律师找案源的平台,律师找案源的平台有哪些

时间:2022-11-15 09:46:09来源:法律常识

36氪获悉,AI法律服务交易平台「法聪聪」完成千万级的天使轮融资,由险峰长青领投,融资主要用于NLP法律知识图谱面向C端做商业化切入交易,面向B端专业法律团队提供智能解决方案打造完整法律服务闭环。

过去几年,随着AI技术的逐步成熟,并不断探索新场景,AI+法律领域也出现了一批创业公司,如法狗狗等。这些创业公司主要面向民事法律服务领域。AI法律服务交易平台「法聪聪」看中的也是这一千亿市场机会。

事实上,民事法律服务已成为C端用户生活刚需。据悉,民事领域2018年一审收案量超过1200万件,其中债权债务、婚姻家事、劳务纠纷占比超过80%。以婚姻家事为例,据民政局数据统计,全国离婚率连续15年上涨,2018年离婚人数共有446.1万对,2019年三季度全国登记离婚人数达310.4万对,同比增长7.1%,而全国结婚人数仅713.08万对,即每7对新人结婚,就有将近3对夫妇离婚。离婚涉及的子女抚养、资产分割均需法律服务介入,民事领域法律咨询加上诉讼委托,每年服务费用过千亿。

这一市场存在供给与需求的错配。从需求来看,绝大多数用户身边没有熟悉的律师,通过传统互联网信息检索找律师,带来了几个问题:1)判断不了律师的专业程度,2)判断不了支付多少钱合适,3)担心给了钱后服务不认真,结果不如所愿。

从供给来看,律所的合伙人模式对执业律师的业绩收入要求,导致律师陷入营销转化的怪圈,不愿意收费前给用户做费时费力的问题解答。大部分律师宁愿把成本花在品牌广告投放上,2019年仅北上广深杭的律师在百度上投放金额累计超过20个亿,流量转化模式依然单一又低效。

由于需求和供给的错位,现有的法律流量和撮合平台通过咨询和广告迟迟不能切进交易。因此,低成本的完成咨询,并带动成交,被认为是解决供需错配的可能方式。当前法律服务必须通过AI找解决方案,既要给用户带来一键下单的升级体验,又给律师带来有效案源转化和基础服务运营管理。因此理论上有可能是打破供需错配的有效方式。这也是法聪聪创业的市场背景。

法聪聪成立于2019年7月,不同于传统的O2O法律网站,法聪聪以人工智能NLP建立民事法律深度知识图谱,通过机器人自动多轮问答,2C直接获取用户的诉讼要点,2B助力律师快速完成服务,从线索到转化为付费客户平均时间小于10天,而在一般律所内需要1-2个月。

在没有明确的案件转化可能性的时候,律师缺乏多轮问答动力。普遍看现有数百万道网上法律问答数据,答案回复率小于50%,平均回复时间大于5小时,平均答案小于30个字。法聪聪告诉36氪,法聪聪旗下“婚小法”智能问答做到秒级回答用户复杂问题,一分钟即可做完一份详细的智能测评,给出详细的权益报告,以及维护权益所需要的证据列表,相当于咨询律师两小时。

之所以能做到这一点,主要有赖于团队的技术能力与产业背景。法聪聪目前团队约30人,60%为研发人员。民事领域知识图谱研发已覆盖债权债务、婚姻家事、劳务纠纷等,创始团队主要来自华为、迅雷、金蝶、国内知名律师、BAT企业级外聘法律顾问专家,核心技术团队来自哈工大NLP相关专业的博士、硕士,知识图谱构建团队主要由毕业于中国政法大学等知名法学院的法学学士、硕士组成。

盈利模式上,法聪聪主要帮助B端律所、律师进行获客。主要收费方式分为导流模式、合伙分成模式。目前的单次服务客单价可以做到1000-1300元左右,平均诉讼交易客单价超一万。自2019年8月开始,平均每月营收增长在70%左右。

根据公开数据显示,百度民事领域全年检索量3亿次,日均检索量80万;另外新冠疫情持续影响企业复工,未来三个月将产生大量个人、企业债务纠纷。基于法律领域的法条清晰、数据丰富、场景标准、痛点明晰四大特征,法律纠纷非常适合NLP技术应用,当重复性问答、取证等工作被机器快速替代后,法律服务平台可以在极短时间内获取用户交易线索,切入法律服务交易。

关于投资逻辑,险峰长青副总裁谢冉表示,法律跟教育同样作为“提供专业领域知识和解决方案”为核心服务的行业,在进化路径、商业模式上,有一定参考性,目前法聪聪收入取得连续性突破、用户满意度高于传统纯人工服务,已经初步验证商业模式,对以人工智能驱动的法律服务交易平台的未来抱有信心。

随便看看
本类推荐
本类排行
热门标签

劳动者 交通事故 用人单位 劳动合同 债务人 协议 自诉 房屋 土地 补偿费 案件 债务 离婚协议书 公司 债权人 合同 甲方 最低工资标准 交通 车祸 债权 伤残 条件 鉴定 工资 程序 补助费 拆迁人 刑事案件 兵法 期限 标准 交通肇事 解除劳动合同 财产 补偿金 客户 当事人 企业 法院