
大数据对法律行业产生的影响
法律是传统手工色彩极其浓厚的行业,强调逻辑、思考、判断。但在互联网颠覆时代的大背景下,法律行业逐渐受到冲击并发生改变,“大数据”、“信息时代”、“互联网+”在法律行业内被不断提及,2015年《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》明确把大数据战略提升为国家战略,这些信息都在表明大数据势必会对传统法律行业的发展产生冲击。理脉团队结合国外法学评论和国内相关研究,就大数据可能对法律行业产生的影响展开分析:
律师和客户的关系悄然改变
在传统的律师和客户的关系中,律师通常处于主动地位,而客户相对被动。客户遇到法律问题需要求助律所或律师时,往往会因为缺乏选择参考而依照地域就近选择律所或律师,很多客户没有机会提前挑选法律服务机构,或只能在有限范围内去了解律师的执业水平。但在大数据时代下,每家律所和对应的律师都会有相应的评估报告,根据不同的评估报告,用户能根据自己的需求理性选择律所或律师。举例来讲,某家公司将一项业务交给10-20家律所去完成,根据后期回传的数据,用户能判断出在这项业务中每家律所对相似服务的不同报价,此项任务中律师和其助理分摊的任务比重,按小时计费合理还是按项目整个承包更划算,律所或律师在完成此项业务时额外费用产出的比较,这些内容都会成为客户之后选择合作伙伴的重要依据。
数据时代的到来,会让客户在选择律所或律师时,有更多的参考标准和依据,能在交互关系中占据更为主动的地位,而作为相对方的律师或律所则面临着新的挑战。
打破法律人传统的工作模式
《环球法律评论》专栏作家维克托对法律大数据下有这样的理解:“以一种前所未有的方式,通过对海量法律数据进行分析,对法律问题进行预判,获得巨大价值的产品和服务,或得出新的认知、深刻的观点和主张”。不同于传统的法律数字化资源,法律大数据意味着更大规模量级的数据量,更为重要的是法律大数据不仅是满足传统数据库所做的单纯的法律信息的汇总和整理,法律大数据更为核心的功能在于做出预测。经过海量的数据分析,形成对特定法律问题的裁判预测,进行同案类推,甚至对案件时长、难度、证据要求、胜诉概率、赔偿数额、量刑长短进行预判,推进人工智能发展,实现计算机的自我学习与完善。
这种模式下对律师或律所的利处在于法律大数据能帮助从业人员对案件进行科学合理的预判,甚至预估案件审理法官的裁判倾向,对法律适用做出贴近的分析,会从一定程度上节约法律实践成本。但是从更深层次的角度来看,大数据的普遍运用会对律师的工作带来更高的要求,律师被要求能从庞大的数据源中寻求精准的匹配信息,而用户出于对结果精确性的需要也会对律师提出更为苛刻的条件,除此之外,律师的职业一定程度上会被法律数据分析人员和法律数据服务提供商分化,这些可能出现的情况都是大数据对法律从业者提出的更高的要求。
牵一发而动全身
第一,法学研究模式范式转变。大数据的到来,可能加剧两种法学研究路径的分化,一种继续保持传统的法学教义分析方法,另一种实证研究路径可能加快转向大数据全样本的分析范式,而谁掌握大数据资源、大数据分析工具,则能快速占领实证法学研究的高地。数据的引入还可能改变传统法学研究单兵作战的模式,集团化或团队协作可能在不远的将来成为实证法学研究新模式,而资本可能进一步渗透这种法学研究模式,成为幕后组织运作的智库推动力。
第二,法律大数据可能带来一系列隐私权和其他法律问题。因为大数据在处理大量碎片化、弱相关的数据时,会产生镶嵌理论效应,即“信息拼版的价值高于其组成部分各自价值的总和”。2016年1月6日美国联邦贸易委员会发布了一份题为《大数据:包容工具抑或排斥工具》的研究报告,介绍了大数据的生命周期、大数据技术应用给消费者带来的利益和风险,探讨了应当如何利用大数据,使人们既能充分享受其给社会带来的利益,又能最小化其法律和道德风险。文章也在告诫我们:不能任由大数据运用在法外任性‘裸奔’,涉及个人隐私的法律保护必须提上议程,这是法律大数据在价值层面上的禁区。
第三,大数据和专业分析的结合将在数据时代发挥更大的作用。大数据提供参考依照,但不能解释因果关系。而在未来,客户的需求倾向于“数据+高质量分析报告”的结合.因此,在拥有海量数据后,对大数据背后含义的精准解读尤为关键。对法律数据行业来说,要同时注重数据和专业分析的提供,这样才能综合各种维度,对案件和相关领域做出尽可能准确的分析报告来更好地满足用户的需求。
我们处在一个“巨头齐聚、资本介入、民众法律意识不断提高的时代”,“大数据”与“互联网+”的结合能来领我们走向何处,值得深思。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 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 ...
2025-08-20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