大数据对法律服务的三大影响

1. 大数据能为法律服务行业带来什么

法律+服务行业，可以使违法者寸步难行，天网恢恢，疏而不漏。例如老赖，一旦被列入黑名单，所有的远途交通工具都无法使用，直至老赖认真执行了法院的判决后，才能出国远行等。

2. 如何应对云计算大数据带来的法律问题

注意网络安全，不泄露隐私。遵纪守法。

3. 大数据给我们带来哪些影响

当涉及到社会活动时，各种变量都要复杂得多，大数据在数据记录、数据异常比较等方面具有很大的优势， 大数据最大的特点是数据量大、种类多，记录了大量的细节、过程， 存储 了各种记录和信息。大数据主要做三件事：了解用户，了解信息，了解关系。此外还有一件事要提及，就是趋势预测。

我国互联网大数据领域发展态势良好，市场化程度较高，一些互联网公司建成了具有国际领先水平的大数据存储与处理平台，并在移动支付、网络征信、电子商务等应用领域取得国际先进甚至领先的重要进展。

大数据记录数据、从大量数据中、获取有用的数据、筛滤信息、对有用数据进行提取、排序等，需要消耗大量的资源去处理。大数据是人工智能、智慧城市等的基础，因为有大量数据，得以使人工智能快速训练、从中提取经验;获取重要信息、联合组网，形成规模宏大的智慧集群。

当前产业互联网的大门正在被拉开，产业互联网未来将广泛落地到传统产业领域，从而实现消费互联网和产业互联网的联动，从更多的角度来为传统产业赋能，而大数据作为产业互联网的重要基础，必然会在产业互联网阶段发挥出更大的作用。

关于大数据给我们带来哪些影响，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

4. 谈谈大数据带来的影响有哪些

大数据时代，对人们生活的影响

最早提出大数据时代到来的是麦肯锡：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”

Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研：沃尔玛在研究中发现，一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。看似毫无关联的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的，有很多年轻夫妇女主人在家带孩子，而男主人就去超市买尿布，通常会顺带着买些啤酒。

1、帮助企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少投资的风险，以及帮助企业提升广告投放精准度；

2、帮助城市预防犯罪，实现智慧交通，提升紧急应急能力；

3、帮助电商公司向用户推荐商品和服务，帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线，帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标，帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格；

4、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制，帮助医药企业提升药品的临床使用效果，帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物；

5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。

数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在，并且经常发生的现象。以上就是亿美软通在现实生活中对大数据的具体表现做的整理。

未来大数据的身影应该无处不在，就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态，相信大数据的变革的不会止步。

大数据时代，对人们生活的影响在哪些方面

大数据是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前，面对庞大的数据，我们可能会一叶障目、可见一斑，因此不能了解到事物的真正本质，从而在科学工作中得到错误的推断，而大数据时代的来临，一切真相将会展现在我么面前。

5. 大数据对各行各业带来哪些影响

1、医疗
固有的医疗体系已经支离破碎，颠覆已如燎原之火，一触即发。已经有成百上千家创业公司介入这一领域，让人们可以成为 “自己健康的主人”，以此作为传统医疗的补充或索性取而代之。
新型人工智能医疗应当是免费或近乎免费的，且远远胜过传统医疗，以至于人们将果断放弃传统医疗，选择前者。这无疑会令现有的医疗体系分崩离析。
2、金融
金融是另一个即将迎来巨变的亿万美元级产业。
作为中间商的财务顾问和经纪人将在未来十年中日渐式微。基于大数据的人工智能将使一切商品都变得更物美价廉，运转速度也更快。
3、保险
保险是与概率和不完全认知打交道的古老行业。然而在 “完全认知” 的新纪元中，很多事物都将不同于昨日。我举几个例子。

