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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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