生成式 AI 在法律部門的應用與未來展望

法律服務的技術革命

在當代數位轉型的浪潮中，生成式AI (GenAI) 正以前所未有的速度重塑法律服務生態系統。這不僅是一種趨勢，更代表了法律專業實踐的根本轉變。傳統的法律工作模式正預期會漸漸被智能化、高效化的新工作模式所取代，而這一轉變將徹底重新建構法律服務工作的運作方式。

法律服務數位轉型的策略意義

生成式 AI 在法律領域的應用遠超過簡單的數位工具替代。它代表了一種全新的工作模式，能夠將繁瑣、耗時的法律工作轉變為高效、精準的智能化流程。這一技術革命的核心在於，透過正確的應用，其能夠處理和分析大量非結構化資料，提供前所未有的洞察和效率。

生成式 AI 對法律工作帶來的關鍵價值

生成式 AI 具有革新性技術優勢，特別是在法律工作流程的自動化、數據分析及策略輔助等方面提供了前所未有的支援。其高效且智能的運作模式讓法律工作人員能夠應對日益複雜的挑戰，重塑法律服務的核心價值。

1. 效率提升：

生成式 AI 的自然語言處理 (NLP) 技術在適當地應用下，能夠快速識別法律文本中的細微差異，甚或提供即時建議。此外，隨著機器學習模型持續優化，能根據不同企業需求自動學習最佳實踐，提供更貼合業務的審核結果。

透過生成式 AI 快速處理和分析大量法律文件的能力，可以減少人工反覆檢查的時間，特別在合約審核、盡職調查和法規檢索等環節展現卓越優勢。例如，一個傳統需要大量人力時間的文件審查工作，透過生成式 AI 往往所需時間大幅降低亦同時增加準確性。根據德勤法律2024年6月出版的一份調查報告 (The Future of Legal Work, the use of Gen-AI by legal departments^[i])，透過生成式AI的應用，相關工作效率可提高 25%-50%。

依據 Legitt AI 的案例研究，就發現一家製造業者在部署 AI 合約審核系統後，面對 1,000 份供應鏈合約，AI 在 48 小時內完成合約風險分析，標記出 120 個潛在風險條款，並自動生成修訂建議，成功將文件處理時間減少 75%，而準確率提升至 96%^[1].

另外依據 EdgeVerve 的案例研究，某高科技製造業者透過 AI 工具處理超過 30,000 份合約，工作生產力提升 70%。這些數據顯示，生成式 AI 的應用大幅縮短合約文件議約過程所需時間，並顯著提高準確性和效率。

透過生成式AI技術的應用，法務團隊在工作處理上的效率提升讓團隊得以專注於更高價值的策略性任務，例如風險管理、合規優化和法律諮詢，減少因重複性工作所造成的資源浪費，同時加速企業業務推進，提升競爭力。

2. 風險管理強化

透過科技與法律領域的結合，AI技術能夠在法律文件中快速識別潛在風險，例如不合理條款、責任歸屬不明確或違反法規的內容。透過機器學習技術，AI 能不斷學習過去案例，預測風險並提出優化建議。生成式 AI 能夠透過文件比對快速識別隱性風險，透過精確的數據分析和機器學習模型，提供風險預測並提出優化建議，進一步提升企業合規性和風險控制能力。除此之外，AI 能夠主動偵測不合理條款、識別違規風險與責任歸屬不清的部分，並依據歷史案例資料庫進行比對，提出具體修訂建議。

AI 透過自然語言處理技術，能快速掃描大量合約和法規文件，並標記高風險內容，例如未明確的付款條款、管轄權歧異及隱含的法規違反風險。AI 能夠根據企業過往的風險資料和案例學習，預測可能產生風險的領域，並量化風險發生的概率，提供具體的應對措施。

