在法律运营中部署生成式人工智能的实用路线图

关于在法律行动中使用生成式人工智能的讨论不再是理论上的。事实上，人工智能已经成为现代法律运作方式的一部分。

但随着客户期望的提高和监管机构行动的加快，犹豫是否使用人工智能的内部团队可能会成为瓶颈。

为了保持竞争力并真正从这种转变中受益，法律组织需要将其服务提升到传统方法之外。从合同总结到合规趋势分析，GenAI 提供了大量实用方法来完善法律操作并提供可衡量的价值。

问题是：您准备好从被动的救火转向主动的、数据驱动的法律交付了吗？

跟着一起。在这篇博客中，我们将消除炒作，并向您展示如何在法律服务中充满信心地采用生成式人工智能。

我们还将探讨法律团队的 GenAI 用例、重要的决策点以及值得关注的成功指标。

让我们深入探讨一下。

GenAI 在法律运营中的主要用例是什么？

生成式人工智能正在成为律师的支柱，支持他们专注于战略工作。此外，它正在重塑法律团队交付大批量、高价值任务的方式。

让我们看看推动这一变化的实际用例：

1。合同审查和红线自动化

当谈到耗时、重复性的任务时，人们会想到审查合同。

借助 GenAI 工具，法律团队可以自动阅读、分析和突出显示偏离公司标准或构成风险的条款。团队可以实时查看建议的编辑。

👉 示例：

假设您的团队正在审查供应商协议；现在，借助 GenAI，它可以标记缺失的数据隐私条款。它可以提示符合内部政策的语言建议，减少人工审核。

✒️ Pete Peranzo，Imaginovation 联合创始人 重申，使用 GenAI 的法律团队最快的胜利包括利用它进行合同审查和修订，这可以通过自动分析常规协议来立即节省时间。

“用它来节省您关注的时间，”Pete 解释道，特别是通过总结文档并确定大型合同中的主要问题，可以快速提高效率。

2。 合规性监控和监管变更跟踪

想象一下：不同地区的法律法规不断变化。法律团队可能会对这些变化感到兴奋。

GenAI 可以通过持续扫描政府门户网站和法律数据库来提供帮助。它可以支持识别新规则、总结规则并建议合规行动。

👉 示例：

考虑新加坡推出新的网络安全法；借助 GenAI，它可以立即总结要点，并提醒您的合规官公司政策中可能需要的更新。

3。法律研究与判例总结

传统的法律研究涉及哪些内容？它涉及深入研究数百个案例、判决和法规。

现在有了 GenAI，这个过程得到了简化，因为它可以分析大型法律数据库。您的团队可以获得具有清晰见解的相关案例和摘要。

👉 示例：

假设您的团队正在处理商标纠纷。 GenAI 可以通过生成类似案例的摘要来为您的团队提供支持。

它可以分享支持法律团队专注于战略而不是搜索的结果。

4。知识管理和自助法律门户

当业务团队重复询问时，法务部门经常收到此类询问，从保密协议到合同条款和合规程序。

借助 GenAI 工具，企业可以期待聊天机器人和门户能够及时回答这些问题。

👉 示例：

一位销售主管输入：“我可以为欧洲的新客户使用简短的 NDA 吗？”

GenAI 助手可以列出该地区的要求并回复“使用标准的欧盟 NDA 模板”以及下载链接。

5。诉讼支持、案件预测和风险评估

在进行诉讼时，法律团队需要数据来评估成功的可能性和潜在风险。 GenAI可以支持对过往案例数据的分析。

该技术还可以识别类似的争议并预测趋势，从而为结果或和解价值的预测提供信息。

👉 示例：

考虑有一个产品责任案例；在此背景下，GenAI可以审查数百个类似案例。

它可以预测 70% 的和解几率，帮助法律团队决定是否进行谈判或诉诸法庭。

另请阅读： 代理人工智能与生成人工智能

✔️ 底线： GenAI 正在转变合法运营方式，从被动反应转向战略方法。因此，团队更有能力在更敏锐的洞察力的支持下更智能地工作。

您如何在法律运营中实施 GenAI？路线图

合法运营中的 GenAI 正变得越来越先进和用户友好。您是否正在考虑在合法运营中实施 GenAI？这个实用的路线图可以提供帮助。

第 1 步：识别高价值用例

第一步将进入您的运营并确定 GenAI 可以产生直接且可量化影响的所有领域。

一个好的起点是识别可能浪费时间和资源的重复性大批量任务。

它们可能是合同审查、合规性验证和法律研究。这些都是快速获胜的机会，因为它们涉及既定流程和常规数据模式。

从法律运营部门到总法律顾问和 IT 部门，所有利益相关者都必须保持一致。当存在跨职能协作时，它可以确保用例支持法律和组织目标。

然后，通过试点展示价值。考虑进行小型沙箱测试来证明投资回报率。它还将在进一步扩展之前识别风险并完善治理。

第 2 步：选择适当的方法

如今，GenAI 市场上有很多选择，有选择真是太好了。它可能会让人不知所措，因此是开始映射业务目标的好地方。

其他需要考虑的因素是风险承受能力和技术复杂性。

接下来，您可以在现成平台和自定义解决方案之间进行选择 。前者适合那些寻求快速部署和日常应用（例如文档摘要或子句提取）的人。

但是，该解决方案可能不提供对数据隐私的定制或控制。

当安全、集成或知识产权问题至关重要时，可以考虑定制开发的解决方案 。它们通过独特的工作流程提供更好的控制和更高的一致性。

当然，选择混合解决方案 它利用了两个领域的优势，将模块化、预构建的构建块与组织特定的智能相结合。平衡的方法可以帮助法律团队在不影响控制的情况下享受技术的好处。

✒️ Pete 解释说，“现成的工具实施速度更快，前期成本更低，但定制能力有限。敏感数据、独特的工作流程或受到严格监管的行业需要定制解决方案，”他强调了针对特殊法律需求定制人工智能的重要性。

