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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從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?
從獲客到理解需求,SHARP 攜手 Insider One 如何用第一方數據重寫家電行銷?

家電是典型的低頻、高單價商品,消費者可能數年才換一次冰箱、洗衣機或空氣清淨機,但品牌與消費者的接觸遠早於購買當下:從搜尋產品資訊、比較規格、閱讀評價,到進一步留下會員資料、瀏覽官網,甚至進入門市體驗,消費者的決策路徑越來越分散,即使最後的交易發生在線下,購買的決策可能早在線上決定。

這也是夏普(SHARP)會重新思考數位行銷的原因。

過去,品牌比較關注如何「帶來多少流量」,但當數位接觸點持續增加,重要議題逐漸變成:誰在關注什麼?誰可能進入購買週期?又該在什麼時間點,提供什麼內容?

SHARP 台灣總經理張凱傑表示:「我們的目標是串聯產品、 AI 、會員數據以及服務,讓 SHARP 從一個『賣家電的品牌』,逐步成為一個理解家庭生活需求的品牌。」

從空氣淨化、冰箱除菌保鮮、洗衣清潔、健康烹調、 AI 咖啡機到顯示技術, SHARP 致力將科技融入日常生活,預先設想、解決消費者不同階段的生活需求;如今,這套「半步先行」的思維也延伸到數位行銷:不只是等消費者說出需求,而是透過數據,更早辨識需求正在形成的訊號。

從散落的第一方數據到「看到完整消費者旅程」

SHARP 累積來自官網、會員、客服、維修與交易等大量第一方數據,但因數據資料分散在不同部門與系統,想要為行銷活動建立目標消費者輪廓,需要跨部門整理與人工處理。例如,需要先請 IT 撈取資料,再由行銷團隊分類目標客群,前後可能花上 3 到 5 天,活動發送出去後,也難以即時掌握消費者接下來的行為。

為解決上述挑戰, SHARP 開始評估、測試客戶資料平台(CDP),最終選擇與 Insider One 合作。評估過程中, SHARP 關注的不只是資料整合能力,也包括系統是否容易上手,以及線上、線下數據能否進一步串聯。

首先, SHARP 希望能縮短資料整合與行銷執行的距離。

Insider One 除可協助團隊進行第一方數據的整合、分群與分類,還有提供行銷引導與 AI 工具,例如行銷自動化等,讓團隊可以更精準地擬定媒體策略與決策,以清晰的投資報酬率(ROI)等數據,建立內部行銷與業務部門的信賴機制。

張凱傑指出:「對我們來說, CDP 的價值是縮短從資料、決策與行動的時間,讓行銷團隊可以把更多時間放在策略與內容,而不是處理資料。」舉例來說,導入 Insider One 後,行銷團隊用說的就可以完成受眾設定與行銷流程初步建置,將原本需要 3 到 5 天的時間縮短成 1 分鐘,然後,由系統觸及,以及追蹤開信、點擊與轉換,大幅縮短跨部門協作的工作流程。

Insider One
1912 年創立的夏普,在台灣積極數位轉型。SHARP 台灣總經理張凱傑攜手 Insider One ,透過數據整合,真正了解消費者的需求,精準推薦,股東購物節創造雙位數成長。右為 Insider One 吳一凡總經理。
圖/ 數位時代

對 SHARP 來說,另一個關鍵是降低團隊學習與使用數據的門檻。

為協助 SHARP 團隊快速上手與習慣使用, Insider One 團隊扮演如導師般的角色,透過手把手的培訓與指導,不僅大幅縮短系統摸索時間,更將原先至少要 3 個月以上的多元數據資料整合時間縮短在 1.5 個月內,成功趕上 SHARP 的年度最重要節慶活動–股東購物節。

第三個議題是捕捉線上互動跟線下交易之間的資料斷點,以消費者全通路(OMO)旅程數據持續深化互動關係。

張凱傑表示, SHARP 超過 80% 的銷售來自線下通路,部分合作通路同樣採用 Insider One,讓跨通路數據串接有了共通基礎,在 Insider One 團隊的協助下, SHARP 與生鮮超市合作,在符合資料授權跟隱私規範的前提下,透過會員輪廓標籤掌握跨通路消費需求,並以此規畫跨業聯合促銷(Joint Promotion)。

股東購物節四大指標皆雙位數成長, SHARP 如何從「廣撒行銷」走向「找對的人」

對 SHARP 來說,股東購物節是年度最重要活動,透過 Insider One 的站上模組、智能推薦、自動化顧客旅程與 A/B Test 等解決方案,結合會員資料整合與行為分析,去(2025)年, SHARP 行銷團隊可以從過去依年齡、性別等基本條件分群,轉變成掌握消費者對不同產品與內容的興趣,再搭配個人化推薦與自動化顧客旅程,讓對的內容在對的時機觸達對的人,極大化行銷綜效。

SHARP
「股東福利」官網提供一站式數位權益服務,包含股東卡領取、合作商家優惠查詢及精選好禮解鎖,輕鬆掌握各項專屬禮遇。
圖/ Insider

更重要的是,隨著數據累積與平台熟悉度提升, SHARP 的數位行銷成效持續優化。

以股東購物節為例,今(2026)年,不僅股東購物節的 eDM 開信率近 40%,流量、轉換率、客單價與回購率皆較去年成長15至25%,讓 SHARP 更加確信:數位行銷的重點不只是「吸引多少人」,而是能否辨識「哪些人值得溝通,以及現在應該說什麼」。

AI 智慧手沖咖啡機則是另一個案例。透過會員數據分析與問卷, SHARP 成功從會員名單中找出 4,000~5,000 名具有相關興趣與行為特徵的消費者,如喜愛手沖咖啡、熱愛科技、享受質感生活等客群,針對這群人進行精準溝通,帶動數百台產品銷售,創下轉換率超過 15% 的成績。

張凱傑認為,以 CDP 持續深化第一方數據資料有助於極大化行銷成效,以維修服務為例,如果系統辨識出消費者的冰箱使用年限已久,且近期有多次維修紀錄,即可在適當時機提供換機資訊,甚至從節能效益切入,讓這一次維修服務成為下一次產品需求的起點。

一次又一次的亮眼行銷成果,不僅讓 SHARP 從「廣撒行銷」轉向「找對的人」,持續深化對消費者的理解,讓線上的互動、內容與優惠,成為消費者消費或走進實體通路的前一站,也反映出家電行銷正從追求流量轉向對消費者需求的持續理解,成為家電數位行銷競爭的新典範。

想知道更多 Insider One 零售與家電產業應用,立即了解:https://insiderone.com/zh-hant/contact-us/

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