讓AI告訴你官司會不會贏?法扶、東吳、SAS三方攜手合作
讓AI告訴你官司會不會贏?法扶、東吳、SAS三方攜手合作

「我要離婚!請問官司要打多久,爭取撫養小孩會勝訴嗎?」人工智慧(AI)未來不僅能協助律師案件分派,甚至可以扮演法律診斷助理角色,讓民眾瞭解打一場官司要面談或開庭次數,甚至是勝率,促進一般人對法律的瞭解。

法律扶助基金會一年收到21萬件申請案,經過篩選,准予扶助的案件仍高達6萬件,要分派給3,000名律師接手,現在靠的是行政人員與電腦系統的分派,未來AI不僅將學會如何更有效率派案,終極目標更可以線上答覆民眾。

(右起)法律扶助基金會范光群董事長,東吳大學潘維大校長,東吳大學趙維良副校長及SAS台灣陳愷新總經理
台灣第一件AI應用於法律相關案件處理的合作案,由東吳、法扶、SAS三方合作完成。
圖/ SAS

東吳大學人工智慧應用研究中心、法律扶助基金會及數據分析大廠SAS於19日攜手發表全國首件以「自然語言處理」技術,應用在法律領域的AI應用研究成果。

SAS結合東吳AI中心,3個月內,收集了法扶會手中21萬件法律申請案件資料概述分析,整合申請人與案件屬性、人口資料、律師辦案的頻率(含開庭次數及面談、書狀撰寫次數)等結構與非結構資料後,利用自然語言文字分析引擎,分析出相同案件裡的差異性,打造出機器學習模型,訓練機器預測不同案件因子案件,律師必須投入的活動頻率有何差異。

AI派任務,提高服務品質

法扶副執行長林聰賢表示,現在一年約6萬件準予扶助的案件,是區分案件項目類別後,根據律師專長及電腦順序派案,有可能一位律師剛好接到的都是高頻率案件,導致工作負荷過高,未來在AI協助下,可以更依照案件頻率妥善分派,調配律師工作量,提供民眾更好的服務品質,其次,也能減少法扶工作人員負荷。

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法律扶助基金會副執行長林聰賢表示,未來期望能線上法律診斷案件所需的時間跟結果。
圖/ 蔡仁譯/攝

SAS表示,以扶養案件來說,平均律師面談與開庭次數是2次,但跟「家暴」、「離婚」有關的案件,則預測的開庭與面談次數高達5次。從法扶的案件數據來看,律師有36%機率會接到超過2次面談或開庭的高頻率案件,若案件含離婚元素,是高頻率案件的機率是43%,含家暴元素者則是57%。

而這套系統何時可以導入法扶系統?林聰賢說,「現在只是開端啦!」他表示現在AI三個月內只研究了「毒品危害」跟「撫養」兩類案件,內部期望把所有案件類型都研究完,再一次修改業務軟體,所以目前尚未設定時間表。

不過,這套AI系統已經有具體成果,在「毒品危害」跟「撫養」兩類案件的律師心力投注預測精準率大約已經有80%,未來期望可以更高。

AI告訴你官司要打多久

而法扶導入AI更終極的目標,是期望開發「線上法律診斷機制」,讓民眾未來有訴訟或扶助需求時,透過線上預診,就能大概知道後續可能要花的程序與時間,甚至是法律案件結果,「讓申請人對案件有合理預期,減低申請法扶後只能等待的不確定感。」林聰賢說。

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經過自然語言訓練,AI將可以針對案情內容分析,預測需要時間跟結果。
圖/ SAS

不過林聰賢表示,這必須連結法院的判決結果,才能做到,目前還沒有時間表,但若導入,可以讓民眾更早知道該不該利用訴訟解決問題,還是選擇其他方法,這也是讓民眾接觸法律很好的法治教育機會。

SAS台灣總經理陳愷新表示,一般人都認為法律跟自己很遠,但往往生活中仍會碰到,在AI應用成熟下,世界樣態也大大改變中,AI將改變人類就業跟生活面貌,市場也預期律師或會計師這類腦力密集的工作,未來將會被AI取代,但與其抗拒或害怕,不如擁抱它。

關鍵字: #人工智慧
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玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋
玩手遊也能賺回饋?ShopBack Play 讓你零碎時間也能玩出現金回饋

通勤、排隊、等餐時,幾乎人人都在滑手機。零碎時間變多、也變得更密集,消費者在社群與影音之間來回切換,也更常打開遊戲。根據資策會 MIC 統計,台灣有 69% 網友會玩數位遊戲,近 8 成每日遊戲時長落在 2 小時內,輕度、碎片化已成主流。

這股趨勢,與 ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 的觀察不謀而合。「大家在零碎時間裡,經常會拿起手機玩手遊,找個方式殺時間、放鬆心情。」因此,ShopBack 把視角轉向遊戲場景,推出 ShopBack Play,嘗試把娛樂轉化為「好玩、也能賺」的新型回饋體驗,讓回饋不必等到消費發生,日常零碎時間也能累積回饋。