6. 法律服务数字化是什么发展法律服务数字化有什么意义未来会存在什么问题

北京雷腾律师事务所：法律服务数字化其实就是人工智能、大数据等技术在法律服务方面的应用。
随着现在互联网的发展，越来越多的人觉醒维权意识，法律服务数字化的主要意义在于：能把律师从繁杂的文书工作中解放出来；可以让更多的人能享受到法律服务；可以提升承办案件质量，更好的保障当事人的权益；法律服务行业数字化是大势所趋，未来的行业都会牵扯到人工智能，大数据，云计算等技术的运用，而作为法律服务工作者，则更应该深刻的了解和运用这些技术，才能很好的提供法律服务。法律服务数字化也可以提升律师办案效率、提升办案水平、有助于维护案件的公平正义。
关于未来的发展会存在什么问题，之前在法制日报的一篇报道中见过一篇关于法律服务数字化的报道，里面报道的雷腾律所滕立章律师对法律服务数字化会存在问题的观点，比较赞同。
以下是引用滕律师观点（节选法制日报）：“滕立章认为,当前法律服务行业数字化最大的问题就是定位,目前所说的律所法律服务数字化,更多的是将繁琐的工作简单化、格式化,真正智能化应用相对较少。
“说到底,目前很多法律服务数字化产品只能算是辅助办公系统,毕竟没有一个案件完全相同,很多还是依赖于律师的办案经验,寻求最好的解决思路。”滕立章说,如果将办案系统变成噱头,依赖其粗制滥造办理案件,最终伤害的还是律师行业,也不利于数字化服务产品本身的发展。
（法治日报链接：

7. 如何运用大数据思维创新法律服务

调查哪些方面的问题热度高。
针对性解决可以让普法更加有效果，促进法律服务行业的规范化。

8. 大数据对法律产业的新影响

大数据对法律产业的新影响

如今，法律行业与大多数行业相比，产生数据的更多，而且每年产生的数据量不断增加。虽然法律行业领域对于新技术采用一直慢于其他一些行业，随着越来越多的年轻一代进入法律界，他们为这个行业带来了掌握的技术，并正在慢慢改变整个格局。LLC公司是一家提供执法、法律、学术、金融和一般转录服务的外包企业，其首席执行官亲眼目睹了这一转变。他表示，如今帮助法律领域可以访问信息的方式，在以前是根本不可能实现的。直到几年前，大量的法律公司用来存储他们的情况下的文件在硬拷贝。他们不情愿地码在他们意识到空间的限制和缺乏安全的硬拷贝的要求。大多数合法的公司把他们的案例文件移动到云，这使得搜索和存储一个麻烦的任务。即时访问大量的数据，可以促进执法机构之间更大程度的合作，缩短了审判的期限。数字案卷能够提供更快的分析，从而简化决策。算法现在开始进入法律行业，并以惊人的速度应用和发展。律师事务所可以通过过去案例的数据利用算法来预测结果。以前曾经花费几天的时间来确定一个案子是否值得考虑，而使用算法之后，这个过程缩短到只有20分钟。大数据也为那些寻求法律服务的人提供了新的见解和透明度。一种新的智能手机应用程序RateDriver，可以帮助用户计算在任何特定情况下，他们为所聘请的律师应该支付的费用。这个程序包含在美国所有50个州的法律服务的成本估算。这也使人们在接触律师之前进行成本估算，让他们知道从财务角度来看会发生什么。初创公司可以针对他们的付费设计点击广告，例如，在大数据的帮助下，可以针对35至55岁的男性牙医。如果你知道你的受众是谁，你可以确定你的营销计划，并且获得令人难以置信的精度，这意味着你可以省钱，比过去花费更加明智。你只想购买某些杂志广告或广播节目，你可以通知男性牙医关注或收听。大数据为律师事务所人力资源部门的招聘过程提供帮助。它可以帮助他们找到最合适的人选。管理大量的数据已被证明是一个挑战，尤其是因为在法律方面，必须手动输入。通常始于一个律师或法院的记者，现在需要越来越多的打字员，这些打字员通常像我们这样的人远程工作。而另一家专门从事法律转录公司，使法院和律师事务所不必再配备律师助理或法庭记者开展这样的工作。小型的律师事务所现在可以用鼠标点击几下与那些大型事务所进行竞争。试想一下，不需要数十名律师助理和实习生，通过档案和文件只是为了获得佛罗里达州的男性50岁以上参保率，因为所有的数据可以通过你的指尖获得。中小企业可以做访问大型企业相同的数据。你可以利用它，或通过传统的方式进行。这也就是为什么LLC公司会拥有所有的德克萨斯州律师事务所和公司的信息的原因，而LLC公司知道哪些公司做什么的，并且可以得到确切的数字。因此使用可用的数据是非常有意义的，而且它是免费的。大数据已经显示出其对法律制度的潜在价值，可以减少律师需要完成的研究和个案所承诺的时间，这将最终降低成本，并增加所有司法系统的访问量。

9. 对政府服务和管理而言,大数据的大意义是什么

总的来说，大数据能够通过改进政府机构和整个政府的决策，使政府机构更加英明地提高政府工作效率，为利益相关者服务。利用各种渠道的各种数据，快速获得关键、准确的深刻见解，将显著改进政府的各项关键政策和工作。具体如下：

