AI在法律行业的应用现状 - 司法部数据显示超过67%的律师已在工作中使用AI工具，行业从"狼来了"的紧张感转向实际应用探索[1] - 主流应用场景包括：文心一言辅助文书框架搭建、GET笔记/飞书知识库加速法规检索、DeepSeek/秘塔AI识别风险点、腾讯元宝模拟对手策略[2] AI工具使用方法论 - 有效使用AI需掌握"清晰需求拆解"能力，示例：建设工程合同审查需明确承包方立场、资质审查要点、法律依据要求等四要素[3] - 深度应用案例：通过《建筑法》第13/26条等法规，AI可系统分析资质瑕疵/招投标违法/分包问题等五类合同效力风险，并输出结构化表格[5] AI诉讼培训课程体系 - 课程覆盖9大场景：工具分类/诉讼精细化/文书生成/知识库构建/模拟推演/合同审查/实务赋能/案件管理/IP打造[7][16] - 核心技术模块包括：8种文书生成方法（批量案件/要素式起诉状等）、6步知识库构建法（五大数据源+三大数据库）、7类可视化神器（时间轴/决策树等）[10][11][12] - 特色工具链包含45个AI产品，如大语言模型平台/垂类法律AI/智能体等，重点提升合同审查/证据整理/策略推演效率[8][16] 行业专家背景 - 主讲人缪奇川为建设工程/公司法领域专家，兼具工学与法律硕士背景，现任律所合伙人及高校特聘导师[15][17] - 课程含6节2小时实操内容，突出7大可视化技术+智能推演预判+知识库持续赋能三大核心价值点[14][16]

AI在法律行业的应用现状 - 超过67%的律师已在工作中使用AI工具，行业从"狼来了"的焦虑转向实际应用探索[1] - 主流应用场景包括：文心一言快速搭建文书框架、GET笔记/飞书知识库加速法规检索(效率提升数倍)、DeepSeek/秘塔AI识别风险点、腾讯元宝模拟诉讼策略[1] AI工具使用方法论 - 有效使用AI需明确需求拆解：建设工程合同审查案例中，需清晰定义承包方立场、风险维度(资质/招投标/分包等)、输出形式(列表)及法律依据要求[2][3] - 典型审查流程包含5大效力分析模块：主体资质(建筑法第13/26条)、招投标程序(招标投标法第3条)、违法分包(建筑法第29条)、施工许可(城乡规划法第40条)、条款合法性(民法典第585条)[6][7] 高阶应用培训体系 - 课程体系覆盖诉讼全流程9大场景：文书生成(8种方法)、知识库构建(6步法)、案件推演(管辖权异议/模拟法庭)、合同审查(6种方案)、证据整理(录音/微信记录)、案件管理(飞书/Notion)[12][13] - 核心交付物包括：45个工具链操作指南、7类可视化图表(法律关系图/时间轴等)、批量文书生成技术(分钟级产出)、专属知识库搭建方法论[14] 法律AI产品生态 - 工具分类体系包含：通用大模型(如文心一言)、垂类法律AI(如秘塔)、智能体平台、知识库工具(GET笔记/飞书)、管理类产品(多维表格/Notion)[12] - 典型工作流改造：从文字输入→中间语言转换→可视化输出(流程图/决策树)→人工深化设计的闭环[12]

AI在法律行业的应用现状 - 超过67%的律师已在工作中使用AI工具，行业对AI的态度从"狼来了"的紧张转变为探讨如何将其转化为高效助手[1] - AI主要帮助律师从重复性工作中解放，包括法规案例检索提速、合同风险点初筛、诉讼策略预演等场景[1][2] 典型AI工具与应用场景 - **文书处理**：文心一言快速搭建文书框架，GET笔记/飞书知识库实现法规案例高效检索[2] - **风险识别**：DeepSeek/秘塔AI可初步揪出合同潜在效力问题，如主体资质瑕疵、招投标程序违法等[2][5] - **策略模拟**：腾讯元宝用于预判对手诉讼策略，提升应诉准备效率[2] AI使用核心方法论 - **需求拆解**：需用结构化指令明确AI任务，例如建设工程合同审查需包含主体资质、法律依据、影响分析等4项具体要求[3][5] - **输出优化**：通过列表形式呈现分析结果（如双刀分析表），包含潜在问题、法律依据、工程款追偿影响等维度[5] 高阶AI应用课程内容 - **工具体系**：覆盖大语言模型/法律垂类产品等3类工具，涉及45种工具在诉讼全流程的应用[8][16] - **效率提升**： - 7种可视化神器可快速生成案件时间轴、法律关系图等[12] - 8种文书生成方法支持批量生产要素式起诉状等法律文件[10][12] - **知识管理**：通过五大数据源构建三大数据库，六步法搭建专属知识库[11][12] - **模拟推演**：包含管辖权异议生成、诉讼策略智能推演、模拟法庭3大实战模块[13][16] 主讲人专业背景 - 缪奇川律师为建设工程/公司股权领域专家，兼任中国政法大学研究员等学术职务[15][16][17] - 课程基于其执业经验，涵盖海商海事、知识产权等多领域AI应用方案[16][17]