大數據對法律服務的三大影響

1. 大數據能為法律服務行業帶來什麼

法律+服務行業，可以使違法者寸步難行，天網恢恢，疏而不漏。例如老賴，一旦被列入黑名單，所有的遠途交通工具都無法使用，直至老賴認真執行了法院的判決後，才能出國遠行等。

2. 如何應對雲計算大數據帶來的法律問題

注意網路安全，不泄露隱私。遵紀守法。

3. 大數據給我們帶來哪些影響

當涉及到社會活動時，各種變數都要復雜得多，大數據在數據記錄、數據異常比較等方面具有很大的優勢， 大數據最大的特點是數據量大、種類多，記錄了大量的細節、過程， 存儲 了各種記錄和信息。大數據主要做三件事：了解用戶，了解信息，了解關系。此外還有一件事要提及，就是趨勢預測。

我國互聯網大數據領域發展態勢良好，市場化程度較高，一些互聯網公司建成了具有國際領先水平的大數據存儲與處理平台，並在移動支付、網路徵信、電子商務等應用領域取得國際先進甚至領先的重要進展。

大數據記錄數據、從大量數據中、獲取有用的數據、篩濾信息、對有用數據進行提取、排序等，需要消耗大量的資源去處理。大數據是人工智慧、智慧城市等的基礎，因為有大量數據，得以使人工智慧快速訓練、從中提取經驗;獲取重要信息、聯合組網，形成規模宏大的智慧集群。

當前產業互聯網的大門正在被拉開，產業互聯網未來將廣泛落地到傳統產業領域，從而實現消費互聯網和產業互聯網的聯動，從更多的角度來為傳統產業賦能，而大數據作為產業互聯網的重要基礎，必然會在產業互聯網階段發揮出更大的作用。

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4. 談談大數據帶來的影響有哪些

大數據時代，對人們生活的影響

最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：「數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對於海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。」

Gartner給出了這樣的定義：「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

維克托·邁爾舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。

一個最經典的案例是沃爾瑪曾經做過的「啤酒」和「尿布」調研：沃爾瑪在研究中發現，一類顧客經常在購買尿布的同時也購買啤酒。看似毫無關聯的兩個品類的商品其實是一類社會現象所導致的，有很多年輕夫婦女主人在家帶孩子，而男主人就去超市買尿布，通常會順帶著買些啤酒。

1、幫助企業提升營銷的針對性，降低物流和庫存的成本，減少投資的風險，以及幫助企業提升廣告投放精準度；

2、幫助城市預防犯罪，實現智慧交通，提升緊急應急能力；

3、幫助電商公司向用戶推薦商品和服務，幫助旅遊網站為旅遊者提供心儀的旅遊路線，幫助二手市場的買賣雙方找到最合適的交易目標，幫助用戶找到最合適的商品購買時期、商家和最優惠價格；

4、幫助醫療機構建立患者的疾病風險跟蹤機制，幫助醫葯企業提升葯品的臨床使用效果，幫助艾滋病研究機構為患者提供定製的葯物；

5、幫助政府實現市場經濟調控、公共衛生安全防範、災難預警、社會輿論監督。

數據經常可以讓你發現看似不合理不合邏輯但卻存在，並且經常發生的現象。以上就是億美軟通在現實生活中對大數據的具體表現做的整理。

未來大數據的身影應該無處不在，就算無法准確預測大數據終會將人類社會帶往到哪種最終形態，相信大數據的變革的不會止步。

大數據時代，對人們生活的影響在哪些方面

大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

5. 大數據對各行各業帶來哪些影響

1、醫療
固有的醫療體系已經支離破碎，顛覆已如燎原之火，一觸即發。已經有成百上千家創業公司介入這一領域，讓人們可以成為 「自己健康的主人」，以此作為傳統醫療的補充或索性取而代之。
新型人工智慧醫療應當是免費或近乎免費的，且遠遠勝過傳統醫療，以至於人們將果斷放棄傳統醫療，選擇前者。這無疑會令現有的醫療體系分崩離析。
2、金融
金融是另一個即將迎來巨變的億萬美元級產業。
作為中間商的財務顧問和經紀人將在未來十年中日漸式微。基於大數據的人工智慧將使一切商品都變得更物美價廉，運轉速度也更快。
3、保險
保險是與概率和不完全認知打交道的古老行業。然而在 「完全認知」 的新紀元中，很多事物都將不同於昨日。我舉幾個例子。

