内森·赛克斯
内森·赛克斯
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数据和律师
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法律从业者——无论是律师事务所、法律部门还是个人律师——一直都依赖于数据。当然，直到最近，这些数据才大部分通过我们所谓的大数据数字化。您可能知道，大数据是由云计算、人工智能和机器学习以及各种数字分析平台提供支持的。
内容
模拟到数字
人工智能和机器学习的力量
那些好心的实习生和律师助理们，喝着咖啡和能 孟加拉国电报数据库 量饮料，整天在醒着的时候翻阅几十本甚至几百本法律书籍，寻找案件的解决方案的日子已经一去不复返了。相反，他们将依靠数据技术，这可以使这个过程更快、更高效。
这一切都属于一个相对较新的过程，即法律分析，它与商业智能或营销分析一样，涉及从大量数据中提取丰富、有针对性的见解。只不过，在法律行业，你不是要衡量有多少客户购买了产品或参与了营销活动。相反，你要做的事情是审查有多少案例支持你的论点，以及你是否可以使用某些证据来丰富上述论点。
突然之间，你谈论的是数据驱动的律师，他们花费大量时间进行复杂的搜索，并仔细阅读可能与他们的案件或当前工作量相关的数字内容。更好的是，这些系统可以在后台进行搜索，而他们的人类同行则可以专注于更重要的任务。
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当然，在使用许多先进的数字和分析系统之前，必须通过它们提供信息。这就要求将模拟或物理文档转移到数字系统上，这是一个非常复杂且需要大量后勤支持的过程。公开的法律资源和书籍不是问题所在——尽管上述材料的所有者需要授权将其转移到数字平台。
真正的问题在于只有特定人员才能处理和查看的敏感机密文件。与敏感的医疗记录一样，许多法律文件和法律资源必须保持安全和私密。相关系统不仅需要能够处理大量材料，而且还必须以极其安全的方式进行处理，以防止外部篡改或干扰。
幸运的是，不少科技公司正在努力提供和改进此类系统。数据解析工具和分析平台可以提取法律资源，并用相关元数据和其他详细信息对其进行标记，以便于搜索。
更重要的是，数字资源和内容将以新的方式提供——例如移动平台或解决方案。这不仅使律师，而且使所有能够访问数字内容的人都能执业或更熟悉法律行业。显然，如果没有适当的资格，您就无法开始为客户辩护，但您将可以即时直接地在掌中获取法律建议。
这确实带来了许多新的担忧，例如数据安全和隐私，以及现代技术受到严格监管的性质。根据 GDPR（即欧盟的通用数据保护条例），企业必须对其处理的客户和客户数据承担全部责任。这包括律师事务所。