沃卡惠法律从业者——无论是通过律师事务所、法律部门还是个人律师——一直依赖于数据。当然，直到最近，大部分数据都是数字化的，通过我们所说的大数据。如您所知，大数据由云计算、人工智能和机器学习以及各种数字分析平台提供支持。
一群好心的实习生和律师助理在咖啡和能量饮料的推动下，在醒着的时间里翻阅数十本（如果不是数百本）法律书籍以找到解决案件的方法的日子已经一去不复返了。相反，他们将依赖数据技术，这可以使这个过程更快、更高效。
这都是一个相对较新的过程的一部分，称为法律分析——如商业智能或营销分析——涉及从大量数据中提取丰富的、有针对性的见解。只是，在法律行业，您并不是要衡量有多少客户购买产品或参与营销活动。相反，您正在做一些事情，例如审查有多少案例支持您的论点，以及您是否可以使用某些证据来丰富所述论点。
突然之间，您谈论的是数据驱动的律师，他们花费大量时间进行复杂的搜索并倾注可能与他们的案件或当前工作量相关的数字内容。更好的是，这些系统可以留在后台进行搜索，而它们的人类同行则专注于更重要的任务。
模拟转数字
当然，在使用许多这些先进的数字和分析系统之前，必须通过它们提供信息。这需要将模拟或物理文档传输到数字系统上，这是一个令人惊讶的复杂和后勤过程。公开可用的法律资源和书籍不是问题——尽管上述材料的所有者需要授权他们转移到数字平台。
真正的问题源于只应选择个人处理和查看的敏感和机密文件。与敏感的医疗记录一样，许多法律文件和法律资源必须保持安全和私密。所涉及的系统不仅需要能够处理大量材料，而且必须以极其安全的方式进行，以防止外部篡改或干扰。
幸运的是，相当多的科技公司正在努力提供和改进系统来做这样的事情。数据解析工具和分析平台可以提取法律资源并用相关元数据和其他详细信息标记它们，因此它们很容易被搜索到。
更重要的是，数字资源和内容将以新的方式提供——例如移动平台或解决方案。这不仅使律师，而且使每个可以访问数字内容的人都可以执业或更加熟悉法律行业。显然，如果没有适当的凭证，您无法开始为客户辩护，但您可以立即直接获得掌握在您手中的法律建议。
这确实带来了许多新的问题，例如数据安全和隐私，以及现代技术的高度监管性质。根据 GDPR（或欧盟的通用数据保护条例），企业必须对其处理的客户和客户数据承担全部责任。这包括律师事务所。
人工智能和机器学习的力量
然后，我们可以通过由人工智能和机器学习技术提供支持的各种自动化工具和平台来分析数字内容。机器学习的美妙之处在于我们可以用它来构建模型或算法，然后随着时间的推移不断改进它。所以，你从一个好的基线开始，但它只会从那里变得更好、更准确。
这就解释了为什么近年来对精通技术的律师和律师的需求大幅增长。法律的未来在很大程度上依赖于数据和数字技术。现代和新兴技术的广泛使用有助于提高对技术体验的需求。事实上，它变得如此普遍，以至于某些州现在要求持照和执业律师继续接受相关技术课程的教育。佛罗里达州就是一个很好的例子，它现在要求律师获得几个新的教育学分。
实际上，行业采用这些技术的次数越多，将这些技术融入日常工作的专业人士越多，整个市场的竞争就越激烈。无法访问上述平台的律师即使没有彻底失败，也会发现自己处于极大的劣势。
人类无法跟上人工智能或机器学习系统，它们永远不会疲倦，永远不会失去注意力，并且随着时间的推移会继续变得更加熟练和准确。明天的数据驱动律师将别无选择，只能爬上船，学习这些新技术并熟悉有助于他们完成任务的人工智能解决方案。
