融资1.2亿的“无讼”给律师什么启示

编者按：本文由古城在12月4日“无讼有声”活动上特别撰写，这也是无讼宣布获得1.2亿法律界第一大融资后，第一篇解读无讼模式的文章。

2016年的无讼有声可以说是整个律师行业的一场盛会。从最初的300人参加到名额扩大到600人，再到场地更换后的1000人，全国各地的律师从四面八方聚集到北京。

这些律师为了什么过来？简单地说是为了寻求一个答案，这个答案解决的是法律的未来会怎样？2016年无讼给出的答案是一个公式：法律价值=匹配率×服务效率。

如何理解这个公式呢？按照蒋勇律师的解释：法律互联网分为上半场和下半场。上半场解决的是连接的问题，帮助我们解决找律师的痛点。从这个痛点起步，早期的华律、中期的赢了网、以及后期的无讼名片都是在做匹配的工作，将合适的业务与合适的律师连接起来。

但是法律行业和其他行业比如商品销售行业存在极大的差别。多年前我们的法律互联网从业者中流传一句话“要按照淘宝模式来做法律”，但淘宝提供的是可知可感、已经成型的商品或者服务。而法律服务行业是个什么状况，这个行业属于一种“定制化的服务”，千人千面，千人前案。做好了连接，完成了匹配，对淘宝来说这个闭环已经完成。

而对法律服务来说，连接、匹配只是一个起点，后续服务的完成需要用户和律师的深度接触、甚至需要用户和律师共同的合作才能完成。

阿里巴巴集团技术委员会主席 王坚

而从目前行业的业态来看，连接匹配的工作我们真的已经完成了吗？蒋勇在演讲中提到最佳的匹配方式是“数据的匹配”。如同嘀嘀打车一样，嘀嘀完成的是乘客位置数据和车辆空置数据的匹配。同理，法律服务行业需要匹配的是用户需求数据和律师能力数据。而对于这两方数据的挖掘，我们真的完成了吗？

首先说律师技能数据。我们看到无讼阅读APP上周做了一个大的版本调整，将原先主打的阅读功能折叠，并加入案例助手、无讼学院、无讼团队，形成阅读、名片、案例并行的功能格局。做这种版本的调整，打通了无讼各个细分产品的通道，形成了一体化的法律APP。

如此形成的一个结果是什么呢？无讼阅读早期积累的用户、流量、数据通过不同的产品实现了多维度的展示，形成了蒋勇所说的“律师技能的数据化”。从数据纬度的角度来说，包括案例纬度、文章纬度、学习纬度、评测纬度，数据已经齐全了。无讼对律师数据的转化也实现了从零到一的突破。但从数量来说，目前的覆盖率尚未突破。如果在一两年之内，无讼平台对律师行业的覆盖率占到90%以上，我们就可以说已经完成了律师端数据的匹配工作。

再说用户端，用户端的数据采集、需求的数据转化其难度远非律师端可以比拟。而用户端的数据掌握在那里呢？掌握在BAT以及围绕BAT所形成的生态体系中，比如出行数据我们想到的是嘀嘀，个人信用数据有芝麻信用在做，个人社交数据一定是汇集在腾讯。这种形态下，法律互联网的选择就是加入BAT的生态，成为这个生态的一部分。在这一步，无讼又做对了。

台下有很多法律界大佬

我们再来看下半场，正如刚刚说到的无讼实现了律师端数据从零到一的突破，省下的就是复制、扩大，实现从一到n的扩大。这个时候蒋勇提出“我们已经进入了互联网法律的下半场”，可谓正当其时。

下半场是互联网与法律行业的一个深度融合，这里有几个纬度是必然需要考虑的：

首先是团队协作，尤其是律师之间的无边界协作。这点从无讼异地调档、无讼合作的推出即可看出端倪。

其次是作业工具。从检索、到可视化、到智能辅助系统，通过工具的引入推进律师工作效率的提升；

第三个纬度是决策辅助系统。从一定意义上来说，法律服务的工作可以分为分析和决策两个部分，分析部分随着人工智能的进步，必然会逐步替代人工。而决策部分是核心，也是永远不可能被机器取代的部分。决策辅助系统应该是未来法律行业人工智能的必然形态。

第四个纬度是基于SaaS的交互平台。蒋勇律师提出了一个概念“法律既服务”，下半场的变革一定是超越了律所、超越了团队、超越了地域，这个时候我们需要一个可以覆盖整个行业、覆盖全国的协作平台。这一点上，无讼有优势。

当然，这是我找到的答案。

而对每个律师来说，

这个答案都会是不同的，

也正如无讼提出的“法律未来有无限的可能”。

我们需要在这无限的可能中

找到属于自己的那份可能！

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责编|方晶

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