2023年无讼法务互联网法务的践行者.docx

无讼法务：互联网+法务的践行者 无讼法务创始人蒋勇是诉讼律师出身，有超过15年的法律效劳经验。在之前的工作生涯中他发现，很多企业在面对法律风险和纠纷时，普遍存在相对被动的情况。于是，他带着多年积淀的专业知识，将人工智能与法务结合起来，成为无讼法务创始人，走上了跨领域探索之路。蒋勇告诉中国名牌，人工智能与法律的结合前景广阔，要完全替代人是很难的，但这并不意味着人工智能在法律效劳领域的应用空间不大。 “人工智能更大的价值在于预判，去预先发现风险。比方，人工智能可以通过企业的股东信息判断出企业股权结构的问题，而不是等企业股东之间出现纠纷再被动地提供法律效劳。通过预判来事先消除法律风险，也能让法律效劳创造更大的价值，同时也将为法律效劳带来更广阔的市场空间。〞蒋勇说，“希望用技术让法律效劳变得更好，渗透到企业的经营过程中，帮助企业防止诉讼和法律纠纷。〞 风险客观存在 市场经济条件下，企业有可能会遇到哪些法律风险呢？这是摆在无讼面前的第一个疑问。为更好地理解企业的法律需求，无讼法务可是花了不少工夫。 蒋勇称，无讼法务曾派了一支小分队前往杭州学习阿里钉钉的共创方法，走访了当地上百家创业公司并跟每家企业深入访谈。此后，结合对1000家会员企业一年内所产生的3万余个法律效劳需求分析，无讼法务发现，企业法律事务主要集中在公司治理、劳动人事、业务合规、知识产权、合同管理、财务账款这六大模块，每一个模块都可能有相应的法律风险。 事实上，企业经营的各个方面都和法律有关，也可能涉及法律风险。比方在劳动人事方面。企业想辞退员工时，如果此前签订协议存在漏洞，就可能被员工提起仲裁或诉讼。程序上的不标准也会带来法律风险。“我们之前遇到过一家企业，开除了一个业务不达标的员工，最后员工把公司告了，公司还输了。我们复盘之后发现，他们其实有一整套的标准的文本，也有绩效考核表、员工手册等等，但在一个环节上，漏掉了员工的签字确认，相应的证据就没有得到法院的采信。〞蒋勇说。 业务模式本身可能踩到监管红线，面临法律风险，一些不恰当的广告语的发布也有可能违反广告法。“我曾接触的一家企业，在发布广告时，带了类似‘全国最好’这样的表述，结果被职业打假人举报了，被罚了20万元。〞蒋勇说。 此外，由于企业几乎所有的经营活动都围绕合同展开，因此合同风险管理至关重要。在签订合同时，如果交货条款、付款条款、违约金条款这些关键条款设计不当，企业就可能惹上大麻烦。蒋勇介绍说：“整个合同履行的过程，合同的管理，相关证据的搜集和保存也很重要。我们的一个共创企业被告了，合同都是找律师起草的，原本应该赢，结果最后输了，原因是什么？后来发现，是关键合同找不到了。〞 分类解决问题 “我们把企业法律效劳需求根据个性化程度和频次上下分成三个层次，用不同方式来解决问题，相当于在云端建立了一个由人工智能、法务参谋和近10万名律师构成的法务部，共享地效劳于所有企业。〞蒋勇介绍无讼法务模式时说。 首先是比较根底和日常的法律效劳需求，无讼法务用人工智能来解决。蒋勇说，在2022年阿里巴巴的云栖大会上，无讼法务发布了国内首个法律人工智能机器人“法小淘〞。这一年多时间来，无讼法务又围绕着企业的法律效劳需求，对机器人做了很多升级。它目前可基于超过10亿条企业大数据信息和近5000万份裁判文书数据，自动生成企业风险报告，从六个模块为企业智能监测法律风险，同时解答一些根底的法律问题。 无讼法务为每一家企业提供专属的法务参谋，随时随地即刻响应，像企业内部的员工一样，协助企业处理人工智能尚未覆盖的法律问题，并且协助企业落地法律风险防控的事项。 此外，无讼法务的由法务参谋从近10万名认证律师中，根据人工智能匹配最适合的效劳提供者，精准地帮助企业解决问题。 核心优势是“无讼〞 传统的律师效劳更多是在企业出现纠纷、发生问题后，再为企业提供解决方案。少数企业会聘请律师作为常年法律参谋，更多企业会完全凭个人经验处理，或者上网搜索答案，让企业面临很大的法律风险。 对此，蒋勇称，由于法律效劳的专业门槛，企业能够提出的法律效劳需求只是它自身实际需求的冰山一角。许多时候，企业没有方法自己意识到法律风险，就那么做了，等到出了问题再来挽救，很多事情其实为时已晚。 蔣勇强调：“和传统的律师效劳比起来，无讼法务最核心的优势就在于‘无讼’二字。我们不仅帮助企业解决问题，更致力于让问题不再发生。〞 他介绍道，自己是诉讼律师出身，有超过15年的法律效劳经验，也正是在这个过程中，发现只做事后挽救是不够的，所以无讼创业希望用技术让法律效劳变得更好，渗透到企业的经营过程之中，帮助更多企业去防止诉讼和法律纠纷。具体而言，无讼法务会用大数据和人工智能检测企业的法律风险并提出预警，法务参谋也会站在企业的角度，进一步地调研企业的风险现状，帮助企业制定有针对性的解决方案。 