快速分析法條、寫證詞！AI法律公司Casetext厲害在哪，讓路透社6.5億高價買下？|數位時代 BusinessNext

快速分析法條、寫證詞！AI法律公司Casetext厲害在哪，讓路透社6.5億高價買下？

Casetext的願景就是釋放法律專業，收錄美國最高法院、50州等判決歷史，運用AI技術幫助使用者分析法條、撰寫證詞、查找法條案例等。

出自史丹佛、耶魯法學院，Casetext創辦人打造「共享法律百科全書」

Casetext的3位創辦人皆有法律背景，營運長Laura Safdie出自耶魯法學院，曾擔任民事訴訟律師、執行長Jake Heller和創新長Pablo Arredondo皆出自史丹佛大學法學院，2人過去為同事關係，在美國聯邦第一巡迴上訴法院擔任書記官，他們發現，法律研究工具價格十分高昂，使得窮人往往在司法系統中處於劣勢。

早在10年前，Lexis和萬律這兩家法律資料庫巨頭的費用就高得嚇人，他們提供各國法院判例、法律資料、期刊等，並依照主題分類清楚、提供名詞註釋，為律師節省一大把研究時間。

然而，根據專精於研究法律界動態的部落格《3 GEEKS AND A LAW BLOG》在2012年指出，律師事務所一年就要支付345萬美元（約新台幣1.07億元）給萬律。

眼見此市場痛點，兩人期望打破這類型資料庫的訪問限制，於是利用「知識共享」的概念打造Casetext平台，讓使用者上傳自己對於法律文件的分析、註釋，分享給其他用戶查閱，就像是法律版的共享百科全書。

3分鐘就能閱讀800頁法條並分析，Casetext導入AI成為你專屬的法務助理

接下來幾年，Casetext也逐步導入AI技術，在2018年推出CARA AI，只要使用者上傳一份法律文件，CARA AI就能找出與其相關聯的其他文件，搜索速度相較於傳統的法律文件資料庫LexisNexis還要快上20%。

今（2023）年3月，Casetext再導入GPT-4模型，推出AI法務助理CoCounsel，將法律文件查找這件事變得和聊天一樣簡單，「它將法律研究、文件審查、證詞準備和合約分析等任務委託給AI，讓律師能夠專注在工作上更重要的事物。」Jake Heller說明。

Casetext的AI助理主要用來查找資料，分成兩種應用場景：內部資料及外部資料。以公司內部資料來說，使用者可先上傳PDF檔案，快速撈取所需資訊。另外使用者也可以說明證人與案件資訊，Casetext會協助準備證詞、幫助律師進攻和守備說詞。

在外部資料方面，Casetext的功能則類似於微軟的Copilot，使用者提出問題則能獲得解答，同時取得相關法條的資料來源。

Casetext被湯森路透集團收購，雙方互補AI與法律資料庫優勢

目前Casetext的資料庫包含美國最高法院、聯邦上訴法院、50州法院等資料，使用者已超過10,000家律師事務所和企業法務部門，並採用訂閱制來收取費用，分為免費版、基礎版（每月110美元）及進階版（每月400美元）。2013年，Casetext入選YC加速器，今年6月剛被湯森路透以6.5億美元的價格收購。

近期路透社投入大筆資金在AI技術上，導入法律、稅務、會計、新聞等業務上，預計每年有1億美元的預算，並在2025年前預留100億美元拿來併購其他公司，尤其瞄準AI應用相關企業。Jake Heller也回應，加入湯森路透集團可擴充Casetext本身的資料庫內容，優化產品的法律研究能力，「加入路透社可以推進我們的AI技術，不僅僅對律師有幫助，還能擴展到其他領域。」

本文授權轉載自：創業小聚
責任編輯：蘇祐萱

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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