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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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