蒋勇认为，云端法务部的模式还拥有以下两大优势：首先，为企业效劳的单个律师，往往专业领域有限，难以覆盖企业方方面面的法律效劳需求。云端法务部那么有近10万名遍布各地的律师，可以根据客户的具体需求调配拥有相应专业能力的律师提供更精准的法律效劳。其次，作为专业人士的律师，主要精力往往放在打官司这样的业务上，只是兼职为企业提供常年法律参谋的效劳。所以，当企业有事情想要咨询，得到的常常是“我在出差〞“我在开庭〞一类的回复，律师难以及时响应。无讼法务那么为每一家会员企业提供专属的法务参谋，随时随地即刻响应，协助企业处理法律事务。 人工智能+法务 智能遴选律师、智能检测企业法律风险、情景化的智能问答，是无讼法务的人工智能已可以实现的功能。 值得注意的是，无讼法务与中科院软件所联合成立法律人工智能实验室，未来将在自然语言理解、知识图谱、基于深度学习的语言模型、复杂场景的无监督学习等底层技术层面展开探索。 不同于此前常见的自动问答，无讼法务的智能法务机器人在业内率先实现了情景化的智能问答，可向它描述企业遇到的问题，比方说“想开除工作表现不达标的新员工，他要求1个月补偿，这样合理吗？〞它会识别自然语言，告诉企业满足什么样的条件时可以不支付补偿金，而不是生硬地给出有关补偿金的法律规定或者相关问题的检索结果。 智能遴选律师是无讼法务在2022年云栖大会上发布法律人工智能“法小淘〞时就已经实现的功能。当你用自然语言描述你遇到的问题，它就可以从全国超过30万律师中自动推荐在相关领域有专业能力和效劳经验的律师。 在2022年法小淘发布会上，当蒋勇对法小淘说，“我是杭州XX公司法务，在互联网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〞。它就立即分析出这种情况属于不正当竞争纠纷案由，并且引导人们进一步提供了索赔金额、诉讼地等关键词，然后从30万律师信息中找到了3位适宜的律师。点击翻开律师详情，可以看到律师的律所、同类案件数量、同法院案件数量、标的额区间等信息确实与本案高度匹配。 “这个工程被我们命名为‘律师字典’，因为它就像是字典一样，用数据对律师的能力给出全面客观的说明。〞蒋勇介绍说，“基于裁判文书大数据，我们将律师与案例数据关联匹配，客观地展现代理诉讼的每一位律师的专业领域和执业经验，这是依托大数据和人工智能來实现的。除此之外，我们结合律师使用无讼产品时沉淀的数据，比方说在无讼法务平台上发表文章、接受培训、提供效劳的数据，以及在线上抓取的其他律师数据，形成更为全面立体的律师能力数据体系。〞 核心挑战与突破 开展法律人工智能面临着三大核心挑战：一是人与机器之间的语义转换能力，能够让机器通过听说读写理解人在法律背景下讲的话或者是所传递信息的真实的意思；二是结构化的知识体系，能够帮助人工智能在法律领域形成一套自己专有的理解法律专业知识的能力，同时通过数据的持续积累和学习的深入，来实现知识的不断更新升级；三是帮助它寻找一个可以被明确设定且应用在具体法律领域的场景。 无讼法务的技术也围绕着这三个方面开展，并已经取得了一些成果。比方说，在语义转换方面，为让机器更好地理解法律领域的语义，无讼法务形成了一套自己的法律分词体系，帮助它更准确地识别出自然语言中的法律词汇，并且标定出其中的关键话语。就像是“非限制民事行为能力人〞这样的法律专业词汇，普通的分词体系可能会把它识别为“非/限制/民事/行为/能力/人〞这样的别离的词汇，无讼法务却可以把它准确识别出来。 在语音识别方面，虽然一些公司已经可以做到很高的识别率，但是他们在特定的法律场景下使用时还是会有一些缺乏。无讼法务和阿里云合作，构建了一套面向法律领域的语音识别体系，更准确地识别语音。 此外，在知识体系结构化方面，无讼法务通过计算机的逻辑语言去复原人吸收、定义并且转换行业知识的过程，把基于规那么和经验的专业数据进行有效的、基于知识结构的构建，并且依托大数据在这个体系之上不断完善，形成了包括交通肇事、劳动、用工等等方面的知识点。蒋勇坚决地认为，这会在未来发挥非常大的作用。 打造品牌靠实力 对无讼法务来说，打造过硬的产品，向企业提供更加优质的效劳，是塑造品牌最好的方式。蒋勇说：“我们的研发团队，将继续在法务产品上深挖，不断完善出更好的产品提供给企业；面对客户的需求，用我们的专业能力做既懂企业、又能及时解决企业法律问题的法务参谋。〞 “口碑的力量是很强大的。相信做到上述这两点，无讼法务自然可以得到更多客户的信赖和认可，客户体验好了，那我们的品牌也就塑造成功了。打响品牌，无讼靠实力说话。〞蒋勇说。 2022年4月，无讼获得IDG资本2700万元人民币A轮融资；2022年12月，无讼获得华创资本、IDG资本的1.2亿元B轮融资，创下法律互联网领域单笔最大融资纪录。 2022年12月8日，作为唯一入围的法律互联网领域创业者，蒋勇凭借无讼法务在企业法律效劳领域的创新与突破成功中选“2022中国经济潮流人物〞。