁判文书数量已经超过2800万份,能识别出每一份裁判文书中的案件类型、审理法院、代理律师、原被告诉求等诸多信息,并且在数据间建立关联;后者则是一款基于案例大数据的律师名片 ,可以将律师与案例数据关联匹配。这些都为法小淘奠定了基础。

至于目标客户,蒋勇强调,无讼不是要替代律师,而是要协助中小企业的律师、法务来提高工作效率,利用数据为企业提供智能预警等,法小淘目前不会单独进行收费 ,而是打包在无讼的其他服务中。据悉 ,无讼团队目前有80人左右,一半以上为技术研发人员。

此外,人工智慧应用在法律方面最为着名的,应该是「人工智慧律师」ROSS。它建立在IBMWatson提供的机器学习技术的基础之上,能够自动检索法律文档资料库,找出与人提出的问题相匹配的答案。目前,拥有约900名律师的美国律所Baker&Hostetler已经「僱佣」了ROSS,由其协助处理企业破产相关事务。

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