律师应用AI的方式

1. 银行流水和证据材料的结构化处理

银行流水识别是一个典型 OCR + 表格结构化任务。现实数据的主要问题不是识别率，而是格式不稳定。

常见 流程线 是：

1. PDF 或扫描图像 → OCR 引擎（如 PaddleOCR、Tesseract 或商业 API）

2. 表格结构检测（基于规则或深度模型）

3. 字段抽取与标准化（账户号、交易时间、金额、摘要）

4. 写入结构化存储（Excel、数据库）

实际难点在第 2 和第 3 步。银行流水模板很多，字段名称不统一，摘要中夹杂自然语言。规则系统维护成本高，模型泛化能力有限。我在类似项目里尝试过结合正则和小模型分类器，但维护成本仍然存在。

律师使用这类工具时，通常不会依赖完全自动结果，而是把 AI 当作初筛工具，再人工复核。

2. 文档版本对比

合同版本对比属于 diff 类任务。文本级 diff 可以直接用标准算法，但法律文本里常见的是段落重排和条款拆分，简单 diff 会产生大量噪声。

一种常见实现方式是：

• 文档分段（基于标题或条款编号）

• 段落 embedding

• 相似度匹配找到对应段落

• 对齐后做细粒度 diff

embedding 模型选择会影响匹配效果。我试过用通用中文 embedding，效果在法规文本上还可以，但对长合同条款匹配不稳定，需要加入规则约束。

律师实际使用场景中，对比结果主要用于人工审查，不是自动判定。

3. 行业协议条款研究

行业协议研究更像文本聚类和模式抽取任务。输入是多个公司的隐私政策或标准条款，目标是找共性和差异。

一个比较直接的 流程线 是：

• 条款分段

• embedding

• 聚类

• 人工标注聚类主题

• 提取典型表述

这里最大的问题是语义粒度。法律条款很长，embedding 粒度过粗会掩盖差异，过细则噪声太多。我个人更倾向于先用规则切分条款，再用 embedding 做粗聚类。

4. 法规检索和处罚案例分析

法规检索通常是搜索系统问题，而不是生成模型问题。关键在索引结构和检索策略。

常见架构是：

• 法规原文 → 分段索引

• 元数据（发布机构、时间、主题标签）

• 向量索引 + BM25 混合检索

处罚案例分析涉及结构化数据抽取。处罚文书格式差异大，需要 NER 或模板抽取。自动化程度通常不高，仍然需要人工标注校验。

5. 团队知识库问答

知识库问答通常采用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）结构：

• 文档切分

• embedding

• 向量检索

• 拼接上下文

• LLM 生成回答并附带引用

律师团队使用时比较关心引用可追溯性，这意味着系统必须返回原文片段位置。很多开源系统默认不处理这一点，需要额外开发。

一些边界条件和失败经验

在类似系统中，一个常见失败点是“幻觉”。法律领域幻觉风险高，因为错误回答可能导致决策偏差。解决方式通常是降低生成自由度，强调检索结果，甚至只输出摘录。

另一个问题是隐私与合规。律师文件高度敏感，云 API 在很多司法辖区存在合规风险。私有化部署模型会增加成本，并带来运维负担。

一些个人主观判断

从工程角度看，律师行业的 AI 工具更像“知识处理工具链”，而不是智能代理。自动化比例不会很高，但能显著减少低价值人工操作。

我更倾向于把 AI 定位为一个“结构化中间层”，负责把非结构化法律文本转成可检索和可分析的形式。律师本身仍然负责解释和决策。