6. 法律服務數字化是什麼發展法律服務數字化有什麼意義未來會存在什麼問題

北京雷騰律師事務所：法律服務數字化其實就是人工智慧、大數據等技術在法律服務方面的應用。
隨著現在互聯網的發展，越來越多的人覺醒維權意識，法律服務數字化的主要意義在於：能把律師從繁雜的文書工作中解放出來；可以讓更多的人能享受到法律服務；可以提升承辦案件質量，更好的保障當事人的權益；法律服務行業數字化是大勢所趨，未來的行業都會牽扯到人工智慧，大數據，雲計算等技術的運用，而作為法律服務工作者，則更應該深刻的了解和運用這些技術，才能很好的提供法律服務。法律服務數字化也可以提升律師辦案效率、提升辦案水平、有助於維護案件的公平正義。
關於未來的發展會存在什麼問題，之前在法制日報的一篇報道中見過一篇關於法律服務數字化的報道，裡面報道的雷騰律所滕立章律師對法律服務數字化會存在問題的觀點，比較贊同。
以下是引用滕律師觀點（節選法制日報）：「滕立章認為,當前法律服務行業數字化最大的問題就是定位,目前所說的律所法律服務數字化,更多的是將繁瑣的工作簡單化、格式化,真正智能化應用相對較少。
「說到底,目前很多法律服務數字化產品只能算是輔助辦公系統,畢竟沒有一個案件完全相同,很多還是依賴於律師的辦案經驗,尋求最好的解決思路。」滕立章說,如果將辦案系統變成噱頭,依賴其粗製濫造辦理案件,最終傷害的還是律師行業,也不利於數字化服務產品本身的發展。
（法治日報鏈接：

7. 如何運用大數據思維創新法律服務

調查哪些方面的問題熱度高。
針對性解決可以讓普法更加有效果，促進法律服務行業的規范化。

8. 大數據對法律產業的新影響

大數據對法律產業的新影響

如今，法律行業與大多數行業相比，產生數據的更多，而且每年產生的數據量不斷增加。雖然法律行業領域對於新技術採用一直慢於其他一些行業，隨著越來越多的年輕一代進入法律界，他們為這個行業帶來了掌握的技術，並正在慢慢改變整個格局。LLC公司是一家提供執法、法律、學術、金融和一般轉錄服務的外包企業，其首席執行官親眼目睹了這一轉變。他表示，如今幫助法律領域可以訪問信息的方式，在以前是根本不可能實現的。直到幾年前，大量的法律公司用來存儲他們的情況下的文件在硬拷貝。他們不情願地碼在他們意識到空間的限制和缺乏安全的硬拷貝的要求。大多數合法的公司把他們的案例文件移動到雲，這使得搜索和存儲一個麻煩的任務。即時訪問大量的數據，可以促進執法機構之間更大程度的合作，縮短了審判的期限。數字案卷能夠提供更快的分析，從而簡化決策。演算法現在開始進入法律行業，並以驚人的速度應用和發展。律師事務所可以通過過去案例的數據利用演算法來預測結果。以前曾經花費幾天的時間來確定一個案子是否值得考慮，而使用演算法之後，這個過程縮短到只有20分鍾。大數據也為那些尋求法律服務的人提供了新的見解和透明度。一種新的智能手機應用程序RateDriver，可以幫助用戶計算在任何特定情況下，他們為所聘請的律師應該支付的費用。這個程序包含在美國所有50個州的法律服務的成本估算。這也使人們在接觸律師之前進行成本估算，讓他們知道從財務角度來看會發生什麼。初創公司可以針對他們的付費設計點擊廣告，例如，在大數據的幫助下，可以針對35至55歲的男性牙醫。如果你知道你的受眾是誰，你可以確定你的營銷計劃，並且獲得令人難以置信的精度，這意味著你可以省錢，比過去花費更加明智。你只想購買某些雜志廣告或廣播節目，你可以通知男性牙醫關注或收聽。大數據為律師事務所人力資源部門的招聘過程提供幫助。它可以幫助他們找到最合適的人選。管理大量的數據已被證明是一個挑戰，尤其是因為在法律方面，必須手動輸入。通常始於一個律師或法院的記者，現在需要越來越多的打字員，這些打字員通常像我們這樣的人遠程工作。而另一家專門從事法律轉錄公司，使法院和律師事務所不必再配備律師助理或法庭記者開展這樣的工作。小型的律師事務所現在可以用滑鼠點擊幾下與那些大型事務所進行競爭。試想一下，不需要數十名律師助理和實習生，通過檔案和文件只是為了獲得佛羅里達州的男性50歲以上參保率，因為所有的數據可以通過你的指尖獲得。中小企業可以做訪問大型企業相同的數據。你可以利用它，或通過傳統的方式進行。這也就是為什麼LLC公司會擁有所有的德克薩斯州律師事務所和公司的信息的原因，而LLC公司知道哪些公司做什麼的，並且可以得到確切的數字。因此使用可用的數據是非常有意義的，而且它是免費的。大數據已經顯示出其對法律制度的潛在價值，可以減少律師需要完成的研究和個案所承諾的時間，這將最終降低成本，並增加所有司法系統的訪問量。

