为什么法律专业人士需要数据科学家

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大数据和分析的采用和使用是变革性的,它几乎触及当今世界商业的每一个方面。它的存在是无法回避的。零售商正在使用大数据来改善客户体验和销售,医疗保健专业人士正在使用它来提高效率和护理,金融公司正在使用它来与科技公司竞争。但法律专业人士需要 数据科学家 也是。

在法律界,信息就是力量。了解客户及其困境和立场,意识到这一因素如何影响到法律,并确定要强调哪些论点或要点,这些都是建立和赢得一个案件的一部分。

每个法律专业人员的主要工作是花几个小时--甚至几天--搜寻书籍和文件、警方记录、客户历史和无尽的文件,以寻找相关信息。一个人在法律链条上的位置越高,就有越多的协助,包括来自实习生和学生的协助。然而,无论这个过程通过同事的帮助实现了多大程度的自动化,它仍然是人工完成的,而且是非常乏味的。

有一个更好、更有效、更现代的方法。它涉及到大数据、人工智能或机器学习工具,以及高级分析。这些技术不仅可以用来 使信息收集过程自动化 但也以更有效和有组织的方式存储数据。想象一下,你永远不必在一本厚厚的法律书中寻找某个特定的章节或诗句。你只需搜索主题、案例或潜在的结果,就能以数字方式找到你需要的东西。

当然,在一个全面的、数字化的法律体系得以呈现或提供之前,相关信息必须通过此类平台进行翻译和处理。这本身就需要相当多的时间来完成。

这正是数据科学知识发挥作用的地方。

建立一个法律研究数据库

开发或创建一个具有研究能力的系统的方法是简单地转录和输入法律信息到数据库。由此产生的人工智能和机器学习工具将参考这些数据来寻找必要的答案。这样的数据库还不存在,至少不完整。它需要时间和资源来将所有重要的法律文件、书籍和研究报告转换到数字世界中。

有更多的东西在发挥作用,而不仅仅是将物理文本转换为数据。我们正在谈论的是高度敏感的信息,尤其是涉及到正在进行的调查和正在进行的案件。被存储的数据必须是安全的、私密的,并且不受未经授权的访问。这也是数据科学的一个原则,涉及到对你所拥有的信息的适当保护和处理。许多技术 影响现有法律或产生新法律的需要 在他们到来时。只要考虑一下自动驾驶汽车,以及现代社会如何努力为它们的推出做准备。

这个过程更适合那些在数据科学和IT领域有经验的人。不幸的是,知道哪些数据是重要的,应该被保存的,是只有真正的法律专业人士才能处理的事情。

两种职业的合并正在进行中。有些人已经在采取这种自由的方式。 如Bennett Borden 来自Drinker Biddle & Reath律师事务所。

此外,一旦你有了数据,你将需要熟练的法律专业人士和数据科学家来建立用于高级分析的算法和应用程序。这包括可以通过搜索数据库找到你正在寻找的信息的应用程序。它们并不只是神奇地出现。它们必须被构建和开发,然后随着时间的推移进行磨练,以便反应和答案是准确的。

结果是什么?

假设一个全面的系统,就像我们正在描述的那样,就在此时此刻存在。结果会是什么?有什么好处,它们值得所有的麻烦吗?

一般来说,分析允许更强大的决策和更明智的未来。考虑一下它是如何在零售和营销中发挥作用的。有了全面的上下文系统,零售商和营销人员可以看到客户的习惯、需求,甚至对各种决定的反应。然后,这些信息可以在未来用于做出更明智的决定,或完全预测客户行为。这就像在你的对手之前就知道他们的棋步。

在法律界也会提供同样的好处。分析可以帮助实现更强大的决策技能,建立更好和更容易获胜的案件,并通过数百--如果不是成千上万--转录的文件和材料找到相关的法律信息。更重要的是,这可以快速完成,比任何人类团队,无论大小,都快得多。

拉威尔法创立于2012年的 "中国国际律师协会 "已经在做这样的事情。它提供了一项名为 "法官分析 "的服务,通过搜索特定法官做出的每项裁决,帮助寻找对论点有同情心的联系人。

现代数据对法律意味着什么

知识就是力量,特别是在法律行业。一个专业人员的装备和信息越多,他们建立和赢得案件的机会就越大。这不仅适用于刑事法庭,而且也适用于法律的各个方面。专利和商业诉讼同样需要关注和重视细节,在这种情况下,这可能是乏味的。

这些现代技术可以实现自动化,为所有人提供更有效的服务。不容忽视的是,伴随着向数字化转变的风险和安全问题,但其中许多问题可以通过适当的IT经验来解决。处理上述数据和信息的工作也最好交给数据科学家,他们知道何时、何地和如何进行搜索。更重要的是,他们可以帮助直接影响这种系统的发展,这将提供人工智能和机器学习平台所需的工具,与法律数据进行互动。法律专业人士需要 数据科学家 以简化他们的流程,并获得先进的洞察力,帮助他们自信地做出可靠的决定。


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关于作者

Nathan Sykes是Finding an Outlet(https://www.findinganoutlet.com/)的创始人,来自宾夕法尼亚州的匹兹堡。他喜欢写关于人工智能、大数据、云计算和其他新兴技术的最新新闻和趋势。通过在Twitter上关注Nathan @nathansykestech,保持对商业技术的更新。

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