AI 法律

痛点对比：传统法务/人工 vs AI 法律

关键子任务

生态图谱

graph LR
  S[AI 法律] --> A[文档分析]
  S --> B[智能审查]
  S --> C[合规检查]
  A --> T1[法行宝]
  A --> T2[通义法睿]
  B --> T3[幂律智能]
  B --> T4[法天使]
  C --> T5[合规扫描]
  T1 --> R1[法务]

学习路线

1. 打基础（法律+场景）

   了解合同/合规框架，明确哪类工作适合 AI 辅助、哪类必须人工

2. 上手通用工具

   体验法行宝/通义法睿，建立对 AI 法律能力的认知与边界感

3. 进阶工程化

   学提示词工程/RAG/私有知识库，把企业自有合同法规接入模型

4. 落地与治理

   AI 嵌入审查/合规工作流，建立人工复核/留痕/数据合规机制

选型建议

• 大众/中小企业法律咨询 -> 法行宝/通义法睿（通用助手）
• 企业合同审查 -> 幂律智能/法天使（专业合同审查）
• 类案法规检索 -> 法律检索产品（RAG 判例库）
• 合规检查 -> 合规扫描工具（法规追踪）
• 通用提醒 -> AI 输出须律师复核，不替代持牌法律意见