人工智能与数据分析驱动的数据战争究竟意味着什么?

在整合收购了机器学习和NLP初创公司Lex Machina,Intelligize和Ravel Law之后,LexisNexis宣布推出一款人工智能驱动的的法律研究工具——Lexis Analytics。

汤森路透推出自己的AI驱动平台Westlaw不久,LexisNexis推出了Lexis Analytics。

没有人该低估法律科技领域目前正在发生的变革。

当大集团发动战争,并且战斗同时加入了快速成长的初创公司,如Gavelytics,Casetextand ROSS Intelligence等,那么火花很快就会燃烧起来。

简而言之,市场中涌现多个竞争者,尤其在美国这个世界上最大的法律市场上,这将是一个很大的机会。

在考虑这产生的影响之前,让我们快速了解一下,Lexis在利用过去几年中收购的NLP和机器学习公司,能够为其用户提供的服务。 有三个主要方面:

  • 诉讼分析:使律师能够根据量化见解和预期的行为结果,制定成功的法律策略,并提供有说服力的论据。Lexis Analytics的分析产品包括Lex Machina和Context,可以识别法官在意见中引用最多的语言。
  • 监管分析:律师更好地在合理合法的范围内进行工作,跟踪监管发展趋势,预测哪些法律法规将通过。 Lexis Analytics的监管产品,包括Lexis Advance和Intelligize帮助律师进行立法展望。
  • 交易分析:协助律师使用最新的先例和条款来进行更有效地管理交易。利用这些工具分析,比较和评估其他行业披露的信息,以帮助优化谈判策略并达成最优的交易。交易分析产品包括Intelligize和新产品Lexis Search Advantage,将合同分析应用于内部和公司文档集合。

Lexis的客户对新系统给予了很高的评价。 华为中国公司美国首席知识产权诉讼顾问Steven Geiszler表示,Lexis Analytics将从共享信息中创造更多价值,帮助律师更好地利用和处理数据,一定程度上成为数据驱动的律师

在过去,律师淹没在法律数据,判例法等数据海洋里,在一个时间就是金钱的世界里,如何将时间赋予超越表面的价值?

这就需要AI,使用NLP结合法律信息的实现。 通过这一工具,不仅大幅度提升了效率提升,而且提供了新的数据参考。 这是人类无法完成,因为对于一个人类来说,如此庞杂的数据太过复杂和耗时。

在短时间内,阅读10,000件过去案件,并将案件类型、法官、议案分开,然后对某个法院的法官对某项议案所说的内容进行预测,这并不是“魔术”,通过对大量非结构化复杂的数据进行分析,大数据能够做到 。

这就是成就Lexis和TR,以及所有创业公司存在的价值。不管是否专注于预测,都找到了为律师提供更高价值的方法。现在发生的变革会通过法律AI应用程序的不断迭代来构建。

我们正在进行一场战斗,在法律生活的一个关键领域:研究。

前景令人兴奋,这些究竟意味着什么?

  • 不会摧毁技术公司。TR和Lexis能够占领市场的可能性很大,但这个过程是缓慢的。但所有公司目标是明确的:不让自己成为法律科技界的恐龙。 TR花了三年的时间将数据分析平台与自己的数据科学家联系在一起,Lexis整合了之前收购的人工智能公司。
  • 这场战争结束了吗?TR和Lexis巨大的营销预算和庞大的客户基础是否摧毁像Casetext,ROSS等新创业竞争对手?答案很简单,不能,没有任何公司的分析工具可以完美地涵盖其他工具的功能。每个工具都有不同的功能、不同的界面、不同的风格,也有不同的定价结构。全球有超过30种不同的法律人工智能文件审查系统,这是一个很大的市场,但大多数公司目的还是以谋生为生。
  • 改变法律行业驱动器。有些人害怕法律科技世界的两大支柱的初创公司的到来,因为他们在法律行业变革方面看到的巨大潜力。这不是法律研究领域的创新终结,科技将会带来更多的创新变化。随着律师习惯工作中的助理协助,需要更多预测的见解,他们希望增加更多的指导性功能,更多的决策树和更加专业的系统输出,总会有人希望有新版本迭代,想要更多的功能。更敏捷的初创公司可能会更容易构建新功能,市场不会停滞不前。
  • 律师和客户都是赢家。市场中的竞争者正以最快的速度为律师们提供更好的法律数据见解,科技已经看到了需求并且在努力满足需求。这就是法律与人工智能和自动化领域摩擦出的火花,而这就是法律世界工业化进程的开始。
  • 全球扩张 。许多法律AI驱动的法律研究公司和平台都专注于美国法律市场,无疑,这个市场是庞大的。但是,一旦市场看到严峻的竞争,那么玩家就会开始寻找新的,不那么激烈的市场。鉴于这是世界第二大法律市场,英国,尤其是英国和威尔士法律将成为下一个市场的选择,鉴于加拿大与美国的距离很近,加拿大也有可能。事实上,ROSS最近表示它正在寻求拓展新市场,所以,让我们拭目以待。

总而言之,这是一个很好的例子,现有企业收到更小,更敏捷的初创公司威胁,然后驱动他们做出回应。最终的结果是提供更好的服务和多样化产品,可供买家选择。所有这一切背后就是法律AI的力量。

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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

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