京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16