律师行业智能化转型：现状、趋势与对策丨讲座分享

贺倩明博士自2007年开始担任建纬（深圳）律师事务所主任。在担任主任的近20年时光里，一直致力于从管理、技术创新、产品和律师团队建设上打造一个强大的律师事务所。

在这个过程中，贺倩明博士进行了一些有益的探索，也积累了不少经验和教训。

2014年左右，贺倩明博士带领几十位年轻律师在美国律所工作了一个多月。那时，他便认识到中美律师事务所最大的差距是在技术和管理上，而非专业上。他认为，只要投入足够的时间和精力，找准方向，专业上的壁垒并不高。但管理和技术上的差距，无法靠个人努力解决，需要共同的努力和组织的力量。

2018年，贺倩明博士访问了美国的律所、科技公司和几所著名大学，包括斯坦福大学和美国法律科技实验室。他意识到AI已经深入到律所的各个领域，从客户服务到律所系统的整体流程管理，再到法律服务产品的创新，甚至已经有AI在替代性地提供法律服务。

于是从2018年开始，贺倩明博士也开始了建设律所智能化系统的探索，和中科院深圳先进研究院合作成立了得理法律人工智能联合实验室。在ChatGPT引爆生成式AI技术之后，得理科技也开始了法律垂直领域大模型的建设。

贺倩明博士认为，生成式 AI 绝非仅仅是一个工具，它将对整个法律行业带来深远的影响……

*注：《法律人×创业者丨贺倩明：保持17年创业初心，赋能法律行业发展》一文，介绍了贺倩明博士推动律所转型、创办得理、成立实验室的创业历程，感兴趣的读者可点击跳转阅读。

律师行业目前已迎来拐点，即将进入新的周期。

在这一调整过程中，必然有人脱颖而出，也有人会被淘汰，甚至有人选择退出。

行业出现新周期和拐点有以下几方面原因：

当下，经济结构与产业结构正在调整，增长模式转变。

过去依靠土地、人口等低成本要素驱动增长，如今这些成本都在上升，传统产业面临严峻挑战。而新的行业，如 AI 相关产业、数据产业、算力产业、算法产业以及 AI 相关基础设施产业蓬勃发展。美国高科技巨头的股票持续上涨，国内许多传统产业较为惨淡，但 AI 相关产业蒸蒸日上。

经济因素的调整使得部分客户经营不善甚至彻底退出市场，同时涌现出新的市场主体，像人工智能公司、高科技企业等，它们面临着数据法律问题、算法安全问题等一系列新的法律服务需求。

整个法治环境以及用户习惯在发生改变。

从法治环境层面来讲，公检法司及政府的执法、立法、司法环境都会改变。过去，基于庞大社会体系、司法机关及案件体系，即便强调法治，落实时仍存在客观障碍，除人情世故因素外，确实有实际困难。但 AI 有望清除这些障碍，如今法院尝试智能判案，政府推进智能立法与执法，借助大数据、人工智能实现流程打通，进而提高执法、立法、司法效率，提升透明度与公平性。

从用户习惯来看，互联网改变了几乎所有消费行为，法律消费行为同样在变。近年来，网络上出现律师零售法律服务，如咨询、文书服务等，在美团、闲鱼、淘宝、百度上均有体现，只是作为传统产业，法律行业改变相对缓慢。医疗行业已习惯互联网问诊，相信法律行业后续也会改变，尤其是 AI 成为必备因素后，用户将不仅在网上查资料，更会直接借助 AI 解决问题，这会改变用户与律师的互动关系。

当下正值第四次工业革命，聚焦人工智能。

第一次工业革命解放农民，使其成为流水线上的工人；第二次工业革命将工人转变为产业白领；第三次工业革命以互联网为基础，变革商业模式、交互方式与信息获取方式；第四次人工智能技术革命是前三次的集成与叠加，它依托大数据、算法、算力、物联网、传感等诸多技术。

这是革命性技术，不仅改变了工具层面，更会引发产业、社会及人类行为习惯全方位变革，其改变力度、影响范围与速度都远超以往。如互联网、电话、智能手机、APP store 等出现时，用户增长各有快慢，而 ChatGPT 出现后，用户增长迅猛，短短两三周内过亿人使用。