除了以上，類似的技術亦可應用在合規文件處理。舉例來說，一般而言國際金融機構通受到高度規管，也因此多有大量合規文件需要處理。在此過程中，機構得以透過AI 識別隱性風險的能力，偵測潛在的合規問題，並在短時間內生成自動化修正建議報告。這樣的應用有望大幅降低企業遭受法律罰款的風險，同時生成即時風險分析報告，幫助法務部門預先掌握高風險領域，實現主動式的風險管理。這樣的技術應用展示了 AI 在處理大量法律文件和風險預測中的潛力，成為法務團隊高效合規管理的重要工具。

透過 AI 技術的強化，企業能更有效地進行法律風險管理，不僅降低了因違規而產生的財務損失，還提升了整體的風險控制和法律合規能力，讓企業在高度監管的市場中具備更強的競爭力。在企業合規管理中，生成式 AI 可自動將全球法規與公司內部政策進行比對，快速識別不符合之處，並提出具體整改建議，主動降低法規違反風險。

3. 成本控制

AI 技術的導入能顯著減少法律作業的時間和人力成本。透過自動化工具，企業法務部門不再需要投入大量資源進行重複性任務，並能優化預算使用。

根據德勤的調查，生成式AI的應用可能節省企業在法務工作上約 20%-30% 的成本，包含人事成本、時間成本、以及外部顧問成本。例如，合約審查時間縮短、法律文件生成速度加快等工作，都確實體現了效率提高的效益。

透過企業內外法務服務人員的重新配置，將有機會提高20-30%的成本

4.  智能決策支持

生成式 AI 結合大數據分析和機器學習模型，能夠為法務部門提供數據資料驅動的決策支援。它可以從大量案例中找到趨勢和關聯，協助律師快速做出具有依據的法律建議。

在併購交易中，AI 透過分析過去的法律案例、企業合規記錄和財務文件，生成具體的風險評估報告，幫助決策者在最短時間內掌握關鍵風險，推動交易順利完成。

生成式AI對企業法務部門工作或活動的影響

技術變革的全球趨勢

根據德勤法律的調查，生成式 AI 正在迅速改變法律服務市場。調查指出，79% 的資深法律領導者認為生成式 AI 將在未來對法律工作產生顯著影響，且 87% 的受訪者預計在未來 2 至 3 年內會有一定程度的應用。其中，接近 40% 的人認為生成式 AI 將在同一時期內獲得廣泛應用。

目前與預期生成式AI的應用程度

依據法律工作領域與工作內容辨識現有與預期未來2-3年的生成式AI應用程度

主要市場趨勢與預測

1.  企業法務部門需求加速：隨著生成式 AI 的成熟，企業法務部門對 AI 工具的需求正在快速增長，特別是在合約管理、併購交易和合規監控等關鍵領域。企業應該正視此需求，以確保企業能夠透過此技術的正確應用得到上述的效益。

2. 企業法務運營的全面革新：生成式AI技術的正確應用將使企業內部知識管理、文件審查和支出分析更加高效，進一步降低運營成本，提升協同工作能力。

3. 市場規模擴展：根據 Gartner 預測，生成式 AI 市場規模將在未來五年內實現數百億美元增長，推動法律科技產業進入新一輪的投資高峰。

法律科技發展的歷史脈絡

法律科技的演進歷程中，每個十年都見證了重要的技術突破，持續改變法律專業人員的工作方式，而2020-2030預計將會是生成式AI在法律領域應用的重要10年。

1990 年代：法律檢索數位化

數位法律資料庫如LexisNexis 和 Westlaw 問世，律師從紙本資料過渡到數位檢索工具，搜尋速度大幅提升，但閱讀、解析資訊的工作仍依賴人力。

2000-2010 年：電子文件管理與資料分析

法務部門開始引入電子文件管理系統，進行文件分類、儲存及檢索。簡單的資料分析工具協助律師高效處理大量文件，但功能仍然局限於輔助性作業。

2010-2020 年：大數據與機器學習應用

大數據應用與機器學習模型使法律服務邁向智能化。AI 協助案情預測、風險分析和法律文件審查，提升了法律建議的精確性和數據支持力，惟因自然語言辨析技術的發展在非英語系國家開發的速度較緩，導致非英語系國家將此技術利用在法律相關工作仍為少數。

