得益于互联网与大数据技能的迅猛展开，数据正以史无前例的速度巨量生成，海量的数据资源由此发生。怎么运用数据发掘技能对这些大数据加以发掘和剖析，即提取(或 发掘)有用的情报，猜测趋势，减轻危险，然后解决问题并做出正确的决议计划，则成为了大数据年代下的全新选题。

  数据发掘（Data Mining，DM）又称数据库中的常识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是现在人工智能和数据库范畴研讨的热点问题，所谓数据发掘是指从数据库的很多的、不彻底的、有噪声的、含糊的、随机的实践使用数据中提醒出隐含的、从前不知道的并有潜在价值的信息的非普通进程。

  数据是反映事物展开的直接表现，而数据发掘则是一种决议计划支撑进程，它首要依据人工智能、机器学习、形式识别、统计学、数据库、可视化技能等，高度自动化地剖析企业的数据，做出概括性的推理，从中发掘出潜在的形式，帮忙决议计划者调整市场战略，削减危险，做出正确的决议计划。现在数据发掘技能的价值已在金融 、医疗、稳妥及零售业等作业广泛运用并得到了验证。假如对法令作业的大数据进行发掘，则可大幅进步法令从业者的作业质量和功率，乃至于推翻传统法令作业的作业形式，这种天然的数据价值与数据发掘技能非常符合，使其成为数据发掘使用的最佳笔直范畴。将数据发掘技能运用于法令作业，必然会给法令作业带来史无前例的机会与应战。

  我国裁判文书网，自2013年上线日，我国裁判文书网文书总量超越1.2亿篇，拜访总量超越811亿次，是我国最大的法令文书数据库。

  裁判文书是承载悉数审判活动、表现审判成果的“司法产品”。单份裁判文书就蕴含着丰厚的信息，包含当事人的诉求信息、犯罪行为信息、行政法令信息、司法裁判行为和进程信息、法令的适用信息等，而这些恰恰是集聚法院“大数据”的中心要素信息。

  当很多的裁判文书会集后，经过深度发掘其所承载的信息，既可用于剖析社会矛盾、治安局势的展开状况和依法行政的水平，也可用于剖析审判态势运转状况和总结审判规则、研判猜测审判局势，还可用于剖析司法的公信力和威望性状况，具有显着的价值多元性。

  关于诉讼类律师法令服务来说，数据发掘技能能够帮忙他们更高效地厘清案情实际，构成案子触及的人、事、物等多方面记载的全景式剖析；能够供给多样化的依据材料，精确 对案子性质以及法令适用作出判别；能够全面精准进行案子相关信息整合与剖析，更有针对性地进行案子诉讼计划设计。

  关于非诉讼类律师法令服务来说，能够进步法令咨询功率、文书服务水平，有用监督非诉讼法令行为署理、帮忙以及合平等实行状况，确保计划拟定和商洽计划合理性，促进服务目标内部规章制度的拟定。

  一方面很多的律师接不到案子，长久以来，律师事务来历首要依托口口相传的口碑形式，律师集体被赋予了一种精英、高端的形象，这样的形象也使得他们很难像其他作业那样进行营销活动；一起这一作业的营销也受制于主管部门的束缚和规则。

  另一方面又有很多的客户没有适宜的途径找到适宜的律师，经过对超越1亿份裁判文书进行剖析，发现有超越6700万份案子的当事人没有取得律师的帮忙。而部分当事人即便得到律师的帮忙，也会由于信息不对称，无法依据实际需求找到最适宜自己的律师。

  假如运用数据发掘技能，对法令大数据加以使用，将客户的需求、律师的执业信息等数据进行概括整合，并对他们进行数字画像，构成一个专业的法令服务渠道。用户经过渠道能够挑选出适宜的律师，并直接进行咨询；而律师也能够愈加充分地了解客户需求，为客户供给愈加专业性、有针对性的法令服务。然后打破曩昔受限于时空的服务范围，动态调理律师与客户间的供需平衡。

  例如某一律师的执业年限、办案阅历、拿手范畴乃至是胜诉率等信息，都会进行发掘和展现；律师也能够依据本身拿手和重视的范畴发掘潜在客户、获取商机，并对客户的需求在数据库进行类案比对，了解案子的法令依据、依据材料等信息。

  在以往，很多的数据涣散在各个旮旯，律师在办案时往往要往复于各个渠道，花费很多的时刻才干获取到需求的信息，极端简单构成信息的遗失或过错。

  而现在，凭仗现已逐步成系统的威望数据渠道，不仅能更为高效地检索到所需求的材料和信息，凭仗强壮的数据发掘技能，还能将很多数据进行聚合与剖析，然后进一步节约律师在立案、开庭等环节的时刻，依据大数据能够取得法令服务相关信息，有利于进行信息的社会反应，也在很大程度上改进了法令服务环境。

  前文中说到数据发掘具有规划未来的效果，而这关于律师事务的展开而言是不可或缺的资源，试想一下：当律师承受案子托付或预备供给法令服务时，就现现已过数据发掘，取得几方当事人的信息及主审法官以往的相似裁判事例，结合这些信息来为咱们之后展开的诉讼和非诉事务进行合理的剖析猜测，依据剖析猜测成果来拟定和调整诉讼战略及服务计划。

  经过数据发掘总结出来的模型和规则，以往是在开庭之后或供给法令服务之后咱们才会知晓的作业，现在便可到，这将极大的进步律师法令服务的高效性和精确性。

  在未来，法令和法令作业或许不再只依托争辩的力气，而是经过使用先进的技能，便能够猜测诉讼成果，乃至能够在提起诉讼告诉后当即赢得诉讼。但现在，数据发掘仍然是法令范畴的一种新实践，还有着极端绵长的路要走。

  数据发掘是依据大数据的前提下，前文中说到现在我国裁判文书网已揭露1.2份裁判文书，这一数据乍一看的确巨大，但当这1.2亿份裁判文书均匀到每个案由、每个罪名上，数据看上去就没有那么大了，假如再进一步细分到数以千计的法院、法官上，那么这个数字就更少了。

  一起有一项研讨显现，在河南省184个法院2014年上网揭露的案子只占悉数案子的41%，占比缺乏一半，而全国各地不同法院在揭露程度上亦相同存在较大的差异（从15%到83%）。当数据不全面或失真时，对数据样本进行发掘剖析便会有失偏颇，无法构成对律师的案情辅导。

  凭仗着数据发掘技能，律师能够对托付人的案子进行一个前期预判，但相同的当事两边也能够使用这一技能进行预备，为此律师反而有必要愈加专业和慎重地对待案子，不然一旦因个人过错构成败诉，便会在渠道留下执业记载，然后影响到自己在未来的作业展开。

  跟着数据发掘技能不断融入法令作业后，曩昔信息不对称的局势将被逐步打破，律师的执业信息将会被彻底揭露，客户能够经过这些信息对律师进行挑选，构成愈加剧烈的竞赛局势，假使律师的法令服务不被认可和信赖，将会丢失很多的潜在客户。

  身处大数据年代，咱们正无时不刻不遭到大数据广泛而深入的影响。这不仅为数据发掘在法令服务作业的展开供给了空前机会，也是传统法令服务向数字化法令服务转型的一个重要关键。

  而当下，更为要紧的作业可能是正视并尽力打破数据发掘所面对的窘境与纠缠。要正确理解法令大数据并加以使用，科学、有用地展开数据剖析研讨，帮忙律师更好地获取商机，使咱们的法令服务作业凭仗数据的力气完成质的蜕变。