目前，律师服务群体中主要客户是企业。而企业当前最关心三件事：

律师行业论坛对人工智能的探讨，与其他行业相比，在密度、频度、质量上均有差距。

企业不出海便面临出局风险。

涵盖安全、环保、ESG 及社会责任等，如今 AI 引发诸多问题，如伦理、安全、歧视、不公平及能源消耗等，企业要实现可持续发展，需照顾各方利益。

律师视野与发力重点应围绕企业关注重点，过去律师多被动服务，包装成专家坐等客户上门，极少主动创新产品、拥抱技术、服务客户，如今应改变。例如，做主任后要思考律所可持续发展，不能仅依赖人脉拓展业务，而应通过广泛参与市场渠道、提升专业核心竞争力、促进团队持续成长等，实现业务稳定增长。

提前布局、持续投入、形成专业优势与影响力，就能吸引客户，律师若关注企业关心之事并提前布局，3 年后与身边律师不同，5 年后在所在区域或城市脱颖而出，10 年后有望领先全国同行。

律师行业天生保守、抵触新事物、教条。

中国律所通常由律师身兼数职，管理、业务、风控、团队建设、市场拓展一肩挑，个人精力有限、短板明显。以智能化发展阶段看，当前多数律所还处于原始状态。

信息化是基础，需构建涵盖接案、审批、合同管理、收款等流程的闭环 OA 系统，然而 80% 律所尚未实现信息化，没有数据积累，难以迈向数字化。数字化是信息化进阶，通过分析数据，如客户付费、律师业务量等，辅助战略决策，洞察客户稳定性、行业趋势。

律所知识管理建立在数字化之上，若卷宗分散、无统一邮箱，知识管理无从谈起。

智能化需数据、算法、算力三要素，多数律所无力构建算法、算力，但可聚焦数据，将业务数据化，使其与 AI 交互，甚至构建专业化模型。

产业更迭催生新客户群体，律师既要稳固老客户根基，又要瞄准新客户。

有人困惑专业化是否需舍弃现有业务，实则不然，只要合理分配时间与精力、选对方法，两者可兼顾。以雷军、马斯克为例，他们多元涉足不同领域皆有成就，普通人在自身领域亦可如此。

关键在于立足现有客户，梳理其 AI 转型、商业模式规划等动态，主动拥抱变化。事实上，绝大多数企业都在推进 AI 转型，政府、企业大力发展 AI，个人也应积极拥抱，毕竟 AI 已重塑各行各业。

过去的律师竞争长期以投入产出比衡量，关键在于资源获取能力，人脉尤为重要。

之后部分律所将渠道能力转化为品牌能力，当下一些知名律所多年前便着力打造品牌，深知专业服务品牌的关键作用。

品牌影响力提升后，为巩固地位，开始强化组织能力，一方面招揽行业领军人物，壮大团队；另一方面借助工具、平台赋能管理，形成平台化运作。

如今律所间竞争已非个体律师之争，大型律所即便律师团队或主任变动，业务影响甚微，因为竞争要素已变，未来平台将基于 AI 和数据驱动，获客能力更强，如有的律所已构建强大系统，对接产业协会、公共服务中心获取案源，改变传统获客模式。

在新的行业生态中，法律服务群体的构成正在发生变化。

除了律师，还包括调解员、公证员、法务人员等，构成了一个庞大的法律服务市场。可见律师行业生态多元复杂，未来竞争将更充分，过去因资源、信息高度不对称，部分人凭此获利，一些优秀青年律师却因缺资源、信息受限，难以施展才华、获取优质客户，未来算法精准获客、平台打破资源壁垒，靠实力竞争渐成主流，行业格局将动态调整。

律师应该具备商业思维，积极进行品牌推广和营销。任何涉及人与人之间互动的行为，任何涉及价值交换的行为，都需要用到管理、营销和品牌的手段。无论是政府组织、NGO组织还是商业组织，都需要运用先进的商业策略来运作。

传统律所的组织架构过于分散，难以快速响应市场变化。

当前律所的人员过于单一，律师结构失衡，代际传承不畅通，律所缺乏技术人才。

律所现有的分配模式较为单一。广东曾流行的柜台模式，虽在一定阶段有其先进性，即律所将柜台出租给律师收取租金，看似不存在对律师的剥削，但这种模式下律所难以实现积累，收益多落入合伙人手中，仅赚取租金差价。