2020 年代：生成式 AI 引領智能化革命

結合自然語言處理（NLP）與大型語言模型（LLM），生成式 AI 在自然語言上的了解與生成能力使得此技術正好符合法律相關工作的應用，一方面緩解過往法律工作必須大量依靠人力的情形，另一方面也預期會帶來法律服務工作的轉變。

未來展望：法律科技的下一個二十年

展望未來，科技將持續推動法律服務工作範疇的變革：

2030 年代：生成式 AI 將轉趨成熟，實現全面自動化的法律文件管理與高度個性化的法律建議。法律部門將依賴 AI 提供即時風險預測、數據支持的決策建議，顯著減少人力負擔。

2040 年代：隨著通用人工智慧（Artificial General Intelligence, AGI）的發展，法律工作流程將被完全重塑。AGI 將能主動識別潛在的法律問題並提供解決方案，律師將更多專注於倫理判斷、複雜訴訟和戰略性規劃。

2050 年代：法律技術將與企業營運無縫整合，智慧法務系統將實現風險主動預防、法規即時追蹤及合規自動化，法務部門將成為企業決策的重要驅動力。

隨著科技持續演進，法律專業人員必須保持適應力，主動擁抱科技變革，才能在未來的法律生態系統中保持競爭優勢。

結論：技術驅動的法律服務變革

生成式 AI 並非用於取代法律專業人士，而是成為其AI助手和策略夥伴。企業法務部門與律所必須主動擁抱這場科技變革，確保法律服務能夠適應現代商業環境的高度需求和快速變化。

擴展與落實策略

1. 人才再造與技能升級：
   • 建立專屬的 AI 培訓計畫，確保法務團隊具備基礎 AI 概念與實際應用能力。
   • 招聘跨領域人才，包括資料科學家、AI 工程師與法律技術專家甚或法律工程師，共同推動 AI 專案落地。
   • 結合實際案例，培訓法務人員如何使用 AI 工具進行合約審查、風險分析與合規監控。
2. 靈活的資料治理框架：
   • 設計嚴格的資料保護和合規管理政策，確保敏感資料在 AI 運算中的安全性。
   • 建立資料管理標準化流程，提升 AI 對非結構化數據的處理效率與準確度。
3. 創新文化的培養：
   • 鼓勵跨部門合作，將 AI 技術應用擴展至法律、合規、風控與運營等多個領域。
   • 建立「技術實驗室」或 AI 創新小組，定期進行技術概念驗證（PoC），探索生成式 AI 的新應用場景。

4.    企業的支持與投資：效益的關鍵

如今，企業若想在競爭激烈的市場中保持領先，必須積極投資生成式 AI 技術，並持續進行優化。這不僅能幫助法務部門實現效率和風險管理的效益，更能推動企業整體業務的數位轉型和長期成長。

現在開始投資生成式 AI，不僅是對企業法務部門的革新，更是企業未來成功的戰略佈局。隨著技術成熟與應用擴展，企業將在合規、風險預測、營運效率等多方面取得突破，形成跨部門的數位化協同效益，實現全面的業務提升與競爭力增強。

總結：迎接未來，塑造法律智能化時代

生成式 AI 的崛起為法律服務帶來了前所未有的機遇和挑戰。唯有持續技術投資、提升人才能力、健全資料治理機制，並培養創新文化，才能有效應對未來變革，塑造高效、智能且具競爭力的法律服務生態。

總體而言，生成式 AI 不僅是法律專業人士的輔助工具，更是推動法律產業邁向智能化、數據化未來的重要引擎。在這場技術革命中，主動擁抱變革的組織將能夠在激烈競爭中脫穎而出，成為法律服務的未來領航者。

_{[1] Legitt AI 合約審核白皮書}

_{[i] 本文使用之所有圖表均來自此調查報告}