建立數據主導的法律執業

與許多其他行業一樣,法律行業的特點是大量的數據,而且累積數據的速度很快。

數據分散而複雜,它們來自傳統的公共資源,如法庭和監管機構,以及法律組織本身的流程:計時、計費、事務管理等等。

然而,對律師行和內部法律部門而言,數據主導的決策相對嶄新的領域。

在法律上,更好的數據等於更好的預測

律師的眾多技能之中最強大的資產,是專業知識和經驗。律師利用專業知識為客戶提供建議,實際上是對未來進行預測:「這需要多少錢?這需要多長時間?我們在法庭上勝算如何?」

但現在數據主導決策成為重要一環。以下是利用數據改變法律執業的幾個例子:

訴訟規劃和策略:了解請求成功的可能性或法官對特定事項傾向作出甚麼判決,可能是訴訟的關鍵。有些法官需要更長的時間作出判決,傾向於以某種方式判決。律師可以利用自己的經驗或同事的見聞來預測結果,但這些信息來源未能全面反映情況。

現今的法律分析工具能分析法官的整個判決,或利用強大的數據集來作出比較。文檔數據經過清理和規範化後,律師就可以某些趨勢和結果的統計證據為基礎,預測案例判決和作出法律策略,而不是聽說見聞。這是大數據改善法律研究過程的一種方式。

文件審查:文件的數碼化已將訴訟中的文件審查程序電子化。該流程的核心涉及一個預測的問題:數百萬個文檔中哪一份可能回應舉證請求?

以往在審查流程中,律師須閱讀每個文檔和相關代碼,現今的eDiscovery工具可設置查找所有電子數據中的重要模式,預測特定文檔的相關可能性。

定價和預算:費用是多少?這無疑是客戶最關心的問題之一。許多傳統律師根據預期投入來回答這個問題。如果他們按小時計費,憑經驗知道事務需要多長時間處理,以經驗作為預測的基礎。但是,當事務偏離常態時,這種基於經驗的預測難免導致衝突和失望。

如今,律師行的執業管理和財務系統收集各種事務及其定價的數據,就能利用這些數據對定價作出更準確的預測,甚至支持某些服務的固定收費,減低令客戶和律師失去預算的風險。

建立數據主導執業的五個步驟

以下五個步驟說明了律師和法律團隊要在數據豐富的環境中取得成功所必須的實踐和文化轉變。

按部就班 - 業務管理

推展數據主導措拖,可由相對乏味的程序著手,例如計費和事務管理系統,它們儲存了有關生產力、價值、人才、結果和成果的大量重要數據。

大多數成功應用人工智能或分析的例子,是律師行的業務管理,不是由律師機器人提供法律建議,而是用機器人幫助律師行更好地進行預算和定價。在去年的國際法律技術協會(ILTA)會議上,一位律師行顧問說得很好:「在我們使用人工智能代替律師的工作之前,讓我們開始使用人工智能來做律師不會做或不能做的事」,而這通常涉及分析律師行的業務運營。

從簡單的業務問題開始,例如為法律事務編配人手、定價和管理能力。查看可以協助作出決策的數據,或建立可以取得這些數據的工具。然後,尋找運作方面的人員協助建立和維護必要的機制和流程,確保能不斷利用這些資料的價值。

識別和組織數據

有軟件之前必須有數據。實踐分析解決方案的人聚在一起時,他們多數在談論數據,而不是談論軟件。

HBR Consolting的Karl Haraldsson向律師和律師行就項目提供顧問服務,他表示,分析早期的主要工作是令組織的數據形成,和建立取得數據的流程,他形容為「數法律的東西」。

他說:「每個人都希望參與預測分析,但很少有人能夠提供有用的數據來支持它。」

這個步驟涉及以正確的方式建立數據,例如將零散複雜的電子表格,合成有組織和結構化的格式,既安全又可與擁有適當權限的人共享。

這個階段還包括識別外部數據。它們來自數據集、法律研究數據庫和其他第三方來源,而這些數據可以利用並與內部數據聯繫。

清理數據

數據衛生是關鍵的一步。例如,醫學治療的術語和分類需要完全標準化。

州和聯邦法院的法律案卷數據來自使用各種系統、術語和數據標準的眾多法院,雖然對分析應用非常有價值,但眾所周知混亂不堪。簡單地規範化和清理那些數據已是艱鉅的工作。

計費和事務管理是另一項挑戰。雖然處理這些功能的系統能產生很有價值的數據,但它們通常不是為大規模數據的提取和分析而設計。維持這類型系統的數據衛生是一項艱苦的工作,需要具備良好數據技能的人員,以及了解數據的重要性的法律專業人士。

與熟悉數據的人合作

這引伸了下一個必要條件:在法律組織中利用數據分析,律師必須與了解數據和數據結構的專家並肩合作,而大多數律師對這種合作關係並不熟悉。多數法律專業人士所受的訓練或經驗很少或根本不需要他們從「法律執業」跨越到「法律業務」層面。

法律專業人士需要有新思維,數據專業人士也一樣。他們可能看不到數據中某些術語或分類的法律意義,細微的分別可能產生巨大法律後果。在法律領域工作的數據專業人員需要具備某程度的法律專業知識,才能履行其職責。

律師和數據專業人士建立跨專業的信任和專業知識,是法律行業今天面對的思維轉變的重要一環。

建立數據主導文化

建立數據主導的法律執業的任務,不能指派給小組、部門或個人。它是個管理改革的挑戰,需要每個人的支持:準備投入的領導者、負責建立應用程序的專業人員、面對工作流程改變的人、向客戶提供建議時必須加入數據主導預測的執業者,以及使用這種新的信息來源以可靠地調整範圍、定價和管理客戶的人。

這一切都不易,涉及建立行為和實踐,支持「現在的做法比以往的做法好」這個理念。

《哈佛商業評論》的研究「決策的演變:領導組織如何採用數據主導文化」指出,建立數據主導文化要求用戶:

  • 提升技能 – 用家和管理人員均必須適應新工具。
     
  • 平衡數據與本能 – 律師不會輕易放棄自主權,必須給予他們質疑數據的含義的空間。
     
  • 建立新的關係 – 分析專業人員必須成為關鍵的團隊成員。
     
  • 建立最佳實踐 – 利用整個組織的「分析生態系統」來分享成功和最佳實踐。

建立數據主導的法律組織顯然不僅關乎購買軟件或聘請一兩個數據分析師,而是重大的文化和業務轉變。願意作出這些改變的法律組織,才能取得成功。

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