1、创新政府大数据管理思维。

第一，利用大数据形成政府管理的大数据思维。政府需要进一步开放数据信息，提升社会公众对于政府利用大数据技术创新自身管理范式的感知水平。

第二，政府需要强化数据信息整合的力度。政府需要进一步强化对于数据信息的整合与沟通，通过打通不同政府部门之间的“信息孤岛”，进而提升政府协同管理水平。

第三，利用大数据提高服务质量。当前我国政府亟需创建创新型与服务型政府，政府在提供公共服务过程中需要借助大数据相关手段针对社会大众的需求进行及时收集与回应，以此为基础来增强社会大众对于政府服务供给的获得感。

2、利用大数据手段升级政府管理手段。

第一，利用大数据技术完善政府管理专业的人才储备。我国政府管理部门应致力于引进大数据专业领域的人才。政府管理部门通过充实大数据人才队伍，有助于进一步提升政府管理决策的效率，同时鉴于大数据人才的稀缺性，政府不仅需要借助相关的优惠政策与扶持条件。

吸引大数据领域的高水平人才安家落户，更需要充分发挥自身的平台优势，致力于搭建以大数据研究为核心的产学研一体化研究联盟，通过大数据战略联盟的缔结，实现大数据管理人才的自给自足。

第二，利用大数据技术更新政府管理技术储备。

大数据的飞速发展对于网络空间安全提供了较大的挑战。我国政府需要从顶层设计的战略视角制定大数据网络安全保障机制，并进一步强化对于网络空间的管理与治理。

3、利用大数据理顺政府管理运行体系。

第一，利用大数据手段提升决策科学化水平。大数据技术在政策创新、公共危机治理以及行政监督等领域具有得天独厚的技术优势，决策者借助大数据技术能够促进对于大数据的深度挖掘和分析，进而对政府的各类管理事项作出科学预测，以提升决策的合理性与科学性。

大数据技术不仅能够进一步强化政府相关管理决策的指向精准性，同时借助大数据技术自身所蕴含的先进性与前沿性，能够为政府管理科学化提供有力支撑。

第二，借助大数据技术增强政府公共服务产出水平。政府在进行相关公共服务供给过程中，由于不能保障及时有效覆盖社会大众的全部需求，在大数据背景下政府应该通过致力于统一公共服务数据的格式与采集标准，持续推进公共服务资源的重新整合、竭力实现公共服务的均等化。

(9)大数据对法律服务的三大影响扩展阅读：

深入实施国家大数据战略，在发挥市场配置资源的决定性作用的同时，政府应在以下几方面更好发挥作用。

一是加强统筹规划，组织多元化主体积极参与大数据协同创新与共享，发挥不同创新主体的竞合功能和优势互补功能，实现高层次的“生产要素重组”，解决创新主体在投入和知识积累上的不足，降低研发成本和创新风险。

二是推动政府部门大数据从“条”到“块”的集聚融合、系统兼容、开放共享，加速数据扩散与创新，推进大数据跨部门、跨层级、跨区域互通整合。

三是打造以政府资金为种子、民间资本为主体的风险资本筹集和使用机制。政府重点支持“产学研资”紧密结合的大数据创新联盟，重点支持周期长、难度大、见效慢的共性技术与关键技术的研发推广以及具有重要战略意义的创新，大力促进难以通过市场形成的创新合作，使各类资本与大数据发展更好地对接共赢。

推动大数据设备和成果的普惠服务，缩小“大数据鸿沟”，克服市场失灵。

四是坚持先易后难、稳步推进，从大数据积累多、质量高、需求急的部门起步，形成持续投入、有效运营的可持续发展机制，构建创新网络，释放大数据红利。

五是依托重点学科和项目培育大数据发展的领军人才，完善从人才培育、选拔、引进到评价的政策体系，打造多层次、多类型的大数据人才队伍。

六是加快制定和完善关于大数据采集、创新、交换、共享等的标准，明确拥有者、使用者、管理者、投资者各方的责权利，健全关于大数据发布、保密、风险分级等的法律法规。

10. 大数据带来的大影响

大数据带来的大影响_数据分析师考试

如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。

在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。

大数据点燃

美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。

“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。

从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。

从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！

大数据渗透大世界

不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。

UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。

为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。

美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。

沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。

至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！

大数据创造大金融

金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。

一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。

不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。

在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。

当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？

大数据暗藏大隐患

像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。

“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？

微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。

无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。

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