從手遊場景打造現金回饋新模式

Arthur Wan 指出:「ShopBack 在台灣市場落地 8 年了,核心強項始終是電商回饋機制。」然而,若回饋只綁在購物,使用頻率終究受限於消費需求。對此,ShopBack Play 借助手遊的高黏著、高回訪特性,把回饋從交易場景延伸到日常互動;使用者不需消費,只要下載並完成指定任務,就能累積現金回饋,平台也因此更貼近使用者的日常生活。

這也呼應近年全球竄起的「X to Earn」模式。Arthur Wan 解釋,從 Shop to Earn 把消費轉成回饋、Play to Earn 讓玩樂產生回饋,到 Move to Earn 讓移動與運動也具備回饋可能,市場正在探索「參與行為」的價值:「愈來愈多日常行為,其實都能透過特定場景轉化為實際獲益。」

ShopBack Play 的優勢在於回饋可轉移。過往遊戲獎勵多停留在虛擬世界,例如兌換道具;但透過 ShopBack,玩家取得的現金回饋可直接延伸到電商與日常消費,讓娛樂回報更實用、更有感。

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ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan
圖/ 數位時代

引發使用者越玩越賺的回饋循環

ShopBack Play 的使用方式很簡單。在 ShopBack App 首頁進入遊戲專區選定遊戲後,系統即導流至 App Store/Google Play 下載並開玩;玩家只要破關或完成指定里程碑,就能回到 ShopBack 形成「選遊戲→開玩→達標領回饋→再探索」的回訪循環。為了加碼誘因,ShopBack Play 也不定期推出「紅色遊戲專區 2 倍回饋」活動。

Arthur Wan 觀察,「消費者其實並沒有那麼忠誠於某一款特定遊戲。」多數人打開手遊,只是想放鬆、填補空檔,對單一遊戲的黏著度不高。也因此,ShopBack Play 目前合作超過 400 款遊戲,並規劃於 2026 年持續更新合作清單,讓使用者隨時有新選擇可玩。

「我們希望透過遊戲回饋,創造更多回訪的理由。」 Arthur Wan 表示,這也補上 ShopBack 的互動頻率缺口。由於 ShopBack 核心仍以購物回饋為主,熱門品類多集中在旅遊與時尚(如 Booking.com、Trip.com、KKday、Klook,以及 adidas、Nike、GU),消費頻次相對較低;ShopBack Play 則提供更日常、更高頻的回訪動機,讓使用者更常打開 App。

他指出,ShopBack Play 上線後帶動每月回訪 ShopBack 的使用者數成長 15%,整體使用者 CLV(Customer Lifetime Value,顧客終身價值)成長 30%,顯示回饋場景擴張確實見效。且透過遊戲接觸到 ShopBack 的使用者中,也有相當比例會進一步前往平台其他商家消費,形成交叉銷售效應(Cross-sell),推升平台使用深度與消費頻率。

讓回饋生態系融入生活空檔

將回饋帶入用戶生活中的更多片段,讓原本就會經歷的日常時刻變得更有價值,是 ShopBack 持續拓展「行為換回饋」場景的核心思維。對遊戲廠商而言,長期痛點在於下載成本高、留存率偏低,最怕「下載了就走」:數字漂亮,卻沒有實際遊玩行為,轉換與 ROI 難以落地驗證。對此,ShopBack Play 把回饋門檻從「下載」改為「達標」──使用者必須完成指定關卡或里程碑才拿得到回饋,藉此濾掉無效流量,讓導入更貼近真實參與,也更有利於提升轉換率與投資報酬。

對許多用戶而言,遊戲早已是生活的一部分。現在透過 ShopBack Play,不僅能在零碎時間中放鬆娛樂,更能完成任務獲得實質回饋 ,讓「玩遊戲」與「破關」不再只是虛擬成就,而是能實際折抵日常開銷的量化報酬。對 ShopBack 而言,不僅提升用戶在平台內的互動頻率,也補強過去必須透過消費行為才能獲得回饋的單一路徑。透過遊戲機制,用戶即使在非購物場景中也能保持接觸,並於任務完成後自然回流 App,進一步探索購物優惠與合作商家,打造高頻率且正向的使用循環。

也因此,ShopBack Play 推出後的亮眼表現,更進一步驗證這套機制具備高度潛力與市場接受度。據平台統計,功能上線後短短半年內,用戶數成長 12 倍,其中近 60% 為原本的 ShopBack 使用者首次接觸手遊,成功帶動原有會員活躍與新型態行為轉換。除了使用數提升,ShopBack Play 的回饋金發放規模亦快速擴大,自功能上線以來,累計回饋金額已接近 1 億元,展現「遊戲回饋」模式的強勁吸引力與發展性。

隨著 ShopBack Play 與購物回饋、載具回饋機制整合,平台逐步建構出「玩能賺、買能賺、日常生活也能賺」的循環回饋生態系,不僅為用戶帶來更即時、更有感的回饋體驗,也持續深化 ShopBack 在消費日常中的角色。

「ShopBack Play 只是起點。」ShopBack 東亞區總經理 Arthur Wan 認為,當消費者愈來愈精打細算、也更習慣用行為換取回報,未來仍有更多「X to Earn」場景值得探索與開發。「對我們來說,關鍵不只是推出一個新服務,而是持續擴大回饋觸發點,從線上購物、實體場景一路延伸到遊戲入口,串連商家與用戶的日常接觸,讓回饋真正融入生活,讓每一個日常時刻,都更有所得。」

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