提成制相对柜台制虽有进步之处，比如会根据律师收入按一定比例留存部分资金用于律所，像律师拿走 70%，所里留 30%，内地很多城市采用此模式，留存的资金可用于律所的系统建设、信息化建设以及整体规划等工作。不过，提成制在新的发展阶段也逐渐显现出落后性。

从实际情况来看，近年来，如江浙地区的律所，其资金池有一两亿资金，能够拿出几百万到一千万来建设 AI 系统，且江浙地区律所的人均创收情况以及成本情况与广东律所有所不同，广东律师成本偏高，人均创收相对靠后，这反映出分配模式存在问题。

若要对分配模式进行调整，必然会牺牲短期利益，这就需要律所主任们根据自身情况权衡抉择，在资金支配有一定自由度的前提下，考虑是否调整分配模式。

获客方式需要从依赖人脉转向依靠品牌、渠道和平台。

注：此处上文已有提及，不再赘述。

中美法律服务最大的差距体现在科技方面，未来中国律所内部最大的竞争差距也在于此。

从法律科技市场的数据来看，美国发展态势良好且规模庞大，2023 年预估有 115 亿美金，年增长率约 7% - 8%，到 2025 年预计可达 150 亿美金左右，折合人民币近 1000 亿，至 2030 年可能达到 260 亿美金。此外，2022 年整个法律科技初创企业的融资金额在 20 亿美金左右，可见美国法律科技市场的热度以及资本投入力度。

反观中国，大部分相关企业属于小公司，且多数是近一两年才出现，收入规模相对较小，远不及美国同领域企业。

不过，随着技术发展，中国在法律科技这一领域的市场规模有望扩大，目前已有 20 家左右的企业在 ChatGPT 出现后开始做行业模型，并按要求在网信办进行备案以及算法备案等工作。

得理科技打造出了业内首个开源的法律大模型，成为网信办通过的首批法律生成式算法之一。

早在 2018 年，得理科技便开始利用相关技术着手相关工作。因专注于垂直领域，将约 5 亿的法律数据（涵盖数百万法规、数亿案例以及其他法律文本数据）投入模型展开训练。训练路径和 OpenAI 相仿，区别在于 OpenAI 针对全领域知识，而得理科技聚焦法律领域。

通用模型和垂类模型各有特性，垂类模型专业性较强，然而受行业知识训练影响，其逻辑性或许不如通用模型强。但得理科技的垂类大模型设有基座数据库，当使用者询问法律问题时，能够提供法律依据以及案例依据，并且可溯源，便于使用者核实并深入探究。

2018年起，得理科技开始尝试构建基于自然语言理解的法律数据检索系统，这是AI检索的雏形。然而，彼时受技术局限，促使 AI 精准理解裁判文书颇具挑战，为此需开展大量前置性工作，诸如案由精准识别、专业法律术语解析等，这一过程与图像识别领域借助海量标注数据助力 AI 学习特征的逻辑相契合。

但在当下大模型技术迭代背景下，对标注数据的体量需求呈递减态势。模型训练流程还涵盖持续域训练、监督式微调、知识强化以及价值校准（确保 AI 输出内容契合意识形态规范等要求），现阶段法律咨询精准率已超 90%，法规检测准确率超 95%。

从底层架构向上审视，其一为数据层，即前述详述的数据资源；其二为算法层，熟稔基础算法知识对于甄别产品底层能力真伪至关重要；其三为技术层，此层面融汇多元技术，大模型技术仅为其中之一构成要素。

待上述三层架构夯实完备后，便可向多元应用场景拓展，囊括精准法律检索、量化式法律研究、深度检索报告生成、智能化知识辅助以及文本智能创作等，广泛覆盖律所、法务部门、社会公众、政府机关等全场景应用领域，当前法院、政府部门相较于律师群体，对此类技术应用的频度更高。

