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人工智能成法律创业主方向,137家企业样本的研究发现

腾讯云 2017年12月27日 浏览832

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摘要: 司法改革和用户侧需求激发,使得面向法律领域的科技创业(以下简称LawTech)近两年也处于强势发展区,法律界的阿尔法狗(Ross、DoNotPay)、Uber(LBCompare、亿律网)、SaaS (Ulegal、SeedLegals)相继涌现,成为人工智能、大数据、云计算等前沿科技的重要应用场景。这些企业通过自身强大且灵活的技术创新能力和垂直场景的应用给行业带来惊喜,与老牌企业成为推动司法创新的重要力量。我们选取137家国内外企业作为研究样本,对比研究中外LawTech的发展特点。


秤子

刘琼 腾讯研究院高级研究员

新赛道 新选手


根据对Legal Geek、Venture scanner、Crunchbase、创业邦等数据源的梳理分析发现,LawTech近两年生态体系不断丰富,分化出多条细分赛道,新选手也在持续加入。


1.2015是Law Tech创业高峰年


从起步期看,2015年是创业的高峰期,新增企业数量达到峰值。其中,英美中三国在LawTech领域居于头部位置,2015年新增企业数量遥遥领先其它国家。我国商法通、人人法、牛法网都起始于2015年。2011-2016年,全球法律科技公司总融资额达到7.39亿美元。资本市场也充分认可了LawTech的成长性,上市公司数量呈爆发式增长,从2009年的15家增长到2016年的1164家。

国内外

图 2 全球Law Tech企业创立年份分布

数据来源:Legal Geek, Venture scanner, Crunchbase,创业邦,腾讯研究院整理


2.面向供给侧的创业数量最多


随着赛道的不断细分、选手的不断加入,LawTech生态日渐完善,从供需双方连接平台、法律服务的在线化、法律工作自动化、法律咨询大众诉讼机器人、人工智能律师、案例智能分析、法律数据智能检索法律大数据等不一而足。


其中,面向律师、律所、法官、法院等供给侧的创业企业最多,约占48.53%,是LawTech生态图谱上最大的群体,主要是提高供给侧的办公效率、以及增强法官和律师的智能和见解。


大致分为两类:办公自动化,即把流程类的任务工具化、数据化,例如资料管理、文书自动生成、在线计费等;数据大量积累和算力的快速发展为法律大数据的检索和分析提供了从未有过的深度,一批致力于知识自动化和智能化的企业应运而生,例如在线图书馆、诉讼插件、法律文本检索、案情预测等。

生态价值链

图 2 LawTech企业生态价值图谱


Fastcase公司在其网站中收录了整个美国的法律图书馆,提供在线查找数百万个案例和法规的服务;


汤森路透公司也为加拿大法律行业提供类似服务;


美国公司Ravel为法院专门开发了大数据分析工具——Court Analytics和Judge Analytics,可用于整个法庭的案件分析;


Docket Alarm企业为美国法院系统提供诉讼警报、诉讼工具,可以通过查找所有类似案件及诉讼结果来预测案件的审判结果;


真泽信息科技有限公司推出的“法狗狗”可基于同类案件匹配、法院判决书数据整理归纳等方式对刑事案件的案情进行预测;


美国公司Lex Machina通过挖掘数百万的诉讼信息,从中总结历史法律判决数据的趋势,绘制诉讼热力图,帮助预测不同策略将产生的行为和结果,从而辅助律师制定策略来赢得案件。


人工智能是主要创业方向


凭借数据处理、分析以及预测方面的优势,一大批企业致力于借助人工智能技术以高效而低成本的方式给法律行业“减负”、“升级”,将其广泛应用于智能检索、文件自动审阅、文书自动生成、智能法律咨询和案件结果预测等五大领域。毋庸置疑,用人工智能增强法律服务的供给,势在必行。以我国为例,47.1%LawTech企业都结合人工智能、大数据技术来开发和提供业务。

技术分布


图 3 我国LawTech企业应用的技术分布


机器人律师Ross、DoNotPay通过强大的自然语言处理和机器学习技术输出精准和有价值的答案,改变了传统法律数据库只是输出检索结果的问询形式;


Turbotax企业面向垂直领域开发了人工智能机器人对外提供税务服务;


以色列企业Law Geex使用人工智能技术来帮助企业自动审批合同,从而提高企业内部工作效率;


英国公司Waymark Tech基于AI的协作平台,帮助管理团队自动跟踪、识别和分析监管要求以制定相应策略;


