案例 03 · 诉讼律师协作

文字由原PDF提取，阅读顺序和表格请以原页为准。

通、判断案件方向、制定策略、做最终专业决策。律师的角色从执行者向决策者转移。
长期来看，更深层的价值在于让专业能力变得可复制。过去，一个优秀律师的个人经验
很难复制给团队，不同律师的经验差异导致交付质量不稳定。现在，通过AI系统，优秀
律师的专业方法可以被工程化沉淀，让更多律师获得稳定的辅助能力。这是FDE工作真
正的意义，既提升了单个项目的效率，又让专业能力变得可复用、可规模化。
Q5：在部署AI过程中，是否遇到了新问题或挑战？你是怎么解决
的？
第一个挑战，是隐性经验的结构化。
法律行业的难点超越了知识本身。很多时候，关键在于律师如何思考：什么样的事实需
要关注？如何把普通人的描述转换成法律语言？哪些法律依据真正匹配？不同证据之间
如何形成逻辑关系？这些都是律师多年实践形成的隐性经验。
我们的做法是，投入大量时间和优秀律师一起工作，观察他们的思考过程，拆解他们做
判断时的决策逻辑。具体来说，我们梳理了律师在案件分析中常用的思维框架，比如请
求权基础分析的三层四步法、证据链构建的逻辑规则，将这些框架转化为系统可以执行
的流程节点。这让AI能够按照律师的专业思考方式组织信息，超越了单纯的信息输出。
第二个挑战，是产品形态的定义。
很多AI产品的形态是一个聊天窗口，但这个形态对法律案件场景并不适用。一个案件更
像一个长期项目，需要持续承载大量材料、过程记录和变化中的信息，一次对话根本装
不下。
前面提到我们把产品入口从对话框改成了案件工作台，背后有一个关键的设计原则：让
用户先建案，再交互。所有分析结果、策略建议、文书草稿都沉淀在案件空间里，形成
可追溯的工作记录。律师不需要每次重新解释背景，AI也不需要反复重建理解。这个设
计让AI从一次性工具变成了持续陪伴案件全过程的协作系统。
30/243