9. 對政府服務和管理而言,大數據的大意義是什麼

總的來說，大數據能夠通過改進政府機構和整個政府的決策，使政府機構更加英明地提高政府工作效率，為利益相關者服務。利用各種渠道的各種數據，快速獲得關鍵、准確的深刻見解，將顯著改進政府的各項關鍵政策和工作。具體如下：

1、創新政府大數據管理思維。

第一，利用大數據形成政府管理的大數據思維。政府需要進一步開放數據信息，提升社會公眾對於政府利用大數據技術創新自身管理範式的感知水平。

第二，政府需要強化數據信息整合的力度。政府需要進一步強化對於數據信息的整合與溝通，通過打通不同政府部門之間的「信息孤島」，進而提升政府協同管理水平。

第三，利用大數據提高服務質量。當前我國政府亟需創建創新型與服務型政府，政府在提供公共服務過程中需要藉助大數據相關手段針對社會大眾的需求進行及時收集與回應，以此為基礎來增強社會大眾對於政府服務供給的獲得感。

2、利用大數據手段升級政府管理手段。

第一，利用大數據技術完善政府管理專業的人才儲備。我國政府管理部門應致力於引進大數據專業領域的人才。政府管理部門通過充實大數據人才隊伍，有助於進一步提升政府管理決策的效率，同時鑒於大數據人才的稀缺性，政府不僅需要藉助相關的優惠政策與扶持條件。

吸引大數據領域的高水平人才安家落戶，更需要充分發揮自身的平台優勢，致力於搭建以大數據研究為核心的產學研一體化研究聯盟，通過大數據戰略聯盟的締結，實現大數據管理人才的自給自足。

第二，利用大數據技術更新政府管理技術儲備。

大數據的飛速發展對於網路空間安全提供了較大的挑戰。我國政府需要從頂層設計的戰略視角制定大數據網路安全保障機制，並進一步強化對於網路空間的管理與治理。

3、利用大數據理順政府管理運行體系。

第一，利用大數據手段提升決策科學化水平。大數據技術在政策創新、公共危機治理以及行政監督等領域具有得天獨厚的技術優勢，決策者藉助大數據技術能夠促進對於大數據的深度挖掘和分析，進而對政府的各類管理事項作出科學預測，以提升決策的合理性與科學性。

大數據技術不僅能夠進一步強化政府相關管理決策的指向精準性，同時藉助大數據技術自身所蘊含的先進性與前沿性，能夠為政府管理科學化提供有力支撐。

第二，藉助大數據技術增強政府公共服務產出水平。政府在進行相關公共服務供給過程中，由於不能保障及時有效覆蓋社會大眾的全部需求，在大數據背景下政府應該通過致力於統一公共服務數據的格式與採集標准，持續推進公共服務資源的重新整合、竭力實現公共服務的均等化。

(9)大數據對法律服務的三大影響擴展閱讀：

深入實施國家大數據戰略，在發揮市場配置資源的決定性作用的同時，政府應在以下幾方面更好發揮作用。

一是加強統籌規劃，組織多元化主體積極參與大數據協同創新與共享，發揮不同創新主體的競合功能和優勢互補功能，實現高層次的「生產要素重組」，解決創新主體在投入和知識積累上的不足，降低研發成本和創新風險。

