法律垂直大模型如何解决法务AI焦虑？法大大聚焦六大核心痛点

众所周知，在企业的合规性和风险预防和控制系统中，法律立场是“最后的国防”，任何决策错误都可能导致巨大的赔偿，声誉损失甚至法律制裁。

最近，我与许多法律朋友进行了沟通，并发现了一个有趣的现象。随着AI技术的普及，法律事务也已成为AI焦虑的成员。他们的公司试图用一般大型模型（例如Chatgpt）代替基本法律工作，但忽略了其潜在风险 - 法律场景的复杂性，专业精神和动态性质，远远超过了一般模型的“常识”边界。

法律垂直模型的出现为这一矛盾提供了最佳解决方案。通过现场专业培训，法律知识整合和基于方案的功能设计，它将AI的“泛化能力”转化为法律场景的“精确武器”。

以FADA为例，基于对一般大型模型的局限性的分析，并结合了对法律立场的痛苦点的洞察力，我们专注于六个核心维度并开发出法律垂直的大型模型，这非常擅长在水平和垂直上进行比较：

Lawdada自我开发的法律垂直模型与一般模型

如上所述，我们在每个维度上都有优势，并且都具有实际情况和数据支持。如果您需要知道，可以在文章末尾扫描代码以咨询。

因此，我们非常了解法律事务的痛苦。如果您想说哪些工人最害怕犯错误，则必须将法律事务列为前三名。一般模型确实不适合法律事务。

FADA Legal AI申请与其他法律AI申请

当然，顶级法律事务的要求一直是“我没有人，但是我有更好的人。”不得将专为最高法律事务设计的法律AI应用与一般模型相比，而不将其与其他类似产品进行比较。

与市场上的其他类似产品不同，FADA的法律垂直模型具有以下差异优势：

1。准确的法律要素分析能力。结合法律知识图，可以对复杂法律文本进行深入分析，以准确地实现法律规定，相关先例和事实要求之间的动态相关推理。

例如，当公司法律事务使用一般大型模型来审查合同时，他们只能获得含糊的结论，例如“主题和价格条款”和“质量保证和违反合同责任的风险”，不能对合同文本进行详细的分析。但是，在使用法律之后，系统可以获得特定的风险结论，例如“合同的总金额在案例值中不一致”，“质量保证期丢失”，“违约损害率比率超过30％”，通过合同文本的精确解构。

2。专家级的协作决策机制。基于法律思维链体系结构，它支持在多种方案（例如合同审查和法律咨询）中对专家模型的协作推理，这可以为用户提供更多专业和全面的法律建议。

例如，当公司法律事务遇到复杂的住房租赁合同咨询时，法律垂直模型基于法律思维链结构，该结构可以快速确定合同中租金调整机制是否符合市场实践和法律规定，并在类似案件的案件中引用与专业决策的类似案件的判决，以帮助他们裁定合理的合同和合同的合同条款。

3。可解释的合同风险审查。内置的法律三段论框架，模拟合同风险审查的推理过程，提供清晰可解释的合规性路径建议，并降低法律风险。

例如，当制造企业使用通用模型审查设备销售合同时，它只能根据合同的一般框架获得模糊的风险警告和粗略的修改建议。使用法律后，该系统通过分析关键信息和条款提供准确的风险警告，详细的风险描述和明确的修改建议，风险捕获率提高到85％-90％。

法律垂直模型，真正的法律同志

面对法律场景，容错率接近零，通用模型的“一般但不精确”已成为一种难以忍受的风险。法律垂直模型正在通过三个核心功能来重塑法律价值链，这些核心功能可以通过领域的专业化，动态知识和逻辑来解释：从被动防御转移到主动赋权，并从成本中心升级到战略枢纽。

将来，随着法规的实施逐步加深，例如“生成人工智能服务的临时措施”，合规性将成为AI法律工具的核心竞争力。企业需要选择支持私有化部署，算法归档和实时更新的垂直模型，以在合规性和效率之间取得优势。