法律创业公司CaseCrunch在PPI错误销售索赔案件预测上,以88.6%的准确率完胜专业律师。



法律即服务


LawTech企业生态中有11.8%以Saas形式向用户提供信息检索、自动咨询服务、办公工具、大数据预测等服务,或高效连接用户和律师,或直接为企业和个人用户提供法律咨询服务,降低获取专业法律服务的门槛。


加拿大每年大约有130万司机因为“公路交通法”而遭遇诉讼。这些人绝大多数只能自我辩护,没有任何指导和法律顾问。为此,Legally inc开发了一款消息机器人Winston,帮助司机处理交通诉讼;


英国企业Law Bot开发的聊天机器人Law Bot X也是直接服务于当事人,并使用机器学习技术计算用户胜诉几率,精确度达到71%;


而英国公司Lawbite面向中小企业直接打造了一家虚拟的律师事务所,在线提供法律服务;


Neota Logic,是一家美国的专业知识自动化公司,使用人工智能技术将法律专家的知识自动化,为用户在线提供自动咨询服务,提高用户决策的质量和速度;


法律自动化平台公司Seedlegals通过数据库驱动的平台取代电子表格和word文档,输入数据后,系统使用预先积累的知识、处理数据和文档自动化来动态构建所有输出。2017年3月来,英国已有200家公司使用了这个平台。

 


中英LawTech市场对比


选取中英数据对比发现,相比英国已步入科技多服务于律所等供给侧的发展阶段,我国LawTech创业还集中于法律服务的线上化,同时面向需求侧的创业更多。具体表现如下:


1. 主要客户群的差异。我国LawTech企业前三大客户分别是司法部门、中小企业和大企业,特别是面向中小微企业这两年涌现了很多平台。而英国前三大客户是律所、大企业和中小微企业。


2. 创始人背景的差异。法律人无疑对整个法律科技的生态发展起了显著贡献。我国有六成来自法律人,包括法官、律师、企业法务负责人等。相比之下,英国创始人的背景更为多元,法律人占到四成左右,还有六成自企业IT技术、财务/商业等部门。

创始人背景

图 4 中英LawTech创始人背景对比


3. 细分领域的差异。我国面向智能检索和分析的创业密度要强于英国,这可能是由市场的需求来决定,同时技术能力和数据规模也为企业进入该领域提供了基础动力。另外,我国服务于律所办公自动化的创业企业相对较少,更多是线下服务的线上化。

中英

图 5 中英LawTech细分领域对比

 

最后,总结我国LawTech生态发展呈现三大趋势:


第一,市场生态不断有新兴力量从垂直领域切入。1996年-2011年,市场主体以电子政务企业为主,像华宇、国双、锐捷等,服务的对象比较单一,主要是为法院信息化提供解决方案。进入2012-2015年,LawTech被快速激活,涌现了专门服务企业、中小微、初创企业的LawTech公司,既有牛法网这样服务于中高端用户群体的服务平台,也有服务中小微企业的人人法、快法务、Ulegel。


第二,新兴技术兴起逐渐拉平各群体供需缺口,司法正义步入大众化阶段。像律品的法律机器人、法律实验室讲到的“小法博”、法里等这些线上智能问答系统,直接面向大众提供基础的、入门的法律咨询服务,大幅降低了各主体获取司法正义的门槛和成本。


第三,生态内部的边界在淡化。腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾先生在《给合作伙伴的一封信》里提到全用户的概念,即互联网基础平台从C 端个人用户迅速拉长到B 端几乎所有商业企业用户、甚至G 端的公共服务机构用户等“全用户”平台。而LawTech正好是反过来的,企业在服务G端基础上,逐渐把供给能力扩散出来服务于B端企业,甚至是满足C端大众需求。未来,企业边界将会日渐模糊,服务于全用户的企业和平台将增多。例如,主要服务于法院信息化的华宇软件2016年新成立子公司华宇元典,为律所、企业提供大数据服务。


《未来2030:将来的律所》写道:经过长期的孵化和实验,技术突然可以以惊人的速度向前行进了,法律服务市场的面貌将大为改观。随着新兴技术的成熟落地,全新的、前所未有的、超出我们想象的变局将会加速到来,目前我们看到的还仅仅是冰山一角!


  • 2017年12月17日,“2017人工智能与法律的未来高峰论坛”在深圳举办,本次论坛由深圳市法学会和福田区人民政府主办,腾讯研究院和深圳市国新南方知识产权研究院承办,重点围绕人工智能发展和法律未来创新展开探讨。腾讯研究院高级研究员刘琼在峰会现场发布《2017司法科技前瞻报告》。本文内容根据报告部分章节摘要撰写。




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