二是推動政府部門大數據從「條」到「塊」的集聚融合、系統兼容、開放共享，加速數據擴散與創新，推進大數據跨部門、跨層級、跨區域互通整合。

三是打造以政府資金為種子、民間資本為主體的風險資本籌集和使用機制。政府重點支持「產學研資」緊密結合的大數據創新聯盟，重點支持周期長、難度大、見效慢的共性技術與關鍵技術的研發推廣以及具有重要戰略意義的創新，大力促進難以通過市場形成的創新合作，使各類資本與大數據發展更好地對接共贏。

推動大數據設備和成果的普惠服務，縮小「大數據鴻溝」，克服市場失靈。

四是堅持先易後難、穩步推進，從大數據積累多、質量高、需求急的部門起步，形成持續投入、有效運營的可持續發展機制，構建創新網路，釋放大數據紅利。

五是依託重點學科和項目培育大數據發展的領軍人才，完善從人才培育、選拔、引進到評價的政策體系，打造多層次、多類型的大數據人才隊伍。

六是加快制定和完善關於大數據採集、創新、交換、共享等的標准，明確擁有者、使用者、管理者、投資者各方的責權利，健全關於大數據發布、保密、風險分級等的法律法規。

10. 大數據帶來的大影響

大數據帶來的大影響_數據分析師考試

如果把「數據化」視為信息社會的初級階段，則名不見經傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格，用他別具洞見的天才新著《大數據時代》首次告訴我們：人類正在進入「數據顛覆傳統」的信息社會中級階段。

在此階段，信息無所不在無所不包，其無限膨脹的天文海量催生了「統計+分類-推理分析=決策」的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位，節省了算賬找補等繁瑣環節)，悄然挑戰「去粗取精、去偽存真、由表及裡、由此及彼」的傳統認識論模式，冥冥之中潛移默化，對我們的生活、工作與思維，對人類「階級斗爭、生產斗爭、科學試驗」三大實踐活動產生著重大而深刻的影響。

大數據點燃

美國政府曾為定期公布消費物價指數CPI以監控通脹率，僱用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話、傳真拜訪，耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經濟學家採取「大數據」方案，通過一個軟體在互聯網上每天搜集50萬種商品價格即時信息。2008年9月雷曼兄弟公司破產後，該軟體馬上發現了通脹轉為通縮的趨勢，而官方數據直到11月才發現。之後該軟體被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現出「大數據」顛覆傳統的力量和變革思維的智慧。

「小數據」時代追求精準，竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統資料庫拒絕接受的非結構化(非標准)數據，在「大數據」時代的模糊化資料庫中發揮了重要的作用，因為數據越模糊越全面，才能有效避免誤導誤判。

從因果關繫到相關關系的思維變革，是「大數據」顛覆傳統認識論模式的關鍵。電腦畢竟不是人腦，電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什麼因果關系。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關系，但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗。「如果數百萬條醫療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌症治療有效果，那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的葯理機制了」。「蘋果之父」喬布斯就主動試用過一些醫療記錄有效但未經臨床驗證的療法同癌症抗爭。你可以嘲笑喬布斯「不講科學」，但他卻因此多活了好幾年。

從根本上說，所謂「大數據挑戰傳統認識論」，其實是人類把復雜的認識過程「全部打包」給了電腦，而電腦懶得分析推理驗證，只通過統計分類對比，交出「最終答案」就OK了。大數據的精髓在於變「少而精」為「多而全」，變「因果」為「相關」。當實地調研開始被數據採集所替代，當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代，當「唯一真理」開始被多項選擇所替代，「大數據」就用事實向人類宣告：「知其然不知其所以然」，既是電腦望塵人腦的劣勢，也是電腦超越人腦的優勢！

大數據滲透大世界

不要以為「大數據」只是科幻故事或政府與科學家的「專利」。環顧四周，「大數據」早已滲透我們生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的數據超市、數據易趣、數據交友、數據聯誼、數據作坊、數據課堂、數據IB等傳奇版本。從治安管理、交通運輸、醫療衛生、商業貿易、批發零售、公益救援直到政治、軍事、經濟、金融、社會、環境、文藝、體育。

UPS國際快運公司從2000年開始通過「大數據」檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊，統計出各損耗零部件的生命周期，改「備份攜帶」為提前更換，有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失，每年節省數百萬美元。UPS還依靠「大數據」優化行車路線(例如盡量右轉彎，避免左轉彎)，2011年全公司車輛少跑4828萬公里，節省燃料300萬加侖，減少碳排放3萬公噸。