AI 凭借强大的数据处理能力，能够深度剖析海量数据信息，为立法者提供高价值决策参考依据，助力既有法律法规的适应性调整优化，同时针对新起草文件可实施高效合法合规审查，前瞻性预测法律条文颁布后的潜在影响。当下，已有诸多政府部门基于实际工作需求，提出此类专业协助诉求。

AI已实现智能预警、全方位监控、科学辅助决策、专业证据分析处理等多元功能落地，以个人所得税相关事务办理为例，目前已全面实现数据化与 AI 智能化协同运作。

法院系统早已部署智能问答系统，并在内部推行全员应用机制。AI可以分析案件材料，提供法律适用建议，辅助案件审理；可以智能分配案件，提高司法效率，实现司法资源优化；可以自动生成司法文书，提高公开透明度，促进司法公开与监督。

伴随互联网时代浪潮，个体寻求法律服务的范式发生显著转变，愈发倾向于借助 AI 先行解决部分基础性法律问题，由此可预见，未来法律服务需求主体大概率将是熟稔运用 AI 工具的群体。

当前法律服务触达率仅30%，大量有法律需求者未得到满足，AI会激活这部分需求，虽会替代部分传统法律服务（如咨询、文书撰写等），但也会激发出高阶需求，比如律师出庭、解决交易方案、复杂文书撰写及与客户沟通等能力相关的需求，且通过搭建智能法律平台，AI可成为律师拓展业务的工具和渠道。

涉及法律决策数据化、法律研究分析、合规风险管理、争议解决促进以及法律文书起草等多方面，前述内容已对相关要点进行阐述，此处不再赘述。

根据知名金融机构高盛发布的《2023人工智能对经济增长的潜在巨大影响》报告显示全世界接近三分之二的工作具有被AI自动化（automation）替代完成的潜力，而美国法律行业中44%的工作可以被AI取代，40%的从业者将会因AI而面临被解雇的风险。

Clio发布的《2024法律趋势报告》 ，74%的律师工作整体上可以被AI取代；具体为：

• 文书撰写类工作（其中86%的工作可被AI取代）：包括但诉讼文书、客户邮件、行政类格式化文书等；

• 信息搜集类工作（其中70%的工作可被AI取代）：包括法律数据检索、法律研究报告、汇总证据等；

• 分析数据类工作（其中69%的工作可以被AI取代）

综合各维度平均计算后，律师工作被 AI 替代的概率超过 50%。

这一趋势对律师群体而言，意味着亟需全方位升级专业能力，深度嵌入产业与行业发展脉络，成长为专业领域专家，针对不同客户类型，精准掌握相应专业知识体系，借助 AI 赋能提升知识服务效能，同步节省时间用以淬炼专业智慧，进而实现社会地位与收入水平的进阶式提升。

得理科技旗下得理律助商机平台现有 177 万条法律招标采购信息。一方面，可直接从中洞察各地招标采购动态，锁定直接商机；另一方面，能通过分析特定区域过去数月的法律服务采购情况，预判潜在机会。

得理科技的核心出发点，是借助 AI 工具搭建律师服务客户与拓展客户的基础平台，类似 “法律界的滴滴” 或 “法律界的美团”，但又独具特色，其依托 AI，具备工具与服务能力，可在客户咨询法律问题并产生找律师需求时，精准呈现律师画像，涵盖专业背景、所在区域、职业年限、专业特长，未来还将纳入客户评价。

早在 2018 年，美国硅谷已有公司专为律师做案源匹配，旨在打破华尔街大所对高端业务的垄断，让分布各州的优秀专业律师与有需求但预算有限的客户精准对接。

律所若要实现这一点，需将律师资源库、业绩库、成功案例数字化，并通过公众号、百家号、头条号等渠道对外传播，如此，当在 AI 总结类平台（如德里系统、百度、豆包、文心一言等）搜索律所或律师信息时，便能呈现有效内容，构建律所与律师的数字资产与数字身份证。

当下，得理科技正着力为律师打造智能名片，通过AI技术，自动设计和生成符合律师个人风格和需求的名片，并将其分发到潜在客户群体中，提高律师的知名度和曝光率。

每一位律师都应配备数字化、智能化名片，确保他人能精准被动搜索到律师信息。与传统搜索不同，如今 AI 搜索多为总结式呈现，先给出总结，再展示广告（当前多数大模型搜索尚无广告），依据真实数据推荐，而非像过去被广告充斥。