第 3 步：解决基础设施、数据和安全问题

当您致力于数据准备和治理两个方面时，GenAI 更容易融入法律职能。

另一个需要关注的方面是建立强大的数据治理框架来帮助您管理隐私。这还必须涵盖保密和知识产权风险。

另一方面是避免数据孤岛，这可以通过确保与现有企业系统、文档管理系统、知识存储库和 ERP 的集成来实现。

此外，通过定义如何监控性能来规划模型管理。另外，请考虑如何随着时间的推移管理模型漂移、解决偏差并执行验证。

请记住，当透明度更高、保障措施更健全时，人工智能的采用就会更加直接。

✒️ Pete 强调，法律团队可以通过实施人机交互方法来解决 GenAI 中的数据隐私和准确性问题。他解释说，“每当你使用\[GenAI]时，它都需要由单位的专家进行验证和检查，因为它还没有准备好。”

第 4 步：试点、衡量和规模化

实施 GenAI 的一个好方法是将您的飞行员视为受控实验。您可以专注于特定目标和 KPI。

例如，考虑将合同周转时间减少 30% 或将人工审核时间减少一半。

您可以继续的一个方面是采用人机交互模型来帮助确保准确性并建立用户信任。

接下来，系统地衡量结果、节省的时间、避免的成本和错误率，并提供成功指标来刺激购买。

验证后，规模采用会增加。扩大成功的规模，淘汰失败的。

第 5 步：扩展和变更管理

采用 GenAI 时最艰巨的挑战不是技术，而是变革管理。

因此，您必须提高律师和律师助理的使用 GenAI 工具最佳实践的技能。重点关注及时设计、批判性评估和道德使用方面的教育。

另一方面是建立明确的政策和 SOP，以便跨团队标准、合规地使用。

此外，您可以通过获胜来建立文化动力。这可以通过突出成功案例以及向所有利益相关者传达关于人工智能如何补充而不是取代人类专业知识的清晰愿景来进一步支持。

当人员、流程和技术和谐相处时，转型才变得真正有意义。

✒️ Pete 强调了在合法运营中实施 GenAI 时最常见的错误。他指出，在没有明确定义的用例的情况下进入人工智能项目，更多地受到炒作而非实际解决问题的需求的驱动，可能会导致无效的结果。

他认为，忽视从一开始就建立治理和政策的重要性，特别是在数据隐私、验证流程和问责措施方面，会增加不合规和错误的风险。

这些问题可以从一开始就通过精确的规划、有针对性的用例和强大的治理框架来解决。

✔️ 底线： GenAI 在法律业务中的成功实施远远超出了技术的采用。简而言之，就是协调人员、流程和治理，从而推动可衡量的、可持续的转型。

4。 GenAI 在法律运营中会带来哪些风险和挑战（以及如何缓解这些风险和挑战）？

让我们考虑一些主要的风险和挑战。

1。幻觉和不准确的事实

🚩风险：

请花点时间反思一下最近的德勤案例 ，其中价值 440,000 美元的澳大利亚政府报告包含多个人工智能生成的错误 。该报告还捏造了法庭引述和虚构的参考资料。

反映了什么？

这表明人工智能模型仍在发展中。它能够创建充满事实错误和潜在欺骗性的信息。

因此，它影响法律的准确性和决策。

✅ 缓解措施：

您需要持续进行人机交互审核。制定一个双重检查事实的程序也很重要。另一个维度是首先将模型应用于低风险任务，然后再应用于明确的任务。

2。数据隐私和保密风险

🚩风险：

某些客户或案例数据可能是敏感的，其泄露可能会带来危险。

因此，在训练模型时甚至在使用 API 时，此类客户端或案例数据可能会被暴露。

✅ 缓解措施：

您可以通过采用本地或私有云部署来缓解此类情况。另一种方法是通过匿名化来删除或掩盖原始数据。您还可以确保遵守数据保护法（GDPR、HIPAA 等）。

3。监管和道德问题

🚩风险：

有时，人工智能生成内容的监管标准存在差距且不明确，可能会使公司面临法律风险并损害其声誉。

✅ 缓解措施：

考虑在人工智能治理标准范围内开展工作；创建审计跟踪并确保人工智能增强输出的开放性。

4。模型漂移、维护和供应商依赖性

🚩风险：

模型性能可能会随着时间的推移而下降，有时甚至变得依赖于某些供应商补丁和 API。

✅ 缓解措施：

定期检查模型并重新训练或微调它们。尽可能注重供应商选择的多样化，并拥有内部专业知识以确保连续性。

5。改变阻力和技能差距

🚩风险：

法律团队可能会因不信任或不熟悉 GenAI 工具而拒绝采用。

✅ 缓解措施：

提供正式的变革管理、培训计划，并让最终用户尽早参与试点项目以建立信心。

✔️ 底线： GenAI 在大量人力支持下才能发挥最佳效果。随着模型的成熟，它们需要在道德治理和持续学习之间取得微妙的平衡。

总结

法律部门的未来已经充满希望。

那些能够负责任地利用技术的团队将能够在整个组织内推进战略贡献。

从哪里开始？

与Imaginovation合作 创建和部署具有良好安全性、道德领导力和可量化投资回报率的定制 GenAI 解决方案。

准备好让您的法律团队有信心在数字世界中脱颖而出。

我们的团队是开发改变游戏规则的解决方案的专家。我们可以帮助您在合法运营中有效实施GenAI。

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