為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司，針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故，採取「大數據」手段統計出106種預警先兆，預測2009年可能出事的沙井蓋並嚴加監控。結果位列前十分之一的高危井蓋中，預測准確率達44%。

美國里士滿市警察當局憑經驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期，「大數據」證明這種高峰期往往出現在槍擊事件後2周左右。孟菲斯市2006年啟動「大數據」系統鎖定了更容易發生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間，使重大犯罪發生率下降26%。

沃爾瑪2004年依靠「大數據」發現了颶風前夕銷量增加的各類商品，進而每逢預報便及時設立颶風用品專區，並將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放於專區附近，明顯增加了「順便購買」的銷量。

至於「大數據」的經濟價值，僅需略舉數例：2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司，2008年穀歌以7億美元購買了為Farecast提供數據的ITA Software公司。同年在冰島成立的DataMarket網站乾脆專靠搜集提供聯合國、世界銀行、歐盟統計局等權威機構的免費信息來獲利生存，包括倒賣各類研究機構公開發布的研究數據——只要找到買主，往往願出高價！

大數據創造大金融

金融領域當然是「大數據」的主戰場之一。程序化交易也許是現今最主要的「大數據」新式武器。美國股市每天成交量高達70億股，但其中三分之二的交易量並非由人操作，而是由建立在數學模型和演算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數據來預測收益、降低風險。幾乎所有銀行、券商、保險、期貨、QFII和投資公司都開發了自己的程序化交易工具。誰的武器更先進？競爭到最後恐怕還是比誰搜集處理的數據更海量。

一家投資基金通過統計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況，來預測商場經營及當地經濟狀況，進而預測相關股價走勢，最後居然拿數據統計資料換得了該商場的部分股權。

不少對沖基金通過搜集統計社交網站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金，利用「大數據」形成119份表情圖和18864項獨立的指數，向許多客戶推銷股市每分鍾的「動態表情」：樂觀、憂郁、鎮靜、驚恐、呆滯、害怕、生氣、激憤等，以幫助和帶動投資決策。

在金融機構競相拉客理財的今天，如果能及時搜集處理海量的微博、微信、簡訊，自然也能從茫茫人海中及時發現怦然心動打算開戶的，或一氣之下打算「跳槽」的投資者。

當然，如果投資者都能通過「大數據」直接決策，將「刷卡消費」拓展成「刷卡投資」，那藏龍卧虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎？

大數據暗藏大隱患

像所有新生事物一樣，大數據也是一把雙刃劍。宏觀上看，「大數據」在各個不同的領域將人類虛擬分割為「數據化」與「被數據化」兩大陣營。持續發酵的「棱鏡門」事件披露了美國政府長期監控全世界的「最高機密」，但美國總統、國會和政府都認定這種監控「天經地義」，是「維護國家核心利益」。雖然社會早已建立起龐大的法律法規體系來保障個人信息安全，但在「大數據」時代，這些體系正蛻變為固若金湯但可以隨意繞過的「馬其諾防線」。

「大數據」導致個人信息被交易、個人隱私被外泄還不算，更大的危險在於「個人行為被預測」。正如作者預言——「這些能預測我們可能生病、拖欠還款甚至犯罪的演算法程序，會讓我們無法購買保險、無法貸款，甚至在犯罪實施前就預先被逮捕」——也許你認為這對全社會來說無疑是好事。可是如果預測系統不完善、軟硬體出差錯、數據搜集處理不當、臨時數據未經檢驗、黑客攻擊、有人惡意或善意開玩笑製造假信息……導致你、你的家庭、你的親朋好友、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁，你還能無動於衷嗎？

微觀上看，即使是出於正當目的採集的「大數據」，仍可能在「擴展開發」過程中產生無法想像的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數據為衛星定位和自動駕駛儀提供了關鍵的支持，但同時因其有助於黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發了多國民眾的強烈抗議。當谷歌對圖像背景上的業主房屋、花園等目標進行模糊化處理後，反而引起盜賊更加註意。

無論你驚奇還是恐懼，歡迎還是躲避，關注還是漠視，理解還是拒絕，「大數據」都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為，趨利避害，才不至於被這個充滿機遇和挑戰的新時代提前淘汰。

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