当下各大模型均可用于生成营销内容，诸如撰写文书、检索、案件智能分析等。

• 检索智能体：通过AI技术，实现法律数据的智能检索和分析，帮助律师快速找到相关案件信息和法律法规，提高办案效率。

  
  

• 文书智能体：通过AI技术，实现法律文书的专业化和自动化撰写，降低律师的工作强度，提高办案效率。

  
  

• 案件智能分析：通过AI技术，对案件进行智能分析，比如模拟法庭对抗、裁判倾向预测等。

• 律师卷宗智能管理：通过AI技术，实现律师卷宗的智能化管理和存储，方便律师随时查阅和调用相关案件信息和资料。

  
  

• 行政档案智能管理：通过AI技术，实现行政档案的智能化管理和存储，方便律师所管理人员随时查阅和管理相关信息。

  
  

• 律师知识共享平台：通过AI技术，建立律师知识共享平台，将律师的经验和知识转化为可共享的资源，促进律所内部知识的快速传递和共享。

• 全天候服务：通过AI技术，实现智能客服的7*24小时在线服务，为客户提供便捷、高效的服务体验。

  
  

• 个性化服务：通过AI技术，根据客户的具体情况和需求提供个性化的服务方案和咨询服务。

  
  

• 在线化法律服务平台：通过建立在线法律服务平台，实现法律服务的在线化、智能化和高效化，为客户提供便捷、高效的法律服务体验。

律所未来核心资产一是律师，二是数据，包括档案、律师资料、业务文档等。为此，需建立配套数字化制度，考量数据安全、权益分配等，毕竟数字化转型不仅是工具引入，更是制度、思维与理念的全面革新。

*关联阅读：《律师行业数智化变革与转型系列（三）丨数据资产篇：由传统走向数智化，律所数据的新生》，点击跳转原文

依律所规模而定，大所可设决策、执行与监督角色，小所则可由一两个合伙人兼任，明确目标。数字化转型有成本，但按既定路径，人均成本约 1000 - 2000 元，20 人律所约 2 万即可部署基础系统，后续再按需升级高阶模型，如劳动法、知识产权模型等，切勿盲目追求专有模型，先搭建基础平台至关重要。

*关联阅读：《律师行业数智化变革与转型系列（二）丨组织架构篇：老生常谈但推陈出新》，点击跳转原文

• 第一步统一信息化、数字化、智能化平台，改变总分所系统分散局面；

  
  

• 第二步，视律所规模与文件保密需求决定是否部署私有化模型，大所宜部署，中小所可选用阿里云、腾讯云等安全云服务；

  
  

• 第三步，将 AI 模型能力与产品结合，创新服务。战略规划引领下，推进平台建设，培养 AI 团队能力，持续迭代升级，数字化转型非一蹴而就，当下律所至少应学会运用 AI 工具，着手规划数字化平台。

*关联阅读：《律师行业数智化变革与转型系列（一）丨战略篇：律师事务所如何把握转型先机？》，点击跳转原文

应强调理念、文化与战略，律所上下需形成对 AI 的开放、拥抱态度，即便存在批判观点，亦要主动了解、驾驭 AI。

历经数十年积累的数据资产价值不菲，律所切忌束之高阁，应妥善管理，发挥其效用。

前述各项举措皆是构建组织 AI 能力的关键环节，需系统推进。

从与助理、行政、客户互动，到整套业务管理流程，都应依循 AI 时代需求调整优化。

未来竞争是律师与智能体并肩作战，当下便要着手训练专属 AI 伙伴，形成强大协同竞争组合。

案源拓展: 数字名片、商机推送、AI法律平台案源推荐、内部市场

小理AI: 法律版ChatGPT，集法律检索、法律研究、案件分析、文本撰写、法律咨询、律师智能推荐为一体的智能律师

小理智能体: 智能客服、数字分身、7*24小时AI助理、智能营销

得理法搜: 涵盖得理法搜全部功能，全域法律数据、智能法律检索、类案检索报告

数字办公: 利冲管理、客户管理、项目任务、时间管理、合同账单

文档管理: 多人协作、数字云盘，在线编辑、云端实时同步